Kerangka kerja Four Way Linking bertujuan untuk meningkatkan pertukaran informasi epidemiologi dan virulogi antara sektor kesehatan dan kesehatan hewan. Sistem informasi seperti iSIKHNAS dan IVM Online dapat mengintegrasikan data dari kedua sektor untuk memfasilitasi analisis risiko bersama dan pengambilan keputusan berbasis bukti. Namun, masih dibutuhkan kerja sama yang lebih baik antar lembaga dan standarisasi prosedur

1. Kerangka Kerja ‘Four Way Linking’
Untuk pertukaran informasi epidemiologi dan virulogi
antara sektor kesehatan dan kesehatan hewan
Drh Tri Satya Putri Naipospos, MPhil, PhD
Workshop “Four Way Linking” – Jakarta, 18 Desember 2014

2. Four-Way Linking
• Risiko kesehatan dapat
dipahami lebih baik
• Pengumpulan data dalam
sistem kesehatan dan
sistem kesehatan hewan
dapat diperkuat dan saling
terhubung
• Fasilitasi terbentuknya suatu
kerangka kerja di tingkat
nasional untuk berbagi data,
penilaian risiko dan
komunikasi risiko

3. Informasi
epidemiologi
kesehatan
hewan
Informasi
laboratorium
kesehatan
hewan
Informasi
epidemiologi
kesehatan
Informasi
laboratorium
kesehatan
Informasi terhubung menurut waktu dan tempat
Standar rutin terintegrasi penilaian risiko kualitatif
Konsep Four Way Linking

4. Data epidemiologi hewan (iSIKHNAS)
DKH
DINAS-Prov
DINAS-Kab
DINAS-KecPuskeswan
Lab B
Lab C
BBV/BV
U R C Pusat
U R C Prov
U R C Kab
BBLitvet
Pusvetma
Universitas
Industri
Pelsa
iSIKHNAS
iSIKHNAS
iSIKHNAS iSIKHNAS

5. Data laboratorium (Infolab, IVM Online)
DKH
DINAS-Prov
DINAS-Kab
DINAS-Kec
Lab B
Lab C
U R C Pusat
U R C Prov
U R C Kab
Universitas
Industri
Infolab
Infolab
Infolab
BBV/BV
BBPMSOH
BBLitvet
Pusvetma
IVM Online

6. Sistem Informasi Kesehatan Hewan Nasional Terpadu

7. iSIKHNAS
• iSIKHNAS adalah sistem informasi waktu nyata (real-time)
terpadu di Indonesia untuk mengumpulkan, mengelola,
melaporkan, dan menggunakan data guna mendukung
kesehatan dan produksi hewan
• Sifat iSIKHNAS:
– ‘Bottom-up’ dan ‘people focus’
– multi-portal - dapat diakses lewat SMS, Web, email, pesan
instan (instant messaging), dll.
– cepat - data dikirim langsung dari lapangan ke pangkalan data
untuk pemeriksaan, analisis, dan pelaporan segera secara
otomatis
– efektif - iSIKHNAS memberikan informasi tepat, pada saat
tepat, kepada orang yang tepat, dan dalam bentuk yang sesuai
untuk memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan
bukti (evidence-based)

8. Fungsi iSIKHNAS?
• Menerima secara otomatis laporan penyakit (sindroma)
• Menghasilkan peta lalulintas ternak dan penelusuran ke daerah asal
• Menghasilkan grafik, laporan dan data spreadsheet sesuai interes anda
• Memonitor kegiatan staf secara akurat dan prioritas kebutuhan training
• Memperlihatkan data pemotongan ternak per hari dari semua abatoir di
Indonesia
• Memonitor efikasi program pembibitan dan inseminasi buatan
• Memonitor cakupan vaksinasi secara akurat
• Memonitor dan memperbaiki rejim pengobatan untuk kesehatan yang
lebih baik
• Melihat data secara lebih jelas untuk pola penyakit di seluruh wilayah
negara
• Mengaitkan secara otomatis data laboratorium dengan program
surveilans
• Menghubungkan secara cepat dan mudah submisi laboratorium dengan
sistem laboratorium
• Identifikasi hewan secara unik dan menyimpan rekord mengenai
pembibitannya

9. i-SIKHNAS

10. Contoh iSIKHNAS

11. IVM Online
• Suatu sistim baru yang
diresmikan tanggal 20 Mei 2014
• IVM Online adalah suatu sistim
jejaring laboratorium kesehatan
hewan berbasis web yang
mengelola data antigenik dan
genetik virus-virus HPAI yang
bersirkulasi di Indonesia
• Tujuan dari IVM Online:
1. Identifikasi varian virus potensial;
2. Identifikasi dan menentukan
strain virus tantang; dan
3. Memonitor efikasi dari vaksin-
vaksin yang digunakan

12. Fitur software IVM Online
Antigenic
Module
Genetic
Module
Isolate
Module
Reporting
Module
a. Run list;
b. Run set up;
c. Run data
entry;
d. Quality
control
summary
e. Antigenic
mapping
f. Antigenic and
genetic
comparison
a. List of
sequence;
b. Sequence
uploader;
c. Sequence
viewer
a. Result
conclusion;
b. Report of a
false result
for guarantee
data quality

13. IVM Online network
Isolat: 8 BBV/BV
Focal point:
BBV Wates
Sequencing partners:
BV Bukittinggi, Pusvetma, BBlitvet, BBPMSOH
Preskrin data
Full panel antigenic characterization
Focal Point:
BBV Wates
Bioinformatic
analysis of the
sequencing &
antigenic
characterization
HA gene sequencing (Fasta file)
Direktur
Kesehatan
Hewan
ANTIGENIC
SHIFT:
recommend
changing the
virus strain
TIM
MANAJEMEN

14. Rencana ke depan
• Memperluas bioinformatik modul dalam sistem IVM
Online sehingga mampu mendeteksi virus-virus HPAI
yang lain, seperti H7N9, H7N7, H1N1 dikaitkan
dengan data epidemiologi
• Mengembangkan suatu mekanisme terhubung antara
iSIKHNAS dengan IVM Online
• Memperluas keanggotaan IVM Online mencakup
laboratorium universitas dan sektor swasta
• Membentuk suatu Tim Monitoring Virus Influenza
(IVM) yang ditetapkan oleh Dirjen Peternakan dan
Kesehatan Hewan untuk memastikan keberlanjutan
IVM Online

15. • Kemenkes mengumpulkan informasi epidemiologi
Kesehatan melalui EWARS (Early Warning Alert and
Response System) dan informasi laboratorium kesehatan
melalui SILK (Sistim Informasi Laboratorium Kesehatan).
• EWARS atau Sistem Kewaspadaan Dini dan Respon
adalah salah satu perangkat dalam surveilans berbasis
web untuk mengetahui secara dini adanya sinyal
peringatan/ancaman penyakit menular potensial KLB
• SILK (Sistim Informasi Laboratorium Kesehatan) adalah
suatu upaya untuk menghasilkan informasi yang dapat
dimanfaatkan untuk memantau volume kegiatan, tingkat
kemmapuan, perencanaan sumberdaya serta sumber data
bagi informasi kesehatan.
EWARS dan SILK

16. Sistem informasi 4-Way Linking
• IVM Online• iSIKHNAS
• SILK• EWARS
Data
epidemiologi
manusia
Data virulogi
manusia
Data virulogi
hewan
Data
epidemiologi
hewan

17. Kerangka kerja Tim Joint Risk Assessment
Tim Joint
Risk
Assessment
(JRA)
Tim
IVM
Tim
SILK
Tim
iSIKHNAS
Tim
EWARS
▪ Untuk implementasi 4-
Way Linking perlu
dibentuk Tim Joint
Risk Assessment yang
terdiri dari unsur-
unsur:
• Kemenkes
- Tim EWARS
- Tim NISN
• Kementan
- Tim i-SIKHNAS
- Tim IVM Online
• Kemenko Kesra
- Komnas
Zoonosis

18. Standar Kualitatif Risk Assessment Terintegrasi
Sumber: WHO Rapid Risk Assessment of Public Health Events

19. Contoh data untuk Joint Risk Assessment
Variabel Kunci Indikator/Aliran data Sumber
Jumlah wabah dan
unggas terinfeksi
Jumlah wabah unggas
iSIKHNAS?
Jumlah unggas terinfeksi
Persisten/endemisitas Jumlah bulan kejadian
unggas terinfeksi dilaporkan
Infolab?
Jumlah wabah pada
unggas sektor 4
Jumlah bulan kejadian
unggas sektor 4 terinfeksi
dilaporkan
Infolab?
...................................
...................................
..............................................
..............................................
………….

20. Joint Risk Assessment matriks dan penetapan
aksi untuk tiap tingkatan risiko (1)
Kecenderungan
Konsekuensi
Katastrofik
(5)
Mayor (4) Moderat (3) Minor (2)
Tidak
signifikan
(1)
Hampir pasti (5) 10 9 8 7 6
Sangat mungkin (4) 9 8 7 6 5
Mungkin (3) 8 7 6 5 4
Tidak mungkin (2) 7 6 5 4 3
Jarang (1) 6 5 4 3 2
Keterangan nilai 2 - 10dapat dilihat pada slide berikut

21. Skor
risiko
Risiko Aksi apa yang harus dilakukan?
9-10 Ekstrim (Merah) Diperlukan aksi sesegera mungkin
7-8 Tingggi (Kuning)
Diperlukan rencana aksi , dibutuhkan
perhatian senior manajemen
5-6 Moderat (Hijau)
Diperlukan monitoring spesifik atau
prosedur, tanggung jawab manajemen
harus diuraikan
2-4 Rendah (Biru) Dikelola lewat prosedur rutin
Joint Risk Assessment matriks dan penetapan
aksi untuk tiap tingkatan risiko (2)

22. Tantangan mewujudkan 4 Way Linking
• Diperlukan peningkatan kapasitas veteriner untuk surveilans
• Kasus manusia dan kasus unggas positif harus diinvestigasi bersama
oleh tim Kesehatan dan Kesehatan hewan, akan tetapi kerjasama
diantara kedua sektor kadang-kadang tidak komplit
• Berbagi data antara sektor juga tidak komplit, dan tidak ada satu
lembaga atau tim yang mengkombinasikan inteligens dari semua aspek
• Kekhawatiran mengenai hak properti intelektual dan kurangnya
dukungan organisasi merupakan hambatan utama dalam berbagi data
• Analisis data epidemiologi yang lebih banyak untuk kedua sektor sangat
diperlukan. Data seringkali dikompilasi tanpa analisis dan interpretasi
• Sulit mendapatkan informasi eksposur untuk kasus manusia, pelaporan
yang terlambat pada manusia membuat tidak mungkin didapatkan
tindak lanjut pada waktu yang tepat pada tingkat penyakit terkait
dengan populasi unggas. Begitu juga sulit untuk mendapatkan informasi
eksposur pada wabah unggas dimana kasus manusia tidak dilaporkan
• Menterjemahkan keluaran surveilans ke dalam keputusan kebijakan
tidak selalu mudah untuk dilakukan

23. Langkah yang dipersiapkan
1. Membuat standar prosedur tetap JOINT RISK
ASSESSMENT yang disepakati Kemenkes dan Kementan
2. Merinci data apa saja yang dibutuhkan untuk setiap
HAZARD ASSESSMENT, EXPOSURE ASSESSMENT,
dan CONTEXT ASSESSMENT (salah satu referensi WHO
Rapid Risk Assessment of Public Health Events)
3. Memverifikasi apakah data yang dibutuhkan tersebut bisa
disediakan oleh sistem informasi yang ada (EWARS,
iSIKHNAS, NISN, IVM Online)
4. Menetapkan Tim JOINT RISK ASSESSMENT:
– Focal point: Komnas Zoonosis
– Anggota: Kemenkes, Kementan
5. JRA dilakukan secara: periodik, kualitatif dan terintegrasi
6. Tim JRA perlu mendapatkan pelatihan dan mentoring awal
sebelum menerbitkan hasil JRA

24. Faktor sukses implementasi 4 Way Linking
• Memerlukan pendekatan multidisplin (ahli epidemiologi,
virulogi, biologi molekuler, sistem informasi)
• Memerlukan ‘pooling’ informasi yang didapatkan dari
banyak peneliti di seluruh Indonesia (BBLitvet,
PuslitbangKes dlsb)
• Memerlukan keterkaitan antara meta-data dengan data
genetik
• Memerlukan kolaborasi dan perbaikan yang konstan
• Memerlukan pendekatan ‘One Health’
Sumber: Cox, N.J. (2010). Presentasi “The One Flu Approach:
Overview & Case for Sharing Viruses and Data