# Ketika “Mengapa” Bertingkat: Bisakah Root Cause Analysis WHO Menjawab Rendahnya Cakupan Imunisasi di Indonesia?

- Link: https://legawa.com/obrolan-kesehatan/ketika-mengapa-bertingkat-bisakah-root-cause-analysis-who-menjawab-rendahnya-cakupan-imunisasi-di-indonesia/
- Published: 2026-09-27T09:37:00+07:00
- Author: Cahya

Bayangkan seorang bidan desa di sebuah kabupaten yang datanya menunjukkan cakupan
Imunisasi Dasar Lengkap (IDL) hanya 40%. Dinas kesehatan menuding orang tua yang
menolak vaksin. Puskesmas menuding kekurangan tenaga vaksinator. Sementara laporan
ke provinsi menuding data yang “belum lengkap dientri”. Ketiganya mungkin benar—
dan ketiganya mungkin juga hanya gejala dari satu akar masalah yang belum pernah
ditelusuri secara sistematis.

Pertanyaan itulah yang coba dijawab oleh dokumen _Root cause analysis of low yellow
fever vaccination coverage: user manual and questionnaire_, yang diterbitkan WHO
bersama TDR (_Special Programme for Research and Training in Tropical Diseases_)
pada 2025 (World Health Organization, 2025). Meski dirancang khusus untuk demam 
kuning (_yellow fever_), strukturnya menawarkan sesuatu yang lebih universal: kerangka
investigasi berjenjang untuk membongkar mengapa cakupan vaksinasi tetap rendah meski
program sudah berjalan bertahun-tahun. Tulisan ini menelaah metodologinya dan menimbang,
secara jujur, sejauh mana ia bisa—atau tidak bisa—dipindahkan begitu saja ke konteks
Indonesia.

## Anatomi Metodologi: Tiga Kategori, Berlapis “Mengapa”

Alat ini dibangun dari kajian pustaka sistematis atas literatur epidemiologi demam
kuning dan uji lapangan di tiga negara Afrika berisiko tinggi—Guinea, Kamerun, dan
Republik Afrika Tengah—sebelum direview oleh CDC Amerika Serikat dan Africa CDC (
World Health Organization, 2025). Kerangka analisisnya sendiri diadaptasi dari _WHO
Measles Outbreak Guide_ 2022 (World Health Organization, 2022), sehingga sebetulnya
bukan alat yang sepenuhnya baru, melainkan versi turunan dari metodologi yang sudah
dipakai lintas program imunisasi.

Prinsip intinya adalah _kegagalan vaksinasi_ (_failure to vaccinate_) dipecah menjadi
tiga kategori penyebab yang saling berjenjang:

**Alasan berbasis kebijakan** (_policy-based_)—apakah estimasi cakupan itu sendiri
akurat, dan apakah ada celah dalam rencana vaksinasi bagi populasi berisiko tinggi
atau populasi yang baru datang.

**Alasan berbasis penyedia layanan** (_provider-based_)—sesi vaksinasi yang terlewat,
kekosongan stok vaksin, kekurangan vaksinator terlatih, hingga miskonsepsi petugas
soal jadwal, kontraindikasi, atau ko-administrasi vaksin.

**Alasan berbasis pengguna** (_user-based_)—keraguan vaksin (_vaccine hesitancy_),
miskonsepsi masyarakat, hambatan akses, dan kurangnya kesadaran akan kampanye vaksinasi.

Yang membedakan alat ini dari sekadar survei cakupan adalah teknik “mengapa” berlapis(
_series of ‘why’ questions_)—setiap jawaban memicu pertanyaan lanjutan sampai ditemukan
penyebab paling mendasar, bukan berhenti di gejala permukaan. Setiap subbagian juga
diakhiri “baris ringkasan” yang memaksa tim investigasi menentukan: ada celah atau
tidak, dan di jenjang mana (pusat, kabupaten, atau puskesmas) celah itu terjadi.

## Membandingkan dengan yang Sudah Ada di Indonesia

Sebelum menilai apakah alat ini “baru” bagi Indonesia, penting menegaskan bahwa 
kerangka regulasi kita sebenarnya sudah mengenal instrumen pemantauan-evaluasi serupa.
Pasal 35 Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 12 Tahun 2017 tentang Penyelenggaraan
Imunisasi mewajibkan pemantauan dan evaluasi berjenjang melalui lima instrumen: 
_Pemantauan Wilayah Setempat_ (PWS) untuk analisis cakupan, _Data Quality Self-Assessment_(
DQS) untuk kualitas data, _Effective Vaccine Management_ (EVM) untuk pengelolaan
vaksin, supervisi suportif, dan surveilans KIPI (Kejadian Ikutan Pasca Imunisasi).

Ada satu jebakan istilah yang perlu diluruskan di sini: dalam beberapa dokumen teknis
Kemenkes, singkatan “RCA” justru merujuk pada _Rapid Convenience Assessment_—metode
survei cepat untuk memverifikasi cakupan di lapangan—bukan _Root Cause Analysis_
seperti yang dibahas dalam dokumen WHO ini. Keduanya sama-sama disingkat RCA, tetapi
fungsinya berbeda: yang satu memvalidasi angka, yang satu lagi menelusuri sebab.
Kekeliruan menyamakan keduanya bisa membuat sebuah daerah merasa “sudah melakukan
RCA” padahal baru melakukan verifikasi data, belum menelusuri akar masalah perilaku
atau kebijakan di baliknya.

DQS sendiri, yang memang diadopsi dari instrumen WHO yang sama (World Health Organization,
t.t.), sudah lebih dulu diterjemahkan menjadi _Penilaian Mandiri Kualitas Data Rutin_(
PMKDR) sejak 2012 bekerja sama dengan FKM UI (Infodokterku, t.t.). Artinya, komponen“
policy-based reasons” dalam RCA WHO 2025—terutama soal keakuratan denominator dan
numerator cakupan—sebagian besar sudah tercakup oleh DQS yang sudah berjalan. Yang
relatif baru dan belum punya padanan resmi di Indonesia adalah penelusuran _provider-
based_ dan _user-based reasons_ secara terstruktur dan berjenjang seperti dalam 
dokumen ini—PWS memang memantau cakupan per wilayah, tetapi tidak secara sistematis
mewawancarai vaksinator soal miskonsepsi kebijakan atau menggali _drop-out rate_
antar-antigen sampai ke akar penyebabnya.

## Mengapa Ini Relevan bagi Indonesia

Data Survei Kesehatan Indonesia (SKI) 2023 menunjukkan kesenjangan yang ekstrem:
provinsi dengan capaian IDL tertinggi adalah Bali (73,5%), sementara provinsi dengan
cakupan terendah adalah Aceh (3,9%), Papua Pegunungan (4%), dan Papua Tengah (10,3%).
Bahkan dibandingkan 2018, capaian ini masih belum memenuhi target dan bahkan menurun.
Kesenjangan sebesar ini—dari di bawah 5% hingga di atas 70%—hampir mustahil dijelaskan
oleh satu penyebab tunggal semacam “penolakan orang tua”. Pola seperti ini justru
merupakan kondisi ideal untuk RCA berjenjang: jika penyebabnya seragam di semua 
wilayah, survei sederhana sudah cukup; tetapi jika penyebabnya berbeda-beda antarwilayah(
kebijakan di satu daerah, distribusi vaksin di daerah lain, keraguan masyarakat 
di daerah ketiga), hanya investigasi terstruktur yang bisa memisahkannya.

Konteks lain yang relevan adalah perluasan program imunisasi rutin nasional menjadi
14 antigen sejak 2024, termasuk HPV, PCV, dan Rotavirus (Kompas.com, 2024)—dan studi
tingkat puskesmas, misalnya di Kadungora, Garut, memperlihatkan bahwa cakupan bisa
bervariasi tajam antarantigen dalam satu fasilitas yang sama (misalnya IPV dosis
kedua hanya 70,6% sementara BCG mencapai 90%). Variasi antarantigen semacam ini 
persis menyerupai pertanyaan _drop-out rate_ pada bagian B.2.1 dokumen WHO—perbandingan
antara jumlah anak terdaftar, BCG, Penta 1, dan vaksin sasaran.

## Modifikasi yang Diperlukan agar Bisa Dipakai di Indonesia

Menerjemahkan alat ini secara harfiah akan menemui sejumlah kendala teknis dan kontekstual
yang perlu disesuaikan.

**Penghapusan elemen spesifik demam kuning.** Persyaratan bahwa tim investigasi 
harus divaksinasi demam kuning minimal 10 hari sebelum turun lapangan, atau pertanyaan
soal kontraindikasi dan koadministrasi yang spesifik untuk vaksin demam kuning, 
jelas perlu diganti dengan protokol yang relevan untuk antigen yang sedang diinvestigasi—
entah itu campak-rubela, HPV, atau PCV.

**Integrasi dengan sistem data yang sudah ada.** Alih-alih membangun instrumen baru
dari nol, bagian _policy-based reasons_ (akurasi denominator dan numerator) semestinya
diselaraskan dengan DQS/PMKDR yang sudah dikenal petugas puskesmas, agar tidak terjadi
duplikasi kerja pengumpulan data.

**Penyesuaian struktur kelembagaan.** Sebutan seperti “EPI focal point” atau “logistician
of the vaccine storage room” perlu dipetakan ke struktur riil di puskesmas dan dinas
kesehatan kabupaten/kota Indonesia—misalnya penanggung jawab program imunisasi, 
pengelola vaksin, dan bidan koordinator.

**Penajaman bagian _user-based reasons_ untuk konteks lokal.** Pertanyaan tentang
keraguan vaksin perlu memasukkan isu yang spesifik relevan di Indonesia, seperti
persepsi kehalalan vaksin, yang tidak muncul sama sekali dalam kuesioner asli namun
secara empiris menjadi salah satu determinan penting keraguan vaksin di banyak daerah.

**Penyesuaian skala dan anggaran.** Timeline lima hari pengumpulan data plus dua
hari analisis (World Health Organization, 2025) dirancang untuk investigasi satu
distrik berisiko tinggi menjelang kampanye targeted—bukan untuk pemantauan rutin
ratusan puskesmas. Untuk penerapan luas di Indonesia, format ini lebih realistis
sebagai alat investigasi terarah (_targeted investigation_) pada kabupaten/kota 
dengan cakupan sangat rendah yang teridentifikasi melalui PWS, bukan sebagai instrumen
rutin bulanan.

## Simpulan: Berpotensi, tapi Bukan Alat Siap Pakai

Kerangka RCA WHO ini punya nilai konseptual yang kuat: ia memisahkan secara eksplisit
antara masalah kebijakan, masalah penyedia layanan, dan masalah penerima layanan—
sesuatu yang sering bercampur aduk dalam diskusi lokal tentang “rendahnya cakupan
imunisasi”. Prinsip berjenjangnya juga sejalan dengan pendekatan yang sudah dikenal
dalam _WHO Measles Outbreak Guide_ yang menjadi rujukannya. Namun sebagai dokumen
teknis, ia tetap produk yang dirancang untuk konteks investigasi wabah demam kuning
di negara-negara Afrika dengan struktur sistem kesehatan yang berbeda dari Indonesia.
Penerapannya di sini realistis sebagai kerangka konseptual yang diadaptasi—dipadukan
dengan instrumen yang sudah berjalan seperti DQS dan PWS, disesuaikan strukturnya
dengan birokrasi kesehatan Indonesia, dan diperkaya dengan determinan lokal seperti
isu kehalalan—bukan sebagai kuesioner yang diterjemahkan kata demi kata.

---

**Catatan transparansi:** Artikel ini disusun berdasarkan dokumen WHO _Root cause
analysis of low yellow fever vaccination coverage_ (2025) yang diunggah pengguna,
dilengkapi penelusuran pustaka daring untuk konteks regulasi dan data Indonesia.
Perbandingan dengan PWS, DQS, dan EVM merujuk pada Permenkes No. 12 Tahun 2017 serta
dokumen sekunder (job aids, artikel media) yang belum tentu mencerminkan versi regulasi
atau data paling mutakhir; pembaca yang memerlukan kepastian regulasi disarankan
merujuk langsung pada peraturan resmi terbaru dari Kemenkes. Usulan modifikasi dalam
tulisan ini merupakan analisis penulis, bukan rekomendasi resmi WHO atau Kemenkes
RI.

## Referensi

Infodokterku. (t.t.). _Data Quality Self Assessment (DQS) – Penilaian Mandiri Kualitas
Data Rutin (PMKDR) sistem informasi kesehatan_. [http://www.infodokterku.com/index.php/en/82-data/data/79-data-quality-self-assessment-dqs-atau-penilaian-mandiri-kualitas-data-rutin-pmkdr-atau-sistem-informasi-kesehatan](http://www.infodokterku.com/index.php/en/82-data/data/79-data-quality-self-assessment-dqs-atau-penilaian-mandiri-kualitas-data-rutin-pmkdr-atau-sistem-informasi-kesehatan)

Kementerian Kesehatan RI. (2017). _Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 12 Tahun 2017
tentang Penyelenggaraan Imunisasi_.

Kompas.com. (2024, 9 Februari). _Daftar 14 jenis vaksin untuk imunisasi rutin anak
2024, gratis!_ [https://www.kompas.com/tren/read/2024/02/09/101500865/daftar-14-jenis-vaksin-untuk-imunisasi-rutin-anak-2024-gratis-](https://www.kompas.com/tren/read/2024/02/09/101500865/daftar-14-jenis-vaksin-untuk-imunisasi-rutin-anak-2024-gratis-)

Rahmawati, N., Aprilia, D., & Fauzi, R. (2025). Gambaran cakupan imunisasi dasar
lengkap (IDL) di Puskesmas Kadungora Garut tahun 2024. _INSOLOGI: Jurnal Sains dan
Teknologi, 4_(5), 1096–1106. [https://doi.org/10.55123/insologi.v4i5.5855](https://doi.org/10.55123/insologi.v4i5.5855)

Badan Kebijakan Pembangunan Kesehatan, Kementerian Kesehatan RI. (2024). _Hasil 
utama Survei Kesehatan Indonesia (SKI) 2023_. [https://www.badankebijakan.kemkes.go.id/daftar-frequently-asked-question-seputar-hasil-utama-ski-2023/hasil-utama-ski-2023/](https://www.badankebijakan.kemkes.go.id/daftar-frequently-asked-question-seputar-hasil-utama-ski-2023/hasil-utama-ski-2023/)

World Health Organization. (2022). _Measles outbreak guide_. [https://iris.who.int/handle/10665/360891](https://iris.who.int/handle/10665/360891)

World Health Organization. (2025). _Root cause analysis of low yellow fever vaccination
coverage: User manual and questionnaire_. [https://iris.who.int/handle/10665/&#8230](https://iris.who.int/handle/10665/&#8230);(
ISBN 978-92-4-011615-3)

World Health Organization. (t.t.). _The immunization data quality self-assessment(
DQS) tool_. TechNet-21. [https://www.technet-21.org/en/resources/tool/the-immunization-data-quality-self-assessment-dqs-tool](https://www.technet-21.org/en/resources/tool/the-immunization-data-quality-self-assessment-dqs-tool)