Analisis Stabilitas Model SIR (Susceptibles, Infected, Recovered) Pada Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue di Provinsi Maluku
on
Jurnal Matematika Vol. 7, No. 2, Desember 2017, pp. 144-158
Article DOI: 10.24843/JMAT.2017.v07.i02.p91
ISSN: 1693-1394
Analisis Stabilitas Model SIR (Susceptibles, Infected, Recovered) Pada Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue di Provinsi Maluku
Zeth Arthur Leleury
Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura
Email: [email protected]
Yopi Andry Lesnussa
Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura
Email: [email protected]
Johan Bruiyf Bension
Fakultas Kedokteran Universitas Pattimura Email: [email protected]
Yulia S. Kakisina
Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura
ABSTRACT
Abstract: Health is an investment to support economic development and has an important role in efforts to reduce poverty and improve the quality of human resources. One of the diseases that often become serious problem in health sector that is Dengue Hemorrhagic Fever (DHF). In Indonesia, many mosquitoes cause dangerous DHF such as Aedes aegypti, Aedes albopictus, Aedes africanus, anopheles and others. In this study, we analyzed and applied SIR (Susceptible, Infection, Recovered) mathematical models and their interpolation to determine whether a contagious disease (DHF) can become endemic or not. Therefore, in this study aimed to determine the a special form of model of SIR to analyze the spread of DHF in Maluku Province and the stability analysis of this model and also interpolating the data of DHF transmission in Maluku Province. Furthermore, it can be obtained the characteristics of equilibrium point of each sub population. Based on the research conducted it can be concluded that from the entire population of Maluku Province is 1.686.469 vulnerable people infected with DHF and endemic disease with the basic reproduction value is 3,44.
Keywords: Dengue Hemorrhagic Fever (DHF), SIR Model, Interpolation
Pembangunan kesehatan harus dipandang sebagai suatu investasi untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Dalam pengukuran Indeks Pembangunan Manusia (IPM), kesehatan adalah salah satu komponen utama selain pendidikan dan pendapatan. Dalam Undang-undang Nomor 23 tahun 1992 tentang Kesehatan
ditetapkan bahwa kesehatan adalah keadaan sejahtera dari badan, jiwa dan sosial yang memungkinkan setiap orang hidup produktif secara social dan ekonomi. Kondisi pembangunan kesehatan secara umum dapat dilihat dari status kesehatan dan gizi masyarakat, yaitu angka kematian bayi, kematian ibu melahirkan, prevalensi gizi kurang dan umur angka harapan hidup. Kondisi umum kesehatan dipengaruhi oleh berbagai factor yaitu lingkungan, perilaku, dan pelayanan kesehatan. Dari factor inilah muncul masalah kesehatan, yaitu penyakit. Tak terkecuali di Indonesia, banyak sekali penyakit yang muncul baik menular maupun tidak menular. Salah satunya demam berdarah. Penyakit demam berdarah merupakan salah satu masalah kesehatan di Indonesia dengan kematian terbesar yang dapat muncul kapan saja untuk sepanjang tahun dan dapat pula menyerang mulai dari balita hingga yang berusia lanjut. Penyakit ini merupakan bentuk infeksi dengue yang disertai dengan manisfasi perdarahan dari ringan sampai berat [1].
Demam Berdarah Degue (DBD) selalu meningkat pada setiap awal musim hujan. Di Indonesia banyak hidup nyamuk yang berbahaya diantaranya Aedes aegypti, Aedes albopictus, Aedes africanus, anopheles dan lainnya. Namun Aedes aegypti yang paling berbahaya dan banyak ditemukan disekitar lingkungan. Nyamuk ini yang merupakan penyebab penyakit demam berdarah dengue. Tak terkecuali di Provinsi Maluku, penyebaran penyakit ini sudah meluas keberbagai kabupaten di Provinsi Maluku. Banyak cara dilakukan salah satunya karena mensosialisasikan dan membuat kesepakatan dengan kabupaten/kota tentang penanggulangan kasus dan penyakit yang berpotensi ini. Penyebaran penyakit DBD yang terjadi pada suatu populasi dapat dimodelkan ke dalam bentuk matematis. Model epidemic merupakan model yang cocok untuk penyebaran penyakit ini. Model epidemic membagi populasi menjadi populasi susceptible (rentan), populasi infected (terinfeksi) dan populasi recovered (sembuh)[2].
Untuk mengetahui apakah suatu penyakit menular dapat menjadi endemic atau tidak, dikenal beberapa model penyebaran penyakit baik model yang bersifat deterministic maupun yang bersifat stokastik, salah satunya model SIR. Dari model ini akan terbentuk suatu persamaan differensial. Persamaan itu digunakan untuk mengetahui titik kesetimbangan dan menganilisis kestabilannya. Berdasarkan uraian diatas maka pada penelitian ini akan menerapkan analisis stabilitas pada penyebaran penyakit DBD di Provinsi dengan model epidemik SIR.
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan Dinas Kesehatan Provinsi Maluku, serta beberapa literatur yang berhubungan dengan penyebaran penyakit DBD dan model SIR. Adapun langkah-langkah yang ditempuh dalam penelitian ini yaitu: 1. Pengumpulan data penyebaran
penyakit DBD di Provinsi Maluku, 2. Menganalisis model Matematika SIR yang berkaitan dengan data penyebaran., 3. Menghitung nilai-nilai parameter yang diperoleh dari data, 4. Mendapatkan bentuk khusus Model Matematika SIR untuk kasus penyebaran DBD di Provinsi Maluku, 5. Menganalisis kedinamikan/analisis staibiltas dari model (menghitung titik stasioner, matriks jacobian dan nilai eigen) untuk mendapatkan titik kesetimbangan, 6. Menghitung nilai Bilangan Reproduksi Dasar, 7. Melakukan interpolasi dan simulasi untuk mendapatkan trayektori dari setiap variable sehingga dapat dilihat karakteristiknya.
Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit yang berbahaya di Indonesia. Secara Nasional di beberapa Provinsi di Indonesia, pasien DBD cukup tinggi dan ditetapkan sebagai Kejadian Luar Biasa (KLB), namun Provinsi Maluku sendiri tidak termasuk. Untuk mencegah penyebaran DBD agar tidak semakin meluas, Dinas Kesehatan Provinsi Maluku di masing-masing kabupaten telah melakukan sosialisasi kepada warga setempat mengenai cara pencegahan yang tepat. Di bawah ini merupakan data penderita DBD di Provinsi Maluku perbulan dari tahun 2010 - 2015.
Tabel 1. Data Jumlah Penderita DBD di Provinsi Maluku Tahun 2010-2015
|
Bulan Tahun |
2010 |
2011 |
2012 |
2013 |
2014 |
2015 |
|
Januari |
1 |
10 |
24 |
1 |
4 |
4 |
|
Februari |
3 |
6 |
54 |
3 |
0 |
9 |
|
Maret |
2 |
13 |
44 |
12 |
2 |
6 |
|
April |
2 |
5 |
16 |
7 |
1 |
0 |
|
Mei |
2 |
4 |
16 |
3 |
1 |
2 |
|
Juni |
1 |
1 |
5 |
2 |
0 |
3 |
|
Juli |
0 |
3 |
4 |
2 |
0 |
0 |
|
Agustus |
1 |
3 |
11 |
2 |
2 |
2 |
|
September |
0 |
0 |
4 |
0 |
0 |
1 |
|
Oktober |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
5 |
|
November |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
17 |
|
Desember |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
34 |
Sumber: Dinas Kesehatan Provinsi Maluku 2016.
Model SIR DBD dan Parameter
a. Model SIR Penyebaran Penyakit DBD
Dibawah ini bagan penyebaran penyakit DBD [2]
µh µh µh
Gambar 1. Model SIR penyebaran penyakit DBD
Dari bagan (kompartmen) diatas dapat dibentuk formulasi untuk model SIR Penyebaran penyakit DBD, sebagai berikut :
Model Matematika Populasi Manusia
Model Matematika Populasi Nyamuk
^v _ Chvhi c _ τ dt ~ Nh v v
Sh + 1h+ r h = Ih d an Sv + Iv = Nv
Keterangan :
Sv : populasi nyamuk yang rentan terinfeksi
Iv : populasi nyamuk yang terinfeksi
Sh :populasi manusia yang rentan terinfeksi
Ih : populasi manusia yang terinfeksi
Rh : populasi manusia yang sembuh
Nh : total populasi manusia
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
Nv : total populasi nyamuk
λfo : laju kelahiran manusia
λv : laju kelahiran nyamuk
μh : laju kematian manusia
Pv : laju kematian nyamuk
P : fraksi acak manusia rentan imunisasi
Yh : proporsi perpindahan manusia terinfeksi ke manusia sembuh
CflV : peluang terjadinya kontak antara nyamuk rentan dengan manusia terinfeksi
Cvh : peluang terjadinya kontak antara nyamuk terinfeksi dengan manusia rentan
Populasi manusia dibagi menjadi tiga subpopulasi, yaitu manusia rentan (susceptible), manusia terinfeksi (infected), dan manusia sembuh (recovered). Manusia rentan adalah manusia yang bukan imun dan belum tertular virus dengue. Manusia terinfeksi adalah manusia yang telah tertular virus dan dapat menularkan virus tersebut. Manusia sembuh dianggap tidak dapat tertular lagi. Nyamuk rentan adalah nyamuk yang belum tertular virus.
Laju kelahiran (A^) dapat dihitung berdasarkan angka kelahiran bayi yang lahir per tahun. Angka kelahiran bayi di Provinsi Maluku pada tahun 2015 yaitu 39.393 bayi. Jadi rata-rata kelahiran bayi perbulan adalah 3282 (Badan Pusat Statistik, 2015). Sedangkan untuk laju kematian (Ph ) dapat dihitung berdasarkan angka harapan hidup Provinsi Maluku. Menurut data dari Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku, angka harapan hidup provinsi Maluku adalah 68 tahun. Jadi laju kematian manusia adalah:
1
= ℎar apart ℎidup
11
68 taℎun 816 bulan = 0,00122/bulan
Selanjutnya, untuk proporsi perpindahan manusia rentan ke manusia terinfeksi dipengaruhi oleh peluang kontak antara nyamuk terinfeksi dan manusia rentan ( Chv). Nilai peluang ini diperoleh dengan mengalikan nilai peluang transmisi virus dari nyamuk terinfeksi ke manusia rentan ( Pvh ) dengan rata-rata gigitan nyamuk terinfeksi (bi). Dengan nilai transmisi virus dari nyamuk terinfeksi ke manusia rentan(Phv ) dan nilai transmisi virus dari manusia terinfeksi ke nyamuk( Pvh) adalah 0,75 [3], sedangkan nilai parameter lainnya dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Parameter Gigitan Nyamuk dan Kontak Nyamuk dan Manusia
|
Parameter |
Notasi |
Nilai |
|
Gigitan nyamuk rentan perhari |
bi |
1 gigitan |
|
Gigitan nyamuk terinfeksi perhari |
bs |
0,5 gigitan |
|
Kontak antara nyamuk rentan dengan manusia terinfeksi |
Chv |
22,5 |
|
Kontak antara nyamuk terinfeksi dengan manusia rentan |
Cvh |
11,25 |
Selanjutnya pada tahun 2015 jumlah penduduk Provinsi Maluku yang sembuh dari penyakit DBD yaitu 78 jiwa (Dinas Kesehatan Provinsi Maluku, 2015). Dengan rata-rata masa infektivitas untuk penyakit DBD pada manusia adalah 4 hari = 0.133/bulan. Sehingga proporsi perpindahan manusia terinfeksi ke manusia sembuh
1
=
masa ιnfektιvιtas
1
= = 7.52/bulan
0.133 .
Data jumlah populasi nyamuk Aedes aegypti (Nv) di Provinsi Maluku tidak tersedia, sehingga diasumsikan jumlah nyamuk Aedes aegypti di Provinsi Maluku pada tahun 2015 didasarkan pada asumsi jumlah larva di Provinsi Maluku sekitar 30 ekor. Jadi jumlah nyamuk Aedes aegypti:
Nv = ℎ larva (bulan)×jumlaℎ kecamatan × jumlaℎ bulan =30ekor ×58 ×12bulan = 20.880 ekor
Sehingga probabilitas penularan nyamuk ke manusia adalah:
βvh
= × Dh
78
= 20.880 × 0.133 bulan
= 0,02808/bulan
Populasi nyamuk dibagi atas dua subpopulasi, yaitu nyamuk rentan dan nyamuk terinfeksi. Nyamuk rentan adalah nyamuk yang belum tertular virus sedangkan nyamuk terinfeksi adalah nyamuk yang telah tertular dan dapat menularkan virus tersebut. Nyamuk Aedes aegypti merupakan vektor utama penyebab DBD. Dengan umur nyamuk Aedes aegypti adalah 2 minggu, tetapi sebagian dapat hidup 2-3 bulan. Jadi rata-ratanya adalah 5,5 minggu [4]. Berdasarkan Aryunita [5], melakukan penelitian di Kecamatan
Patrang ditemukan larva Aedes aegypti 81 ekor perbulannya. Karena di Provinsi Maluku jumlah data tidak tersedia dan penyakit karena Aedes aegypti masuk kategori aman sehingga diasumsikan bahwa jumlah rata-rata larva 30 perbulannya. Karena terdapat 58 kecamatan di Provinsi Maluku sehingga jumlah larva nyamuk Aedes aegypti di Provinsi Maluku diasumsikan sebanyak 1740 ekor perbulan. Dengan laju kematian pada nyamuk ( ftv ) dapat dihitung dari angka harapan hidup nyamuk.
1
= ℎarap an ℎIdup
11
38,5 ℎart 1,28 bulan
= 0,78/bulan
Jumlah populasi manusia (Njl) di Provinsi Maluku pada tahun 2015 adalah 1.686.469 jiwa (Badan Pusat Statistik, 2015). Biasanya nyamuk menggigit manusia dimulai dari 08.00 – 12.00 di pagi hari dan pukul 15.00 – 17.00 pada sore hari. Dalam sehari ada 142 ekor nyamuk yang mengigit manusia (Dinas Kesehatan Provinsi Maluku). Jadi = 142 ekor. Masa hidup untuk nyamuk adalah 26 hari atau 0,866 bulan. Jadi peluang penularan dari manusia terinfeksi ke nyamuk.
‰ = × Dv
142
= 1.686.469 × 0.866 bulan
= 0,000097/bulan
Sehingga model epidemik SIR DBD Provinsi Maluku dapat ditulis dengan mensubtitusikan parameter-parameter yang ada ke dalam persamaan (1), (2), (3), (4) dan (5), sebagai berikut:
= 0,00122 × 1.686.469 - (0,00122 + 0,75 + 21 , SIv ) Sh(6)
⅛ = , . - (0,00122 + 7,52)Ih(7)
^ = 0,75Sh + 7,52Ih - 0,00122Rh(8)
^ =0,78×20.880-(0,78+ H , 251 h ) Sv(9)
Dengan Sh(0) = 1.686.308, Ih(0) =83,Rh =78
Sv(0) = 19.140, Iv(0) = 1.740
Titik Kesetimbangan Model Epidemik DBD
Untuk titik kesetimbangan dari suatu penyakit DBD diperoleh pada saat steady state atau jika ^l = 0,^ = θ,^~ = 0,~ = 0∙ Titik kesetimbangan bebas penyakit diperoleh jika Iv — 0 dan Iv — 0, sedangkan titik kesetimbangan endemik diperoleh jika Ijl ≠ 0 dan Iv ≠ 0.
Jika Iv = 0 maka semua nyamuk masuk ke populasi manusia rentan dan tidak ada nyamuk yang terinfeksi. Artinya tidak ada nyamuk yang dapat menularkan penyakit. Jika I}l = 0 maka semua manusia masuk ke populasi rentan dan sembuh serta tidak ada manusia yang terinfeksi dan tidak ada manusia yang dapat menularkan penyakit.
Untuk ^ = 0, didapat :
(VVv hh\
[iv +—~— * Sv = 0 τnctku Sv = Nv
Nh /
Untuk ^l = 0, didapat :
VhNtl -(pv + p + ≤Vh⅛* Sv = 0 maka Sv
PhNh
Ph +P
Sehingga diperoleh titik kesetimbangan bebas penyakit dari model epidemik DBD
adalah E0 = (Sv 0, Vv 0 ,Sv 0, Vh o) = (Nv,0,¾0).
y-h+v
Jika Iv ≠ 0 akan diperoleh ada nyamuk yang terinfeksi DBD dan dapat menyebabkan endemik. Jika ≠ 0 maka akan diperoleh ada manusia yang terinfeksi dan dapat menularkan penyakit serta menyebabkan endemik. Titik kesetimbangan endemik = ( , , , ) adalah sebagai berikut
Untuk ^ = 0, didapat :
Untuk ^ — 0, didapat :
Untuk ⅜ =0, didapat :
PhNh-(Ph +P+ ^ ■!i* Sh=0 maka
Ph^h
Ph +P+ v^h
Untuk ^ =0, didapat :
Cvh⅛ c f ∣ ∖ A T - cvh^v^h
M ^h-(Ph + Yh ) Ih = 0 maka Ih = —( - —V -T
Nh Nh (ρh + γh )
Sehingga diperoleh titik endemik model epidemik DBD:
pvNv chv1h
P, + chv1h ,NhPv Pv+ Nh
phNh cVh1V^h
Ph +P+ CvhIv ,Nh(Ph + Yh ) Ph + p + Nh
)
Analisis Kestabilan Sistem
Setelah diperoleh titik kesetimbangan, selanjutnya akan dilakukan analisis kestabilan titik kesetimbangan bebas penyakit. Dari menggunakan persamaan (1), (2), (4) dan (5) dengan melakukan proses linerisasi maka diperoleh:
f(Sv , 1v , Sh , Ih)=Pv Nv-(Pv + ^) Sv(11)
Nh
g( Sv , 1v , Sh , Ih)= N Sv - pviv(12)
Nh
ℎ(Sv , 1v , Sh , Ih)=PhNh-(Ph +P+ Cih» ) Sh(13)
Nh
Persamaan (11) sampai dengan (14) dilinearisasikan dan hasil dari linearisasi merupakan matriks Jacobian J dengan mencari turunan masing-masing fungsi.
|
⎡ dI |
dI |
df |
dM | |
|
Sv |
1v |
Sh |
Ih ⎥ | |
|
∂g |
dg |
dg |
d_g_⎥ | |
|
, = |
Sv ℎ |
1v dℎ |
Sh dℎ |
h, ⎥ dℎ⎥ |
|
C Sv |
1v |
Sh |
i, ⎥⎥ | |
|
di |
di |
di |
di ⎥ | |
|
⎣ Sv |
1v |
Sh |
i,1 |
Kemudian hasil turunan masing-masing fungsi disubtitusikan ke matriks Jacobian J sebagai berikut:
|
- Chv ^h ∖ ⎡-(μv + * |
0 |
0 |
ChvSv - ⎥ | |
|
⎢ ChvIh |
0 |
ChvSv | ||
|
T— = |
— Nh |
- Pv |
— Nh ⎥ | |
|
j |
⎢0 |
CvhSh |
∕ 1 1 cvjlIv∖ -(μh +P+ Nh * Slt |
⎥ 0⎥ |
|
- Nh | ||||
|
⎣0 |
CvhSh |
CphJv |
⎥⎥ -(μh + Yh)⎥ | |
|
Nh |
Nh |
Karena titik kesetimbangan bebas penyakit E0
maka nilai titik
kesetimbangan penyakit disubtitusikan ke matriks Jacobian J sehingga diperoleh:
|
- Chv 0 ⎡-(μv + * |
0 |
0 |
ChvNv - ⎥ | |
|
⎢ Chv 0 |
0 |
ChvNv | ||
|
T— = |
— Nh |
- μv |
— Nh ⎥ | |
|
j |
⎢0 |
CvhSh |
- Cvh 0 ς -( + + * |
⎥ 0⎥ |
|
-- | ||||
|
⎣0 |
CvhSh |
Cvh 0 |
⎥⎥ -(μh + Yh)⎥ | |
|
Nh |
Nh |
Untuk mencari nilai eigen λmatriks Jacobian yang berukuran 4×4 dituliskan sebagai
( λl -J)=0
(15)
Dengan I adalah matriks identitas. Agar λ mempunyai nilai eigen, maka harus ada pemecahan tak nol dari persamaan (15). Persamaan (15) akan mempunyai pemecahan tak nol jika dan hanya jika:
det(λl -J)=0
(16)
Persamaan (16) adalah polinom karakteristik J. Persamaan karakteristik untuk matriks
|
Jacobian adalah sebagai berikut: | ||||
|
λ+ μv |
0 |
0 |
ChvNv - - | |
|
0 |
λ+ μv |
0 |
ChvNv Nh | |
|
0 |
CvhSh Nh |
λ+(μh +P) |
0 | |
|
0 |
CvhSh - Λ7 |
0 |
λ+(Ph + Yh ) | |
Sehingga diperoleh persamaan karakteristiknya adalah sebagai berikut:
I4 + λ3(2μh + Yh + 2μv + p) + λ( (μv 2 + μh2 + 4μvμκ + 2μvγh + μhγh + pμ+ + p γh + 2pμh) + λ(2μhμvγh + 2pμvμh + 2pμvγh + 2μh2 μv + 2μhμv2 + μv2 γh + μv2 p) + μv2 μh2 + μv2 μhγh + μv2 p μh + μv2 p γh = 0
Selanjutnya, analisis kestabilan menggunakan kriteria Routh-Hurwitz.
Misalkan:
-
a = 2μh+γh + 2μv + p
-
b =μv2 + μh2 + 4μvμh + 2μvγh + μtlγtl + p μtl + p γh + 2pμh
-
c = 2μhμvγh + 2pμvμh + 2pμvγh + 2μh2 μv + 2μhμv2 + μv2 γh + μv2 p
= + + +
Sehingga dapat diperoleh tabel Routh seperti berikut
Table 3. Routh-Hurwitz
|
A4 |
1 |
b |
D |
|
A3 |
A |
c |
0 |
|
A2 |
ab — c a |
ad — = d a | |
|
A1 |
' ■ ab — c ab — c a | ||
|
2° |
D |
Karena semua suku positif maka sistem tersebut stabil dan didapat bilangan reproduksi dasar R 0 = μv2 μh2 + μv2 μhγh + μv2 p μh + μv2 p γh
Simulasi Model SIR DBD di Provinsi Maluku
Simulasi Model SIR DBD di Provinsi Maluku, menggunakan software Maple 12, pada persamaan (5) sampai (11), maka diperoleh grafik populasi manusia rentan, grafik populasi manusia terinfeksi, grafik populasi manusia sembuh, grafik populasi nyamuk rentan dan grafik populasi nyamuk terinfeksi dari model epidemik DBD di Provinsi Maluku seperti pada Gambar 2 sampai 8, sebagai berikut:
(a)
(b)
Gambar 2. Plot Populasi Manusia (a) Rentan, (b) Terinfeksi
Pada Gambar 2(a), terlihat bahwa di awal bulan sub populasi manusia yang rentan tampak berada di puncak tetapi seiring berjalannya waktu jumlah manusia rentan semakin menurun bahkan sampai mendekati nilai nol. Hal ini karena sub populasi manusia rentan masuk dalam sub populasi manusia terinfeksi (terinfeksi penyakit DBD). Sedangkan pada Gambar 2(b) untuk sub populasi manusia terinfeksi tampak mencapai puncak pada 1,5 bulan pertama kemudian menurun mendekati nilai nol setelah bulan ke-3, ini dikarenakan manusia yang terinfeksi masuk pada sub populasi manusia sembuh.
Gambar 3(a). Plot Populasi Manusia Sembuh, 3(b). Plot Populasi Nyamuk Rentan
Pada Gambar 3(a) populasi manusia sembuh pada bulan pertama meningkat kemudian memuncak dan stabil pada bulan kedua sampai bulan terakhir. Pada Gambar 3(b) populasi nyamuk yang rentan pada bulan pertama awalnya sedikit memuncak kemudian
menurun dan setelah bulan ke-2 kembali memuncak lagi sampai bulan ke-12, dikarenakan dalam sub populasi nyamuk rentan perlahan terinfeksi.
Gambar 4. Plot Populasi Nyamuk Terinfeksi
Pada Gambar 4 untuk populasi nyamuk terinfeksi yang awalnya meningkat dan mencapai jumlah maksimum menjelang bulan ke-2 dan kemudian menurun setelah bulan ke-2 mendekati nol pada bulan sepuluh sampai bulan kedua belas.
Dari proses perhitungan sebelumnya telah diperoleh rumusan bilangan reproduksi dasar:
^o = + Pv2PhYh + Pv2PPh + Pv2PYh
Dengan:
Pv = 0,00122
Ph = 0,78
Yh = 7,52
P = 0,75
Dengan demikian, setelah mensubtitusikan nilai dari setiap parameter ke persamaan bilangan reproduksi dasar maka diperoleh bahwa model epidemik DBD memiliki nilai ■^o sebesar 3,44. Karena ■^o>1 maka titik kesetimbangan endemik.
=(Syl, Ivl, Shi, Ifll )
= (20.850,40,27,17,2.738,87,2602,38)
Dimana titik kesetimbangan endemik tersebut stabil asimtotik dan penyakit tersebut tidak hilang dari populasi serta menjadi endemik di Provinsi Maluku. Nilai ■^o >1 artinya setiap penderita dapat menularkan penyakit DBD kepada lebih dari satu penderita baru, sehingga dapat menyebarkan penyakit yang lebih luas.
Proses Interpolasi
Dengan menggunakan data berupa penderita DBD di Provinsi Maluku dari tahun 2009-2015, dan software Maple 12 maka diperoleh plot manusia terinfeksi selama 72 bulan atau 6 tahun seperti berikut:
(a)
(b)
2010
^^^M 2011
2012
2013
2014
2015
Gambar 5. Plot Manusia Terinfeksi (a) karakteristik rata-rata selama 72 bln atau 6 tahun, (b) Karakteristik tiap tahun dari 2010-2015 selama 12 bln
Pada Gambar 5(a), tampak bahwa jumlah manusia terinfeksi tertinggi di Provinsi Maluku terjadi pada bulan Februari 2012 yaitu 54 jiwa. Tiga tahun kemudian pada bulan Desember 2015 terjadi kenaikan sejumlah 34 jiwa. Jadi dapat dikatakan bahwa siklus penyakit DBD di Provinsi Maluku akan mencapai puncaknya setiap tiga tahun sekali. Pada Gambar 5(b) Setelah dilakukan proses interpolasi manusia terinfeksi pada tahun 2010-2015, tampak bahwa rata-rata manusia yang terinfeksi DBD berada di bulan Januari, Februari, Maret, November dan Desember cenderung bertambah. Tetapi berlaku sebaliknya untuk bulan April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September dan Oktober
yaitu menurun. Dan juga dapat dilihat bahwa dari rata-rata individu yang terinfeksi DBD di Provinsi Maluku yang memuncak adalah pada tahun 2011 dan 2012.
Berdasarkan pembahasan diperoleh kesimpulan, sebagai berikut: Penyakit DBD di Provinsi Maluku memiliki titik kesetimbangan endemik E =(Evi, Ivl , Shι, Ihi )
= (20.850,40,27,17,2.738,87,2602,38)
-
b. Hasil analisis model SIR dan interpolasi menunjukan bahwa penyakit DBD bersifat endemik di Provinsi Maluku, dengan siklus penyakit DBD di Provinsi Maluku meningkat tiga tahun sekali dengan puncak individu terinfeksi DBD pada tahun 2011 dan 2012.
Daftar Pustaka
-
[1] Sofro, A. M. Penanganan Demam Berdarah.
-
[2] Effendy. 2013. Analisis Stabilitas penyebaran penyakit DBD di Kabupaten Jember dengan Metode Model SIR Stokastik.
-
[3] Derouich, M., Boutayeb, A., & Twizell, E. H. 2003. A Model Dengue Fever.
-
[4] Rohmani A., Anggraeni M. T., 2012. Pemakaian Antibiotik pada Kasus Demam Berdarah Dengue Anak di Rumah Sakit Roemani Semarang Tahun 2010, Seminar Hasil Penelitian-LPPM UNIMUS, ISBN: 978-602-18809-0-6, Hal. 218-227.
-
[5] Ariyunita, S.2009. Kepadatan Populasi Larva Nyamuk Aedes aegypti L. (Diptera: Culicideae) pada Sekolah-sekolah di Kecamatan Patrang Kabupaten Jember, Jember.
158
Discussion and feedback