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

dokumen-dokumen yang mirip
ANALISIS STABILITAS DAN OPTIMAL KONTROL PADA MODEL EPIDEMI TIPE SIR DENGAN VAKSINASI

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

TUGAS AKHIR. Oleh Erdina Sri Febriyanti NRP Dosen Pembimbing Dr. Erna Apriliani, M.Si Drs. Setijo Winarko, M.Si

Analisa Kualitatif pada Model Penyakit Parasitosis

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

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

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

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

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

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

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

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

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

BAB II LANDASAN TEORI

KESTABILAN DAN BIFURKASI MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN LAJU KESEMBUHAN TIPE JENUH. Oleh: Khoiril Hidayati ( )

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

II. TINJAUAN PUSTAKA. Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al.,

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

Oleh: Shelvi Sheptianti Dosen Pembimbing : Dr. Erna Apriliani, M.Si Drs. M. Setijo Winarko, M.Si

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

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

Abstrak: Makalah ini bertujuan untuk mengkaji model SIR dari penyebaran

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

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 MODEL PENIPISAN SUMBER DAYA HUTAN OLEH PERKEMBANGAN INDUSTRIALISASI

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

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

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

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

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

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

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI

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

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

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

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

MODEL EPIDEMIK SIR UNTUK PENYAKIT YANG MENULAR SECARA HORIZONTAL DAN VERTIKAL

Analisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate

Model Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi

ANALISIS STABILITAS PENYEBARAN VIRUS EBOLA PADA MANUSIA

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

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

ANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA

ANALISA KESTABILAN PERSAMAAN GERAK ROKET TIGA DIMENSI TIPE RKX- 200 LAPAN DAN SIMULASINYA

PENGARUH STRATEGI PULSE VACCINATION TERHADAP PENCEGAHAN PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

SIMULASI MODEL EPIDEMIK TIPE SIR DENGAN STRATEGI VAKSINASI DAN TANPA VAKSINASI

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

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

BAB I PENDAHULUAN. ibu kepada anaknya melalui plasenta pada saat usia kandungan 1 2 bulan di

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS

PENGARUH PARAMETER PENGONTROL DALAM MENEKAN PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG. Rina Reorita, Niken Larasati, dan Renny

Analisis Kestabilan Model Veisv Penyebaran Virus Komputer Dengan Pertumbuhan Logistik

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

Penyelesaian Numerik dan Analisa Kestabilan pada Model Epidemik SEIR dengan Memperhatikan Adanya Penularan pada Periode Laten

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

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

BAB II LANDASAN TEORI

ANALISIS STABILITAS DAN KENDALI OPTIMAL PADA MODEL PENANGKAPAN IKAN YANG BERINTERAKSI SECARA KANIBAL

BAB I PENDAHULUAN. Feces (kotoran manusia) yang terinfeksi oleh bakteri Vibrio cholerae

ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM MODEL EPIDEMI SIR DENGAN EFEK DEMOGRAFI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIK PENYEBARAN VIRUS INFLUENZA

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

Pengembangan Model Matematika SIRD (Susceptibles- Infected-Recovery-Deaths) Pada Penyebaran Virus Ebola

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Kestabilan Titik Ekuilibrium Model SIS dengan Pertumbuhan Logistik dan Migrasi

Prosiding Seminar Hasil-Hasil PPM IPB 2015 Vol. I : ISBN :

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Alam, Universitas Lampung pada semester genap tahun akademik 2011/2012.

Analisis Model Penyebaran Penyakit Menular Dengan Bakteri dan Hospes

III PEMODELAN. (Giesecke 1994)

Model Matematika Penyebaran Penyakit HIV/AIDS dengan Terapi pada Populasi Terbuka

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

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

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

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

ANALISA KESTABILAN DAN KENDALI OPTIMAL PADA MODEL PEMANENAN FITOPLANKTON-ZOOPLANKTON

MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS

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

Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam

ANALISIS KESTABILAN LOKAL MODEL DINAMIKA PENULARAN TUBERKULOSIS SATU STRAIN DENGAN TERAPI DAN EFEKTIVITAS CHEMOPROPHYLAXIS

Analisis Kestabilan Model Penurunan Sumber Daya Hutan Akibat Industri

PENGENDALIAN OPTIMAL DISTRIBUSI VAKSIN PADA MODEL EPIDEMIK RABIES DENGAN MASA KELAHIRAN PERIODIK

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

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

Analisis Kestabilan Model Seiqr pada Penyebaran Penyakit Sars

ANALISIS DAN SIMULASI MODEL MATEMATIKA PENYAKIT DEMAM DENGUE DENGAN SATU SEROTIF VIRUS DENGUE

Analisis Stabilitas dan Sensitivitas Model Epidemik Flu Burung pada Unggas-Manusia dengan Vaksinasi

MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS

Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA

Transkripsi:

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 dan teori kontrol optimal banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari, salah satunya teori kontrol optimal diterapkan pada pengendalian berbagai jenis penyait. Pada tugas akhir ini pengendalian optimal tidak diterapkan pada penyakit yang khusus, akan tetapi digunakan untuk pola penyebaran penyakit yang mempunyai model epidemi tipe SIR (Susceptible-Infected-Recovery). Untuk menegendalikan pola penyebaran penyakit ini, diperlukan suatu vaksin. Vaksin adalah bahan antigenik yang digunakan untuk menghasilkan kekebalan aktif terhadap suatu penyakit sehingga dapat mencegah atau mengurangi pengaruh infeksi. Pada tugas akhir ini pengendalian penyakit yang mempunyai model epidemi tipe SIR dilakukan dengan vaksinasi untuk meminimalkan individu rentan (S) dan terinfeksi (I) serta memaksimalkan individu yang sembuh (R) secara bersamaan. Kontrol optimal diperoleh dengan menerapkan Prinsip Minimum Pontryagin. Keyword : Model Epidemi SIR, vaksinasi, kontrol optimal, Prinsip Minimum Pontryagin

Perhatian terhadap masalah penyakit menular Harus dipahami bagaimana pertumbuhan dan penyebarannya serta strategi untuk mengontrol penyakit Model matematis telah menjadi alat penting dalam menganalisa penyebaran dan pengendalian penyakit menular. Penyebaran penyakit tipe SIR (Susceptible-Infected-Recovery) Pemerintah dapat memprediksi perkembangan suatu penyakit Dapat segera mengambil kebijakan untuk mencegah terjadinya wabah penyakit menular Pada tugas akhir ini akan dibahas tentang analisis stabilitas pada penyakit yang mempunyai model epidemi tipe SIR dan akan didapatkan kontrol yang optimal untuk meminimalkan individu rentan (S) dan terinfeksi (I) serta memaksimalkan individu yang sembuh (R) secara bersamaan dengan menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin

LATAR BELAKANG RUMUSAN MASALAH BATASAN MASALAH TUJUAN MANFAAT Bagaimana mendapatkan kestabilan model epidemi tipe SIR? Bagaimana mendapatkan sistem kontrol yang optimal dari model epidemi tipe SIR dengan vaksinasi?

LATAR BELAKANG RUMUSAN MASALAH BATASAN MASALAH TUJUAN MANFAAT Model dasar sistem dan parameter yang digunakan diambil dari referensi [9]. Variabel kontrol dibatasi sehingga Laju kelahiran dan kematian dianggap sama. Populasi diasumsikan tertutup sehingga jumlahnya konstan. Keampuhan vaksin adalah 100% dan kekebalan yang terjadi karena vaksin bersifat permanen.

LATAR BELAKANG RUMUSAN MASALAH BATASAN MASALAH TUJUAN MANFAAT Mendapatkan kestabilan dari model epidemi tipe SIR. Mendapatkan bentuk kontrol yang optimal pada model epidemi tipe SIR dengan pengontrol vaksinasi.

LATAR BELAKANG RUMUSAN MASALAH BATASAN MASALAH TUJUAN MANFAAT Memberikan pengetahuan tentang kestabilan pada model epidemi tipe SIR serta pengendalian optimalnya menggunakan vaksinasi sehingga hasil dari tugas akhir ini adalah berguna untuk mengontrol suatu penyakit agar penyakit tersebut dapat sekecil mungkin menular ke individu lainnya. BACK TO HOME

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN Model epidemi klasik adalah model SIR dengan dinamika penting (kelahiran dan kematian) yang diberikan oleh : dimana : (2.1) (2.2) (2.3) : Populasi yang rentan : Populasi yang terinfeksi : Populasi yang sembuh : Laju besarnya populasi yang terinfeksi : Jumlah kelahiran yang sama dengan jumlah kematian : Koefisien transmisi : Laju kesembuhan dari individu yang telah terinfeksi

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL Model yang disajikan dalam [9] digunakan untuk mengurangi jumlah individu yang rentan dan terinfeksi serta meningkatkan jumlah individu sembuh. Dengan adanya pengontrol u(t), maka konstrain sistem dinamik dari persamaan diferensial pada (2.2) menjadi : (2.4) (2.5) (2.6) PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP Tujuan akhir dari masalah optimal kontrol dari model epidemi tipe SIR adalah untuk mendapatkan bentuk yang optimal sehingga meminimalkan fungsi objektif dengan kontrol : LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK KESTABILAN ROUTH HURWITZ dengan & :Konstanta positif kecil :Bobot parameter positif : Populasi yang rentan (2.7) OPTIMAL KONTROL : Populasi yang terinfeksi PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN Pandang sistem persamaan diferensial : (2.8) Sebuah titik merupakan titik kesetimbangan dari (2.8) jik a memenuhi : Kestabilan asimtotis lokal merupakan kestabilan dari sistem linier atau kestabilan dari linierisasi sistem tak linier. Kestabilan lokal pada titik kesetimbangan ditentukan oleh tanda bagian real dari akar-akar karakteristik sistem dari matriks Jacobian yang dihitung di sekitar titik kesetimbangan. Untuk sistem tak linear harus dilinearkan sehingga didapatkan bentuk sistem linear.

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK Linearisasi adalah proses hampiran persamaan diferensial nonlinear dengan bentuk linear. Tinjau kembali persamaan (2.8) dimana X, Y dan Z adalah persamaaan nonlinear dan adalah titik kesetimbangan dari persamaan (2.8). Selanjutnya akan dicari pendekatan linear disekitar dengan melakukan ekspansi menurut deret Taylor disekitar titik. Dalam hal ini, matriks KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN disebut matriks Jacobian disekitar titik kesetimbangan.

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN DEFINISI 2.1 [2] Jika J adalah matriks berukuran n x n maka vektor taknol dinamakan vektor karakteristik dari J yang memenuhi : Jx = x (2.9) untuk suatu skalar. Skalar dinamakan nilai karakteristik dari J dan x dikatakan vektor karakteristik yang bersesuaian dengan. Untuk mencari nilai karakteristik matriks J yang berukuran n x n, maka dapat dituliskan kembali Persamaan (2.12) sebagai Jx = Ix atau secara ekivalen ( J - I ) x = 0 (2.10) Supaya menjadi nilai karakteristik harus ada penyelesaian taknol dari Persamaan (2.13), sehingga persamaan tersebut akan mempunyai penyelesaian taknol jika dan hanya jika det ( J - I ) = 0 (2.11)

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL Kriteria Kestabilan Routh-Hurwitz adalah suatu metode untuk menunjukkan kestabilan sistem dengan memperhatikan koefisien dari persamaan karakteristik tanpa menghitung akar akar karakteristik secara langsung. Jika diketahui suatu persamaan karakteristik dengan orde ke-n sebagai berikut : Kemudian susun koefisien persamaan karakteristik sehingga menjadi sebuah tabel sebagai berikut Tabel Routh Hurwitz PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN

MODEL EPIDEMI TIPE SIR Tabel 2.1 Tabel Routh Hurwitz KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK Dengan KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN Sistem dikatakan stabil jika akar persamaan karakteristik dari suatu matriks mempunyai real nilai eigen negatif jika dan hanya jika elemen elemen pada kolom pertama memiliki tanda yang sama.

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK Tujuan dari optimal control adalah menentukan signal yang akan diproses dalam plant dan memenuhi konstrain fisik. Kemudian, pada waktu yang sama dapat ditentukan ekstrim (Maksimum/minimum) yang sesuai dengan kriteria performance index. KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN Optimal kontrol (u* ), tanda * menyatakan kondisi optimal yang akan mendorong dan mengatur plant C dari keadaan awal sampai keadaan akhir dengan beberapa konstrain. Kontrol dengan keadaan dan waktu yang sama dapat ditentukan ekstrim berdasarkan performance index yang diberikan

MODEL EPIDEMI TIPE SIR KESTABILAN TITIK TETAP LINEARISASI AKAR-AKAR PESAMAAN KARAKTERISTIK KESTABILAN ROUTH HURWITZ OPTIMAL KONTROL PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN Secara umum, formulasi yang dapat diberikan pada permasalahan optimal control adalah : 1. Mendiskripsikan secara matematik artinya diperoleh metode matematika dari proses terjadinya pengendalian (secara umum dalam bentuk variabel keadaan). 2. Spesifikasi dari performance index 3. Menentukan kondisi batas dan konstrain fisik pada keadaan (state) dan atau kontrol. Kontrol yang mengoptimalkan (memaksimalkan atau meminimumkan) performance index (2.12) Dengan kendala (2.13) Kontrol merupakan kontrol optimal, jika disubtitusikan ke dalam sistem dinamik (2.13) akan memperoleh state yang optimal dan pada saat yang sama juga mengoptimalkan Performance index (2.12).

Prinsip Minimum Pontryagin Prinsip Minimum Pontryagin merupakan suatu kondisi sehingga dapat diperoleh penyelesaian optimal kontrol yang sesuai dengan tujuan. (meminimumkan performance index). Misal diberikan permasalahan dengan suatu kontrol yang terbatas sebagai berikut : Didefinisikan persamaan Hamiltonian Untuk kondisi pada persamaan Hamiltonian tersebut digeneralisasi dengan meminimumkan fungsi tujuan yang dapat dinyatakan sebagai berikut min (2.14) kendala (2.15)

1. Studi Pendahuluan Pada tahap ini dilakukan identifikasi permasalahan dengan mencari referensi yang menunjang penelitian. Referensi yang dipakai adalah jurnal ilmiah, tugas akhir, maupun artikel dari internet, 2. Mencari Titik Setimbang Pada tahap ini akan dicari titik setimbang bebas penyakit dan endemik dari model epidemi tipe SIR. 3. Analisis Stabilitas Model epidemi tipe SIR. Pada tahap ini dilakukan analisis model epidemi tipe SIR dengan menganalisis kestabilan lokal model epidemi tipe SIR. 4. Penyelesaian Optimal Kontrol Pada tahap ini akan didapatkan kontrol yang optimal dari model epidemi tipe SIR dengan vaksinasi dengan menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin. 5. Analisis Hasil Penyelesaian dan Penarikan Kesimpulan Pada tahap ini akan dilakukan penarikan kesimpulan mengenai kontrol optimal dari model epidemi tipe SIR dengan vaksinasi

Studi Pendahuluan Titik Setimbang Bebas Penyakit Titik Setimbang Endemik Analisis Stabilitas Model Penyelesaian Optimal Kontrol Analisis Hasil dan Simulasi Penyelesaian serta Penarikan Kesimpulan

4.1 DESKRIPSI DAN ASUMSI MODEL A. Populasi dibagi menjadi 3 kelompok. B. Diasumsikan v adalah laju kelahiran yang sama dengan laju kematian. C. N adalah jumlah populasi keseluruhan dari populasi susceptible, infectious, dan recovery, D. adalah laju besarnya populasi yang terinfeksi E. adalah laju kesembuhan dari individu yang telah terinfeksi. F. u(t) adalah prosentase populasi rentan yang divaksinasi per unit waktu. Sehingga :

4.2 TITIK SETIMBANG MODEL Untuk mencari titik kesetimbangan pada persamaan (2.1) -(2.3), diperoleh dari sehingga persamaan (2.1) - (2.3) menjadi 4.2.1 TITIK SETIMBANG BEBAS PENYAKIT Titik kesetimbangan bebas penyakit ( disease-free equilibrium) didapatkan pada saat I(t)=0 yakni suatu keadaan dimana tidak terjadi infeksi/penularan pada populasi. sehingga dari didapatkan titik setimbang bebas penyakit yaitu

.. 4.2.2 TITIK SETIMBANG ENDEMI Didapatkan dari endemi sehingga didapatkan titik setimbang 4.3 KESTABILAN LOKAL Karena pada persamaan model (2.1) (2.3) dapat terlihat bahwa persamaan tersebut adalah tak linear, maka untuk mendapatkan kestabilan titik setimbang dari persamaan (2.1) (2.3), dilinearkan disekitar titik (S, I, R), sehingga didapatkan matrik jacobian dari hasil linearisasi adalah sebagai berikut :

4.3.1 KESTABILAN LOKAL TITIK SETIMBANG BEBAS PENYAKIT Pada titik setimbang matrik jacobiannya adalah Nilai eigen diperoleh dari sehingga didapatkan nilai eigen Karena laju kematian alami untuk nilai v > 0, maka. Sedangkan untuk belum dapat ditentukan tandanya (dapat bernilai positif atau negatif). Oleh karena itu, akan dicari bilangan Reproduksi Dasar terlebih dahulu.

Dari persamaan (2.1) - (2.3) dapat dicari Basic Reproductive ( ) dimana Basic Reproductive bertujuan untuk mengetahui dinamik penyebaran penyakit, artinya apakah penyakit tersebut terjadi endemi (wabah penyakit) atau tidak. Didefinisikan, dari nilai tersebut didapatkan nilai sebagai berikut :

4.3.2 KESTABILAN LOKAL TITIK SETIMBANG ENDEMI Pada titik setimbang, dengan Nilai eigen diperoleh dari, maka Sehingga diperoleh bentuk polynomial Dengan

Dengan menggunakan kriteria kestabilan Routh-Hurwitz untuk menentukan kestabilannya polynomial orde 3 mempunyai akar negatif pada bagian realnya jika dan hanya jika elemem-elemen dari kolom pertama pada tabel Routh-Hurwitz mempunyai tanda yang sama. Supaya akar-akar karakteristik bernilai negatif pada bagian realnya, maka :

1200 1200 1000 1000 Suscetible Individuals 800 600 400 Infected Individuals 800 600 400 200 200 0 0 100 200 300 400 500 600 Time(day) Gambar 4.1 Populasi Susceptible ( rentan ) Tanpa Kontrol 0 0 100 200 300 400 500 600 Time(day) Gambar 4.2 Populasi Infected ( yang terinfeksi ) Tanpa Kontrol 1100 1000 900 Recovered Indiiduals 800 700 600 500 400 300 200 100 0 100 200 300 400 500 600 Time(day) Gambar 4.3 Populasi Recovered ( sembuh ) Tanpa Kontrol

1200 1200 1000 1000 800 800 Susceptible Individuals 600 400 Infected Individuals 600 400 200 200 0 0 0 100 200 300 400 500 600 Time(day) Gambar 4.4 Populasi Susceptible ( rentan ) Dengan Kontrol 0 100 200 300 400 500 600 Time(day) Gambar 4.5 Populasi Infected (yang terinfeksi) Dengan Kontrol 1200 1000 800 Recverd Individuals 600 400 200 0 0 100 200 300 400 500 600 Time(day) Gambar 4.6 Populasi Recovered (sembuh) Dengan Kontrol

Control Variables 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 100 200 300 400 500 600 Time(day) Gambar 4.7 Kontrol u(t) u 1 Untuk kontrol u(t) yaitu prosentase jumlah populasi rentan yang diberikan vaksin pada saat t pada awal periode pengendalian adalah maksimal yakni sebesar 0.9, kemudian bergerak menurun dan konstan pada saat kurang lebih 60 hari / 2 bulan sampai pada akhir periode pengendalian sehingga setelah itu hanya 0.3 dari populasi rentan yang harus diberikan vaksin. Hal ini mengakibatkan pemberian vaksin pada individu yang rentan semakin berkurang karena populasi ini mulai mengalami kesembuhan. Hasil dari penerapan kontrol / pemberian vaksin u(t) yang dilakukan dalam mengendalikan populasi yang terinfeksi memberikan suatu hasil yang optimal dengan fungsi objektif yang minimum.

KESIMPULAN SARAN BACK TO HOME Pada analisis stabilitas dapat diketahui bahwa: Kestabilan lokal titik setimbang bebas penyakit bersifat stabil asimtotis untuk, sedangkan untuk titik setimbang endemi bersifat stabil asimtotis untuk. Pada optimal kontrol dapat diketahui bahwa : Pada model pengendalian epidemi tipe SIR dengan kontrol vaksinasi diselesaikan dengan menerapkan Prinsip Minimum Pontryagin dan dapat diketahui bahwa nilai kontrol u(t) yang optimal didapat : Dengan u(t) = prosentase populasi rentan yang diberikan vaksin pada saat t.

KESIMPULAN SARAN BACK TO HOME Hasil simulasi dengan DOTcvpSB menunjukkan keefektifan pengendalian dengan kontrol vaksinasi dapat mengurangi populasi yang terinfeksi sehingga penyebaran penyakit dapat ditekan dan meminimumkan biaya dalam pemberian vaksin.

KESIMPULAN SARAN BACK TO HOME Pada penelitian ini tidak dibahas mengenai analisis kestabilan global dari model epidemi tipe SIR, dan diasumsikan laju kelahiran sama dengan laju kematian serta tidak diperhatikan masa inkubasi, oleh karena itu penulis menyarankan pada pembaca yang tertarik masalah ini agar pada penelitian selanjutnya menyertakan analisis global dari model epidemi tipe SIR dan memperhatikan masa inkubasi serta laju kelahiran yang tidak sama dengan laju kematian.

[1] Anggraeni, E. (2010), Penyelesaian Numerik dan Analisis Perilaku Model Epidemi Tipe SIR dengan Vaksinasi Untuk Pencegahan Penularan Penyakit. Tugas Akhir S1 Jurusan Matematika ITS Surabaya. [2] Finizio, N. dan Landas, G. 1988. Ordinary Differential Equations with Modern Applications. California: Wadsworth Publishing Company. [3] Hirmajer, T., Canto, E.B., dan Banga, J.R., (2009), DOTcvpSB: a Matlab Toolbox for Dynamic Optimization in Systems Biology, User s Guide Technical Report, Instituto De Investigaciones Marinas [IIM-CSIC], Spanyol. [4] Kamien, M.I. dan Schwarz, N.L. 1991. Dynamics Optimization: The Calculus Of Variations and Optimal Control In Economics And Management. Norh Holland. Amsterdam. [5] Nugroho, Susilo. (2009). Pengaruh Vaksinasi Terhadap Penyebaran Penyakit Dengan Model Endemi SIR. Tugas Akhir S1 Jurusan Matematika Universitas Sebelas Maret. [6] UNICEF, Going the extra mile: UNICEF Indonesia immunization drive reaches remote areas, http://www.unicef.org/indonesia/reallives_7295.html. Diakses pada tanggal 21 juni 2011, pukul 22.00 WIB. [7] UNICEF, Polio: stories from West Java, http://www. unicef.org/indonesia/reallives_2956.html. Diakses pada tanggal 21 juni 2011, pukul 22.00 WIB. [8] WHO, Measles, http://www.who.int/mediacentre/factsheets /fs286/en/. Diakses pada tanggal 21 juni 2011, pukul 22.00 WIB. [9] Zaman. Gul, Hyo Jung. Il, Yang. H.K, 2010 Stability Analysis And Optimal Vaccination Of An SIR Epidemic Model, Biosystem. 93 (2008) 240-249.