ANALISIS PELUANG PENYEBARAN COVID-19 MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV DI SULAWESI SELATAN

M. Nadjib Bustan; Ruliana Ruliana; Muhammad Kasim Aidid

doi:10.35580/variansiunm25170

ANALISIS PELUANG PENYEBARAN COVID-19 MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV DI SULAWESI SELATAN

M. Nadjib Bustan⁽¹⁾, Ruliana Ruliana⁽²⁾, Muhammad Kasim Aidid^(3*),

(1) Prodi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar
(2) Prodi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar
(3) Prodi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar
(*) Corresponding Author

DOI: https://doi.org/10.35580/variansiunm25170

Abstract

Virus Corona sudah menyebar ke seluruh negera termasuk salah satunya di Indonesia. Karena transmisi Covid-19 dari manusia ke manusia telah dikonfirmasi dan mobilitas manusia juga merupakan faktor penguat persebaran Covid-19, sehingga diperlukan suatu informasi yaitu data harian Covid-19 yang berguna untuk melihat laju persebaran Covid-19. Oleh karena itu, diperlukan suatu pendekatan untuk menganalisis peluang penyebaran covid-19 di setiap wilayah sehingga pengambilan keputusan menjadi tepat. Pada penelitian ini, dilakukan analisis dengan rantai markov diskrit untuk memprediksi peluang penyebaran Covid-19 pada kabupaten/kota di Sulawesi Selatan. Penelitian ini adalah penelitian yang bersifat kuantitatif dengan menggunakan konsep stokastik. Pada bagian awal dilakukan kajian sumber-sumber pustaka dengan cara mengumpulkan data atau informasi yang berkaitan dengan masalah, mengumpulkan konsep pendukung yang diperlukan dalam menyelesaikan masalah, sehingga didapatkan suatu ide mengenai bahan dasar pengembangan upaya pemecahan masalah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada saat pengamatan (28 Agustus 2021) di Sulawesi Selatan (Sulsel), Kota Makassar menjadi daerah dengan peluang penyebaran yang paling tinggi, sedangkan Kabupaten Bantaeng dengan peluang penyebaran terendah. Pada hasil analisis dengan rantai Markov, terlihat bahwa terjadi penurunan peluang infeksi untuk setiap Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan dan cenderung menjadi homogen.

Keywords: covid-19, Markov chain, peluang bersyarat

Full Text:

PDF

References

Burhan, E. (2020). Coronavirus yang Meresahkan Dunia. Journal Of The Indonesian Medical Association, 70(2), 1–3. https://doi.org/10.47830/jinma-vol.70.2-2020-170

COVID-19, W. R. P. (2021). Berita Terkini | Satgas Penanganan Covid-19. Diambil 23 Maret 2021, dari Covid19.go.id website: https://covid19.go.id/berita/pasien-sembuh-terus-meningkat-mencapai-1297967-orang

Cui, J., Li, F., & Shi, Z.-L. (2019). Origin and evolution of pathogenic coronaviruses. Nature Reviews Microbiology, 17(3), 181–192. https://doi.org/10.1038/s41579-018-0118-9

Fajar, M. (2020). Estimasi Angka Reproduksi Novel Coronavirus (COVID-19) Kasus Indonesia. 1-9. Dikutip pada November, 29, 2020.

Kulkarni, V. G. (2016). Modeling and analysis of stochastic systems. Chapman and Hall/CRC.

LeSage, J. P. (1999). The theory and practice of spatial econometrics. University of Toledo. Toledo, Ohio, 28(11).

Organization, W. H. (2020). Coronavirus disease 2019 (‎ COVID-19)‎: Situation report, 94.

Susilo, A., Rumende, C. M., Pitoyo, C. W., Santoso, W. D., Yulianti, M., Herikurniawan, H., … Yunihastuti, E. (2020). Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini. Jurnal Penyakit Dalam Indonesia, 7(1), 45–67. https://doi.org/10.7454/jpdi.v7i1.415

Widyawati. (2020, Januari 5). Penyakit Pnemonia Berat yang Belum Diketahui Penyebabnya Muncul di Tiongkok. Diambil 23 Maret 2021, dari Sehat Negeriku website: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20200105/0332622/penyakit-pnemonia-berat-belum-diketahui-penyebabnya-muncul-tiongkok/