Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 7 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Safira Latifah
Analisis Model Epidemiologi SIS dengan Pengaruh Kepedulian Manusia = Analysis Of SIS Epidemiology Model With People Awareness
"ABSTRAK
Pada skripsi ini dibahas model Susceptible Infected Susceptible (SIS) dengan mempertimbangkan tingkat kepedulian manusia terhadap bahaya penyakit menular. Diasumsikan bahwa total populasi bersifat konstan dan dapat dibagi berdasarkan status kesehatannya, yaitu kelompok individu rentan yang tidak peduli terhadap penyakit, kelompok individu rentan yang peduli terhadap penyakit, dan kelompok individu terinfeksi. Selanjutnya, diasumsikan pula bahwa kepedulian terhadap penyakit dapat terbentuk karena adanya interaksi antara individu yang peduli dengan tidak peduli. Banyaknya pelaporan kasus infeksi dan kampanye reguler tentang bahaya penyakit menular diasumsikan juga dapat meningkatkan kepedulian masyarakat. Model dibentuk dengan pendekatan sistem persamaaan diferensial biasa nolinier berdimensi empat. Analisa terkait eksistensi titik keseimbangan bebas penyakit dan endemik serta keberadaan basic reproduction number (R0) sebagai indikator keendemikan suatu penyakit pada model diperoleh secara analitik dan numerik. Disimpulkan bahwa titik keseimbangan bebas penyakit bersifat stabil jika R0 < 1,dan tidak stabil jika R0 > 1. Dari kajian analisis sensitivas R0, ditemukan bahwa terdapat intensitas paling minimum untuk suatu kampanye agar level kepedulian manusia terhadap penyakit yang diwujudkan dalam upaya individu untuk melindungi dirinya dari penyakit berhasil mengurangi penyakit dari komunitas. Hal ini menunjukkan upaya individu dalam melindungi diri, dapat memberikan efek secara masiv pada eksistensi penyakit dikomunitas. Beberapa simulasi numerik ditunjukkan pada skripsi ini untuk memberikan interpretasi visual yang lebih komprehensif terhadap hasil kajian model.
ABSTRACT
In this thesis discussed the mathematical model Susceptible-Infected-Susceptible (SIS) by considering the level of disease awareness. The dynamical behaviour of the model is analyzed. It is assumed that the recruitment rate of the population is constant, and we divided the population based on their health status into susceptible unaware and aware of the disease, and infectious. The level of awareness includes private awareness associated with direct contacts between unaware and aware populations, global awareness due to reported cases of infection and regular awareness campaign. The disease-free, endemic equilibria and basic reproduction number are shown in this model analytically and numerically. It was concluded that the disease-free equilibrium point would be stable if R0<1 , and unstable if R0>1. From the sensitivity of R0 analysis study, it was found that there is the minimum intensity for the awareness campaign so that the level of awareness manifested in the efforts of individuals to protect themselves from disease successfully eradicate the disease from the community. So, it means the efforts of individuals in protecting themselves, can have a massive effect on the existence of the disease in the community. Some numerical simulations are also included in this thesis to provide a more comprehensive visual interpretation of the results of the model study."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Radhiya Ahya Ahdika
Model penyebaran penyakit malaria dengan intervensi kelambu dan fumigasi dengan pendekatan persamaan diferensial stokastik = Malaria spread model with intervention of bed net and fumigation with stochastic differential equation approach
"Penyakit malaria masih menjadi salah satu masalah kesehatan di dunia dikarenakan kasusnya yang meningkat hampir setiap tahun. Berdasarkan World Health Organization WHO, tahun 2016 kasus malaria di dunia meningkat dari 211 juta kasus menjadi 216 juta kasus. Penyakit menular yang disebabkan oleh parasit Plasmodium ini dapat ditularkan ke manusia melalui gigitan nyamuk Anopheles betina. Pada kondisi di lapangan, ditemukan beberapa faktor yang berpengaruh terhadap penyebaran penyakit malaria, seperti faktor pada manusia suhu tubuh dan kandungan karbon dioksida yang dikeluarkan tubuh, dan faktor tempat tinggal yang dekat dengan air tergenang. Kedua faktor di atas dipengaruhi oleh faktor lingkungan yang berubah-ubah. Pada awal skripsi, model deterministik epidemi SIR penyebaran penyakit malaria dengan intervensi kelambu dan fumigasi dibahas, beserta penentuan nilai basic reproduction number R0. Kemudian model SIR dikembangkan menjadi sistem persamaan diferensial stokastik sistem PDS untuk memahami pengaruh faktor lingkungan yang tak tentu terhadap penyebaran penyakit malaria. Sistem PDS dibentuk dengan penambahan faktor stokastik pada parameter laju infeksi. Untuk melihat pengaruh intensitas gangguan ? pada dan implikasi perubahan parameter krusial dalam R0 di sistem PDS, dilakukan simulasi numerik menggunakan metode Euler-Maruyama. Hasil simulasi numerik diantaranya menunjukkan bahwa besarnya intensitas gangguan ? menghasilkan pengaruh yang berbeda pada sistem ketika basic reproduction number R0 > 1 atau R0 < 1. Ketika R0 > 1, nilai? yang cukup besar menghasilkan solusi yang cukup berbeda dengan solusi deterministiknya, sedangkan nilai? yang cukup kecil tidak memberikan perbedaan yang signifikan. Hal yang menarik terjadi ketika R0 < 1, berapapun nilai ?, solusi stokastik selalu mendekati solusi deterministiknya.
Malaria becomes one of the world rsquo s health problems because of its increasing cases every year. Based on World Health Organization WHO, cases of malaria in the world in 2016 increased from 211 million cases to 216 million cases. This infectious diseases caused by Plasmodium parasite which can be transmitted to humans through the bite of Anopheles female mosquito. In the real condition, several factors have been found to affect the spread of malaria, such as factors in humans body temperature and carbon dioxide content released by the body, and residential factors close to stagnant water. Both factors are influenced by environmental factors that unpredictable. At the beginning of the thesis, the deterministic model of epidemic SIR spread of malaria disease with intervention of mosquito nets and fumigation will be discussed, along with the determination of the basic reproduction number R0. Then the SIR model was developed into a stochastic differential equation system SDE system to understand the effect of undue environmental factors on the spread of malaria. The SDE system is formed by the addition of a stochastic factor to the parameter of infection rate. To see the effect of noise intensity on and the implication of a crucial parameter change in R0 in the SDE system, a numerical simulation using the Euler Maruyama method is performed. Some of numerical simulation results show that the scale of the noise intensity obtain a different effect on the system when basic reproduction number R0 1 or R0 1. As R0 1, a considerable value of generates a solution quite different from its deterministic solution, whereas a small value does not make a significant difference. The interesting thing happens when R0 1, whatever the value, the stochastic solution always approaches its deterministic solution."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Asri Samsiar Ilmananda
Analisis Kinerja dan Implementasi Sistem Pengendalian Penyebaran Berita Palsu Berbasis Blockchain di Media Sosial melalui Pemodelan Epidemi Jaringan dengan Netlogo = Performance Analysis and Implementation of Blockchain-Based Hoax Spreading Control System in Social Media through Network Epidemic Model using Netlogo
"Di tengah perkembangan era digital, pertukaran informasi dapat dilakukan dengan mudah melalui Internet khususnya media sosial. Meskipun demikian, informasi yang tersebar seringkali tidak mudah untuk dibuktikan kebenarannya sehingga menjadi sangat rentan terhadap penyebaran berita palsu (hoax). Untuk mengatasi hal tersebut, teknologi Blockchain dapat digunakan sebagai sebuah solusi yang mampu menjamin kredibilitas informasi serta menciptakan lingkungan komunikasi yang terpercaya. Pada penelitian ini, pendekatan berbasis Blockchain diterapkan melalui sistem verifikasi berita untuk mengidentifikasi kebenaran berita dan menyeleksi sumber informasi yang dapat dipercaya. Studi ini mengusulkan sebuah model penyebaran berita di media sosial dengan mengadaptasi prinsip epidemi dan jaringan scale-free. Pengguna dikelompokkan ke dalam empat kondisi status yaitu rentan (ignorants), pemeriksa (verifier), penyebar (spreader), dan penyangkal (stifler). Kemudian, pada model tersebut diintegrasikan sistem verifikasi berita berbasis Blockchain. Efektifitas model diselidiki di dalam simulasi berbasis multi-agen menggunakan software Netlogo. Di dalam simulasi, berita palsu dengan tingkat kebenaran berita 20% memperoleh nilai indikator kredibilitas atau credibility indicator (CI) yang rendah (CI ± 1,5 dari 5) untuk seluruh dimensi jaringan yang berbeda-beda. Penyebaran terhenti lebih cepat karena penyebar berita (spreader) lebih sedikit dibandingkan dengan penyangkal berita (stifler). Selain itu, kredit reputasi atau reputation credit (RC) yang dimiliki sumber berita semakin menurun (RC ± 0,12 dari 1) sehingga mengurangi faktor kepercayaan. Dengan memperlihatkan catatan nilai indikator kredibilitas dan kredit reputasi kepada pengguna selama penyebaran berita, sistem verifikasi berita berbasis Blockchain dapat membatasi penyebaran berita palsu secara efektif serta meningkatkan kualitas konten di media sosial.
In recent digital era, information exchange can be done easily through Internet and social media. However, the thruth of news in social media is hard to be proven, and becomes vulnerable toward hoax spreading. As a solution, Blockchain technology can be used to ensure the information reliablility and create trusted communication environment. In this research, Blockchain-based approach is implemented through a news verification system to identify the credibility of news and the sources. This study proposed a model of news spreading in social media by adapting epidemic methodology and scale-free networks. Users is categorized into for state condition tha are ignorants, verifier, spreader, and stifler. Subsequenty, Blokchain-based news verification system is integrated in that model. The model effectiveness is investigated in the multi-agent based simulations using Netlogo software. In the simulations, hoax news with 20 % of true level get a low Credibility Indicator (CI ± 1.5 of 5) for all different network dimensions. The spreading is stopped faster since the number of spreader is less than the stifler. Moreover, the Reputation Credit of the news source is also decreased (RC ± 0,12 of 1) so that the trust factor reduced. By showing the record of credibility indicator and reputation credit to users during the spread of the news, Blockchain-based news verification system can effectively limit hoax spreading and improve the quality of content in social media."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
T54147
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Deasy Natalia
Simulasi numerik untuk model struktur umur pada dinamika penyebaran penyakit = Numerical simulation for an age-structured SIR model
"Model struktur umur untuk penyebaran penyakit menular akan disajikan dalam tesis ini. Model ini digunakan untuk memahami bagaimana penyakit menyebar di antara populasi tertentu, yaitu tergantung pada usia dan waktu. Model epidemi SIR akan digunakan sebagai model dasar untuk membangun model epidemi SIR yang terstruktur usia. Dalam model ini, intervensi perawatan medis untuk menyembuhkan manusia yang terinfeksi akan diberikan kepada individu yang terinfeksi dan sembuh populasi akan mendapatkan kekebalan permanen. Lebih jauh, kami berasumsi bahwa penyakitnya adalah mematikan dalam kelompok umur tertentu, sehingga akan ada tingkat kematian spesifik usia yang membuat total populasi tidak konstan. Sebuah studi analitik telah dilakukan untuk menghasilkan keseimbangan menunjuk dan memberi tahu bagaimana angka ambang yang disebut nomor reproduksi dasar akan mempengaruhi keseimbangan. Kami menemukan bahwa model ini memiliki dua keseimbangan; keseimbangan bebas penyakit dan keseimbangan endemik. Analisis numerik akan dilakukan untuk beberapa skenario membuat pemahaman yang lebih baik tentang hasil analisis
An age structure model for the spread of infectious diseases will be presented in this thesis. This model is used to understand how diseases spread among certain populations, viz depends on age and time. The SIR epidemic model will be used as a basic model for constructing age-structured SIR epidemic models. In this model, medical treatment interventions to cure infected humans will be given to infected individuals and the healed population will get permanent immunity. Furthermore, we assume that the disease is deadly in certain age groups, so there will be age-specific mortality rates that make the total population not constant. An analytic study has been carried out to produce pointing equilibrium and tells how threshold numbers called basic reproduction numbers will affect equilibrium. We find that this model has two balances; disease-free balance and endemic balance. Numerical analysis will be carried out for several scenarios making a better understanding of the results of the analysis"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fitri Eka Pranastuti
Simulasi numerik untuk model spasial temporal pada dinamika penyebaran penyakit = Numerical simulations for modeling spatio-temporal disease dynamics
"Pada skripsi ini, dibahas model SIS dengan intervensi perawatan medis berupa pengobatan ke rumah sakit untuk individu terinfeksi. Model ini digunakan untuk menggambarkan dinamika penyebaran penyakit tertentu secara spasial. Model epidemi SIS akan direkonstruksi dengan melibatkan dua faktor, yaitu faktor intervensi perawatan medis, dan faktor spasial. Sejumlah individu terinfeksi diberikan intervensi perawatan medis untuk
mempercepat waktu pemulihan. Hasil dari simulasi menunjukkan bahwa mobilitas manusia dapat mempengaruhi penyebaran penyakit secara spasial. Faktor spasial terlibat dalam model dengan pendekatan persamaan diferensial parsial. Dalam skripsi ini, dibahas hasil dan interpretasi dari titik keseimbangan, analisis kestabilan, dan Basic Reproduction Number (R0), dan metode beda hingga digunakan untuk mendekati solusi numerik model dalam beberapa skenario intervensi di lapangan.
In this thesis discussed the SIS model with medical treatment intervetion in the form of hospital treatment for infected individuals. This model is used to describe the dynamic of the spatial spread of certain diseases. The SIS epidemic model will be reconstructed by involving two factors, namely Medical Treatment Intervetion factors, and spatial factors. Some infected individuals are given medical treatment intervention to accelerate
the recovery time. Simulation results show that human mobility can affect the spread ofdisease spatially. Spatial factors are involved in to the models with PDE approached. In this thesis, the results and interpretation of equillibrium, system stability analysis, and R0 are discussed, and finite difference methods used to approaches numerical solutions of models in several intervention scenarios in the field.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Wira Amalia Ramadani
Analisis Model Susceptible-Vaccinated-Infected-Recovered (SVIR) dengan Tingkat Kepedulian Manusia = Analysis Model of Susceptible-Vaccinated-Infected-Recovered (SVIR) Model With People Awareness
"Berbagai laporan menunjukkan bagaimana tingkat kepedulian manusia dapat mempengaruhi kecepatan penyebaran suatu penyakit. Tingginya tingkat kepedulian manusia terhadap bahaya penyakit, termasuk dengan vaksinasi, dapat membuat manusia berusaha melindungi dirinya dari kemungkinan terinfeksi. Pada skripsi ini, model Susceptible-Vaccinated-Infected-Recovered (SVIR) digunakan untuk memahami bagaimana pengendalian suatu penyakit dengan intervensi vaksinasi dan mempertimbangkan tingkat pemahaman manusia sebagai variabel independen.  Populasi individu rentan pada model dibedakan atas kelompok individu rentan yang tidak memiliki kepedulian terhadap penyakit  dan kelompok individu rentan yang memiliki kepedulian terhadap penyakit . Diasumsikan hanya individu rentan yang memiliki kepedulian terhadap penyakit yang dapat memperoleh vaksinasi. Vaksinasi diasumsikan tidak dapat melindungi individu secara sempurna dari penyakit. Kajian analitik mengenai titik keseimbangan bebas penyakit, titik keseimbangan endemik, dan basic reproduction number (R_0) dilakukan untuk memahami dinamika jangka panjang dari model. Diperoleh bahwa titik keseimbangan bebas penyakit ketika tingkat kepedulian terhadap penyakit bernilai konstan akan bersifat stabil jika R_0 < 1, dan sebaliknya. Beberapa simulasi numerik diberikan untuk mendukung hasil kajian analitik dan memberikan interpretasi. Dari semua kajian yang telah dilakukan di atas, diperoleh bahwa vaksinasi merupakan salah satu cara yang efektif dalam meminimalisir penyebaran penyakit. Namun, dengan adanya tingkat kepedulian terhadap penyakit, intensitas vaksinasi yang diperlukan tidak semasif ketika tidak ada kepedulian manusia.

 

Various reports show how the level of human concern can affect the speed of the spread of disease. The high level of awareness of the dangers of disease, including vaccination, can make humans try to protect themselves from the possibility of infection. In this undergraduate thesis, the Susceptible-Vaccinated-Infected-Recovered (SVIR) model is used to understand how to control the disease with vaccination interventions and consider the level of awareness as an independent variable. The population of susceptible in the model is divided into groups of susceptible individuals aware of infections and susceptible individuals unaware of infections. It is assumed that only susceptible individuals aware of infections could get vaccinated. Vaccination is assumed couldn't be able to protect the individual completely from diseases. Analytical studies of disease-free equilibrium points, endemic equilibrium points, and basic reproduction number (R_0) are carried out in this undergraduate thesis to understand the long-term dynamics of the established model. It was found that disease-free equilibrium when the level of awareness of the diseases is constant would be stable if R_0 < 1, and otherwise. Some numerical simulations are given to support the results of analytic studies and provide interpretation. From all the analytical results that have been discussed,  it could be said that vaccination is one of the effective ways of minimizing the spread of the disease. However, with the level of disease awareness, the intensity of vaccinations needed will not be as massive as when there is no people awareness.

 

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Putri Mutiara Islamy
Model Matematika Penyebaran COVID-19 dengan Mempertimbangkan Kasus Tidak Terdeteksi dan Efek Vaksinasi = Mathematical Model of COVID-19 Spread Considering Undetected Cases and Vaccination Effects
"Coronavirus disease 2019 (COVID-19) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2). COVID-19 dapat menular baik melalui kontak langsung dengan individu terinfeksi maupun kontak dengan permukaan benda yang mengandung virus SARS-CoV-2. Berbagai upaya telah dilakukan untuk menekan penyebaran COVID-19, salah satunya dengan melakukan vaksinasi secara massal. Pada skripsi ini dikonstruksi suatu model matematika yang merupakan pengembangan dari model SIR untuk mengetahui seberapa besar efek dari vaksinasi terhadap penyebaran COVID-19. Model yang dikonstruksi mempertimbangkan kasus tidak terdeteksi dan efek vaksinasi. Pada model ini, populasi manusia dibagi berdasarkan status kesehatannya. Model dibentuk dengan pendekatan sistem persamaaan diferensial biasa nonlinier berdimensi delapan. Dari model matematika tersebut, pada skripsi dilakukan analisis, baik secara analitik ataupun numerik, dan pemberian interpretasi. Kajian analitik yang dilakukan meliputi analisis eksistensi titik keseimbangan, pembentukkan basic reproduction number (R0), dan analisis kestabilan titik keseimbangan. Sedangkan kajian numerik yang dilakukan pada skripsi ini meliputi penaksiran parameter, analisis elastisitas dan sensitivitas R0, serta simulasi autonomous. Data yang digunakan dalam skripsi ini mengacu pada data kasus COVID-19 di DKI Jakarta sejak 13 November 2020 hingga 16 Mei 2021.
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an infectious disease caused by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2). COVID-19 can be transmitted either through direct contact with infected individuals or not with the surface of objects that contain the SARS-CoV-2 virus. Various attempts have been made to suppress the spread of COVID-19, one of which is by mass vaccination. In this thesis, a mathematical model is constructed, which is the development of the SIR model to find out how big the effect of vaccination is against the spread of COVID-19. The constructed model considers undetected cases and the effects of vaccination. This model divides the human population based on their health status. The model is formed using an eight-dimensional nonlinear ordinary differential equation system approach. From the mathematical model, the thesis is analyzed, either analytically or numerically, and provides interpretation. The analytical studies carried out include an analysis of the existence of equilibrium point, the formation of a basic reproduction number (R0), and an analysis of the stability of the equilibrium point. While the numerical studies carried out in this thesis include parameter estimation, elasticity and sensitivity analysis of 0, and autonomous simulation. The data used in this thesis refers to data on COVID-19 cases in DKI Jakarta from November 13, 2020, to May 16, 2021."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library