PENERAPAN MODEL SEIRU PADA KASUS COVID-19 DI JAKARTA - Dilla, Septia Rahma; Bukhari, Fahren; Julianto, Mochamad Tito; Ali Kusnanto (School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University, 2023)
Sejak awal penyebaran COVID-19, telah diambil langkah-langkah pembatasan aktivitas publik untuk meredakan laju penularan, termasuk di Provinsi DKI Jakarta yang menerapkan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Dalam upaya menganalisis dampak kebijakan tersebut, digunakan model epidemiologi SEIRU, yang mempertimbangkan periode laten dan efek pembatasan aktivitas publik. Penelitian ini mengimplementasikan model SEIRU pada kasus COVID-19 di Jakarta, mengevaluasi parameter yang paling sesuai untuk merepresentasikan dinamika kasus, serta mengidentifikasi dampak dari penerapan PSBB terhadap kesesuaian model. Bahasa pemrograman Julia digunakan untuk mengimplementasikannya. Dari penelitian ini ditunjukkan bahwa model SEIRU cocok untuk menggambarkan perkembangan kasus COVID-19 hingga berakhirnya PSBB pertama, tetapi kurang sesuai untuk masa perpanjangan PSBB. Analisis juga mengindikasikan bahwa penerapan PSBB dapat mengurangi jumlah kasus terlapor hingga 41%, dengan rata-rata waktu individu yang terinfeksi namun tidak menunjukkan gejala adalah 7 hari, dan durasi rata-rata periode laten adalah 6 jam.