Pematangsiantar, MISTAR.ID (3/9/2026) — Penyebaran Ebola di Republik Demokratik Kongo (DRC) kini diburu dengan bantuan teknologi yang selama ini lebih dikenal untuk kebutuhan komunikasi dan navigasi: data mobilitas ponsel.

Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) bersama mitra teknis memanfaatkan data pergerakan penduduk yang telah dianonimkan untuk memetakan bagaimana orang bergerak dari wilayah yang terdampak Ebola ke daerah lain.

Pendekatan ini membantu ilmuwan dan otoritas kesehatan memperkirakan wilayah mana yang berisiko menerima kasus baru, sehingga pengawasan dapat diprioritaskan sebelum rantai penularan berkembang lebih jauh.

Salah satu analisis tersebut dilakukan Flowminder menggunakan data operator seluler Vodacom Congo. Data itu digunakan untuk melihat pola perpindahan penduduk dari wilayah yang terdampak wabah Ebola di Provinsi Ituri.

Bukan Melacak Satu Orang, tetapi Membaca Pola Pergerakan

Cara kerjanya bukan dengan membuka lokasi GPS setiap pengguna ponsel lalu mencari siapa yang terkena Ebola.

Data dari jaringan seluler digunakan dalam bentuk yang telah dide-identifikasi/anonymised untuk melihat pola mobilitas dalam jumlah besar. Dari sana, peneliti dapat memperkirakan hubungan perjalanan antara satu wilayah dengan wilayah lainnya.

Flowminder menjelaskan bahwa analisis di DRC dilakukan terhadap data ponsel yang telah dihilangkan identitasnya. Data individual juga tidak meninggalkan lingkungan aman milik operator.

Gambaran sederhananya seperti ini: jika sebuah wilayah mengalami wabah dan sebagian besar pergerakan penduduk dari kawasan tersebut menuju kota tertentu, kota itu dapat memperoleh prioritas lebih tinggi untuk pengawasan.

Dengan begitu, tenaga kesehatan tidak harus memeriksa seluruh wilayah secara sama rata. Sumber daya seperti pengujian, pelacakan kontak dan kesiapan fasilitas kesehatan dapat diarahkan lebih cepat ke lokasi yang dinilai memiliki risiko lebih tinggi.

Dari Data HP Menjadi Peta Risiko

Data mobilitas pada dasarnya memberi petunjuk tentang bagaimana manusia berpindah.

Hal ini penting karena penyakit menular tidak hanya mengikuti batas administratif. Virus dapat berpindah ketika manusia bergerak dari desa ke kota, dari satu kota ke kota lain, atau melintasi wilayah yang memiliki hubungan transportasi kuat.

Dalam analisis Flowminder, wilayah Bunia, Mongbwalu dan Rwampara menjadi salah satu titik awal yang diperhatikan. Data mobilitas digunakan untuk mengidentifikasi daerah yang berpotensi menerima kasus impor dan membantu menentukan prioritas pengawasan.

Hasil pemodelan kemudian dapat dibandingkan dengan data epidemiologi, seperti lokasi kasus yang telah dikonfirmasi, riwayat perjalanan dan informasi dari sistem kesehatan.

Di sinilah pemodelan statistik, analisis data berskala besar, dan teknik analisis mobilitas dapat membantu menggabungkan informasi pergerakan penduduk dengan data epidemiologi.

Teknologi tersebut tidak “menebak” siapa yang terkena Ebola. Sebaliknya, model menggabungkan berbagai informasi untuk mencari pola yang mungkin sulit terlihat jika data dianalisis secara manual.

Pernah Terbukti Menunjukkan Wilayah Berisiko

Penggunaan data mobilitas bukan sekadar konsep teoritis.

Dalam pembaruan analisis pada Juni 2026, Flowminder menyebut sejumlah zona kesehatan yang sebelumnya belum memiliki kasus tetapi masuk kategori risiko sangat tinggi kemudian melaporkan kasus terkonfirmasi. Temuan itu memperkuat nilai analisis mobilitas sebagai salah satu komponen untuk menentukan prioritas pengawasan.

Kisangani juga menjadi contoh penting.

Kota tersebut merupakan salah satu pusat mobilitas besar. Dalam analisis Juni, Kisangani dinilai memiliki risiko relatif tinggi meskipun belum memiliki kasus terkonfirmasi. Tidak lama kemudian, kasus pertama tercatat di wilayah tersebut dan pada pertengahan Juli jumlah kasus terkonfirmasi di Provinsi Tshopo telah bertambah.

Artinya, peta mobilitas dapat memberikan semacam “radar” bagi petugas kesehatan.

Radar itu tentu bukan ramalan pasti. Namun, semakin cepat wilayah dengan koneksi mobilitas tinggi dikenali, semakin cepat pula pengawasan dapat diperkuat.

Mengapa Data Ponsel Berguna untuk Wabah?

Dalam situasi wabah, mengetahui pola pergerakan manusia merupakan informasi yang sangat berharga.

Penelitian sebelumnya juga menunjukkan bahwa mobilitas manusia merupakan salah satu faktor penting dalam penyebaran geografis penyakit menular. Informasi tentang pergerakan penduduk dapat digunakan untuk membangun model yang memperkirakan bagaimana penyakit berpotensi menyebar ke wilayah baru.

Penelitian terkait Ebola bahkan telah mengeksplorasi penggunaan data ponsel dan SMS untuk memahami perilaku masyarakat selama wabah.

Dengan data yang tepat, ilmuwan dapat menjawab pertanyaan seperti:

- Dari wilayah terdampak, penduduk paling banyak bergerak ke mana?

- Kota mana yang memiliki hubungan perjalanan paling kuat?

- Wilayah mana yang perlu diprioritaskan untuk pengawasan?

- Apakah pola mobilitas berubah setelah munculnya wabah?

- Di mana fasilitas kesehatan perlu bersiap menghadapi kemungkinan kasus baru?

Semakin banyak sumber data yang dapat digabungkan, semakin lengkap pula gambaran yang diperoleh.

Apakah Lokasi HP Kita Bisa Dipakai untuk Melacak Penyakit?

Secara teknis, data jaringan seluler memang dapat memberikan informasi mengenai mobilitas manusia.

Namun, penggunaannya untuk kesehatan publik tidak sama dengan memberikan akses kepada petugas untuk melihat lokasi seseorang secara bebas.

Dalam proyek DRC tersebut, analisis dilakukan menggunakan data yang telah dianonimkan atau dide-identifikasi. Flowminder menyatakan tidak ada data tingkat individu yang keluar dari lingkungan aman Vodacom.

WHO sendiri menekankan pentingnya perlindungan privasi, keamanan data dan pencegahan dampak negatif seperti stigma ketika data digunakan dalam kegiatan kesehatan publik. WHO juga merekomendasikan pendekatan seperti penggunaan pengenal unik dan geo-masking untuk mengurangi risiko pengungkapan identitas.

Jadi, yang dicari bukan “di mana HP milik pasien Ebola berada”, melainkan pola pergerakan populasi yang dapat membantu memperkirakan ke mana penyakit berpotensi menyebar.

Tetap Ada Batasan

Data ponsel bukan bola kristal.

Salah satu keterbatasannya adalah data dari satu operator tidak selalu mewakili seluruh populasi. Orang yang menggunakan operator lain, tidak membawa ponsel, atau bergerak melalui wilayah dengan cakupan jaringan berbeda dapat tidak tercermin secara sempurna.

Pergerakan lintas negara juga menjadi tantangan tersendiri.

Karena itu, data mobilitas perlu dibaca bersama informasi epidemiologi, laboratorium, surveilans lapangan dan laporan tenaga kesehatan.

WHO dalam Disease Outbreak News 28 Agustus 2026 melaporkan bahwa hingga 26 Agustus 2026, DRC memiliki 5.794 kasus terkonfirmasi dan 2.786 kematian, dengan CFR 48,1%. Kasus telah ditemukan di 60 zona kesehatan di enam provinsi.

Besarnya skala wabah membuat kemampuan mengidentifikasi jalur mobilitas penduduk menjadi semakin penting.

Teknologi untuk Mempercepat Respons

Tujuan utama penggunaan AI dan data ponsel bukan menggantikan tenaga kesehatan.

Teknologi berfungsi sebagai alat bantu untuk mempercepat pengambilan keputusan.

Jika model menunjukkan sebuah wilayah memiliki hubungan perjalanan kuat dengan pusat wabah, otoritas dapat mempertimbangkan peningkatan surveilans, kesiapan fasilitas kesehatan dan pelacakan kontak di daerah tersebut.

Pada akhirnya, keputusan tetap membutuhkan verifikasi di lapangan.

WHO juga menegaskan bahwa data kesehatan harus dikelola dengan prinsip keamanan, kerahasiaan dan perlindungan hak privasi. Kebijakan perlindungan data pribadi WHO yang berlaku sejak April 2024 mengatur prinsip-prinsip mengenai pemrosesan dan perlindungan data pribadi yang berada dalam pengelolaan organisasi tersebut.

Teknologi ini dengan demikian menawarkan paradoks baru dalam penanganan wabah: semakin banyak data yang tersedia, semakin cepat ilmuwan dapat membaca pergerakan penyakit. Namun, semakin besar pula kebutuhan untuk memastikan data tersebut tidak berubah menjadi alat pengawasan terhadap individu.

Dalam perang melawan Ebola, tantangannya bukan hanya menemukan ke mana virus bergerak.

Tantangannya adalah menemukan pola tersebut secepat mungkin, tanpa mengorbankan privasi orang yang datanya membantu membuat peta itu.

(flowminder/who/*/hm27)