<![CDATA[Penyebaran wabah penyakit menular seperti COVID-19 dan kolera menjadi tantangan global yang memerlukan pendekatan ilmiah berbasis simulasi untuk mitigasi yang efektif. Namun, masih terbatasnya model simulasi yang mampu menggabungkan pendekatan matematis dan visualisasi interaktif secara fleksibel menjadi tantangan dalam memahami dinamika penyebaran wabah secara lebih komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan simulasi berbasis model SIR dan SEIR yang lebih akurat dan mudah dianalisis untuk mendukung perencanaan strategi mitigasi. Simulasi dilakukan dengan parameter populasi awal 10.000 orang, tingkat infeksi (β) sebesar 0,3, tingkat eksposur (σ) sebesar 0,2, tingkat kesembuhan (γ) sebesar 0,1, dan durasi simulasi selama 100 hari. Hasil validasi model dengan data historis wabah menunjukkan bahwa model SEIR memiliki tingkat akurasi prediksi sebesar 87,5% (MAPE = 12,5%), lebih tinggi dibandingkan model SIR yang hanya mencapai 72,8% (MAPE = 27,2%). Selain itu, model SEIR lebih akurat dalam merepresentasikan masa inkubasi dan puncak infeksi, menjadikannya lebih sesuai untuk penyakit dengan fase laten seperti COVID-19. Temuan ini membuktikan bahwa integrasi model SEIR dengan simulasi MATLAB dapat menjadi alat bantu strategis dalam perumusan kebijakan kesehatan masyarakat berbasis data, serta diharapkan dapat digunakan sebagai referensi dalam pengambilan keputusan di masa depan untuk penanggulangan wabah penyakit menular secara efisien dan prediktif.]]>
Copyrights © 2025
