Simulasi Penyebaran Penyakit Malaria Menggunakan Agent-Based Modelling   
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Simulasi Penyebaran Penyakit Malaria Menggunakan Agent-Based Modelling Studi Kasus di Kabupaten Mimika , Papua Fakhri Hidayat ( 221810288 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian M.Pop.Hum.Res Ringkasan— Malaria masih menjadi salah satu penyakit endemis di Indonesia , khususnya di Kabupaten Mimika , Papua. Penelitian ini mengusulkan penggunaan agent-based modelling atau ABM. ABM definisikan sebagai teknik pemodelan simulasi dimana sebuah sistem dimodelkan sebagai kumpulan agen dan hubungan di antara mereka. Dalam penelitian ini , tahap awal penelitian adalah menentukan agen yang terlibat , interaksi antar agen , menganalisis atribut dan perilaku agen serta analis faktor lingkungan. Model epidemi SEIRS yang membagi agen dalam 4 kategori kesehatan ( Susceptible , Exposed , Infected , Recovered ) digunakan dalam penelitian ini. Verifikasi model dilakukan dengan menguji sensitivitas model terhadap parameter yang ada , juga untuk menentukan nilai beberapa parameter. Validasi model dilakukan dengan membandingkan output simulasi dengan data aktual dari dinas kesehatan Provinsi Papua. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa simulasi penyebaran penyakit malaria dipengaruhi beberapa faktor seperti atribut dan perilaku agen , nilai parameter yang digunakan , dan faktor lingkungan. Evaluasi model menunjukkan pola peningkatan kasus yang sama antara data aktual dan data simulasi. Kata Kunci— Endemi , Malaria , ABM , Mimika , Papua. I. LATAR BELAKANG Permasalahan kesehatan merupakan satu persoalan yang penting untuk mendapat perhatian , terutama penyakit yang menyebar secara cepat dan luas kepada manusia. Menurut [ 1 ] endemi merupakan penyakit yang terjadi secara konstan atau infeksi yang biasa muncul dalam suatu populasi pada suatu wilayah tertentu , yang jika tidak ditangani dengan cermat endemi dapat menjadi sebuah epidemi. Epidemi mengacu pada peningkatan jumlah kasus penyakit yang biasanya secara tiba- tiba di atas apa yang diharapkan pada populasi di wilayah itu. Salah satu endemi yang masih terjadi di Indonesia saat ini adalah malaria , dimana malaria merupakan penyakit demam akut yang disebabkan oleh parasit Plasmodium , yang ditularkan melalui gigitan nyamuk anofeles betina yang terinfeksi [ 2 ] . Menurut [ 3 ] Indonesia menempati posisi kedua dengan kasus tertinggi di wilayah Asia Tenggara dengan jumlah perkiraan kasus lebih dari 600 ribu kejadian. Jika dilihat jumlah kasus berdasarkan provinsi di Indonesia , Provinsi Papua merupakan daerah di Indonesia yang memiliki tingkat endemisitas tertinggi berdasarkan annual parasite index ( API ) atau kejadian malaria per 1000 penduduk. Provinsi Papua memiliki API sebesar 64.03 , sangat jauh dibandingkan rata-rata Indonesia yaitu sebesar 0.93. Jika dilihat berdasarkan kabupaten / kota di Provinsi Papua , Kabupaten Mimika merupakan daerah dengan kejadian malaria terbanyak sepanjang tahun 2019 dengan jumlah kejadian hingga 82 ribu kasus. Permasalahan penyakit malaria di Indonesia merupakan sebuah permasalahan kesehatan serius yang dapat menjadi sebuah ancaman ekonomi. Maka dari itu diperlukan kajian mendalam untuk mempelajari penyebaran penyakit malaria dengan tujuan mengendalikan penyebarannya. Model epidemi malaria diharapkan mampu menggambarkan permasalahan tersebut sehingga model dapat digunakan sebagai strategi kebijakan dalam upaya mengontrol penyebaran penyakit. Beberapa pemodelan epidemi malaria telah dilakukan sebelumnya [ seperti 4–8 ] . Purwanti et al. [ 4 ] membuat model dinamik matematis yang meninjau dua populasi manusia dan nyamuk dengan menambahkan kontrol penyemprotan insektisida dan pengobatan individu , Hasyim et al. [ 5 ] meneliti determinan kejadian malaria di wilayah endemis dengan model matematik , Ihsan et al. [ 6 ] membuat model matematis SEIRS ( Susceptible-Exposed- Infected- Recovered- Susceptible ) . Penelitian pemodelan untuk penyakit malaria yang sudah dilakukan oleh Purwanti et al. [ 4 ] –Ihsan et al. [ 6 ] sebagian besar menggunakan model matematika yang dibangun untuk menyimulasikan epidemi dengan menyederhanakan asumsi kondisi lingkungan , dan menganggap bahwa populasi homogen serta individu-individu tersebar secara merata [ 9 ] . Model tersebut memiliki kelemahan dengan tidak menyimulasikan secara tepat karakteristik penyebaran epidemi seperti proses kontak individu , pengaruh perilaku individu , aspek spasial dan kondisi lingkungan. Sehingga diperlukan sebuah pemodelan komputasi yang dapat menggambarkan secara lebih tepat karakteristik penyebaran epidemi malaria. Model komputasi sebelumnya telah banyak digunakan untuk pemodelan penyebaran penyakit epidemi , setidaknya terdapat tiga pendekatan pemodelan epidemi : The ordinary differential equation ( ODE ) model , Cellular Automata ( CA ) model , dan Agent-Based model. Model ODE digunakan untuk mempelajari pola penyebaran penyakit epidemi yang didasarkan pada persamaan diferensial biasa [ 10 ] . Mayoritas model ODE dibuat dengan mengabaikan efek spasial dalam penyebaran epidemi. Model CA didefinisikan sebagai jaringan komponen sederhana yang berkolaborasi untuk mewakili pola yang kompleks. Model CA dapat mengatasi kelemahan pada model ODE dengan kemampuan untuk mengimplementasikan dunia yang heterogen dimana individu tersebar secara tidak merata. Kelemahan utama dalam metode CA adalah representasi gerakan dan interaksi antar individu masih diabaikan , yang mana hal ini merupakan masalah penting dalam pemodelan penyakit menular. Pendekatan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi pada pendekatan sebelumnya. ABM ketiga ABM hadir 1 / 8 saling berinteraksi dengan merupakan metode komputasional yang terdiri dari agen-agen yang lingkungan , ABM memungkinkan peneliti untuk menciptakan , menganalisis , dan melakukan eksperimen terhadap model [ 11 ] . Penelitian dengan menggunakan ABM telah dilakukan di berbagai bidang seperti demografi dan epidemiologi. Isidoro et al. [ 12 ] menggunakan ABM untuk memodelkan populasi dinamis nyamuk. Mulyani [ 13 ] membuat model penyebaran dinamis demam. Selain itu , Mahdizadeh et al. [ 7 ] dan Gharakhanlou et al. [ 8 ] juga telah membuat simulasi penyebaran malaria yang berfokus di daerah Sarbaz , Iran. Model ABM yang dibuat oleh keduanya memiliki tiga elemen , yaitu agen nyamuk anofeles ( vektor ) , agen manusia ( host ) , dan lingkungan. Model SEIRS digunakan untuk menyimulasikan penularan malaria. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya , pemodelan penyakit epidemi khususnya di Indonesia yang dilakukan oleh Purwanti et al. [ 4 ] –Ihsan et al. [ 6 ] sebagian besar menggunakan model matematika dengan menyederhanakan asumsi kondisi lingkungan serta menganggap dunia ini homogen serta individu-individu tersebar secara merata. Model tersebut memiliki kelemahan dengan tidak menyimulasikan secara lebih tepat Sedangkan penyebaran Gharakhanlou et al. [ 7 ] dan Mahdizadeh et al. [ 8 ] membuat simulasi penyebaran penyakit malaria yang berfokus pada daerah Sarbaz , Iran. karakteristik epidemi. Maka dari itu untuk menggambarkan fenomena malaria terutama pada daerah-daerah endemis malaria di Indonesia Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik diperlukan pemodelan yang berbasis pada perilaku agen. Penelitian ini membuat pemodelan berbasis agen untuk penyebaran malaria di Indonesia , dengan wilayah studi Kabupaten Mimika , Provinsi Papua. Pemilihan wilayah ini tingkat kejadian malaria di didasarkan pada kabupaten ini menggunakan software NetLogo. NetLogo adalah platform tidak berbayar yang dikembangkan untuk pemodelan berbasis agen , termasuk pada pemodelan epidemi. ini. Implementasi model pada penelitian tingginya II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan , maka tujuan dari penelitian ini , yaitu : 1. Mendapatkan hasil analisis perilaku dan kebutuhan agen yang berhubungan dalam proses penyebaran malaria di Kabupaten Mimika , Provinsi Papua. 2. Mendapatkan model penyebaran malaria berbasis agen pada software NetLogo. 3. Mendapatkan hasil validasi kinerja model berbasis agen pada penyebaran penyakit malaria di Kabupaten Mimika , Provinsi Papua. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian terkait pemodelan penyakit malaria dapat dilihat pada TABEL I. Nama Peneliti Judul Purwanti al. [ 4 ] et Analisis Kestabilan dan Kontrol Optimal pada Model Dinamik Penyebaran Penyakit Malaria Hasyim et al. [ 5 ] Determinan kejadian malaria di wilayah endemis. Ihsan et al. [ 6 ] Pemodelan SEIRS Matematika Pada Penyebaran Penyakit Malaria di Kabupaten Mimika Gharakhanlou et al. [ 8 ] A Spatial Agent-Based Model to Assess the Spread of Malaria in Relation to Anti- Malaria Interventions in Southeast Iran Mahdizadeh et al. [ 7 ] Developing an agent- based model for simulating the dynamic Variabel Penelitian Manusia ( S / E / I / R ) , Nyamuk ( S / E / I ) , Kontrol Penyemprotan insektisida , kontrol pengobatan individu terinfeksi TABEL I PENELITIAN TERKAIT Metode Penelitian Model Susceptible , Exposed , Infected , Recovered ( SEIR ) , Studi Kasus Kontrol konstan ( S / E / I / R ) , Breeding place , jarak rumah ke breeding place , ventilasi rumah , penggunaan kelambu , penggunaan obat anti nyamuk , kebiasaan keluar rumah pada malam hari laju Manusia kelahiran , individu laju terinfeksi , laju individu menjadi laten karena gigitan nyamuk terinfeksi , kematian malaria , hilangnya laju kekebalan pada manusia yang pulih , efektivitas pengobatan manusia , laju pemulihan Agen Manusia ( S / E / I / R ) , Agen Nyamuk ( S / E / I ) , suhu udara , kelembapan , indeks vegetasi , ketinggian , jarak dari sungai kepadatan dan waduk , penduduk , penggunaan kelambu , penggunaan obat dalam semprot nyamuk ruangan Agen Manusia ( S / E / I / R ) , Agen Nyamuk ( S / E / I ) , suhu udara , kelembapan , indeks vegetasi , Studi Kasus Kontrol Persamaan Diferensial , Model SEIR ABM , Model SEIR ABM , Model SEIR Hasil Pemberian kedua kontrol menghasilkan dinamika jumlah sub- populasi manusia terinfeksi dan jumlah populasi nyamuk terinfeksi menurun dibandingkan dengan sebelum diberikan kontrol. Didapati juga nilai fungsi objektif dengan adanya kontrol lebih kecil , yang menandakan bahwa pemberian kontrol tidak hanya meminimalkan penyebaran penyakit namun juga meminimalkan pengeluaran biaya yang dibutuhkan. Faktor risiko yang signifikan terhadap malaria adalah breeding place , sedangkan faktor risiko yang tidak berhubungan dengan malaria antara lain jarak rumah ke breeding place , penggunaan kelambu , penggunaan obat anti nyamuk , dan kebiasaan keluar rumah pada malam hari. Bilangan reproduksi dasar ( R_0 ) model SEIRS pada penyakit malaria di Kabupaten Mimika sebesar 0,095 dan 0,562 yang lebih kecil dari 1 , yang berarti seseorang yang terinfeksi penyakit malaria tidak menyebabkan orang lain terinfeksi penyakit malaria. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa semakin besar laju penanganan pada penyakit malaria maka populasi pada kelas exposed dan infected mengalami penurunan dan populasi pada kelas suspectable dan recovered semakin meningkat. Penggunaan kelambu dan obat nyamuk semprot dalam ruangan secara bersamaan memberikan efisiensi yang paling tinggi guna mengurangi jumlah manusia yang terinfeksi malaria. Selain itu , penggunaan kelambu atau obat nyamuk semprot dalam ruangan dengan tingkat cakupan sedang ataupun tinggi masing-masing memiliki efek signifikan dalam mengurangi jumlah manusia yang terinfeksi. Model merepresentasikan penyebaran malaria dengan menyimulasikan interaksi antara nyamuk Anofeles , manusia , dan lingkungan. Dalam model , probabilitas penularan malaria 2 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Nama Peneliti Judul Variabel Penelitian spread of Plasmodium vivax malaria : A case study of Sarbaz , Iran ketinggian , jarak dari sungai kepadatan dan penduduk waduk , Metode Penelitian Hasil dihitung berdasarkan berbagai faktor , beberapa di antaranya adalah variabel yang diasumsikan dan dimasukkan ke dalam model secara dinamis. IV. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini berfokus pada kejadian malaria di Kabupaten Mimika , Provinsi Papua. Kabupaten Mimika terletak antara 134031’-138031’ Bujur Timur dan 4060’-5018’ Lintang Selatan. Dengan luas wilayah 21.693,51 km2 , kabupaten ini memiliki 18 Distrik dengan Distrik Mimika Barat merupakan distrik terluas. Berdasarkan hasil sensus penduduk yang dilakukan pada tahun 2020 , diketahui jumlah penduduk Kabupaten Mimika adalah 311.969 Jiwa [ 14 ] . Pengolahan model pada simulasi ini akan menggunakan bantuan software NetLogo. NetLogo merupakan software tidak berbayar yang dikembangkan oleh Universitas Northwestern. NetLogo memiliki tiga tab yang bisa digunakan untuk mengembangkan model yaitu interface , information , dan code. Interface merupakan tampilan utama untuk menampilkan berbagai hal seperti grafik , plot , input , dll. Information berisi dokumentasi model , dan tab code merupakan tab yang digunakan untuk melakukan proses dapur atau coding dari model. Subjek penelitian ini adalah semua penduduk di Kabupaten Mimika berdasarkan data Badan Pusat Statistik. Hasil dari simulasi yaitu berupa jumlah manusia yang terinfeksi akan ditampilkan dalam bentuk grafik agar informasi yang diperoleh lebih mudah untuk dipahami. Hasil dari simulasi yang diperoleh kemudian dianalisis untuk mencapai tujuan-tujuan penelitian. B. Metode Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari berbagai sumber. Ringkasan mengenai dataset dapat dilihat pada TABEL II. TABEL II RINGKASAN DATA Data Batas Administrasi Kabupaten Mimika Lokasi bangunan pemukiman Lokasi danau Lokasi rawa Lokasi sungai Lokasi Pesisir Suhu rata-rata Kelembapan rata-rata Jumlah penduduk Kabupaten Mimika Sumber data [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] Angka Kesakitan Malaria [ 17 ] , [ 18 ] Data Set Data Spasial Iklim Kependudukan Kejadian Malaria C. Metode Analisis Dalam upaya mencapai tujuan penelitian , peneliti menggunakan untuk NetLogo mengembangkan ABM. Terdapat langkah-langkah yang harus dilakukan dalam mengembangkan ABM. Menurut [ 19 ] software bantuan terdapat tiga bagian utama dalam mengembangkan ABM yaitu ( 1 ) specification—formalization , ( 2 ) Modelling—verification— experimentation , dan ( 3 ) calibration—validation. Alur dalam mengembangkan ABM dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1 Alur Pengembangan Penelitian Tahap pertama dalam penelitian ini dilakukan dengan mengidentifikasi dan melakukan perumusan masalah melalui studi literatur guna mengumpulkan teori-teori terkait ABM dan malaria. Tahap pertama dilakukan untuk menjawab tujuan penelitian pertama dimana hasil dari studi literatur digunakan sebagai bahan analisa atribut dan perilaku agen serta analisa lingkungan yang digunakan pada model. Melalui studi literatur pula didapatkan informasi mengenai kebutuhan data. Setelah atribut dan perilaku agen serta atribut lingkungan diketahui dan informasi data yang dibutuhkan telah terkumpul maka tahap kedua pembentukan model ABM dilakukan. Tahap kedua merupakan modelling , verification , dan experimentation. Tahap ini dilakukan guna menjawab tujuan penelitian yang kedua. Pada tahap ini perancangan model dilakukan berdasarkan hasil analisis yang diperoleh pada tahap sebelumnya , kemudian hasil rancangan diimplementasikan ke dalam program komputer. Setiap agen memiliki atribut masing- masing yang membuat karakteristik agen berbeda-beda. Nilai- nilai pada atribut agen ditentukan di awal , dalam proses simulasi beberapa atribut pada agen nilainya dapat berubah seiring dengan dilakukannya iterasi pada simulasi. Simulasi penyakit malaria ini dilakukan menggunakan bantuan software ini , pengguna NetLogo versi 6.2.1. Pada diperbolehkan untuk menentukan nilai parameter sesuai kebutuhan selama masih dalam batas interval yang ditentukan. Setelah proses implementasi selesai , kemudian dilakukan simulasi 3 / 8 verifikasi untuk mengetahui apakah terdapat error atau ketidaksesuaian pada program , verifikasi ini dilakukan setiap kali program dijalankan karena hasil yang didapatkan dapat berbeda antar jalannya program. Tahapan terakhir adalah calibration dan validation. Tahapan ini menjawab tujuan penelitian yang ketiga , dimana pada tahap ini model yang terbentuk diuji dan divalidasi guna memastikan model dapat berjalan dengan sempurna dan mampu merepresentasikan sistem nyata. Dalam penelitian ini , digunakan pendekatan face validation dengan mengamati mekanisme model secara visual. Hasil dari simulasi berupa visualisasi dan grafik akan dibandingkan dengan data yang diperoleh dari dinas kesehatan dan publikasi dari BPS , hasil simulasi juga dibandingkan dengan teori-teori yang diperoleh melalui studi literatur. V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir penelitian menjelaskan secara garis besar alur logika jalannya suatu penelitian. Berdasarkan kajian literatur dan teori-teori terkait , kerangka penelitian ini disajikan pada Gambar 2 yang menjelaskan secara singkat bagaimana pembentukan ABM untuk simulasi penyebaran penyakit malaria di Kabupaten Mimika , guna membantu memahami konsep dasar dari model yang dibuat. Gambar 2 Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Analisis dan Kebutuhan Agen 1 ) Atribut dan Perilaku Agen Dua jenis agen digunakan dalam penelitian ini , agen nyamuk sebagai vector perantara dan agen manusia sebagai host. Atribut agen dapat dilihat pada TABEL III dan perilaku agen dapat dilihat pada TABEL IV. TABEL III ATRIBUT AGEN Agen Nyamuk Manusia Atribut Id nyamuk Umur Jenis kelamin Status kesehatan Status kandungan Bloodfed ? Lokasi Id manusia Umur Keterangan Nomor identitas nyamuk Umur nyamuk saat simulasi berlangsung Jantan / betina Rentan / Terpapar / Terinfeksi Memeriksa nyamuk apakah mengandung atau tidak Memeriksa apakah sudah menghisap darah Koordinat nyamuk Nomor identitas manusia Umur manusia saat simulasi berlangsung Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Agen Atribut Jenis kelamin Status kesehatan Status kandungan Lokasi Keterangan Laki-laki / perempuan Rentan / Terpapar / Terinfeksi / Sembuh Memeriksa manusia apakah mengandung atau tidak Koordinat manusia TABEL IV PERILAKU AGEN Agen Perilaku Keterangan Bergerak Menghisap darah Reproduksi Mati Reproduksi Mati Nyamuk Manusia Nyamuk akan bergerak sesuai kondisi Nyamuk akan menghisap darah untuk bereproduksi Penambahan jumlah nyamuk Pengurangan jumlah nyamuk Penambahan jumlah manusia Pengurangan jumlah manusia 2 ) Lingkungan Simulasi Lingkungan simulasi pada model ini dibangun berdasarkan data spasial dari Kabupaten Mimika , data tersebut berisi shapefile dari batas administrasi , lokasi bangunan pemukiman , lokasi danau , lokasi rawa , lokasi sungai , dan lokasi pesisir. Pengolahan dilakukan untuk menggabungkan lokasi perairan. File shapefile yang sudah siap kemudian diimplementasikan pada lingkungan simulasi NetLogo menggunakan ekstensi gis. Dalam simulasi ini , patch atau sel yaitu bagian persegi dimana agen bergerak dibuat dalam ukuran 250√2m × 250√2m dengan jumlah patch 1024 × 472 patch. Setiap patch ditandai dengan warna yang berbeda , warna hijau implementasi dari batas administrasi , warna biru implementasi dari perairan , dan warna coklat implementasi dari bangunan pemukiman. Selain mengintegrasikan lingkungan dengan data spasial , pada model ini juga digunakan data iklim berupa rata-rata suhu harian dan rata-rata kelembapan harian. Preprocessing data dilakukan dengan mengisi suhu dan / atau kelembapan yang tidak tersedia dengan rata-rata dua hari sebelum dan sesudah hari tersebut. Periode data yang digunakan pada penelitian ini adalah tahun 2018 dan 2019 , pemilihan tahun tersebut dikarenakan ketersediaan data kasus malaria yang digunakan sebagai bahan evaluasi hanya tersedia pada tahun tersebut. Suhu dan kelembapan dalam simulasi ini digunakan untuk menghitung mortality rate harian nyamuk ( MMR ) . MMR dihitung berdasarkan persamaan Parham et al. [ 20 ] : 𝑝 ( 𝑇 , 𝑅𝐻 ) = 𝑒− ( 𝑇2𝛽2+𝑇𝛽1+𝛽0 ) −1 ( 1 ) dimana 𝑝 adalah daily survival probability , 𝑇 adalah suhu , 𝛽0 = 0.00113𝑅𝐻2 − 0.158𝑅𝐻 − 6.61 , 𝛽1 = −2.32 × 10−4𝑅𝐻2 + 0.0515𝑅𝐻 + 1.066 , 𝛽2 = 4 × 10−6𝑅𝐻2 + 1.09 × 10−3𝑅𝐻 − 0.0255 , dan 𝑅𝐻 adalah kelembapan relatif. Kemudian untuk menghitung nilai MMR digunakan persamaan Mandal et al. [ 21 ] : 𝛽 = −ln ( 𝑝 ) ( 2 ) 4 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik statis dan akan tetap berada pada sel yang sama selama proses simulasi. • Nyamuk hanya dapat menghisap darah pada manusia , sedangkan host lain seperti hewan dianggap tidak ada. • Mengingat keterbatasan komputasi , hanya 10 persen dari total populasi Kabupaten Mimika yang digunakan pada simulasi ini. Dengan kata lain setiap satu agen manusia mewakili 10 manusia di dunia nyata. • Semua nyamuk betina diasumsikan dapat menemukan nyamuk jantan untuk melakukan reproduksi. • Hanya perairan dengan jenis danau , rawa , sungai , dan pesisir yang dipertimbangkan sebagai tempat nyamuk meletakkan telur. • Agen nyamuk yang berhasil menggigit dianggap mampu untuk mengembangkan telurnya. • Setiap telur yang menetas memiliki rasio jantan dan betina yang sama 5 ) Tahapan Simulasi dimana 𝑝 merupakan daily probability yang merujuk pada persamaan ( 1 ) . 3 ) Parameter Simulasi Dalam menjalankan simulasi penyebaran penyakit malaria , terdapat beberapa parameter yang akan menentukan hasil dari simulasi. Ringkasan parameter dalam simulasi ini dapat dilihat pada TABEL V. TABEL V PARAMETER SIMULASI Agen Parameter Durasi transisi dari akuatik ke dewasa Jumlah telur pada satu proses reproduksi Periode waktu inkubasi malaria ( lama terpapar ) Usia maksimal nyamuk Durasi mencerna darah dan pengembangan telur di dalam tubuh nyamuk Maksimum telur yang dapat diproduksi semasa hidup Maksimum pergerakan selama satu hari Laju pertumbuhan nyamuk Mortality rate harian nyamuk Periode waktu inkubasi malaria Laju pertumbuhan penduduk Probabilitas kambuh Probabilitas meninggal karena malaria Probabilitas sembuh dari malaria Probabilitas menjadi rentan kembali setelah sembuh Nyamuk anofeles Manusia Nilai / Rentang Nilai 10-14 hari 50-200 telur 10-21 hari 14-30 hari 3 hari 500 telur 250√2 m 0.143 ( 2 ) 12-17 hari 0.0082 ( 0.0000272 ) * Jumlah hari setelah sembuh ( 0.000000365 ) * Jumlah hari terinfeksi ( 0.037 ) * Jumlah hari terinfeksi ( 0.01 ) * Jumlah hari setelah sembuh Rata- rata Nilai 12 hari 125 telur 15.5 hari - - - - - - 14.5 hari - - - - - Sumber [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 21 ] [ 22 ] , [ 25 ] [ 17 ] [ 24 ] , [ 26 ] [ 18 ] [ 24 ] 4 ) Asumsi yang digunakan Distribusi penyakit malaria merupakan proses yang rumit serta dipengaruhi beberapa faktor , untuk menyederhanakan model dan untuk menghindari penyimpangan tujuan dari model maka dibuat sejumlah asumsi pada model , yaitu : • Satu siklus dalam simulasi diasumsikan satu hari. • Waktu nyamuk aktif dan menggigit manusia adalah pada malam hari [ 27 ] sehingga manusia dianggap sebagai agen Gambar 3 Tahapan Simulasi Simulasi penyebaran malaria dilakukan dengan melalui beberapa tahap secara runtun. Gambar 3 menunjukkan tahapan dan proses simulasi. Langkah 1-7 merupakan perintah untuk lingkungan dan agen. Langkah 8-41 melakukan setup merupakan proses simulasi penyebaran penyakit malaria. Langkah 9 hingga langkah 16 adalah proses penularan malaria berdasarkan opsi yang ada. Langkah 17-20 pemeriksaan status 5 / 8 kesehatan. Langkah 21-32 tahapan reproduksi pada. Langkah 33 proses perhitungan probabilitas sembuh atau meninggal pada manusia yang berstatus terinfeksi. Langkah 35 merupakan penghitungan MMR harian nyamuk berdasarkan persamaan ( 2 ) . Agen nyamuk akan mati sesuai dengan MMR harian. Langkah 37 dan 39 melihat umur agen yang mencapai umur maksimal maka agen mati ( langkah 38 dan 40 ) . Langkah 41 penghitung waktu simulasi akan diperbarui. Setiap satu tahapan proses 8 hingga 41 akan dihitung sebagai satu hari , proses simulasi akan berhenti jika sudah mencapai jumlah hari yang diinginkan. 6 ) Model SEIRS Dalam penelitian ini , model epidemi SEIR ( Susceptible , Exposed , Infected , Recovered ) digunakan. Model epidemi SEIR merupakan model yang membagi populasi menjadi empat kategori sub populasi. Setiap individu dikategorikan tepat pada salah satu kategori susceptible ( rentan ) , exposed ( terpapar ) , infected ( terinfeksi ) , atau recovered ( sembuh ) . Gambar 4 Status Kesehatan Agen dan Transisi Status Kesehatan Agen Rentan adalah suatu kondisi agen manusia belum terkena gigitan nyamuk anofeles terinfeksi. Terpapar merupakan kondisi dimana agen manusia terkena gigitan nyamuk anofeles yang terinfeksi namun belum bisa menularkan parasit malaria. Terinfeksi adalah kondisi dimana agen manusia telah mampu untuk menularkan malaria kepada nyamuk anofeles betina. Sembuh merupakan kondisi dimana agen manusia telah memiliki imunitas terhadap malaria dan karenanya tidak memiliki pengaruh pada penyebaran malaria [ 28 ] . Namun pada model SEIRS , agen manusia yang telah mencapai kondisi sembuh dapat menjadi agen dengan kondisi rentan kembali ( imunitas pada kondisi sembuh tidak berlangsung selamanya ) . Malaria merupakan penyakit yang ditularkan melalui vektor dengan waktu inkubasi yang cukup lama , dan manusia yang telah sembuh dari malaria memiliki kesempatan untuk tertular kembali ( kondisi rentan ) . Oleh karenanya , penggunaan model SEIRS dapat digunakan dalam simulasi penyebaran penyakit malaria. Skema kesehatan agen dapat dilihat pada Gambar 4. B. Implementasi Model pada Netlogo Hasil implementasi dapat dilihat pada Gambar 5. Terdapat beberapa bagian pada antarmuka di antaranya adalah bagian yang menampilkan peta Kabupaten Mimika merupakan tampilan lingkungan simulasi. Tiga tombol yang berwarna ungu yaitu Setup-world yang merupakan perintah untuk tahap 1 ( Gambar 3 ) , setup perintah untuk menjalankan menjalankan tahap 2 hingga tahap 7 ( Gambar 3 ) , dan mulai merupakan perintah untuk menjalankan tahap 8 hingga tahap 41 ( Gambar 3 ) . Bagian yang berwarna hijau merupakan bagian dimana parameter simulasi dimasukkan , terdapat 14 parameter yang dapat diatur melalui bagian antarmuka. Kemudian bagian yang berwarna krem merupakan monitor selama proses simulasi , Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik terdapat lima monitor yang menampilkan plot hasil simulasi dan lima monitor lainnya menampilkan laporan selama proses simulasi. Gambar 5 Antarmuka NetLogo C. Verifikasi dan Validasi 1 ) Verifikasi Model Verifikasi model dilakukan dengan melalui proses simulasi secara berulang guna mendapatkan nilai parameter yang tidak diketahui. Dalam simulasi ini terdapat tujuh parameter yang nilainya dianggap tidak diketahui dan karenanya dilakukan pengulangan simulasi hingga nilai ketujuh parameter yang tidak diketahui tersebut merupakan nilai dengan akurasi terbaik. Verifikasi model juga dilakukan untuk melihat sensitivitas model terhadap perubahan parameter. Dalam melakukan verifikasi , dilakukan simulasi dengan 6 skenario untuk melihat bagaimana kinerja dan sensitivitas dari model. Skenario 1 - 3 berfokus pada parameter probabilitas nyamuk sukses menghisap darah. Skenario 4 - 6 berfokus pada probabilitas nyamuk yang terinfeksi dari manusia yang terinfeksi dan sembuh. Berdasarkan simulasi menggunakan 6 skenario di atas , dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun sensitif terhadap perubahan parameter dan telah sesuai dengan rancangan awal. Selanjutnya dilakukan pengulangan simulasi guna mencari nilai ketujuh parameter yang belum diketahui nilainya , berdasarkan pengulangan yang telah dilakukan maka nilai ketujuh parameter tersebut dapat dilihat pada TABEL VI. TABEL VI PARAMETER SIMULASI Parameter Jumlah nyamuk yang dibangkitkan pada awal simulasi Persentase awal nyamuk yang terinfeksi pada saat awal dibangkitkan Persentase orang yang terinfeksi dan sembuh pada awal simulasi Maksimal nyamuk yang diizinkan dalam simulasi Probabilitas nyamuk terinfeksi dari manusia yang terinfeksi Probabilitas nyamuk terinfeksi dari manusia yang sembuh Probabilitas nyamuk sukses menghisap darah Nilai 220000 1 16 200000 0.95 0.095 0.95 2 ) Simulasi Penyebaran Malaria Simulasi dilakukan dalam dua periode waktu , pada periode pertama simulasi dilakukan selama satu tahun yaitu tahun 2018 dan pada periode kedua juga dilakukan simulasi selama satu tahun yaitu tahun 2019 sehingga keseluruhan simulasi dilakukan selama dua tahun. Parameter yang digunakan dalam simulasi ini dapat dilihat pada TABEL V dan TABEL VI. 6 / 8 Simulasi Kasus Harian Malaria s u s a K h a l m u J 300 250 200 150 100 50 0 1 6 2 1 5 6 7 1 0 1 6 2 1 1 5 1 6 7 1 1 0 2 6 2 2 1 5 2 6 7 2 1 0 3 6 2 3 1 5 3 6 7 3 1 0 4 6 2 4 1 5 4 6 7 4 1 0 5 6 2 5 1 5 5 6 7 5 1 0 6 6 2 6 1 5 6 6 7 6 1 0 7 6 2 7 Hari Rata-rata kasus terinfeksi bulanan Rata-rata kasus terpapar bulanan Gambar 6 Simulasi Kasus Harian Malaria Simulasi kasus harian malaria dapat dilihat pada Gambar 6. Kasus terinfeksi malaria dapat disebabkan oleh dua sumber , yang pertama dikarenakan terjadinya kambuh pada orang yang pernah terinfeksi malaria , dan sumber yang kedua disebabkan oleh gigitan nyamuk yang terinfeksi malaria. Perlu diperhatikan bahwa selisih antara kasus terinfeksi dan terpapar semakin lama semakin besar , hal ini dikarenakan orang yang terinfeksi dari gigitan nyamuk dan kemudian menjadi sembuh akan meningkatkan jumlah orang yang kambuh dikemudian hari. Simulasi Kasus Harian Malaria Pada Nyamuk s u s a K h a l m u J 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 1 7 2 3 5 9 7 5 0 1 1 3 1 7 5 1 3 8 1 9 0 2 5 3 2 1 6 2 7 8 2 3 1 3 9 3 3 5 6 3 1 9 3 7 1 4 3 4 4 9 6 4 5 9 4 1 2 5 7 4 5 3 7 5 9 9 5 5 2 6 1 5 6 7 7 6 3 0 7 9 2 7 Hari Nyamuk Terpapar Nyamuk Terinfeksi Gambar 7 Simulasi Kasus Malaria Pada Nyamuk Gambar 7 menunjukkan hasil simulasi kasus harian malaria pada nyamuk , perlu diperhatikan bahwa tidak semua nyamuk yang terpapar akan menjadi nyamuk terinfeksi. Hal ini dikarenakan hanya sedikit nyamuk yang mampu bertahan hidup hingga masa inkubasi malaria selesai dan menjadi vektor yang dapat menularkan malaria. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik rendah dengan kelembapan yang ini akan berpengaruh pada simulasi yang dijalankan , MMR yang rendah akan meningkatkan kesempatan nyamuk yang terpapar malaria untuk melewati masa inkubasi kemudian dapat menularkan malaria kepada manusia. tinggi. Hal Dalam simulasi ini terdapat satu temuan yang menarik , bahwa sebagian besar kasus malaria yang terjadi diakibatkan karena fenomena kambuh dengan proporsi lebih dari 70 persen. Sedangkan kasus malaria yang diakibatkan gigitan nyamuk hanya berkisar pada 22,25 hingga 27,20 persen per tahunnya. 3 ) Validasi Model Setelah proses simulasi dilakukan , selanjutnya dilakukan validasi terhadap model. Dalam penelitian ini digunakan metode face validation dengan mengamati mekanisme model secara visual , data hasil kasus simulasi akan dibandingkan dengan data aktual kasus Kabupaten Mimika pada periode yang sama yaitu tahun 2018 dan 2019. Gambar 9 Jumlah Kasus Malaria Kabupaten Mimika Dapat dilihat pada Gambar 9 , berdasarkan pengamatan yang telah dilakukan , hasil dari simulasi jumlah kasus dan jumlah kasus dari publikasi tidak jauh berbeda. Dalam jumlah kasus data aktual , pertumbuhan kasus malaria dari tahun 2018 ke tahun 2019 sebesar 53,71 % . Sedangkan pertumbuhan jumlah kasus dalam simulasi sebesar 56,76 % . Pertambahan kasus dalam simulasi ini juga memiliki keterkaitan dengan suhu dan kelembapan , MMR atau mortality rate harian nyamuk dibentuk berdasarkan data suhu dan kelembapan harian. Hal ini sejalan dengan kajian literatur yang mengatakan bahwa suhu dan kelembapan dapat mempengaruhi mortality rate nyamuk yang berdampak pada penyebaran penyakit malaria [ 22 ] . Berdasarkan hasil tersebut , dapat dikatakan bahwa model yang terbentuk dalam penelitian ini adalah model yang valid , sehingga model dapat digunakan untuk melakukan simulasi penyebaran penyakit malaria dan hasil simulasi dapat dipakai sebagai dasar rekomendasi kebijakan. VII. PENUTUP Gambar 8 Rata-rata per Bulan MMR Nyamuk A. Kesimpulan Gambar 8 menunjukkan rata-rata mortality rate nyamuk bulanan. Perlu diperhatikan berdasarkan persamaan ( 2 ) , MMR tertinggi berkisar pada bulan Oktober hingga April dimana suhu pada bulan tersebut terbilang tinggi dengan kelembapan yang rendah , dan MMR terendah berkisar pada bulan Mei hingga September dimana suhu pada bulan tersebut terbilang Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Hasil analisis perilaku dan kebutuhan agen pada model ABM untuk simulasi penyebaran penyakit malaria di Kabupaten Mimika telah berhasil dilakukan. Terdapat dua agen yang digunakan dalam model , yaitu agen nyamuk 7 / 8 sebagai vektor penularan dan agen manusia sebagai host. Lingkungan pada model dibuat berdasarkan data spasial Kabupaten Mimika. 2. Simulasi Model ABM berhasil dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter , di antaranya adalah suhu dan kelembapan yang menentukan mortality rate harian pada nyamuk. Berdasarkan hasil simulasi ditemui bahwa mortality rate harian nyamuk tertinggi berada pada bulan Oktober hingga April dimana suhu pada bulan tersebut terbilang tinggi dengan kelembapan yang rendah , dan MMR terendah berada pada bulan Mei hingga September dimana suhu pada bulan tersebut terbilang rendah dengan kelembapan yang tinggi. 3. Verifikasi dan validasi model ABM berhasil dilakukan. Verifikasi model membuktikan model sensitif terhadap perubahan parameter , dan melalui verifikasi pula ditentukan nilai parameter yang tidak diketahui. Validasi model membuktikan hasil simulasi kasus malaria memiliki kesamaan dengan data aktual kasus malaria. Berdasarkan hasil validasi tersebut model yang terbentuk mampu untuk menggambarkan laju pertumbuhan kasus malaria di Kabupaten Mimika. B. Saran Saran pada penelitian ini difokuskan pada pemerintah dan penelitian selanjutnya. Saran-saran yang dapat diberikan penulis adalah sebagai berikut : 1. Untuk pemerintah hendaknya memberikan perhatian lebih serius kepada penyakit malaria terutama pada daerah dengan endemisitas tinggi seperti Kabupaten Mimika , Papua , terutama pada periode waktu dengan tingkat mortality rate harian nyamuk yang rendah. Pemerintah juga disarankan agar melengkapi data kasus malaria guna mempermudah pengawasan terkait penyakit ini , serta memberikan publikasi yang lengkap terhadap data kasus malaria. 2. Untuk penelitian selanjutnya disarankan agar cakupan penelitian dapat diperkecil sehingga didapatkan hasil yang lebih akurat dan presisi. Kemudian disarankan pula untuk mengumpulkan data kasus malaria yang lebih lengkap agar validasi dapat dilakukan menggunakan metode empiris dapat sehingga dipertanggungjawabkan secara ilmiah. Disarankan pula untuk menggunakan parameter yang lebih lengkap agar hasil yang didapatkan mampu merepresentasikan dunia nyata dengan lebih baik. didapatkan yang hasil DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Centers for Disease Control and Prevention , “Principles of Epidemiology 2012. | - https : / / www.cdc.gov / csels / dsepd / ss1978 / lesson1 / section11.html ( accessed Jun. 21 , 2022 ) . Section Lesson 11 , ” 1 [ 2 ] WHO , “Malaria , ” 2021 , Accessed : Dec. 11 , 2021. [ Online ] . Available : https : / / www.who.int / news-room / fact-sheets / detail / malaria [ 3 ] WHO , “World malaria report 2020 - 20 years of global progress & challenges , ” 2020. [ 4 ] R. S. Purwanti and Mardlijah , “Analisis Kestabilan dan Kontrol Optimal pada Model Dinamik Penyebaran Penyakit Malaria , ” Jurnal Sains dan Seni ITS , vol. 8 , no. 1 , pp. 2337–3520 , 2019. [ 5 ] H. Hasyim , A. Camelia , and N. A. Fajar , “Determinan Kejadian Malaria di Wilayah Endemis , ” Feb. 2014. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 6 ] H. Ihsan , S. Side , M. Pagga , J. Matematika , F. Universitas , and N. Makassar , “Pemodelan Matematika SEIRS Pada Penyebaran Penyakit Malaria di Kabupaten Mimika , ” 2021. [ Online ] . Available : http : / / www.ojs.unm.ac.id / jmathcos [ 7 ] N. Mahdizadeh Gharakhanlou , M. S. Mesgari , and N. Hooshangi , “Developing an agent-based model for simulating the dynamic spread of Plasmodium vivax malaria : A case study of Sarbaz , Iran , ” Ecological Informatics , doi : p. 10.1016 / J.ECOINF.2019.101006. 101006 , Nov. 2019 , vol. 54 , [ 8 ] N. M. Gharakhanlou , N. Hooshangi , and M. Helbich , “A Spatial Agent- Based Model to Assess the Spread of Malaria in Relation to Anti-Malaria Interventions in Southeast Iran , ” ISPRS International Journal of Geo- Information , vol. 9 , no. 9 , p. 549 , Sep. 2020 , doi : 10.3390 / ijgi9090549. Jeffrey T Barton , Models for Life : An Introduction to Discrete Mathematical Modeling with Microsoft Office Excel. 2016. [ 9 ] [ 10 ] J. Wang , M. Sumner , D. Thomas , M. Odavic , and E. Christopher , “On- line fault diagnostic for AC zonal marine distribution systems , ” in Electrical Systems for Aircraft , Railway and Ship Propulsion , Oct. 2010 , pp. 1–6. doi : 10.1109 / ESARS.2010.5665237. [ 11 ] M. Abdou , L. Hamill , and N. Gilbert , “Designing and Building an Agent- Based Model , ” in Agent-Based Models of Geographical Systems , Dordrecht : Springer Netherlands , 2012 , pp. 141–165. doi : 10.1007 / 978- 90-481-8927-4_8. [ 12 ] C. Isidoro , N. Fachada , F. Barata , and A. Rosa , “Agent-Based Model of Aedes aegypti Population Dynamics , ” 2009 , pp. 53–64. doi : 10.1007 / 978-3-642-04686-5_5. [ 13 ] H. Mulyani , PADA PENYEBARAN DINAMIS EPIDEMI DEMAM BERDARAH , ” Bogor , 2016. “PEMODELAN BERBASIS AGEN [ 14 ] BPS Kabupaten Mimika , Kabupaten Mimika Dalam Angka 2021. Kabupaten Mimika : BPS Kabupaten Mimika , 2021. [ 15 ] Badan Informasi Geospasial Republik Indonesia , “Peta Rupabumi Digital Indonesia , ” 2022. https : / / tanahair.indonesia.go.id / portal-web ( accessed Jun. 23 , 2022 ) . [ 16 ] K. dan G. Badan Meteorologi , “DATA ONLINE - PUSAT DATABASE - BMKG , ” 2022. https : / / dataonline.bmkg.go.id / data_iklim ( accessed Jun. 23 , 2022 ) . [ 17 ] BPS Kabupaten Mimika , “Badan Pusat Statistik Kabupaten Mimika , ” 2022. https : / / mimikakab.bps.go.id / ( accessed Jun. 23 , 2022 ) . [ 18 ] Dinas Kesehatan Provinsi Papua , “Profil Kesehatan Provinsi Papua Tahun 2019 , ” Papua , 2019. [ 19 ] M. Salgado and N. Gilbert , “Agent Based Modelling , ” Handbook of Quantitative Methods for Educational Research , pp. 247–265 , 2013 , doi : 10.1007 / 978-94-6209-404-8_12. [ 20 ] P. E. Parham , D. Pople , C. Christiansen-Jucht , S. Lindsay , W. Hinsley , and E. Michael , “Modeling the role of environmental variables on the population dynamics of the malaria vector Anopheles gambiae sensu stricto , ” Malaria Journal , vol. 11 , 2012 , doi : 10.1186 / 1475-2875-11-271. [ 21 ] S. Mandal , R. R. Sarkar , and S. Sinha , “Mathematical models of malaria- a review , ” 2011 , doi : 10.1186 / 1475-2875-10-202. [ 22 ] Centers for Disease Control and Prevention , “CDC - Parasites - Malaria , ” 2021. https : / / www.cdc.gov / parasites / malaria / index.html ( accessed Mar. 06 , 2022 ) . [ 23 ] S. M. Niaz Arifin et al. , “Landscape Epidemiology Modeling Using an Agent-Based Model and a Geographic Information System , ” Land 2015 , Vol. 4 , Pages 378-412 , vol. 4 , no. 2 , pp. 378–412 , May 2015 , doi : 10.3390 / LAND4020378. [ 24 ] R. W. Mbogo , L. S. Luboobi , and J. W. Odhiambo , “A Stochastic Model for Malaria Transmission Dynamics , ” Journal of Applied Mathematics , vol. 2018 , 2018 , doi : 10.1155 / 2018 / 2439520. [ 25 ] T. W. Sardjono and L. E. Fitri , Kupas Bahas Ringkas tentang Malaria , 1st ed. Malang : UB Press , 2019. [ 26 ] F. J. Laihad , P. Harijanto , and J. R. Poespoprodjo , “Epidemiologi Malaria di Indonesia , ” Jakarta , Apr. 2011. [ 27 ] J. M. Ribeiro , “Role of Saliva in Blood-Feeding by Arthropods , ” http : / / dx.doi.org / 10.1146 / annurev.en.32.010187.002335 , vol. 32 , pp. 463–478 , Nov. 2003 , doi : 10.1146 / ANNUREV.EN.32.010187.002335. [ 28 ] J. Wang , J. Xiong , K. Yang , S. Peng , and Q. Xu , “Use of GIS and agent- based modeling to simulate the spread of influenza , ” 2010 18th International Conference on Geoinformatics , Geoinformatics 2010 , 2010 , doi : 10.1109 / GEOINFORMATICS.2010.5567658. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Simulasi Penyebaran Penyakit Malaria Menggunakan Agent-Based Modelling Studi Kasus di Kabupaten Mimika , Papua Fakhri Hidayat ( 221810288 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian M.Pop.Hum.Res Ringkasan— Malaria masih menjadi salah satu penyakit endemis di Indonesia , khususnya di Kabupaten Mimika , Papua. Penelitian ini mengusulkan penggunaan agent-based modelling atau ABM. ABM definisikan sebagai teknik pemodelan simulasi dimana sebuah sistem dimodelkan sebagai kumpulan agen dan hubungan di antara mereka. Dalam penelitian ini , tahap awal penelitian adalah menentukan agen yang terlibat , interaksi antar agen , menganalisis atribut dan perilaku agen serta analis faktor lingkungan. Model epidemi SEIRS yang membagi agen dalam 4 kategori kesehatan ( Susceptible , Exposed , Infected , Recovered ) digunakan dalam penelitian ini. Verifikasi model dilakukan dengan menguji sensitivitas model terhadap parameter yang ada , juga untuk menentukan nilai beberapa parameter. Validasi model dilakukan dengan membandingkan output simulasi dengan data aktual dari dinas kesehatan Provinsi Papua. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa simulasi penyebaran penyakit malaria dipengaruhi beberapa faktor seperti atribut dan perilaku agen , nilai parameter yang digunakan , dan faktor lingkungan. Evaluasi model menunjukkan pola peningkatan kasus yang sama antara data aktual dan data simulasi. Kata Kunci— Endemi , Malaria , ABM , Mimika , Papua.
VII. PENUTUP Gambar 8 Rata-rata per Bulan MMR Nyamuk A. Kesimpulan Gambar 8 menunjukkan rata-rata mortality rate nyamuk bulanan. Perlu diperhatikan berdasarkan persamaan ( 2 ) , MMR tertinggi berkisar pada bulan Oktober hingga April dimana suhu pada bulan tersebut terbilang tinggi dengan kelembapan yang rendah , dan MMR terendah berkisar pada bulan Mei hingga September dimana suhu pada bulan tersebut terbilang Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Hasil analisis perilaku dan kebutuhan agen pada model ABM untuk simulasi penyebaran penyakit malaria di Kabupaten Mimika telah berhasil dilakukan. Terdapat dua agen yang digunakan dalam model , yaitu agen nyamuk 7 / 8 sebagai vektor penularan dan agen manusia sebagai host. Lingkungan pada model dibuat berdasarkan data spasial Kabupaten Mimika. 2. Simulasi Model ABM berhasil dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter , di antaranya adalah suhu dan kelembapan yang menentukan mortality rate harian pada nyamuk. Berdasarkan hasil simulasi ditemui bahwa mortality rate harian nyamuk tertinggi berada pada bulan Oktober hingga April dimana suhu pada bulan tersebut terbilang tinggi dengan kelembapan yang rendah , dan MMR terendah berada pada bulan Mei hingga September dimana suhu pada bulan tersebut terbilang rendah dengan kelembapan yang tinggi. 3. Verifikasi dan validasi model ABM berhasil dilakukan. Verifikasi model membuktikan model sensitif terhadap perubahan parameter , dan melalui verifikasi pula ditentukan nilai parameter yang tidak diketahui. Validasi model membuktikan hasil simulasi kasus malaria memiliki kesamaan dengan data aktual kasus malaria. Berdasarkan hasil validasi tersebut model yang terbentuk mampu untuk menggambarkan laju pertumbuhan kasus malaria di Kabupaten Mimika. B. Saran Saran pada penelitian ini difokuskan pada pemerintah dan penelitian selanjutnya. Saran-saran yang dapat diberikan penulis adalah sebagai berikut : 1. Untuk pemerintah hendaknya memberikan perhatian lebih serius kepada penyakit malaria terutama pada daerah dengan endemisitas tinggi seperti Kabupaten Mimika , Papua , terutama pada periode waktu dengan tingkat mortality rate harian nyamuk yang rendah. Pemerintah juga disarankan agar melengkapi data kasus malaria guna mempermudah pengawasan terkait penyakit ini , serta memberikan publikasi yang lengkap terhadap data kasus malaria. 2. Untuk penelitian selanjutnya disarankan agar cakupan penelitian dapat diperkecil sehingga didapatkan hasil yang lebih akurat dan presisi. Kemudian disarankan pula untuk mengumpulkan data kasus malaria yang lebih lengkap agar validasi dapat dilakukan menggunakan metode empiris dapat sehingga dipertanggungjawabkan secara ilmiah. Disarankan pula untuk menggunakan parameter yang lebih lengkap agar hasil yang didapatkan mampu merepresentasikan dunia nyata dengan lebih baik. didapatkan yang hasil
di Indonesia , khususnya di Kabupaten Mimika , Papua. Penelitian ini mengusulkan penggunaan agent-based modelling atau ABM. ABM definisikan sebagai teknik pemodelan simulasi dimana sebuah sistem dimodelkan sebagai kumpulan agen dan hubungan di antara mereka. Dalam penelitian ini , tahap awal penelitian adalah menentukan agen yang agen , menganalisis atribut dan perilaku agen serta analis faktor lingkungan. Model epidemi SEIRS yang membagi agen dalam 4 kategori kesehatan ( Susceptible , Exposed dari dinas kesehatan Provinsi Papua. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa simulasi penyebaran penyakit malaria dipengaruhi beberapa faktor seperti atribut dan perilaku agen , nilai parameter yang digunakan , dan faktor lingkungan. Evaluasi model menunjukkan pola peningkatan kasus yang sama antara data aktual ABM untuk simulasi penyebaran penyakit malaria di Kabupaten Mimika telah berhasil dilakukan. Terdapat dua agen yang digunakan dalam model , yaitu agen nyamuk 7 / 8 sebagai vektor penularan dan agen manusia sebagai host. Lingkungan pada model dibuat berdasarkan data spasial Kabupaten Mimika. 2. Simulasi Model ABM berhasil dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter , di antaranya adalah suhu hasil simulasi kasus malaria memiliki kesamaan dengan data aktual kasus malaria. Berdasarkan hasil validasi tersebut model yang terbentuk mampu untuk menggambarkan laju pertumbuhan kasus malaria di Kabupaten Mimika. B. Saran Saran pada penelitian ini difokuskan pada pemerintah dan penelitian
O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O