MODEL SUSCEPTIBLE VACCINATED INFECTED TREATMENT RECOVERED DENGAN PENGARUH SANITASI PADA PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR (KASUS CAMPAK DI INDONESIA)

Authors

  • Elfadea Satiti Sebelas Maret University

DOI:

https://doi.org/10.31941/delta.v10i1.1524

Keywords:

campak, vaksinasi, sanitasi, pengobatan, SVITR, bebas campak

Abstract

Campak merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh virus golongan Paramyxovirus. Penyebaran penyakit campak direpresentasikan dalam model susceptible infected recovered (SIR). Pencegahan penyakit campak dilakukan melalui sanitasi dan program vaksinasi. Kementerian Kesehatan RI melakukan program vaksinasi campak/MR untuk mencapai target Indonesia bebas campak di tahun 2030. Pengobatan campak dengan pemberian vitamin A. Pada penelitian ini, dikonstruksi model SVITR dengan pengaruh sanitasi yang diterapkan pada kasus campak di Indonesia. Data yang digunakan berupa data tahunan 2009-2019. Grafik penyelesaian model untuk tahun 2009-2030 di Indonesia menunjukkan banyaknya individu S, V, I, T mengalami trend turun. Sebaliknya, banyaknya individu R mengalami trend naik. Eror relatif  yang diperoleh berada di interval [-0,942920 , 0,339577]. Berdasarkan grafik penyelesaian model tersebut, diprediksi pada tahun 2030 masih terdapat 42 kasus campak sehingga target bebas campak belum tercapai. Berdasarkan simulasi parameter, jika laju kontak diturunkan sampai 90%, konstanta proporsi ditingkatkan sampai 33%, konstanta tingkat sanitasi ditingkatkan sampai 55% maka diprediksi Indonesia  telah bebas campak di tahun 2030. Selain itu, jika banyaknya individu rentan yang mendapatkan vaksi ditingkatkan sampai 10%, diprediksi Indonesia telah bebas campak di tahun 2030.

References

BPS. (2015). “Statistik 70th Tahun Indonesia Merdeka”. Jakarta: Badan Pusat Statistik.

BPS. (2019). Proporsi Populasi Penduduk yang Memiliki Akses Terhadap Layanan Sanitasi Layak dan Berkelanjutan Menurut Provinsi 2015-2017. Diakses 2 Januari 2021, https://www.bps.go.id/indicator/29/1270/2/proporsi-populasi-penduduk-yang-memiliki-akses-terhadap-layanan-sanitasi-layak-dan-berkelanjutan-menurut-daerah-tempat-tinggal.html.

Büyüktahtakın, E., des-Bordes, E. & Kıbış, E. Y. (2018). A new epidemics–logistics model: Insights into controlling the Ebola virus disease in West Africa. European Journal of Operational Research, 265(3), 1046-1063.

CDC. (2021). Epidemiology and Prevention of Vaccine-Preventable Diseases. Diakses 2 Januari 2021, https://www.cdc.gov/vaccines/pubs/pinkbook/meas.html.

Hethcote, H. W. (2000), The Mathematics of Infectious Disease. Society for Industrial and Applied Mathematics, 42(4), 599-653.

Guimaraens, M. A., & Codeço, C. T. (2005). Experiments with mathematical models to simulate hepatitis a population dynamics under different levels of endemicity. Cad. Saúde Pública, 21(5), 1531-1539.

Islam, S. (2015). Equilibriums and Stability of SVIR Epidemic Models. International Journal of Humanities, Arts, Medicine, and Science, 3(1) 1-10.

Kemenkes RI. (2020). “Pedoman Surveilans Campak-Rubela”. Jakarta: Direktorat Surveilans dan Karantina Kesehatan.

Liu, X., Takeuchi, Y., & Iwami, S. (2008). SVIR Epidemic Models with Vaccination Strategies. Jurnal of Theoretical Biology, 253(1), 1-11.

Munasir, Z. (2000). Pengaruh Suplementasi Vitamin A terhadap Campak. Sari Pediatri, 2(2), 72-76.

Pusat Data dan Informasi (Pusdatin) Kemenkes RI. (2009-2019). “Profil Kesehatan Indonesia”. Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.

Sacrifice, N-K., Okyere, E., Frempong, N.K., Akindeinde, S.O., Ankamah, J.D-G., Agyen, J.K., & Adelia, D. (2015). An SITR Analysis of Treatment Model of Hepatitis B Epidemic. Mathematical Theory and Modeling, 5(13), 120132.

Side, S., Sanusi, W., & Setiawan, N. F. (2016). Analisis dan Simulasi Model SITR pada Penyebaran Penyakit Tuberkulosis di Kota Makassar, Jurnal Sainsmat, 5(2), 191-204.

Widyaningsih, P., Aryani, I. (2020). Model Susceptible Vaccinated Infected Recovered (SVIR) dan Penerapannya pada Penyakit Difteri di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Matematika.

WHO. (2021). Country Slides Measles. Diakses 2 Januari 2021, https://www.who.int/teams/immunization-vaccines-andbiologicals/immunization-analysis-and-insights/surveillance/monitoring/provisional-monthly-measles-and-rubella-data.

World Bank. (2021). Birth Rate, Crude. Diakses 2 Januari 2021, https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.CBRT.IN.

World Bank. (2021). Death Rate, Crude. Diakses 2 Januari 2021, https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.CDRT.IN.

Published

2021-10-08