Karohmatul Amalia MS
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penentuan Effective Reproduction Number COVID-19 dengan Metode Particle Swarm Optimization pada Enam Provinsi di Pulau Jawa Aldi Eka Wahyu Widianto; Julinar; Karohmatul Amalia MS; Venansius Ryan Tjahjono
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 20 No. 2 (2023): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 20 Nomor 2 Edisi Ju
Publisher : Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit COVID-19 pertama kali ditemukan di Wuhan, China. COVID-19 menular melalui cairan dari individu yang terinfeksi. Dalam 3 bulan sejak kemunculan pertama, COVID-19 telah menyebar ke 114 negara di dunia. Artinya penyakit ini memiliki tingkat penularan yang tinggi. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemodelan untuk mengetahui penyebaran dari virus COVID-19 guna membantu dalam pengambilan kebijakan untuk menangani virus ini. Pada paper ini, model SIRD digunakan untuk memodelkan penyebaran COVID-19 di Indonesia dimana populasi dibagi menjadi empat kompartemen, yaitu Susceptible-Infected-Recovered-Death . Kami melakukan pendekatan stokastik pada model SIRD agar model lebih realistis. Data yang digunakan pada paper ini adalah data COVID-19 pada enam provinsi di Pulau Jawa. Metode Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk mengestimasi parameter model SIRD. Selanjutnya hasil estimasi parameter tersebut digunakan untuk menentukan tingkat penyebaran COVID-19 yang direpresentasikan dengan nilai Effective Reproduction Number . Berdasarkan hasil simulasi telah diperoleh nilai real time COVID-19 dari enam provinsi di Pulau Jawa. Nilai tersebut menunjukkan bahwa provinsi yang masih memiliki tingkat penyebaran COVID-19 tinggi adalah provinsi Jawa Barat dan DKI Jakarta. Untuk keempat provinsi yang lain, dapat diketahui bahwa tingkat penyebaran COVID-19 mulai menurun. Hasil estimasi memiliki nilai kesalahan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dibawah 10%, artinya estimasi tersebut memiliki tingkat akurasi yang tinggi.