Peran Matematika dalam Covid-19

Model ini dipakai oleh beberapa alumni mahasiswa asal Matematika UI untuk menjelaskan bagaimana pengaruh physical distancing terhadap penyebaran penyakit Covid-19. Beberapa alumni Matematika UI yaitu Barry Mikhael Cavin, Rahmat Al Kafi, Yoshua Yonatan Hamonangan dan Imanuel M.Rustijono mencoba menjawab pertanyaan ini menggunakan sebuah model sederhana yang dikembangkan oleh model SIRU*.

dok.istimewa

Data yang digunakan untuk simulasi adalah data kasus kumulatif dari tanggal 2 Maret hingga 29 Maret yang dipublikasikan oleh kawalcovid19.com. data ini kemudian dihampiri dengan kurva eksponensial yang secara matematis memiliki bentuk :

y = X1e^x2t - X3                                                                    (1)

Kemudian dilakukan estimasi parameter  X1, X2, X3 pada persamaan (1), sedemikian menghasilkan

y = 20,536e^0,145t - 23,542                                           (2)

dok.istimewa

RMSE = 35.93458084629698

Selanjutnya nilai estimasi dari . Digunakan untuk menghitung nilai awal dari beberapa kuantitas pada model SIRU, yaitu Infected dan Unreported Case.

Kita meyakini bahwa sebenarnya banyak orang yang terinfeksi namun tidak menunjukkan gejala, seperti yang terjadi di negara lain.

Grafik* ini menunjukkan banyaknya kasus positif baru dan banyaknya penambahan orang terinfeksi per hari.

dok.istimewa

Infected            : Individu yang terinfeksi SARS-Cov-2 namun belum menunjukkan gejala.

Reported          : Individu yang sudah terinfeksi SARS-Cov-2 dengan gejala dan sudah terlapor