IV PEMBAHASAN. jika λ 1 < 0 dan λ 2 > 0, maka titik bersifat sadel. Nilai ( ) mengakibatkan. 4.1 Model SIR

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "IV PEMBAHASAN. jika λ 1 < 0 dan λ 2 > 0, maka titik bersifat sadel. Nilai ( ) mengakibatkan. 4.1 Model SIR"

Transkripsi

1 9 IV PEMBAHASAN 4.1 Model SIR Titik Tetap Untuk mendapatkan titik tetap diperoleh dari dua persamaan singular an ) sehingga dari persamaan 2) diperoleh : - si + s = 0 9) si + )i = 0 didapat titik tetap yaitu E 0 = 1, 0) dan E 1 = ) = Dengan menggunkan Software Maple 12 dan parameter yang digunakan,, dan diperoleh nilai titik tetap yaitu E 0 = 1, 0) dan E 1 = 0.5, 0.4). E 0 merupakan titik tetap tanpa penyakit dan E 1 merupakan titik tetap endemik Konstruksi Matriks Jacobi untuk Model SIR Dari Persamaan 2) akan diperoleh matriks jacobi sebagai berikut; [ ] [ ) ] 10) Analisis Kestabilan Titik Tetap Model SIR Titik tetap E 0 = 1, 0) disubstitusikan ke dalam persamaan 10) sehingga akan diperoleh sebagai berikut; [ ] Untuk memperoleh nilai eigen dari matrik jacobi di atas maka J λi = 0, sehingga diperoleh nilai eigen, yaitu; -μ-λ) ) = 0 Didapat nilai eigen sebagai berikut; λ 1 = -μ < 0 λ 2 = untuk dan λ j < 0 j =1, 2), nilai λ 1 = -μ < 0 dan λ 2 < 0 maka < 0. Jika λ 1 = -μ < 0 dan λ 2 < 0 maka titik bersifat stabil dan jika λ 1 < 0 dan λ 2 > 0, maka titik bersifat sadel. Nilai mengakibatkan Oleh karena itu, titik akan stabil asimptotik untuk. Namun, jika nilai maka titik akan tidak stabil. Dengan nilai dan diperoleh maka dapat disimpulkan bahwa titik E 0 = 1, 0) tidak stabil asimptotik. Kestabilan sistem di titik tetap E 1 Tititk tetap E 1 = ) disubstitusikan pada persamaan 10), maka akan diperoleh matriks jacobinya sebagai berikut ini; [ Untuk memperoleh nilai eigen dari matriks jacobi di atas maka J λi = 0, sehingga diperoleh nilai eigen yaitu; λ = Jika nilai bersifat stabil, ] + maka titik E 1 jika nilai maka E 1 bersifat sadel. Nilai maka titik E 1 = ) adalah titik stabil asimptotik Bilangan Reproduksi untuk model SIR R 0 dari model SIR diperoleh sebagai berikut; persamaan di atas setelah dilinearisasi diperoleh sebagai berikut; 11)

2 10 R 0 = ) Orbit dan Kestabilan Sistem Model SIR Orbit kestabilan diperoleh dengan menggunakan Software Maple 12 sehingga diperoleh bentuk orbit seperti di bawah ini. Dengan memilih nilai-nilai parameter sebagai berikut: = 0.5, β = 0.8, μ = 0.4 dan ξ = Hal ini berimplikasi. Titik tetap yang diperoleh adalah yang bersifat tak stabil dan yang bersifat stabil. Orbit disajikan sebagai berikut. Gambar 6. Dinamika populasi S, I, dan R menurut waktu tahun) Gambar 6 merupakan bidang solusi untuk S, I dan R yang menuju titik tetap stabil bila dimasukkan nilai awal S = 0.8, I = 0.2 dan R = 0 sehingga menuju titik E 1 s, i) = 0.54, 0.43). Seiring berjalannya waktu proporsi kelompok individu S akan semakin berkurang. Hal ini terjadi karena kelompok individu S terinfeksi oleh penyakit campak measles) dan memasuki kelompok individu I. Pada waktu tertentu proporsi individu pada kelompok S tidak mengalami perubahan dan mencapai kondisi setimbang. Pada proporsi kelompok individu I mengalami kenaikkan dari keadaan awal, Kenaikkan jumlah individu I terjadi karena adanya tambahan individu dari individu S yang terinfeksi virus. Proporsi individu R mengalami kenaikkan, hal ini disebabkan oleh adanya kelompok individu I yang sembuh dari penyakit sehingga akan memasuki kelompok individu R. 4.2 Model SIR vaksinasi Titik Tetap Untuk mendapatkan titik tetap diperoleh dari dua persamaan singular an ), sehingga dari persamaan 4) diperoleh : - μ s = 0 Gambar 5. Orbit kstabilan model SIR dibidang SI Pada gambar 5 di atas terlihat bahwa orbitnya menuju titik E 1. Oleh karena itu, titik tetap endemik bersifat stabil asimptotik. Hal tersebut menunjukkan bahwa ada individu I yang dapat menyebarluaskan penyakit campak measles) sehingga kelompok individu S terinfeksi penyakit. si i = 0 12) Di dapat nilai titik tetap yaitu E 0 s, i) =, 0) dan E 1 s, i) = ) = ). Dengan menggunakan Software Maple 12 dan parameter yang digunakan,,, dan μ = 0.4 diperoleh nilai titik tetap yaitu E 0 s, i) = 0.5, 0) dan E 1 s, i) = 0.54, -0.03). E 0 merupakan titik tetap tanpa penyakit dan E 1 merupakan titik tetap endemik Konstruksi Matriks Jacobi untuk Model SIR vaksinasi Dari Persamaan 4) akan diperoleh matriks jacobi sebagai berikut; [ ] [ ]

3 11 13) Analisis Kestabilan Titik Tetap Model SIR vaksinasi Titik tetap E 0 =, 0) disubstitusikan ke dalam persamaan 13) sehingga akan diperoleh; [ ] Untuk memperoleh nilai eigen dari matriks jacobi di atas maka J λi = 0, sehingga diperoleh nilai eigen yaitu; -μ-λ) ) = 0 λ 1 = -μ < 0 λ 2 = Jika λ i < 0 untuk i = 1,2. Nilai μ > 0 mengakibatkan λ 1 = -μ < 0, jika λ 2 < 0 maka <. Jika λ 1 < 0 dan λ 2 < 0, maka titik tetap bersifat stabil dan jika λ 1 < 0 dan λ 2 > 0, maka titik tetap bersifat sadel. Nilai < mengakibatkan = < 1. Jika < 1 maka merupakan titik tetap stabil. Dengan kata lain, syarat terjadinya bebas penyakit adalah bilangan reproduksi dasar harus kurang dari satu. Jika > 1 maka akan tidak stabil. Dengan mengambil parameter positif diperoleh < 1, sehingga merupakan titik tetap stabil. Kestabilan sistem di titik tetap E 1 Tititk tetap = ) disubstitusikan pada persamaan 13), maka akan diperoleh matriks jacobinya sebagai berikut ini; [ ] sehingga menyebabkan titik akan stabil Bilangan Reproduksi Dasar untuk model SIR vaksinasi R 0 dari model SIR diperoleh sebagai berikut; Persamaan di atas setelah dilinearisasi diperoleh sebagai berikut; R 0 = ) 14) Orbit dan Kestabilan Sistem Model SIR vaksinasi Orbit kestabilan diperoleh dengan menggunakan software Maple 12 sehingga diperoleh bentuk orbit seperti dibawah ini. Dengan memilih nilai-nilai parameter sebagai berikut: = 0.5, β = 0.8, μ = 0.4 dan ξ = 0.03, hal ini berimplikasi pada < 1 maka akan diperoleh yang bersifat stabil dan yang bersifat tak stabil. Orbit disajikan sebagai berikut; Dari persamaan diatas diperoleh nilai eigen dari matriks jacobi yaitu; Gambar 7. Orbit kstabilan model SIR dengan vaksinasi dibidang SI Dari persamaan di atas, titik tetap endemik hanya akan muncul ketika, sedangkan nilai merupakan bilangan real negatif atau berupa bilangan kompleks. Dengan bilangan real bernilai negatif untuk 1<

4 12 pengaruh vaksinasi jika tingkat vaksinasi lebih kecil dari vaksinasi minimum. Gambar 8. Dinamika populasi S, I dan R menurut waktu tahun) Pada gambar 8 di atas kita dapat melihat bagaimana hubungan individu rentan, infeksi dan pulih. Seiring berjalannya waktu poroporsi individu rentan akan semakin berkurang. Hal ini, disebabkan oleh kelompok individu rentan terjangkit penyakit dan memasuki kelompok individu infeksi. Pada waktu tertentu, proporsi individu pada kelompok rentan tidak mengalami perubahan lagi. Pada keadaan tersebut, sistem berada pada titik kesetimbangan. Kelompok individu infeksi mengalami penurunan. Hal ini disebabkan oleh karena kelompok individu rentan tidak terjangkit penyakit setelah adanya penerimaan vaksin. Sehingga pada waktu tertentu kelompok individu rentan tidak memasuki individu I, semakin besar individu rentan yang tidak terjangkit penyakit maka kelompok individu infeksi akan semakin berkurang dan akan mencapai titik stabilan. Program vaksinasi dilakukan untuk mencegah meluasnya penyebaran penyakit campak measles). Vaksinasi diasumsikan berhasil jika pada waktu tertentu penyakit akan menghilang dari populasi I. Bilangan reproduksi dasar dapat juga digunakan untuk menentukan apakah penyakit campak measles) tersebut akan menghilang dari populasi I pada waktu tertentu jika nilai dan jika Penyakit campak measles) akan ada sampai batas waktu yang tak terbatas. Upaya pencegahan penyebaran penyakit campak measles) dapat dilakukan dengan program vaksinasi pada tingkat α. Pengaruh vaksinasi dapat dilihat dari prilaku proposi individu I yang bersifat endemik. Berdasarkan persamaan 4) tingkat vaksinasi minimum yang diperlukan dalam pencegahan penyebaran penyakit campak measles) ialah = Menganalisis bagaimana Gambar 9. Proporsi individu I pada saat nilai = , = 0.3, = 0.1, dan = 0 Dari gambar 9 menunjukan bahwa semua vaksinasi yang diberikan bahwa penyakit akan selalu ada dalam jangka waktu yang tak terbatas. Oleh karena itu, penyakit campak measles) bersifat endemik. Dengan demikian vaksinasi yang dilakukan tidak berhasil membuat penyakit campak measles) menghilang dari populasi individu I. Dengan demikian jika < = , maka penyakit campak measles) tidak akan menghilang dari populasi individu I dalam jangka waktu yang tak terbatas. Kondisi kesetimbangan yang dicapai dalam individu I merupakan titik kesetimbangan endemik. Tabel 1. Titik Tetap, Bilangan Reproduksi Dasar dan Kestabilan. Titik Tetap 0 1, 0) 0.1 1, 0) , 0) Kestabilan Stabil - Takstabil Stabil -Takstabil 1.3 -Stabil -Takstabil Dari Tabel 1 dapat di lihat bahwa jika semakin tinggi tingkat vaksinasi yang diberikan maka nilai bilangan reproduksi dasar akan semakin menurun. Namun demikian < c= , nilai sehingga penyakit campak measles) akan selalu ada dalam jangka waktu yang tak batas. Makinde 2007) menyatakan tingkat vaksinasi yang dilakukan harus lebih besar dari tingkat vaksinasi minimum yang

5 13 diberikan agar penyebaran campak measles) dapat dicegah dengan sangat baik. Oleh karena itu, selanjutnya akan dilakukan simulasi nilai yang lebih besar dari Selajutnya akan menganalisis bagaimana pengaruh vaksinasi jika tingkat vaksinasi yang diberikan lebih besar dari tingkat vaksinasi minimum. Gambar 10. Proporsi individu I pada saat nilai = , = 0.6, = 0.9, dan =1 Dalam waktu kurang lebih 15 tahun maka sistem akan mencapai stabil dan mencapai titik stabi di = 0.5, 0). merupakan titik tetap bebas penyakit dikarenakan proporsi individu I = 0. Besarnya bilangan reproduksi dasar ialah = Titik tetap bebas penyakit tersebut bersifat stabil asimtotis karena nilai. Jika setiap kelahiran memperoleh vaksin sebesar = 1. Diberikan vaksinasi pada tingkat = 1, maka proporsi individu I ditunjukan oleh warna biru. Untuk = 1, penyakit akan menghilang dari populasi dalam jangka waktu kurang lebih 15 tahun. Dalam waktu kurang lebih 15 tahun maka sistem akan mencapai stabil dan mencapai titik stabil di = 0.5, 0). Dengan demikian Penyakit campak measles) akan menghilang dari populasi untuk nilai tingkat vaksinasi lebih besar dari tingkat vaksinasi minimum Semakin besar tingkat vaksinasi maka semakin cepat penyakit menghilang dari populasi. Tabel 2. Titik Tetap, Bilangan Reproduksi Dasar dan Kestabilan α Titik tetap Kestabilan Stabil 0.5, -0.2) -Takstabil Stabil 0.5, -0.4) -Takstabil 1 0 -Stabil 50, -16) -Takstabil Dari Tabel 2 dapat di lihat bahwa jika semakin tinggi tingkat vaksinasi yang diberikan maka bilangan reproduksi dasar akan semakin menurun. Namun demikian < c = , nilai sehingga penyakit campak measles akan selalu ada dalam jangka waktu yang tak batas. Tabel 2 juga menunjukkan bahwa untuk < c = , kenaikan tingkat vaksinasi dapat menyebabkan semakin menurunnya bilangan reproduksi dasar Untuk = 1, titik stabil pada proporsi kelompok individu rentan bernilai nol. Hal tersebut menunjukkan bahwa semua individu rentan kebal dari penyebaran penyakit campak measles) dan akan memasuki kelompok individu pulih. Titik stabil yang dicapai ialah titik tetap stabil bebas penyakit dikarenakan proporsi kelompok individu infeksi bernilai nol. 4.3 Model SEIR Titik Tetap Untuk mendapatkan titik tetap diperoleh dari dua persamaan singular an ), sehingga dari persamaan 4) diperoleh : = 0 15) = 0 didapat nilai titik tetap yaitu E 0 s, e, i)= 1, 0, 0) dan E 1 s, e, i)= ) * ) Dengan menggunakan Software Maple 12 dan parameter yang digunakan,,

6 14, dan diperoleh nilai titik tetap yaitu E 0 = 1, 0, 0) dan E 1 = 0.29, 0.22, 0.45). E 0 merupakan titik tetap tanpa penyakit dan E 1 merupakan titik tetap endemik Konstruksi Matriks Jacobi Untuk Model SEIR Misalkan sistem persamaan 6) dituliskan sebagai berikut: dengan [ ] [ ] * ε + ε 15) 16) Analisis Kestabilan Titik Tetap Model SEIR Kestabilan sistem di titik tetap E 0 s, e, i) = 1, 0, 0). Titik tetap E 0 disubstitusikan pada persamaan 16), maka akan diperoleh λ 1 = λ 2 = ε) λ 3 = Jika λ 1 < 0, λ 2 < 0 dan λ 3 < 0, maka E 1 bersifat stabil dan jika λ 1 < 0, λ 2 < 0 dan λ 3 > 0, maka bersifat sadel. Teorema 1. a. Jika < c, maka sebuah titik tetap endemik yang tunggal dari model merupakan tititk tetap stabil global. b. Misalakan > c, titik tetap tanpa penyakit merupakan titik tetap stabil global didalam Ὠ. Berdasarkan model SEIR yang digunakan maka diperoleh dua titik tetap endemik c < < *). Dari dua titk tetap endemik yang diperoleh dari model di atas tidak dapat menjadi stabil secara bersamaan di dalam Ὠ Bilangan Reproduksi untuk model SEIR R 0 dari model SIR diperoleh sebagai berikut ε * ε ε + ) 17) Dari matriks di atas diperoleh nilai-nilai eigen sebagai berikut; λ 1 = λ 2 = ε) λ 3 = Jika λ 1 < 0, λ 2 < 0 dan λ 3 < 0, maka E 0 bersifat stabil dan jika λ 1 < 0, λ 2 < 0 dan λ 3 > 0, maka E 0 bersifat sadel. Kestabilan sistem di titik tetap E 1 s, e, i) = ) * ) Sehingga akan diperoleh R 0 ) Orbit dan Kestabilan Sistem Model SEIR Orbit kestabilan diperoleh dengan menggunakan software Maple 12 sehingga diperoleh bentuk orbit seperti di bawah ini. Dengan memilih nilai-nilai parameter sebagai berikut; = 0.5, β = 0.8, μ = 0.4, dan ξ = Hal ini berimplikasi R 0 >1 maka akan diperoleh yang bersifat stabil. Orbit disajikan sebagai berikut ; Titik tetap E 1 disubstitusikan pada persamaan 16), maka akan diperoleh J=* ε + ε Dari matriks di atas diperoleh nilai-nilai eigen sebagai berikut:

7 15 Gambar 11. Orbit kestabilan model SEIR di bidang SI. Pada gambar 11 terlihat bahwa orbitnya menuju titik. Oleh karena itu titik tetap endemik bersifat titik tetap stabil. Hal tersebut menunjukkan bahwa ada kelompok individu I yang dapat menyebarluaskan penyakit sehingga kelompok individu S terinfeksi penyakit campak measles) dan memasuki kelompok individu R. Pada saat keadaan stabil, penyakit akan tetap ada sampai waktu tak terbatas. Oleh karena itu, penyakit campak measles) bersifat endemik. Berdasarkan persamaan 10), model SEIR akan mencapai stabil pada saat =. Titik merupakan titik stabil endemik karena. perubahan lagi. Pada keadaan tersebut, sistem berada pada titik stabil. Kelompok individu I mengalami kenaikan. Hal ini disebabkan oleh karena kelompok individu S terjangkit penyakit campak measles). Sehingga pada waktu tertentu kelompok individu S tidak memasuki individu I, semakin besar individu S yang tidak terjangkit penyakit maka kelompok individu I akan semakin berkurang dan akan mencapai titik stabilannya. Besarnya bilangan reproduksi dasar ketika = 0 ialah = Nilai mengakibatkan kedua nilai eigen matriks jacobi pada model SEIR ini berupa bilangan real positif. Hal tersebut menunjukkan titik stabil endemik bersifat stabil. Upaya pencegahan penyebaran penyakit campak measles) dapat dilakukan dengan program vaksinasi pada tingkat. Pengaruh vaksinasi dapat dilihat dari prilaku proposi individu I yang bersifat endemik. Berdasarkan persamaan 6) tingkat vaksinasi minimun yang diperlukan dalam pencegahan penyebaran penyakit campak measles) ialah = Selanjutnya akan menganalisis bagaimana pengaruh vaksin jika tingkat vaksinasi lebih kecil dari vaksinasi minimum. Gambar 12. Dinamika populasi S, E, I, dan R menurut waktu tahun) Pada gambar 12 di atas kita dapat melihat bagaimana hubungan individu rentan, infeksi dan pulih. Seiring berjalannya waktu poroporsi individu S akan semakin berkurang. Hal ini disebabkan oleh kelompok individu S terinfeksi penyakit dan memasuki kelompok individu I. Pada waktu tertentu, proporsi individu pada kelompok S tidak mengalami Gambar 13. Proporsi individu Infeksi pada sataun waktu tahun) Dari gambar 13 warna biru menunjukkan proporsi individu untuk tingkat vaksinasi minimum = Warna hitam menunjukkan proporsi individu I untuk vaksiansi = 0.3, warna merah menunjukkan proporsi individu I untuk vaksinasi = 0.1 dan warna hijau menunjukkan proporsi individu I untuk vaksinasi = 0. Dari kurva di atas terlihat bahwa pada setiap tingkat vaksinasi yang diberikan pada saat yang bersamaan mencapai titik stabil. Proporsi individu kelompok infeksi akan mencapai titik kestabilan dalam jangka waktu kurang lebih 4 tahun. Dari semua vaksinasi

8 16 yang diberikan bahwa penyakit akan selalu ada dalam jangka waktu yang tak terbatas. Oleh karena itu, penyakit campak measles) bersifat endemik. Dengan demikian vaksinasi yang dilakukan tidak berhasil membuat penyakit campak measles) menghilang dari populasi individu I. Dengan demikian jika < c = , maka penyakit campak measles) tidak akan menghilang dari populasi individu I dalam jangka waktu yang tak terbatas. Titik stabil yang dicapai dalam individu I merupakan titik stabil endemik. Tabel 3. Titik Tetap, Bilangan Reproduksi Dasar dan Kestabilan α Titik stabil kestabilan Stabil Stabil Stabil Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa dengan meningkatkan vaksinasi yang diberikan pada model SEIR ternyata bilangan reproduksi dasar mengalami penurunan. Namun demikian < c = , nilai sehingga penyakit campak measles) tidak akan menghilang dari populasi. Selajutnya akan menganalisis bagaimana pengaruh vaksinasi jika tingkat vaksinasi yang diberikan lebih besar dari tingakat vaksinasi minimum. 0. Besarnya bilangan reproduksi dasar adalah = Titik tetap bebas penyakit tersebut bersifat stabil karena nilai. Jika, setiap kelahiran memperoleh vaksin sebesar = 1. Jika diberikan vaksinasi pada tingkat = 1, maka proporsi individu I ditunjukan oleh warna biru. Untuk = 1, penyakit akan menghilang dari populasi dalam jangka waktu kurang lebih 5 tahun. Dalam waktu kurang lebih 5 tahun maka sistem akan mencapai stabil dan mencapai titik stabi di = 0.29, 0.22, 0.54). Dengan demikian penyakit campak measles) akan menghilang dari populasi untuk nilai tingkat vaksinasi lebih besar dari tingkat vaksinasi minimum Semakin besar tingkat vaksinasi maka semakin cepat penyakit menghilang dari populasi. Tabel 4. Titik Tetap, Bilangan Reproduksi Dasar dan Kestabilan α Titik stabil Kestabilan Stabil Stabil Stabil Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa jika semakin tinggi tingkat vaksinasi yang diberikan pada model SEIR maka nilai rasio reproduksi dasar mengalami penurunan. Dengan demikian, untuk tingkat vaksinasi yang lebih besar dari tingkat vaksinasi minimum, bilangan reproduksi dasar mengalami penurunan. Namun demikian sehingga penyakit campak measles ) akan selalu ada dalam jangka waktu yang tidak terbatas. 4.4 Model Gambar 14. Proporsi individu I Jika diberikan vaksinasi pada tingkat = 0.6, maka proporsi individu I ditunjukan oleh warna hijau. Untuk = 0.6, penyakit akan menghilang dari populasi dalam jangka waktu kurang lebih 4 tahun dan mencapai titik stabil di = 0.29, 0.22, 0.54). merupakan titik tetap endemik dikarenakan proporsi individu I Titik Tetap Untuk mendapatkan titik tetap diperoleh dari dua persamaan singular an 7) diperoleh : ), sehingga dari persamaan 18)

9 17 Titik tetap. Jika, maka akan memperoleh titik kestabilan endemik di D sebagai berikut; dimana * * * Jika < 1, maka < 0 untuk t > 0, hal ini menunjukkan bahwa jumlah penderita penyakit campak measles) berangsur - angsur semakin berkurang sedemikian hingga penyakit akan menghilang dari populasi dan tidak terjadi endemik pada populasi tersebut. Jika > 1, maka > 0 untuk t > 0, artinya jumlah penderita akan bertambah sehingga penyakit akan menyebarluas dan menjadi endemik. Titik tetap endemik pada model juga menunjukkan bahwa terdapat individu pada kelompok I yang dapat menyebarkan penyakit kepada individu S Konstruksi Matriks Jacobi untuk Model Misalkan sistem persamaan 10) dituliskan sebagai berikut; Analisis Kestabilan Titik Tetap Model Kestabilan sistem di titik tetap E 1 Matriks jacobi di titik E 1 = adalah * + Dengan menggunakan persamaan di atas di peroleh nilai eigen sebagai berikut; λ = Sehingga ada nilai λ positif, jika maka merupakan stabil. Jika merupakan titik tetap stabil hiperbolik yang tidak stabil dengan mainfold dan terjadi persinggungan dengan daerah D, sehingga merupakan stabil global Bilangan Reproduksi Dasar Model R 0 dari model diperoleh sebagai berikut; Sehingga akan diperoleh Orbit dan Kestabilan Sistem Model Orbit kestabilan diperoleh dengan menggunakan software Maple 12 sehingga diperoleh bentuk orbit seperti dibawah. Dengan memilih nilai-nilai parameter sebagai berikut; = 0.5, β = 0.8, μ = 0.4, dan ξ = 0.03, maka akan diperoleh yang bersifat stabil karena nilai. Orbit disajikan sebagai berikut; [ ] * + 19) Kestabilan persamaan 5), 6), 9), dan 10) akan diperoleh dengan menganalisis nilai eigen matriks Jacobi pada titik tetap yang didapat.

10 18 Semakin besar individu rentan terjangkit virus maka kelompok individu infeksi akan semakin berkurang dan akan mencapai titik stabilannya. Berdasarkan definisi titik kestabilan, nilai S pada persamaan 2) dan 4) didekati dengan titik kestabilan bebas penyakit yaitu, sehingga akan diperoleh nilai dapat disederhanakan sebagai berikut; = = Gambar 15. Orbit kestabilan model di bidang SI. Dari gambar 15 terlihat bahwa orbitnya menuju titik tetap. Oleh karena itu, titik tetap bersifat titik tetap stabil. Hal tersebut menunjukkan bahwa ada kelompok individu infeksi yang dapat menyebarluaskan virus sihingga kelompok individu rentan terinfeksi penyakit dan individu rentan akan memasuki individu infeksi. = = dan 21) Dari ketiga persamaan di atas dapat didefinisiskan tingkat vaksinasi minimum yang diperlukan untuk mencegah penyebaran penyakit. Tingkat vaksinasi yang diperlukan untuk mencegah penyebaran penyakit, dengan penyakit akan berangsur-angsur menghilang dari populasi I dan akan memasuki klompok individu R untuk Dengan demikian, untuk diperoleh tingkat vaksinasi minimum untuk model SIR sebagai berikut; 22) Dan tingkat vaksinasi minimum untuk model SEIR sebagai berikut; 23) Gambar 16. Proporsi individu S, I, E dan R dalam satuan waktu tahun) Dari gambar 16 di atas kita dapat melihat bagaimana hubungan ketiga individu tersebut. Seiring dengan berjalannya waktu proporsi individu rentan akan semakin berkurang. Hal ini disebabkan individu rentan telah terinfeksi oleh virus dan individu rentan memasuki individu infeksi. Pada waktu tertentu, proporsi individu pada kelompok individu rentan tidak mengalami perubahan lagi dan sistem berada pada titik stabil. Dengan meningkatnya individu rentan menyebabkan kelompok individu infeksi mengalami penurunan. Menurut Makinde 2007) menyatakan bahwa tingkat vaksinasi yang diberikan harus lebih besar daripada supaya penyakit dapat dicegah penyebarannya. Jika tingkat vaksinasi yang diberikan lebih besar dari tingkat vaksinasi minimum maka pa a model SIR dan model SEIR masingmasing diberikan sebagai berikut; < < = 1 = 1

11 19 Dan 24) = 1 Dari persamaan 24) mengakibatkan bahwa jumlah individu pada kelompok I secara berangsur-angsur akan semakin berkurang dan penyakit akan menghilang dan akan memasuki ke dalam kelompok R dalam waktu tertentu. Jika vaksinasi maka Dan > > = 1 = 1 = 1 Hal ini menunjukkan bahwa jumlah individu pada kelompok I dalam jangka waktu yang berangsur- angsur akan semakin meningkat dan penyakit akan menjadi endemik. Tabel 5. Perbandingan Bilangan Reproduksi Dasar antara model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan MODEL Bilangan Reproduksi Dasar SIR SIR vaksinasi SEIR ε Dari Tabel 5 terlihat bahwa adanya perbedaan bilangan reproduksi dasar antara model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan. Dengan mengambil parameter β,, μ, ε, ξ dan bilangan positif, bilangan reproduksi dasar pada model lebih kecil dari model SEIR, SIR vaksinasi dan SIR. Hal ini menunjukkan bahwa kondisi bebas penyakit pada model lebih cepat tercapai titik kestabilan daripada model SEIR,SIR vaksinasi dan SIR sehingga kelompok individu infeksi akan memasuki kelompok individu pulih. Begitu juga hal sebaliknya, kondisi penyakit campak measles) akan lebih cepat tercapai pada model SEIR, SIR vaksinasi dan SIR jika dibandingkan dengan model. Kriteria kestabilan titik tetap yang dilihat dari nilai bilangan reproduksi dasar antara model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan disajikan sebagai berikut; Tabel 6. Kriteria Kestabilan Titik Tetap model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan Kriteria Kestabilan Titik Tetap Bebas penyakit stabil Tetap endemik stabil Model SIR Model SIR vaksinasi Model SEIR ε * ε * Model

12 20 Tabel 7. Perbandingan Titik Tetap antara model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan Tititk Tetap Bebas Penyakit Model SIR 1, 0) Titik Tetap Endemik ) Model SIR 1-α, 0) vaksinasi Model SEIR 1, 0, 0) ) ε ε ) ) *, Model 1, 0, 0) * * * Dari Table 7 di atas, diketahui bahwa model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan memilki titik tetap bebas penyakit yang sama yaitu populasi total hanya terdiri dari kelompok individu rentan, sedangkan kelompok individu kelas populasi lainnya tidak ada. Hal ini berarti bahwa populasi beresiko tinggi mencapai kapasitas maksimum. Dari Table 7 juga terlihat adanya perbedaan titik tetap endemik antara model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan. Perbedaan tersebut terjadi karena pada model SIR dan SIR vaksinasi kelompok individu rentan tidak memasuki individu laten, individu rentan tersebut langsung memasuki kelompok individu infeksi. Pada model SEIR dan individu rentan masuk terlebih dahulu ke individu laten kemudian dilanjutkan ke individu infeksi. Akibatnya ketika penyakit campak measles) terjadi, jumlah setiap kelas populasi pada model SIR, SIR vaksiansi berbeda dengan jumlah setiap kelas populasi pada model SEIR dan.

13 21 Tabel 8. Plot Bidang Fase dan Bidang Solusi untuk model SIR,SIR vaksinasi, SEIR dan Model SIR Bidang Fase Bidang Solusi Model SIR vaksinasi Model SEIR Model

14 22 Tabel 9. Plot Bidang Fase dan Bidang Solusi untuk model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan Model SIR Bidang Fase Bidang Solusi Model SIR vaksinasi Model SEIR Model

15 23 Dari Tabel di atas dapat dilihat bahwa dengan menggunakan parameter positif yang sama pada setiap masing-masing model, diperoleh plot bidang fase dan bidang solusi yang berbeda dari setiap masing- masing model. Titik tetap endemik model SIR, SIR vaksinasi dan SEIR merupakan titik tetap yang bersifat stabil, seperti pada tabel 9, semua orbit yang berada di sekitar titik tetap bergerak mendekati titik tersebut. Sedangkan pada titik tetap model merupakan titik tetap yang bersifat tak stabil, dimana semua orbit yang berada di sekitar titik tetap bergerak menjauhi titik tersebut. Titik tetap bebas penyakit model SIR dan SIR vaksinasi bersifat stabil dan titik tetap bebas penyakit model SEIR dan bersifat tak stabil, dengan menggunakan parameter yang sama diperoleh titik endemik model bersifat stabil. Hal ini disebabkan adanya perbedaan kriteria kstabilan model SIR, SIR vaksinasi, SEIR dan, baik kriteria kestabilan titik tetap bebas penyakit maupun kriteria kestabilan titik tetap endemik.

ANALISIS KESTABILAN MODEL SIR, SIR VAKSINASI, SEIR DAN MSEIR SEBAGAI MODEL-MODEL PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) ACE SUHENDAR

ANALISIS KESTABILAN MODEL SIR, SIR VAKSINASI, SEIR DAN MSEIR SEBAGAI MODEL-MODEL PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) ACE SUHENDAR ANALISIS KESTABILAN MODEL SIR, SIR VAKSINASI, SEIR DAN MSEIR SEBAGAI MODEL-MODEL PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) ACE SUHENDAR DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

III PEMODELAN. (Giesecke 1994)

III PEMODELAN. (Giesecke 1994) 4 2.2 Bilangan Reproduksi Dasar Bilangan reproduksi dasar adalah potensi penularan penyakit pada populasi rentan, merupakan rata-rata jumlah individu yang terinfeksi secara langsung oleh seorang penderita

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. μ v. r 3. μ h μ h r 4 r 5

III PEMBAHASAN. μ v. r 3. μ h μ h r 4 r 5 III PEMBAHASAN 3.1 Perumusan Model Model yang akan dibahas dalam karya ilmiah ini adalah model SIDRS (Susceptible Infected Dormant Removed Susceptible) dari penularan penyakit malaria dalam suatu populasi.

Lebih terperinci

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. ekuilibrium bebas penyakit beserta analisis kestabilannya. Selanjutnya dilakukan

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. ekuilibrium bebas penyakit beserta analisis kestabilannya. Selanjutnya dilakukan BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai model matematika penyakit campak dengan pengaruh vaksinasi, diantaranya formulasi model penyakit campak, titik ekuilibrium bebas penyakit

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Model matematika merupakan sekumpulan persamaan atau pertidaksamaan yang

BAB I PENDAHULUAN. Model matematika merupakan sekumpulan persamaan atau pertidaksamaan yang BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Model matematika merupakan sekumpulan persamaan atau pertidaksamaan yang mengungkap perilaku suatu permasalahan yang nyata. Model matematika dibuat berdasarkan asumsi-asumsi.

Lebih terperinci

Abstrak: Makalah ini bertujuan untuk mengkaji model SIR dari penyebaran

Abstrak: Makalah ini bertujuan untuk mengkaji model SIR dari penyebaran ANALISIS KESTABILAN PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) DENGAN VAKSINASI MENGGUNAKAN MODEL ENDEMI SIR Marhendra Ali Kurniawan Fitriana Yuli S, M.Si Jurdik Matematika FMIPA UNY Abstrak: Makalah ini bertujuan

Lebih terperinci

Studi Penyebaran Penyakit Flu Burung Melalui Kajian Dinamis Revisi Model Endemik SIRS Dengan Pemberian Vaksinasi Unggas. Jalan Sukarno-Hatta Palu,

Studi Penyebaran Penyakit Flu Burung Melalui Kajian Dinamis Revisi Model Endemik SIRS Dengan Pemberian Vaksinasi Unggas. Jalan Sukarno-Hatta Palu, Studi Penyebaran Penyakit Flu Burung Melalui Kajian Dinamis Revisi Model Endemik SIRS I. Murwanti 1, R. Ratianingsih 1 dan A.I. Jaya 1 1 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Tadulako, Jalan Sukarno-Hatta

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Ebola. Setelah model terbentuk, akan dilanjutkan dengan analisa bifurkasi pada

BAB III PEMBAHASAN. Ebola. Setelah model terbentuk, akan dilanjutkan dengan analisa bifurkasi pada BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibentuk model matematika dari penyebaran penyakit virus Ebola. Setelah model terbentuk, akan dilanjutkan dengan analisa bifurkasi pada parameter laju transmisi. A.

Lebih terperinci

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI Mohammmad Soleh 1, Siti Rahma 2 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl HR Soebrantas No 155 KM 15 Simpang Baru Panam Pekanbaru muhammadsoleh@uin-suskaacid

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial adalah suatu persamaan yang di dalamnya terdapat turunan-turunan. Jika terdapat variabel bebas tunggal, turunannya merupakan

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. tenggorokan, batuk, dan kesulitan bernafas. Pada kasus Avian Influenza, gejala

BAB III PEMBAHASAN. tenggorokan, batuk, dan kesulitan bernafas. Pada kasus Avian Influenza, gejala BAB III PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyata Flu Burung (Avian Influenza) Avian Influenza atau yang lebih dikenal dengan flu burung adalah suatu penyakit menular yang disebabkan oleh virus influenza tipe A.

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN. 4.1 Analisis Kestabilan Model Matematika AIDS dengan Transmisi. atau Ibu menyusui yang positif terinfeksi HIV ke anaknya.

BAB IV PEMBAHASAN. 4.1 Analisis Kestabilan Model Matematika AIDS dengan Transmisi. atau Ibu menyusui yang positif terinfeksi HIV ke anaknya. BAB IV PEMBAHASAN Pada bab ini dilakukan analisis model penyebaran penyakit AIDS dengan adanya transmisi vertikal pada AIDS. Dari model matematika tersebut ditentukan titik setimbang dan kemudian dianalisis

Lebih terperinci

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI TUGAS AKHIR. Oleh : SITI RAHMA

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI TUGAS AKHIR. Oleh : SITI RAHMA MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada Jurusan Matematika Oleh : SITI RAHMA 18544452 FAKULTAS SAINS

Lebih terperinci

KENDALI OPTIMAL PADA PENCEGAHAN WABAH FLU BURUNG DENGAN ELIMINASI, KARANTINA DAN PENGOBATAN

KENDALI OPTIMAL PADA PENCEGAHAN WABAH FLU BURUNG DENGAN ELIMINASI, KARANTINA DAN PENGOBATAN KENDALI OPTIMAL PADA PENCEGAHAN WABAH FLU BURUNG DENGAN ELIMINASI, KARANTINA DAN PENGOBATAN OLEH : TASLIMA NRP : 1209201728 DOSEN PEMBIMBING 1. SUBCHAN, M.Sc, Ph.d 2. Dr. ERNA APRILIANI, M.Sc ABSTRAK Salah

Lebih terperinci

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4. Penentuan Titik Tetap I HAIL DAN PEMBAHAAN Analisis titik tetap pada sistem persamaan diferensial sering digunakan untuk menentukan suatu solusi yang tidak berubah terhadap waktu (solusi konstan). Titik

Lebih terperinci

Oleh Nara Riatul Kasanah Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si

Oleh Nara Riatul Kasanah Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si Oleh Nara Riatul Kasanah 1209100079 Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014 PENDAHULUAN

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS SISTEM DINAMIK UNTUK MODEL MATEMATIKA EPIDEMIOLOGI TIPE-SIR (SUSCEPTIBLES, INFECTION, RECOVER)

ANALISIS STABILITAS SISTEM DINAMIK UNTUK MODEL MATEMATIKA EPIDEMIOLOGI TIPE-SIR (SUSCEPTIBLES, INFECTION, RECOVER) Jurnal Euclid, Vol.4, No.1, pp.646 ANALISIS STABILITAS SISTEM DINAMIK UNTUK MODEL MATEMATIKA EPIDEMIOLOGI TIPE-SIR (SUSCEPTIBLES, INFECTION, RECOVER) Herri Sulaiman Program Studi Pendidikan Matematika

Lebih terperinci

Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA

Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA Pada bab ini akan dimodelkan permasalahan penyebaran virus flu burung yang bergantung pada ruang dan waktu. Pada bab ini akan dibahas pula analisis dari model hingga

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Bab ini memuat tentang latar belakang yang mendasari penelitian. Berdasarkan pada latar belakang tersebut, ditentukan tujuan penelitian yang ingin dicapai. Pada bab ini juga dijelaskan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Pada Bab I Pendahuluan ini dijelaskan mengenai latar belakang yang mendasari penelitian yang kemudian dirumuskan dalam rumusan masalah. Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai latar belakang yang mendasari penelitian yang kemudian dirumuskan dalam rumusan masalah. Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah yang telah

Lebih terperinci

BAB IV PENGEMBANGAN MODEL KAPLAN

BAB IV PENGEMBANGAN MODEL KAPLAN BAB IV PENGEMBANGAN MODEL KAPLAN Pada bab ini akan dibahas model yang dikembangkan dari model Kaplan. Terdapat beberapa asumsi Kaplan yang akan dimodifikasi. Selain itu, pada bab ini juga diberikan analisis

Lebih terperinci

KATA PENGANTAR. Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan

KATA PENGANTAR. Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-nya sehingga Tugas Akhir ini dapat terselesaikan. Tugas Akhir yang berjudul Analisis Kestabilan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Dalam perkembangan zaman saat ini yang terus maju, diperlukan suatu

BAB I PENDAHULUAN. Dalam perkembangan zaman saat ini yang terus maju, diperlukan suatu BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam perkembangan zaman saat ini yang terus maju, diperlukan suatu analisis yang dapat diterima secara ilmiah terhadap setiap peristiwa yang terjadi dalam kehidupan

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 3 (2014), hal 235-244 ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG Hidayu Sulisti, Evi Noviani, Nilamsari Kusumastuti

Lebih terperinci

IV PEMBAHASAN. ,, dan, dengan menggunakan bantuan software Mathematica ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

IV PEMBAHASAN. ,, dan, dengan menggunakan bantuan software Mathematica ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV PEMBAHASAN 4.1 Analisis Model HSC Tanpa Terapi 4.1.1 Penentuan Titik Tetap Model HSC Tanpa Terapi Titik tetap dari persamaan (3.1) (3.3) akan diperoleh dengan menetapkan,, dan, dengan menggunakan bantuan

Lebih terperinci

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Penentuan Titik Tetap Analisis titik tetap pada sistem persamaan diferensial sering digunakan untuk menentukan suatu solusi yang tidak berubah menurut waktu, yaitu pada saat

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN DARI SISTEM DINAMIK MODEL SEIR PADA PENYEBARAN PENYAKIT CACAR AIR (VARICELLA) DENGAN PENGARUH VAKSINASI SKRIPSI

ANALISIS KESTABILAN DARI SISTEM DINAMIK MODEL SEIR PADA PENYEBARAN PENYAKIT CACAR AIR (VARICELLA) DENGAN PENGARUH VAKSINASI SKRIPSI ANALISIS KESTABILAN DARI SISTEM DINAMIK MODEL SEIR PADA PENYEBARAN PENYAKIT CACAR AIR (VARICELLA) DENGAN PENGARUH VAKSINASI SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Infeksi virus dengue adalah suatu insiden penyakit yang serius dalam kematian di kebanyakan negara yang beriklim tropis dan sub tropis di dunia. Virus dengue

Lebih terperinci

Bab III Model Awal Kecanduan Terhadap Rokok

Bab III Model Awal Kecanduan Terhadap Rokok Bab III Model Awal Kecanduan Terhadap Rokok III.1 Pembentukan Model Model kecanduan terhadap rokok dibentuk menggunakan model dasar dalam epidemiologi yaitu model SIR (Susceptible, Infective, Removed)

Lebih terperinci

DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED)

DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) Amir Tjolleng 1), Hanny A. H. Komalig 1), Jantje D. Prang

Lebih terperinci

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB IV PEMBAHASAN. optimal dari model untuk mengurangi penyebaran polio pada dengan

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB IV PEMBAHASAN. optimal dari model untuk mengurangi penyebaran polio pada dengan BAB IV PEMBAHASAN Pada bab ini akan dilakukan analisis model dan kontrol optimal penyebaran polio dengan vaksinasi. Dari model matematika penyebaran polio tersebut akan ditentukan titik setimbang dan kemudian

Lebih terperinci

Model Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi

Model Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 2017 Model Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi Sischa Wahyuning Tyas 1, Dwi Lestari 2 Universitas Negeri Yogyakarta 1 Universitas

Lebih terperinci

KESTABILAN MODEL SUSCEPTIBLE VACCINATED INFECTED RECOVERED (SVIR) PADA PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) (Studi Kasus di Kota Semarang)

KESTABILAN MODEL SUSCEPTIBLE VACCINATED INFECTED RECOVERED (SVIR) PADA PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) (Studi Kasus di Kota Semarang) KESTABILAN MODEL SUSCEPTIBLE VACCINATED INFECTED RECOVERED (SVIR) PADA PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) (Studi Kasus di Kota Semarang) Melita Haryati 1, Kartono 2, Sunarsih 3 1,2,3 Jurusan Matematika

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN KOINFEKSI MALARIA-TIFUS

ANALISIS MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN KOINFEKSI MALARIA-TIFUS ANALISIS MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN KOINFEKSI MALARIA-TIFUS Nur Hamidah 1), Fatmawati 2), Utami Dyah Purwati 3) 1)2)3) Departemen Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Kampus

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA

ANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 163-172 ANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA Auliah Arfani, Nilamsari Kusumastuti, Shantika

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial merupakan persamaan yang melibatkan turunanturunan dari fungsi yang tidak diketahui (Waluya, 2006). Contoh 2.1 : Diberikan persamaan

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. digunakan pada bab pembahasan. Teori-teori ini digunakan sebagai bahan acuan

BAB II KAJIAN TEORI. digunakan pada bab pembahasan. Teori-teori ini digunakan sebagai bahan acuan BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai landasan teori yang akan digunakan pada bab pembahasan. Teori-teori ini digunakan sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi

Lebih terperinci

BAB III MODEL KAPLAN. 3.1 Model Kaplan

BAB III MODEL KAPLAN. 3.1 Model Kaplan BAB III MODEL KAPLAN Pada bab ini akan dipaparkan model Kaplan secara terperinci sebelum memodifikasinya menjadi model yang lebih realistis pada bab selanjutnya. Kaplan memberikan suatu model deterministik

Lebih terperinci

UNNES Journal of Mathematics

UNNES Journal of Mathematics UJM 1 (2) (2012) UNNES Journal of Mathematics http://journalunnesacid/sju/indexphp/ujm MODEL EPIDEMI SEIR PADA PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK DENGAN PENGARUH VAKSINASI Siti Kholisoh, St Budi Waluya, Muhammad

Lebih terperinci

Analisa Kualitatif pada Model Penyakit Parasitosis

Analisa Kualitatif pada Model Penyakit Parasitosis Analisa Kualitatif pada Model Penyakit Parasitosis Nara Riatul Kasanah dan Sri Suprapti H Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl.

Lebih terperinci

KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI

KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI Mohammad soleh 1, Leni Darlina 2 1,2 Jurusan Matematika Fakultas Sains Teknologi Universitas Islam

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Gejala awal campak berupa demam, konjungtivis, pilek batuk dan bintik-bintik

BAB I PENDAHULUAN. Gejala awal campak berupa demam, konjungtivis, pilek batuk dan bintik-bintik BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Campak merupakan penyakit menular yang banyak ditemukan didunia dan dianggap sebagai persoalan kesehatan masyarakat yang harus diselesaikan. Gejala awal campak berupa

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Pada bagian ini, akan dibahas system predator-prey dengan respon fungsi tak

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Pada bagian ini, akan dibahas system predator-prey dengan respon fungsi tak BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bagian ini, akan dibahas system predator-prey dengan respon fungsi tak monoton, titik ekuilibrium, pelinieran, analisa kestabilan titik ekuilibriumnya dengan

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN PADA MODEL PENYEBARAN HIV/AIDS DI KOTA PALU

ANALISIS KESTABILAN PADA MODEL PENYEBARAN HIV/AIDS DI KOTA PALU JIMT Vol. 1 No. 1 Juni 213 (Hal. 74 82) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 245 766X ANALISIS KESTABILAN PADA MODEL PENYEBARAN HIV/AIDS DI KOTA PALU R. Setiawaty 1, R. Ratianingsih 2, A. I. Jaya

Lebih terperinci

Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam

Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam Jurnal Matematika Integratif ISSN 1412-6184 Volume 10 No 1, April 2014, hal 1-7 Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam Ni matur Rohmah, Wuryansari Muharini Kusumawinahyu Jurusan Matematika,

Lebih terperinci

Analisis Kestabilan Model Veisv Penyebaran Virus Komputer Dengan Pertumbuhan Logistik

Analisis Kestabilan Model Veisv Penyebaran Virus Komputer Dengan Pertumbuhan Logistik Analisis Kestabilan Model Veisv Penyebaran Virus Komputer Dengan Pertumbuhan Logistik Mohammad soleh 1, Seri Rodia Pakpahan 2 Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan

Lebih terperinci

Arisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya

Arisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya ANALISIS KESTABILAN DAN MEAN DISTRIBUSI MODEL EPIDEMIK SIR PADA WAKTU DISKRIT Arisma Yuni Hardiningsih 1206 100 050 Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si Jurusan Matematika Institut Teknologi

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL EPIDEMIK SIR DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA WAKTU DISKRIT. Oleh: Arisma Yuni Hardiningsih

KAJIAN MODEL EPIDEMIK SIR DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA WAKTU DISKRIT. Oleh: Arisma Yuni Hardiningsih KAJIAN MODEL EPIDEMIK SIR DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA WAKTU DISKRIT Oleh: Arisma Yuni Hardiningsih 126 1 5 Dosen Pembimbing: Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si Jurusan Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta

BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori-teori yang digunakan sebagai acuan dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta teorema-teorema

Lebih terperinci

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 2 (2015), hal 101 110 PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS Dwi Haryanto, Nilamsari Kusumastuti,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema yang akan menjadi landasan untuk pembahasan pada bab III nanti, di antaranya model matematika penyebaran penyakit,

Lebih terperinci

T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic

T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic Oleh : Ali Kusnanto, Hikmah Rahmah, Endar H. Nugrahani Departemen Matematika FMIPA-IPB Email : alikusnanto@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Linear Definisi 2.1.1 Matriks Matriks A adalah susunan persegi panjang yang terdiri dari skalar-skalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk berikut: [ ] Definisi 2.1.2

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Influenza atau lebih dikenal dengan flu, merupakan salah satu penyakit yang menyerang pernafasan manusia. Penyakit ini disebabkan oleh virus influenza yang

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR TUGAS AKHIR ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR ( S TA B I L I T Y A N A LY S I S O F A P R E D AT O R - P R E Y M O D E L W I T H I N F E C T

Lebih terperinci

Dinamika dan Aplikasi dari Model Epidemologi Hepatitis C Ema Hardika S. ( )

Dinamika dan Aplikasi dari Model Epidemologi Hepatitis C Ema Hardika S. ( ) Dinamika dan Aplikasi dari Model Epidemologi Hepatitis C Ema Hardika S. (081112005) Abstrak Jurnal ini membahas tentang simulasi model SEIC pada transimi virus hepatitis C (VHC) yang dibangun oleh Suxia

Lebih terperinci

OLEH : IKHTISHOLIYAH DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc

OLEH : IKHTISHOLIYAH DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc OLEH : IKHTISHOLIYAH 1207 100 702 DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2011 Pemodelan matematika

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data

BAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data A. Model Matematika BAB II KAJIAN TEORI Pemodelan matematika adalah proses representasi dan penjelasan dari permasalahan dunia real yang dinyatakan dalam pernyataan matematika (Widowati dan Sutimin, 2007:

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. eigen dan vektor eigen, persamaan diferensial, sistem persamaan diferensial, titik

BAB II LANDASAN TEORI. eigen dan vektor eigen, persamaan diferensial, sistem persamaan diferensial, titik BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan dijelaskan landasan teori yang akan digunakan dalam bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung dan memperkuat tujuan penelitian. Landasan teori yang dimaksud

Lebih terperinci

KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI TUGAS AKHIR

KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI TUGAS AKHIR KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI TUGAS AKHIR Disusun sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika

Lebih terperinci

Bab V Model Dengan Faktor Denda Bagi Para Perokok

Bab V Model Dengan Faktor Denda Bagi Para Perokok Bab V Model Dengan Faktor Denda Bagi Para Perokok V.1 Pembentukan Model Model ketiga ini merupakan pengembangan dari model kedua yaitu dengan memasukkan faktor yang dapat menekan laju pertambahan jumlah

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN. 4.1 Proses Pencabangan model DTMC SIR

BAB IV PEMBAHASAN. 4.1 Proses Pencabangan model DTMC SIR BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Proses Pencabangan model DTMC SIR Proses pencabangan suatu individu terinfeksi berbentuk seperti diagram pohon dan diasumsikan bahwa semua individu terinfeksi adalah saling independent

Lebih terperinci

PENYELESAIAN NUMERIK DAN ANALISA KESTABILAN PADA MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN PENULARAN PADA PERIODE LATEN

PENYELESAIAN NUMERIK DAN ANALISA KESTABILAN PADA MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN PENULARAN PADA PERIODE LATEN PENYELESAIAN NUMERIK DAN ANALISA KESTABILAN PADA MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN PENULARAN PADA PERIODE LATEN Oleh: Labibah Rochmatika (12 09 100 088) Dosen Pembimbing: Drs. M. Setijo Winarko M.Si Drs. Lukman

Lebih terperinci

SISTEM DINAMIK DISKRET. Anggota Kelompok: 1. Inggrid Riana C. 2. Kharisma Madu B. 3. Solehan

SISTEM DINAMIK DISKRET. Anggota Kelompok: 1. Inggrid Riana C. 2. Kharisma Madu B. 3. Solehan SISTEM DINAMIK DISKRET Anggota Kelompok: 1. Inggrid Riana C. 2. Kharisma Madu B. 3. Solehan SISTEM DINAMIK Kontinu Sistem Dinamik Diskret POKOK BAHASAN SDD OTONOMUS NON-OTONOMUS 1-D MULTI-D LINEAR NON-LINEAR

Lebih terperinci

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014 JURUSAN MATEMATIKA Nurlita Wulansari (1210100045) Dosen Pembimbing: Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Drs. Lukman Hanafi, M.Sc FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

Lebih terperinci

Oleh : Dinita Rahmalia NRP Dosen Pembimbing : Drs. M. Setijo Winarko, M.Si.

Oleh : Dinita Rahmalia NRP Dosen Pembimbing : Drs. M. Setijo Winarko, M.Si. PERMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG (MATHEMATICAL MODEL AND STABILITY ANALYSIS THE SPREAD OF AVIAN INFLUENZA) Oleh : Dinita Rahmalia NRP 1206100011 Dosen Pembimbing

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan

BAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai landasan teori yang akan digunakan pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan matematika, teorema Taylor, nilai eigen,

Lebih terperinci

BAB 2 PDB Linier Order Satu 2

BAB 2 PDB Linier Order Satu 2 BAB Konsep Dasar BAB 2 PDB Linier Order Satu 2 BAB 3 Aplikasi PDB Order Satu 3 BAB 4 PDB Linier Order Dua 4 BAB 5 Aplikasi PDB Order Dua 5 BAB 6 Sistem PDB 6 BAB 7 PDB Nonlinier dan Kesetimbangan Dalam

Lebih terperinci

Kesimpulan serta Masalah yang masih Terbuka

Kesimpulan serta Masalah yang masih Terbuka BAB VI Kesimpulan serta Masalah yang masih Terbuka VI.1 Kesimpulan Secara umum model yang dihasilkan dapat menunjukkan adanya endemik di suatu daerah untuk nilai parameter tertentu. Hal ini dapat dilihat

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sekilas Mengenai Tuberkulosis 2.1.1 Pengertian dan Sejarah Tuberkulosis Tuberkulosis TB adalah penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium Tuberculosis. Bakteri

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi

BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang landasan teori yang digunakan pada bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi yang diuraikan berupa definisi-definisi

Lebih terperinci

Analisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate

Analisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate Analisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate I Suryani 1 Mela_YuenitaE 2 12 Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. penyebabnya adalah gaya hidup dan lingkungan yang tidak sehat. Murwanti dkk,

BAB I PENDAHULUAN. penyebabnya adalah gaya hidup dan lingkungan yang tidak sehat. Murwanti dkk, BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Berbagai jenis penyakit semakin banyak yang muncul salah satu penyebabnya adalah gaya hidup dan lingkungan yang tidak sehat. Murwanti dkk, (2013: 64) menyebutkan bahwa

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK MODEL EPIDEMI SIRS DENGAN MODIFIKASI TINGKAT KEJADIAN INFEKSI NONMONOTON DAN PENGOBATAN

ANALISIS DINAMIK MODEL EPIDEMI SIRS DENGAN MODIFIKASI TINGKAT KEJADIAN INFEKSI NONMONOTON DAN PENGOBATAN ANALISIS DINAMIK MODEL EPIDEMI SIRS DENGAN MODIFIKASI TINGKAT KEJADIAN INFEKSI NONMONOTON DAN PENGOBATAN Suryani, Agus Suryanto, Ratno Bagus E.W Pelaksana Akademik Mata Kuliah Universitas, Universitas

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR Oleh: Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Subchan, Ph.D Drs. Kamiran, M.Si Noveria

Lebih terperinci

Analisis Model SIR dengan Imigrasi dan Sanitasi pada Penyakit Hepatitis A di Kabupaten Jember

Analisis Model SIR dengan Imigrasi dan Sanitasi pada Penyakit Hepatitis A di Kabupaten Jember Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November 2014 346 Analisis Model SIR dengan Imigrasi dan Sanitasi pada Penyakit Hepatitis A di Kabupaten Jember (Analysis of SIR Model with

Lebih terperinci

T - 1 PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK MENSIMULASIKAN EFEK POPULASI KARANTINA TERHADAP PENYEBARAN PENYAKIT HIV/AIDS DI PAPUA

T - 1 PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK MENSIMULASIKAN EFEK POPULASI KARANTINA TERHADAP PENYEBARAN PENYAKIT HIV/AIDS DI PAPUA T - 1 PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK MENSIMULASIKAN EFEK POPULASI KARANTINA TERHADAP PENYEBARAN PENYAKIT HIV/AIDS DI PAPUA Abraham 1, Mahmudi 2 1 Program Studi Matematika FMIPA Universitas Cenderawasih 2 Program

Lebih terperinci

BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI

BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta

Lebih terperinci

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN LOKAL PADA PERUBAHAN POPULASI PENDERITA DIABETES MELITUS

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN LOKAL PADA PERUBAHAN POPULASI PENDERITA DIABETES MELITUS Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 135-142 PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN LOKAL PADA PERUBAHAN POPULASI PENDERITA DIABETES MELITUS Marisa Effendi,

Lebih terperinci

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG Dinita Rahmalia Universitas Islam Darul Ulum Lamongan, Abstrak. Di Indonesia terdapat banyak peternak unggas sebagai matapencaharian

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MATEMATIKA IMMUNOTERAPI BCG PADA KANKER KANDUNG KEMIH

ANALISIS KESTABILAN MODEL MATEMATIKA IMMUNOTERAPI BCG PADA KANKER KANDUNG KEMIH LIKHITAPRAJNA Jurnal Ilmiah Volume 19 Nomor 2 September 217 p-issn: 141-8771 e-issn: 258-4812 2 ANALISIS KESTABILAN MODEL MATEMATIKA IMMUNOTERAPI BCG PADA KANKER KANDUNG KEMIH Liza Tridiana Mahardhika

Lebih terperinci

MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG MANSYUR A. R.1 TOAHA S.2 KHAERUDDIN3 Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Hasanuddin Jln. Perintis Kemerdekaan Km.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Malaria adalah penyakit infeksi yang disebabkan oleh protozoa parasit

BAB 1 PENDAHULUAN. Malaria adalah penyakit infeksi yang disebabkan oleh protozoa parasit BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Malaria adalah penyakit infeksi yang disebabkan oleh protozoa parasit yang merupakan golongan plasmodium yang hidup dan berkembang biak dalam sel darah merah manusia.

Lebih terperinci

PENGARUH STRATEGI PULSE VACCINATION TERHADAP PENCEGAHAN PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK

PENGARUH STRATEGI PULSE VACCINATION TERHADAP PENCEGAHAN PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK PENGARUH STRATEGI PULSE VACCINATION TERHADAP PENCEGAHAN PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK Dewi Putrie Lestari 1 dan Hengki Tasman 2 1 Pusat Studi Komputasi Matematika Universitas Gunadarma dewi_putrie@staffgunadarmaacid

Lebih terperinci

MODEL EPIDEMI SEIV PENYEBARAN PENYAKIT POLIO PADA POPULASI TAK KONSTAN

MODEL EPIDEMI SEIV PENYEBARAN PENYAKIT POLIO PADA POPULASI TAK KONSTAN UJM 5 (2) (2016) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm MODEL EPIDEMI SEIV PENYEBARAN PENYAKIT POLIO PADA POPULASI TAK KONSTAN Yanuar Chaerul Umam, Muhammad Kharis, Supriyono

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL SEIR (SUSCEPTIBLE, EXPOSED, INFECTIOUS, RECOVERED) UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS DI KABUPATEN BOGOR

ANALISIS MODEL SEIR (SUSCEPTIBLE, EXPOSED, INFECTIOUS, RECOVERED) UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS DI KABUPATEN BOGOR ANALII MODEL EIR (UCEPTIBLE, EXPOED, INFECTIOU, RECOVERED) UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOI DI KABUPATEN BOGOR, Rahayu Cipta Lestari Embay Rohaeti Ani Andriyati Program tudi Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. genetik (genom) yang mengandung salah satu asam nukleat yaitu asam

BAB III PEMBAHASAN. genetik (genom) yang mengandung salah satu asam nukleat yaitu asam BAB III PEMBAHASAN A. Formulasi Model Matematika Secara umum virus merupakan partikel yang tersusun atas elemen genetik (genom) yang mengandung salah satu asam nukleat yaitu asam deoksiribonukleat (DNA)

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Hama adalah organisme yang mengganggu atau merusak tanaman sehingga pertumbuhan dan perkembangannya terganggu. Secara umum, organisme tersebut adalah mikroorganisme

Lebih terperinci

Analisis Kestabilan Pada Model Transmisi Virus Hepatitis B yang Dipengaruhi Oleh Migrasi

Analisis Kestabilan Pada Model Transmisi Virus Hepatitis B yang Dipengaruhi Oleh Migrasi Analisis Kestabilan Pada Model Transmisi Virus Hepatitis B yang Dipengaruhi Oleh Migrasi 1 Firdha Dwishafarina Zainal, Setijo Winarko, dan Lukman Hanafi Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi

Lebih terperinci

FOURIER April 2013, Vol. 2, No. 1, MODEL PENYEBARAN PENYAKIT POLIO DENGAN PENGARUH VAKSINASI. RR Laila Ma rifatun 1, Sugiyanto 2

FOURIER April 2013, Vol. 2, No. 1, MODEL PENYEBARAN PENYAKIT POLIO DENGAN PENGARUH VAKSINASI. RR Laila Ma rifatun 1, Sugiyanto 2 FOURIER April 2013, Vol. 2, No. 1, 13 23 MODEL PENYEBARAN PENYAKIT POLIO DENGAN PENGARUH VAKSINASI RR Laila Ma rifatun 1, Sugiyanto 2 1, 2 Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan

Lebih terperinci

Analisis Kestabilan Model Matematika Penyebaran Infeksi Penyakit SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) dengan Faktor Host dan Vaksinasi

Analisis Kestabilan Model Matematika Penyebaran Infeksi Penyakit SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) dengan Faktor Host dan Vaksinasi SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Analisis Kestabilan Model Matematika Penyebaran Infeksi Penyakit SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) dengan Faktor Host dan Vaksinasi

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS MODEL MATEMATIKA DARI PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR MELALUI TRANSPORTASI ANTAR DUA KOTA

ANALISIS STABILITAS MODEL MATEMATIKA DARI PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR MELALUI TRANSPORTASI ANTAR DUA KOTA ANALISIS STABILITAS MODEL MATEMATIKA DARI PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR MELALUI TRANSPORTASI ANTAR DUA KOTA ANALYSIS OF STABILITY OF SPREADING DISEASE MATHEMATICAL MODEL WITH TRANSPORT-RELATED INFECTION

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL SEIR DENGAN VAKSINASI PADA PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK DI KABUPATEN SLEMAN PROVINSI DIY TUGAS AKHIR SKRIPSI

ANALISIS KESTABILAN MODEL SEIR DENGAN VAKSINASI PADA PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK DI KABUPATEN SLEMAN PROVINSI DIY TUGAS AKHIR SKRIPSI ANALISIS KESTABILAN MODEL SEIR DENGAN VAKSINASI PADA PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK DI KABUPATEN SLEMAN PROVINSI DIY TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR KAJIAN SKEMA BEDA HINGGA TAK-STANDAR DARI TIPE PREDICTOR-CORRECTOR UNTUK MODEL EPIDEMIK SIR

TUGAS AKHIR KAJIAN SKEMA BEDA HINGGA TAK-STANDAR DARI TIPE PREDICTOR-CORRECTOR UNTUK MODEL EPIDEMIK SIR TUGAS AKHIR KAJIAN SKEMA BEDA HINGGA TAK-STANDAR DARI TIPE PREDICTOR-CORRECTOR UNTUK MODEL EPIDEMIK SIR STUDY OF A NONSTANDARD SCHEME OF PREDICTORCORRECTOR TYPE FOR EPIDEMIC MODELS SIR Oleh:Anisa Febriana

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Penyakit menular merupakan masalah kesehatan utama di hampir setiap negara, termasuk Indonesia. Beberapa penyakit dapat menyebar dalam populasi hingga menyebabkan

Lebih terperinci

MENENTUKAN TINGKAT IMUNISASI DAN PENGOBATAN OPTIMAL DARI MODEL EPIDEMIK PENYAKIT CAMPAK DENGAN METODE MINIMUM PONTRYAGIN

MENENTUKAN TINGKAT IMUNISASI DAN PENGOBATAN OPTIMAL DARI MODEL EPIDEMIK PENYAKIT CAMPAK DENGAN METODE MINIMUM PONTRYAGIN JIMT Vol. 12 No. 1 Juni 2015 (Hal. 64-73) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 2450 766X MENENTUKAN TINGKAT IMUNISASI DAN PENGOBATAN OPTIMAL DARI MODEL EPIDEMIK PENYAKIT CAMPAK DENGAN METODE MINIMUM

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear)

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear) 3 II. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Biasa Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Misalkan suatu sistem persamaan diferensial biasa dinyatakan sebagai = + ; =, R (1) dengan

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teori Pendukung II.1 Sistem Autonomous Tinjau sistem persamaan differensial berikut, = dy = f(x, y), g(x, y), (2.1) dengan asumsi f dan g adalah fungsi kontinu yang mempunyai turunan yang kontinu

Lebih terperinci

Analisis Kestabilan Model Seiqr pada Penyebaran Penyakit Sars

Analisis Kestabilan Model Seiqr pada Penyebaran Penyakit Sars Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri SNTIKI) 8 ISSN : 2085-9902 Analisis Kestabilan Model Seiqr pada Penyebaran Penyakit Sars Hafifah Istihapsari 1, I.Suryani 2 Jurusan Matematika

Lebih terperinci