Bentuk Covid-19 ini muncul karena virus Corona yang mewabah sejak tahun 2019. Demam dan sesak napas merupakan salah satu gejala virus Corona. Indonesia mengalami wabah pertama Covid-19 pada 2 Maret 2020. Hingga saat ini pandemi Covid-19 belum berakhir. Berdasarkan data covid.19.go.id, tercatat ada 14.657 kasus aktif Covid-19 di Indonesia. Untuk menghindari peningkatan kasus Covid-19, Kementerian Kesehatan kembali mengimbau masyarakat untuk memakai masker. Di Indonesia, varian baru Covid-19 yaitu varian Arcturus yang masuk ke pasaran menyebabkan peningkatan kasus Covid-19. Varian penyakit ini menyebabkan demam, batuk, nyeri otot, dan konjungtivitis. Varian Arcturus pertama kali muncul di India pada Januari 2023. Arcturus terbentuk sebagai hasil rekombinasi homolog antara dua atau lebih sub-garis keturunan.
Menurut Kementerian Kesehatan Indonesia, pada pertengahan April 2023, jumlah kasus varian Arcturus meningkat signifikan. Dengan menerapkan matematika pada wabah penyakit, penyebarannya dapat terprediksi. Itu bisa terpredisi dengan menggunakan model matematika sederhana, SI (Susceptible Infection) pada penyebaran Covid-19. Dengan memanfaatkan model Bernoulli Verhulst, model SI dapat memperoleh parameter identifikasi. Ketika Covid-19 menyebar ke seluruh populasi, model SIR dapat memprediksi berapa banyak orang yang memerlukan perawatan medis. Fungsi Lya punov dan teknik invarian LaSalle yang sesuai pada model SIR Covid-19 untuk mengurangi penyebaran Covid 19 berdasarkan ketersediaan ruangan.
Kami menguji penularan Covid-19 dengan menerapkan model klasik Kermack–McKendrick. Gelombang pertama infeksi Covid-19 di Malaysia juga diperiksa dengan model SIR. Penelitian ini menunjukkan bahwa kesadaran akan kebersihan dan jarak sosial dapat membantu mengurangi penularan Covid-19. Penularan Covid-19 melalui model SIR di suatu daerah dapat dikendalikan ketika pembatasan lokal diterapkan dan kebijakan yang kuat diterapkan. Di tentukan bahwa model SIR bergantung pada parameter tingkat interaksi dan intensitas pemulihan. Solusi numerik model SIR muncul dengan laju kejadian cembung dengan menggunakan metode beda hingga non standar. Model penyebaran SIR ditemukan lebih berguna dalam perbandingan jangka pendek dengan model penyebaran Verhulst, Gompertz, dan SIR. Penyebaran Covid-19 melalui model SIR di bawah pengaruh sistem kesehatan stabil secara lokal jika angka reproduksi dasar menjadi kurang dari satu.
Model SIRD
Prediksi penyebaran Covid-19 jangka pendek dan jangka panjang melalui model SIRD. Dengan menggunakan model SIRD, infeksi jangka pendek Covid-19 dapat terprediksi. Indonesia menerapkan model SIRD untuk memberikan estimasi penularan Covid-19 untuk prediksi jangka panjang. Dengan mempertimbangkan filter jenis kelamin dan usia, model SIRD memperkirakan bahwa populasi yang lebih muda memiliki kemungkinan lebih besar untuk terinfeksi Covid-19 daripada populasi yang lebih tua. Banyak negara yang dapat terkena dampak Covid-19, karena model SIRD memperkirakan jumlah reproduksi dasarnya lebih dari satu. Di sini ada individu yang terpapar CoVid-19, yang belum tentu positif, namun masih dalam kondisi gejala. Selain itu, subpopulasi model SEIR yang terpapar menunjukkan pentingnya pengendalian dampak Covid-19. Menurut model SEIR, peningkatan populasi pulih muncul di Indonesia setelah vaksinasi dan isolasi kasus Covid-19. Dalam kasus Covid-19, model RV ASI menggunakan penyisipan variasional untuk memperkirakan penyebaran wabah.
Di butuhkan lebih dari satu vaksinasi untuk melindungi terhadap COVID-19. Sepulveda dkk. mempelajari model matematika dengan memperkenalkan imunisasi pertama dan kedua. Perilaku Covid-19 setelah vaksinasi pertama terjelaskan dalam penelitian. Model matematis SV IR (susceptible-vaccine infection-removed) mengasumsikan bahwa orang yang rentan akan menerima vaksinasi. Kuadrat terkecil biasa model SV IR digunakan dalam penyelidikan ini. Manfaat program vaksinasi di Indonesia dapat meningkat dengan mengalokasikan vaksin sesuai dengan wabah Covid-19 yang paling cepat menyebar. Meskipun vaksinasi telah berjalan, namun penyakit Covid-19 dapat menginfeksi kembali individu yang rentan. Karantina terhadap individu yang terpapar Covid-19 merupakan salah satu cara untuk mencegah penularannya. Model SIQR bisa untuk mempelajari penyebaran penyakit Covid-19 yang terdiri dari individu yang rentan, terinfeksi, menjalani karantina, dan pulih. Model SIQR cocok untuk lokasi yang menerapkan pembatasan karantina. Berdasarkan studi model SIQR, kenyaringan yang signifikan menyebabkan penyakit menghilang secara eksponensial, sehingga membentuk kondisi yang perlu ada untuk adanya distribusi stasioner yang unik.
Model SIQR
Turunan pecahan Atangana–Beleanu–Caputo digunakan untuk menyediakan model SIQR untuk penyebaran Covid-19. Studi ini menunjukkan bahwa karantina dapat menurunkan laju penularan Covid-19. Kepositifan dan konvergensi bisa tercapai saat mendekati stabilitas dengan menggunakan perbedaan sehingga tidak standar (NSFD). Dengan menggunakan model fraksional, keputusan pengendalian penyakit dapat menjadi lebih fleksibel daripada model turunan klasik. Model pecahan bisa untuk mengamati perilaku dinamis yang tidak dapat terprediksi dan mengendalikan kebisingan. Model penyebaran penyakit Covid-19 berdasarkan intervensi pemerintah dan persepsi masyarakat memberikan hasil yang lebih baik daripada model integer order.
Berdasarkan model fraksional yang menggabungkan efek gejala dan tanpa gejala, dapat kita ketahui bahwa tingkat rekrutmen dan penularan gejala mempengaruhi reproduksi. Model Fraksional Covid-19 menunjukkan bahwa vaksinasi dapat mengurangi kematian. Dengan masuknya strain baru Arcturus Covid-19 ke Indonesia, perlu ada tindakan preventif seperti karantina. Para peneliti tertarik pada bagaimana penyebaran Covid-19 dapat mereka tangani dengan penerapan pengendalian jarak sosial, mempelajari stabilitas lokal dan global yang bebas penyakit dan endemik. Selain itu, studi model CoVid-19 berbasis data dengan komorbiditas peneliti selidiki pada model CoVid-19 dengan komorbiditas dan penerapan pengendalian menggunakan intervensi non-farmasi dan vaksinasi.
Penulis: Mohammad Ghani, Ph.D. (Teknologi Sains Data)
Link: Dynamical analysis of spatio-temporal CoVid-19 model | International Journal of Dynamics and Control (springer.com)
