SIMULASI NUMERIK PEMODELAN SUSCEPTIBLE, INFECTED, RECOVERED, VACCINATED (SIRV) DENGAN METODE EULER DARI DATA KASUS COVID-19 DI INDONESIA

Abstract

Pemodelan SIRV merupakan penambahan variabel vaccinated pada model SIR. Model ini sering dipakai untuk memprediksi penyebaran penyakit menular. Penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu efektivitas vaksin yang ditunjukkan pada pemodelan SIRV dibandingkan dengan kasus real- time di Indonesia dan untuk mencari tahu sistem bekerja dari SIRV model. Data yang dikumpulkan merupakan data yang didapatkan dari website pemerintah, yaitu covid19.go.id. Dengan menempatkan variabel vaccinated dan menganggap orang dalam variabel vaccinated merupakan orang yang imun, didapatkan grafik yang disajikan dalam penelitian ini. Dalam penelitian ini diaplikasikan metode numerik berupa metode euler. Digunakan bahasa pemrograman berupa python untuk mensimulasi pemodelan SIRV hingga 200 iterasi. Grafik yang didapatkan ternyata tidak sesuai dengan kasus real time. Perbedaan dari grafik yang didapat dari simulasi dengan grafik kasus aktif adalah dari rentang waktu menuju puncak. Waktu untuk menuju puncak dari kasus real time adalah di rentang waktu dibawah 30 hari dibanding dalam pemodelan dari 60-70 hari. Selain itu, ternyata angka dari pemodelan yang berbeda jauh ada di 2x lipat kenaikan dibanding dengan kasus asli yang bisa sampai 10x lipat.