Solusi Numerik Model Sir Dengan Menggunakan Metode Runge-Kutta Orde Empat Dalam Prediksi Penyebaran Virus Covid-19 Di Provinsi Maluku
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penyebaran virus Covid-19 di Provinsi Maluku menggunakan metode Runge-Kutta orde empat. Model matematika penyebaran virus Covid-19 berbentuk sistem persamaan diferensial yang mencakup variabel Susceptible (S) yaitu populasi manusia yang rentan terinveksi vi...
Saved in:
Published in | Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Vol. 3; no. 2; pp. 93 - 100 |
---|---|
Main Authors | , , , |
Format | Journal Article |
Language | English |
Published |
14.11.2022
|
Online Access | Get full text |
Cover
Loading…
Summary: | Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penyebaran virus Covid-19 di Provinsi Maluku menggunakan metode Runge-Kutta orde empat. Model matematika penyebaran virus Covid-19 berbentuk sistem persamaan diferensial yang mencakup variabel Susceptible (S) yaitu populasi manusia yang rentan terinveksi virus Covid-19, Infectious (I) yaitu populasi manusia yang telah terinveksi virus Covid-19 dan Recovered (R) yaitu populasi manusia yang sudah sembuh atau yang sudah kebal terhadap virus Covid-19, yang digunakan sebagai nilai awal. Nilai sebagai nilai parameter yang diselesaikan secara numerik menggunakan metode Runge-Kutta orde empat yang dilakukan sebanyak 20 iterasi dengan waktu interval bulan menggunakan data dari Dinas Kesehatan Provinsi Maluku dan Polda Maluku tahun 2020 sampai 2021. Berdasarkan data yang diperoleh maka nilai rata-rata dari data tersebut yang digunakan sebagai nilai awal dimana , , . Nilai awal dan nilai parameter disubstitusikan kedalam solusi numerik dan disimulasikan menggunakan dan Matlab sebagai alat bantu. Nilai laju setiap kelas untuk 20 bulan kedepan yaitu untuk laju kelas individu rentan (S) sebesar 69.270 jiwa, untuk laju kelas individu terinfeksi (I) sebesar 19.167 jiwa dan untuk laju kelas individu sembuh (R) sebesar 851 jiwa. Ini berarti bahwa untuk populasi (S) dan (I) akan mengalami penurunan untuk 20 bulan kedepan sedangkan untuk populasi (R) akan mengalami kenaikan pada 20 bulan kedepan. |
---|---|
ISSN: | 2723-0325 2723-0333 |
DOI: | 10.30598/tensorvol3iss2pp93-100 |