MODEL MATEMATIKA DALAM KASUS EPIDEMIK KOLERA DENGAN POPULASI KONSTAN. Renny, M.Si Program Studi Matematika Universitas Jenderal Soedirman

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

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

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

Model Deterministik Masalah Kecanduan Narkoba dengan Faktor Kontrol Terhadap Pemakai dan Pengedar Narkoba

Kesimpulan serta Masalah yang masih Terbuka

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

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

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

MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

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

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

SIMULASI MODEL EPIDEMIK TIPE SIR DENGAN STRATEGI VAKSINASI DAN TANPA VAKSINASI

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

Esai Kesehatan. Disusun Oleh: Prihantini /2015

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

MODEL MATEMATIKA PENYAKIT DIABETES DENGAN PENGARUH TRANSMISI VERTIKAL

ANALISIS MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN KOINFEKSI MALARIA-TIFUS

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

Analisa Kualitatif pada Model Penyakit Parasitosis

Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA

ANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA

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

III PEMODELAN. (Giesecke 1994)

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

Abstrak: Makalah ini bertujuan untuk mengkaji model SIR dari penyebaran

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

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

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

MODEL EPIDEMIK SIR UNTUK PENYAKIT YANG MENULAR SECARA HORIZONTAL DAN VERTIKAL

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS

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

BAB I PENDAHULUAN. yang lebih dari 4 kali pada bayi dan lebih dari 3 kali pada dewasa, konsistensi

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

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

Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam

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

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

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

DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT KOLERA OLEH BAKTERI VIBRIO CHOLERAE BERTIPE HYPERINFECTIOUS NUR RAHMI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Tingkat Vaksinasi Minimum untuk Pencegahan Epidemik Berdasarkan Model Matematika SIR

T 1 Simulasi Laju Vaksinasi Dan Keefektifan Vaksin Pada Model Sis

ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

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

Oleh : HASNAN NASRUN SUBCHAN, MAHMUD YUNUS

MODEL MATEMATIKA EPIDEMIOLOGI SIRV (SUSCEPTIBLES, INFECTION, RECOVER, VACCINATION)

APLIKASI METODE MATRIKS GENERASI DALAM MENENTUKAN NILAI MATEMATIKA PENYEBARAN VIRUS HIV/AIDS. 10 Makassar, kode Pos 90245

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

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

Bab III Model Matematika Transmisi Filariasis Tanpa Pengobatan

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI

Simulasi Pengaruh Imigrasi pada Penyebaran Penyakit Campak dengan Model Susceptible Exposed Infected Recovered (SEIR)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM MODEL EPIDEMI SIR DENGAN EFEK DEMOGRAFI

BAB III BASIC REPRODUCTION NUMBER

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

BAB II LANDASAN TEORI

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

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

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

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

II MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DBD

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

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

Analisis Model Penyebaran Penyakit Menular Dengan Bakteri dan Hospes

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

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

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENULARAN PENYAKIT GONORE

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

T 4 Simulasi Level Sanitasi Pada Model Sir Dengan Imigrasi Dan Vaksinasi

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG

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

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

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

Dengan maraknya wabah DBD ini perlu adanya suatu penelitian dan pemikiran yang

KAJIAN PERILAKU MODEL MATEMATIKA PENULARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS

KAJIAN MODEL MARKOV WAKTU DISKRIT UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR PADA MODEL EPIDEMIK SIR. Oleh: RAFIQATUL HASANAH NRP.

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. Middle East Respiratory Syndrome-Corona Virus atau biasa disingkat MERS-

Dalam penyakit menular, jumlah kasus baru yang terjadi dalam periode waktu tertentu tergantung pada jumlah penular dalam populasi rentan dan tingkat

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

Model Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi

ANALISIS KESTABILAN PADA MODEL TRANSMISI VIRUS HEPATITIS B YANG DIPENGARUHI OLEH MIGRASI

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

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

PENGENDALIAN OPTIMAL TUBERKULOSIS DENGAN EXOGENOUS REINFECTION

ANALISIS STABILITAS PENYEBARAN VIRUS EBOLA PADA MANUSIA

Bab 2 Tinjauan Pustaka

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

KONTROL PENGOBATAN OPTIMAL PADA MODEL PENYEBARAN TUBERKULOSIS TIPE SEIT

III MODEL MATEMATIKA S I R. δ δ δ

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang

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

BAB I PENDAHULUAN. adalah penyakit menular karena masyarakat harus waspada terhadap penyakit

LAMPIRAN. Model Tanpa Delay

T 7 Model Sir (Suspectible Infected Recovered) Dengan Imigrasi Dan Pengaruh Sanitasi Serta Perbaikan Tingkat Sanitasi

ARTIKEL PENELITIAN HUBUNGAN KONDISI SANITASI DASAR RUMAH DENGAN KEJADIAN DIARE PADA BALITA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS REMBANG 2

Transkripsi:

MODEL MATEMATIKA DALAM KASUS EPIDEMIK KOLERA DEGA POPULASI KOSTA T 10 Renny, M.Si Program Studi Matematika Universitas Jenderal Soedirman ABSTRAK. Dalam paper ini dibahas tentang model penyebaran penyakit kolera, yaitu model dengan populasi konstan. Dan akan dibahas tentang berapa banyak infeksi baru yang dihasilkan jika satu infeksi dimasukkan ke populasi yang sehat serta melihat perioda infeksi dari penyakit ini. Dalam paper ini juga akan dibahas tentang bagaimana matematika dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam penyebaran penyakit kolera dalam masa epidemik. Pendahuluan Kolera merupakan penyakit diare akut yang disebabkan oleh bakteri Vibrio Cholera. Pada saat menginfeksi seseorang bakteri ini memproduksi Choleratoxin yang mengakibatkan keluarnya cairan tubuh dalam jumlah yang banyak, sehingga tanpa penanganan yang tepat, seseorang yang terjangkit oleh bakteri ini dapat meninggal. Setiap tahunnya, penyakit ini telah menyebabkan kematian bagi ratusan ribu orang diseluruh dunia. Dan merupakan salah satu penyakit yang paling menakutkan diseluruh dunia. Ketika di suatu daerah dengan tingkat sanitasi yang sangat rendah terdapat seorang penderita diare yang membawa bakteri V.Cholera, maka sangat mungkin sekali terjadi penyebaran bakteri V.Cholera di sumber air daerah setempat, sehingga dapat mengakibatkan terkontaminasinya seluruh daerah tersebut, dan akan menyebabkan kemungkinan terjadinya tiga kasus, yaitu tidak ada outbreak (bebas kolera), terjadi epidemik atau terjadi endemik diwilayah yang terjangkiti tersebut. Badan Kesehatan Dunia (WHO) memperkirakan selama masa epidemik kolera 0.2 1 % dari penduduk diwilayah yang terjangkit wabah kolera akan mengidap penyakit ini dan mampu menularkannya kembali kependuduk lainnya. Penyakit kolera yang Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1051

terjadi pada lebih dari 90% orang tergolong ringan. Dan kurang dari 10% orang yang terinfeksi bakteri Vibrio Cholera berkembang menjadi penyakit yang parah. Menurut www.chclibrary.org/micromed tanpa penanganan yang tepat, laju kematian akibat penyakit kolera bisa mencapai 50% lebih. Formulasi Masalah Kolera ditransmisikan melalui meminum air atau memakan makanan yang terkontaminasi dengan bakteri kolera. Kolera outbreak dapat terjadi secara sporadis diberbagai belahan dunia, dimana suplai air, sanitasi, dan higienitasnya tidak memadai. Wilayah dengan jumlah penduduk yang sangat padat dan tingkat sanitasi yang sangat rendah seringkali menjadi langganan tempat persinggahan bagi penyakit ini. Keadaan wilayah di Indonesia dan didukung dengan pola hidup masyarakat didaerahdaerah pinggiran yang kurang memperhatikan kesehatan lingkungan akan membuat penyebaran penyakit ini berlangsung cepat. Karena selain air yang terkontaminasi oleh bakteri V.Cholera, penyakit ini juga diperantarai oleh lalat. Jika lalat tersebut hinggap ditempat yang ada feces orang yang terinfeksi kolera dan kemudian terbang kemakanan yang tidak ditutup rapat, maka akan sangat mungkin sekali orang yang memakan makanan tersebut akan terjangkit kolera, dengan gejala awalnya adalah menderita diare akut. Setiap orang bisa terkena kolera, namun anak anak lebih banyak yang meninggal akibat penyakit ini, karena mereka lebih cepat mengalami dehidrasi dibandingkan dengan orang dewasa. Tanpa penanganan yang tepat, tingkat kematian akibat penyakit ini bisa mencapai 50%. Sehingga apabila terjadi endemik kolera penanganan yang tepat dan akurat dari pemerintah merupakan hal sangat penting dilakukan. Berikut ini adalah rute transmisi dari penyakit kolera: Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1052

FECES TAGA LALAT AIR MAKAA TAAMA MULUT Gambar 1. Rute Transmisi Penyebaran Penyakit Kolera Terlihat dalam bagan diatas, bahwa awal dari proses infeksi kolera berasal dari feces yang mengandung V.Cholera, dan jika seseorang tidak memperhatikan dengan sungguh sungguh kesehatan pribadinya, maka dia dapat terinfeksi kolera melalui tangan yang kotor, ataupun makanan dan minuman yang secara tidak langsung telah mengandung V.Cholera. Setelah memakan makanan yang terkontaminasi, makanan akan dicerna dilambung kemudian masuk ke usus kecil. Didalam usus kecil, bakteri V.Cholera akan mengikatkan diri dan tumbuh dengan subur dilingkungan alkalin didalam usus kecil. Gambar 2. Bakteri V.Colera Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1053

Setelah sukses berkoloni didalam usus kecil, dan berhasil mengatasi sistem pertahanan tubuh host yang dimasukinya, bakteri ini mengeluarkan cholera toxin atau choleragen dalam jumlah yang sangat besar, dan bertanggung jawab atas terjadinya diare. Cholera toxin adalah zat yang berupa protein. Infeksi oleh cholera toxin pada akhirnya akan menyebabkan keluarnya sodium klorida dari dalam tubuh bersama sama dengan 10 12 liter air setiap harinya. Sehingga tidaklah mengherankan, orang yang terinfeksi oleh bakteri V.Cholera akan mengalami dehidrasi bahkan bisa menyebabkan kematian. Tujuan dan Manfaat Model matematika adalah model yang menggunakan lambang lambang (simbol) matematika atau logika untuk menyajikan perilaku objek yang akan diteliti. Model ini dapat dianggap sebagai usaha abstraksi terhadap objek melalui cara analitik atau numerik dalam bentuk persamaan persamaan matematika. Bila telah diperoleh suatu penyelesaian maka hasil tersebut dapat digunakan sebagai alat prediksi atau kontrol terhadap objek, yang dalam hal ini adalah penyakit kolera. Dalam paper ini dibahas tentang penyebaran penyakit kolera dalam komunitas manusia disuatu wilayah tertentu. Sehingga kita bisa melihat bagaimana matematika dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam penyebaran kolera dalam masa epidemik. Formulasi Model Matematika Dalam model matematika untuk penyakit kolera ini, diamati penyebaran penyakit ini dalam suatu populasi manusia yang berukuran. Dan dari fakta yang ada diperoleh hal hal sebagai berikut : 1. Setiap bayi yang lahir akan lahir sehat, tidak terinfeksi oleh penyakit ini. 2. Proses menularnya penyakit dari orang yang infektive ke orang yang suskeptibel terjadi akibat adanya pertemuan orang dengan orang disungai Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1054

yang telah terkontaminasi oleh feces yang mengandung bakteri Vibrio Chloera. 3. Setiap orang yang telah sembuh dari penyakit ini, akan tetap beresiko untuk terinfeksi kembali apabila mereka berhubungan baik secara langsung ataupun tidak langsung dengan orang yang masih mengidap kolera. Dalam model ini, populasi manusia dibagi atas dua kompartemen, yaitu : 1. Susceptibel (S), yaitu populasi manusia yang beresiko untuk terinfeksi penyakit kolera. Populasi yang suskeptibel ini menjadi tertular jika mereka menjalin kontak dengan populasi manusia yang infektid. 2. Infected (I), yaitu populasi manusia yang telah terkena penyakit kolera dan mampu untuk menularkan penyakit ini ke populasi lainnya. Untuk membangun model matematika dari penyebaran penyakit kolera, diberikan beberapa asumsi sebagai berikut : 1. Diasumsikan bahwa populasi manusia yang terdiri atas populasi S dan I adalah konstan atau dengan kata lain total populasi ( = +I( konstan. 2. Diasumsikan bahwa laju kelahiran = laju kematian 3. Diasumsikan bahwa semua individu dalam komunitas tersebut menggunakan sumber air yang sama (dalam hal ini menggunakan sungai) untuk melakukan berbagai aktivitas mandi, cuci dan buang air besar. 4. Kontak terjadi akibat adanya pertemuan orang dengan orang disungai yang sama dalam satu hari. Dari asumsi diatas, digambarkan dalam diagram model sebagai berikut : Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1055

as ai a SUSCEPTIBEL (S) SI IFECTED (I) vi Gambar 3. Diagram Kompartemen Populasi Manusia pada Penyebaran Penyakit Kolera Untuk memperoleh model matematikanya, terlebih dahulu akan ditelusuri dua langkah yang diperlukan, diantaranya yaitu : a. Memodelkan proses kontak dari penyakit b. Menjelaskan peluang kontak antara populasi infektif dan suskeptibel yang pada akhirnya akan melahirkan infeksi baru Dari asumsi dan diagram populasi diatas, diketahui bahwa infeksi baru terjadi akibat adanya kontak antara populasi yang susceptibel dan populasi yang infected. Dalam hal ini kontak diartikan sebagai pertemuan antara orang dengan orang disungai yang telah terkontaminasi dalam satu hari. Bila rata rata orang yang infektif bertemu dengan orang yang susceptibel dalam satu hari adalah c, dan proporsi orang yang susceptibel dalam populasi adalah, maka banyaknya kontak orang yang sakit ( dengan orang yang sehat dalam satu hari adalah ci Bila peluang sukses transmisi V.Cholera melalui orang yang terinfeksi keorang yang sehat adalah p, maka banyaknya orang yang sehat terinfeksi kolera perhari adalah : pci S S Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1056

(dalam hal ini diasumsikan peluang sukses akan terjadi setiap kali orang yang sehat melakukan aktivitas MCK (mandi, cuci, kakus) disungai yang beberapa saat sebelumnya telah digunakan oleh orang yang terinfeksi kolera). Dalam penjelasan berikutnya, akan dijelaskan tentang perubahan jumlah populasi suskeptibel dan infektid. Sebelumnya akan dituliskan notasi notasi yang digunakan dalam model ini : a v c p S I : laju kelahiran / kematian manusia : laju kesembuhan populasi yang terinfeksi : rata rata banyaknya pertemuan antara populasi yang infektid dengan yang suskeptibel perhari : peluang sukses populasi yang suskeptibel terinfeksi penyakit kolera : jumlah total populasi manusia : jumlah populasi suskeptibel : jumlah populasi infektid Perubahan jumlah orang yang sehat dalam satu satuan waktu bertambah akibat adanya jumlah kelahiran dalam populasi waktu t atau a ( dan jumlah orang yang telah sembuh dari penyakit dan masih berpeluang untuk terinfeksi kembali atau vi (, dan berkurang akibat adanya kematian alami orang yang sehat dalam waktu t atau as ( dan jumlah orang yang sehat yang menjadi sakit dalam waktu t atau I ( ( lost, yaitu Sehingga perubahan pada populasi suskeptibel adalah number added number t + Δ = a( Δt + vi( Δt I( S ( ( Δt a S ( atau Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1057

Jika Δt, maka diperoleh t + Δ = a( I( Δt ds = a( I( ( ( a + vi( a + vi( Sedangkan perubahan jumlah orang yang sakit dalam satu satuan waktu bertambah karena adanya jumlah orang yang sehat yang menjadi sakit dalam waktu t S ( atau I ( dan berkurang karena jumlah orang yang telah sembuh dari penyakit ( dan masih berpeluang untuk terinfeksi kembali atau vi (, kematian alami orang yang sakit dalam waktu t atau ai (. Sehingga perubahan pada populasi infektid adalah number added number lost, yaitu S ( ( I( t + Δ I( = I( Δt ai( vi( Δt Jika Δt, maka diperoleh di = I( ( ai ( vi( berikut : Pembahasan Dari uraian diatas, maka model transmisi penyakit kolera adalah sebagai ds di ( = a( I( a + vi( (1) ( = I( ai( vi( (2) Selanjutnya akan dibahas tentang analisa titik tetap dan menghitung basic reproduction number dari penyebaran penyakit kolera. Penentuan Titik Tetap Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1058

Titik tetap diperoleh dengan cara membuat persamaan (1) dan (2) bernilai nol. Pada saat titik tetap diraih maka laju pertumbuhan dari tiap persamaan akan tetap dengan kata lain tidak terdapat perubahan jumlah populasi lagi (keadaan setimbang). otasi yang akan digunakan untuk titik tetap dari tiap persamaan adalah S * dan I *. Sebagai langkah awal, tetapkan persamaan (1) bernilai nol, sedemikian sehingga : dan a I ds = 0 S as + vi = 0 (3) di = 0 I S ai vi = 0 (4) ( S ( a + v) ) I = 0 I * = 0 substitusikan nilai yang kita dapatkan ini kedalam persamaan (3), maka : atau a = as * S = * * 1 1 1 Diperoleh salah satu titik tetap yaitu T ( S, I ) = (,0). Titik tetap ini merupakan titik tetap non endemik yang menyatakan bahwa dalam keadaan setimbang pada saat belum ada infeksi maka jumlah populasi suskeptibel sama dengan total populasi tersebut. Dengan cara yang sama, didapatkan titik tetap endemiknya adalah S * = a+v dan nilai I pada saat setimbang, yaitu : Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1059

I * a v = Sehingga sistem dinamik (1) dan (2) mempunyai dua titik tetap, yaitu : T T 1 2 = (,0) a + v a v =, dengan titik tetap endemik T 2 ada jika parameter a + v >1 Analisa Titik Tetap Titik tetap yang sudah didapatkan diatas perlu diuji kestabilannya, apakah titik tetap tersebut bersifat stabil atau tidak. Dari model yang ada diatas, dapat disederhanakan kedalam bentuk model 1 dimensi dengan asumsi bahwa (=+I( konstan. Sehingga sistem dinamik tersebut dapat disederhanakan dengan mengeleminir variabel =( I(.Dan didapatkan * I1 = 0 * a v I 2 = sifat kestabilannya dapat dilihat digaris I( yang menyatakan populasi infektif dalam waktu t, yaitu : 0 a v I( Gambar 4. Sifat Dinamik Titik Tetap Populasi Infektif Terlihat bahwa titik tetap non endemik T 1 tidak stabil, dan titik tetap endemik T 2 * a v stabil, dengan semua nilai nilai yang berada disekitar I 2 = akan bergerak menuju titik tetap tersebut. Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1060

Gambar 5. Grafik Populasi Suskeptibel dan Infektive Pada gambar 5 diatas, dapat dilihat plot grafik dari total populasi yang sehat dan yang terinfeksi kolera disuatu wilayah yang terjangkit kolera. Terlihat bahwa dalam waktu kurang dari 100 hari, kurang lebih 12% penduduk diwilayah tersebut akan terinfeksi kolera. Basic Reproductive umber (R 0 ) Basic reproduction number adalah banyaknya infeksi (kasus) baru yang dihasilkan akibat adanya satu penderita yang masuk kedalam populasi yang sehat. di Pada saat endemik, persamaan > 0 atau dengan kata lain I S + S ( a + v) I > 0 > a v asumsikan pada saat t=0, maka S= sehingga R dengan 0 = a + v R = banyaknya kontak peluang sukses kontak 0 periode waktu infeksi Setelah mensubstitusikan nilai parameter yang ada, didapatkan basic reproduction number untuk penyakit kolera adalah : R = 12 14 kasus baru akibat 0 adanya satu penderita kolera yang berinteraksi dengan populasi yang sehat. ilai basic reproductive number (R 0 ) yang diperoleh dapat digunakan sebagai ukuran untuk mengukur terjadinya endemi. Pada model ini, didapatkan Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1061

R 0 > 1 yang artinya infeksi akan menuju tak hingga. Dan dari R0 = kita dapat a + v mengontrol tingkat kesembuhan (v) dengan melakukan vaksinasi terhadap penduduk agar jumlah kasus kolera dapat ditekan. Interpretasi Model Kolera dengan Populasi Konstan Dari pembahasan model yang ada, diperoleh hasil hasil sebagai berikut : 1. Setiap ada satu penderita aktif yang mengidap kolera masuk kedalam suatu populasi sehat, maka dapat dipastikan sebagian besar populasi yang sehat lainnya akan terinfeksi oleh penyakit kolera. Hal ini akan sangat didukung sekali jika masyarakat yang ada didalam komunitas tersebut tidak memperhatikan higienitasnya. 2. Akan muncul 12 14 kasus baru setiap harinya selama masa endemik. 3. Terjadi endemik kolera diwilayah yang terjangkit kolera dengan peluang sukses seseorang terinfeksi kolera adalah 25% jika seseorang bertemu dengan orang yang telah terinfeksi kolera. Validasi Model Jika merujuk kedalam kasus nyata, model diatas belum terbentuk sesuai dengan kenyataan, karena belum memperhitungkan kasus adanya kematian akibat penyakit kolera. Sehingga kurang realistik. amun, model diatas dibangun untuk mempermudah pemahaman tentang konsep dasar sistem dinamik penyakit kolera. Kesimpulan dan Saran Terlihat bahwa salah satu faktor pengendali penyakit kolera adalah dengan memberikan vaksinasi bagi penderitanya. Hal ini terlihat ketika dibahas tentang basic reproductive number. Dalam model matematika dalam kasus penyebaran penyakit kolera diperoleh hasil, bahwa matematika dapat digunakan untuk memprediksi terjadinya wabah akibat kolera dan menentukan variabel variabel yang dapat dikontrol Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1062

untuk mengantisipasi penyebaran penyakit ini. amun dalam model yang dibahas dalam paper ini belum melibatkan faktor treatment penyakit kolera. Mungkin akan lebih baik untuk pembahasan selanjutnya kita melibatkan faktor tersebut dan melihat sifat sifat dinamiknya. REFERESI 1. Diekmann, O & Heesterbeek, J.A.P. 2000. Mathematical Epidemiology of Infectious Disease. John Willey & son, Ltd. ew York. 2. Murray, J.D. 1993. Mathematical Biology. Velrag Berlin Heidelberg : Springer. 3. Oxford Medical. 1993. Disease Control Priorities in Developing Countries. Oxford University Press. USA. 4. www.chclibrary.org/micromed 5. www.genomenewsnetwork.org/articles/06_02/cholera_trip.shtml Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UY, 5 Desember 2009 1063