Musim Mudik, Jangan Buat Indonesia Jadi India Kedua!

Kasus penyebaran COVID-19 di Indonesia masih berada pada fase yang perlu diwaspadai. Pandemi yang berjalan selama kurang lebih setahun ini masih menghantui keseluruhan elemen masyarakat. Sebab, sebaran penambahan kasus aktif harian di Indonesia cenderung berubah secara dinamis dari waktu ke waktu dan memberikan dampak cukup luas dari berbagai aspek kehidupan seperti aspek kesehatan, ekonomi, sosial, dsb. Para peneliti bidang data science terus mengembangkan berbagai alternatif solusi dan metode untuk berkontribusi pada upaya penanggulangan penyebaran COVID-19.

Salah satu alternatif solusi dalam penanggulangan penyebaran virus adalah dilakukannya pemodelan dan simulasi kasus penyebaran, yang tujuan utamanya meningkatkan kesadaran masyarakat akan bahaya COVID-19.

Pendekatan yang bisa dilakukan adalah dengan menggunakan pemodelan berbasis ilmu epidemiologi, yang mengkategorikan kasus penyebaran menjadi sejumlah kategori tertentu yaitu kelompok suspek, aktif, dan sembuh-meninggal dunia. Pengelompokan seperti ini sering disebut sebagai pemodelan SIR (Susceptible-Infective-Removed) yang dikembangkan Kermack-McKendrick tahun 1927. Model ini masih familiar, telah banyak dipakai dalam pemodelan pandemi sebelumnya hingga saat ini.

Tulisan ini memberikan resume sebagian hasil penelitian simulasi COVID 19 dengan model SIR dengan pendekatan data science, dengan durasi penelitian dilaksanakan sekitar 9 bulan terakhir. Dalam penelitian ini, digunakan bahasa pemrograman Python versi 3.7 dengan memanfaatkan library analisis penyebaran COVID-19 berdasarkan model SIR yakni Covsir Phy (https://lisphilar.github.io/covid19-sir/) yang dirilis oleh peneliti riset klinis Jepang, Lisphilar.

Dalam penelitian ini, digunakan pemodelan SIR yang dimodifikasi guna mendekati kondisi pandemi tertentu. Salah satu bentuk modifikasinya adalah menambahkan intervensi pemerintah dalam bentuk program vaksinasi. Seperti kita ketahui, baik pemerintah dunia maupun Indonesia, saat ini terus melaksanakan program vaksinasi di masyarakat, sehingga kemungkinan individu terjangkit infeksi virus dapat jauh berkurang.

Per akhir bulan April 2021, terdapat 7,6 juta individu yang sudah menerima vaksin sebanyak dua dosis yang tersebar dari kaum lansia, tenaga kesehatan, dan petugas publik (https://kawalcovid19.id/vaksin). Angka ini relatif kecil dibandingkan negara lain, khususnya jika mempertimbangkan total populasi dan banyak individu yang telah divaksin guna mencapai kondisi herd immunity. Terlepas kondisi tersebut, langkah yang dapat dilakukan oleh masyarakat dalam penanggulangan virus COVID-19 adalah mendukung kesuksesan program vaksinasi pemerintah.

Dari data historikal melalui pendekatan data science, maka kami membangun model SIR untuk pandemi COVID-19 di Indonesia. Seperti disebutkan di atas, dengan menggunakan pemodelan SIR, proses vaksinasi dapat disimulasikan untuk melihat dampak yang dihasilkan. Maka, dapat ditunjukkan simulasi perbandingan antara kondisi penyebaran virus COVID-19 di Indonesia yang menjalankan program vaksinasi dan tidak seperti pada grafik berikut:

Grafik simulasi COVID-19 jika vaksinasi dijalankan dengan diikuti prokes. Foto: (dok Istimewa/Fadel Narania)

Grafik di atas menunjukkan dinamika kasus aktif di Indonesia mulai dari awal pandemi hingga bulan April 2021. Adapun data kasus aktif pada jangka waktu setelah bulan April 2021 hingga Juni 2022 merupakan hasil simulasi yang didapatkan dari pemodelan SIR yang telah dimodifikasi sebelumnya. Kurva berwarna oranye menunjukkan penyebaran kasus aktif dengan kondisi tidak dijalankannya program vaksinasi. Sedangkan kurva berwarna hijau menunjukkan penyebaran kasus aktif jika dijalankan program vaksinasi. Dari grafik di atas, dapat disimpulkan bahwa proses vaksinasi memberikan dampak pada penurunan kasus aktif yang berlangsung, namun dampaknya cenderung berada pada laju yang kurang cepat. Hal ini dikarenakan perbandingan antara jumlah orang yang telah divaksin dan total populasi Indonesia masih tergolong sangat jauh.

Simulasi pada grafik di atas menggunakan asumsi jika program vaksinasi yang dijalankan terus diiringi pemberlakuan protokol kesehatan secara ketat dan benar. Namun kenyataan di lapangan, seringkali protokol kesehatan tidak dipatuhi karena banyak masyarakat menganggap bahwa vaksinasi sudah memberikan imunitas total terhadap virus. Padahal kenyataannya, vaksinasi hanya mengurangi kemungkinan seseorang terjangkit virus.

Halaman selanjutnya: Simulasi jika vaksinasi tidak diiringi pemberlakuan prokes...

Apabila program vaksinasi tersebut tidak diiringi pemberlakuan protokol kesehatan, maka dampak yang mungkin terjadi khususnya dari perspektif sebaran kasus aktif di masa mendatang seperti tabel berikut:

Grafik simulasi COVID-19 jika vaksinasi dijalankan tanpa prokes. Foto: (dok Istimewa/Fadel Narania)

Grafik di atas adalah simulasi yang dijalankan apabila protokol kesehatan tidak dijalankan secara ketat selama proses vaksinasi dijalankan. Penulis mengasumsikan bahwa pelanggaran protokol kesehatan akan meningkatkan contact rate antara individu yang tergolong suspek dan terinfeksi. Dengan meningkatnya contact rate, sesuai dengan konsep model SIR yang berlaku, maka akan terjadi pula peningkatan pada reproduction number virus COVID-19 tersebut. Reproduction number sendiri dapat diartikan sebagai kemampuan virus mereproduksi atau menyebarkan dirinya sendiri pada individu lain.

Kondisi pelanggaran protokol kesehatan ini direpresentasikan kurva berwarna merah pada grafik di atas. Perlu dicatat bahwa angka-angka hasil simulasi pada kurva berwarna merah tersebut bukanlah suatu prediksi namun lebih ke sebuah kondisi yang mungkin terjadi bila protokol kesehatan tidak dijalankan dengan baik walaupun vaksinasi dilaksanakan. Kondisi sebenarnya bisa berbeda --bahkan bisa lebih buruk-- ketimbang keadaan pada kurva berwarna merah tersebut.

Kurva berwarna merah memperlihatkan kenaikan kasus aktif yang terjadi secara cepat dan bahkan membentuk puncak pandemi baru. Bila dibandingkan laju penambahan kasus aktif pada kurva lainnya, pelanggaran protokol kesehatan tersebut belum terlihat adanya tren penurunan hingga Juli 2022! Hal ini tentunya dapat mengimplikasikan dampak yang cukup luas pada berbagai aspek, khususnya dari adanya kemungkinan ledakan jumlah kumulatif individu terinfeksi. Semakin tingginya total kasus terinfeksi, maka semakin banyak pula kebutuhan medis untuk menanggulanginya. Maka, tingginya dampak tersebut seakan-akan menyebabkan program vaksinasi tidak memiliki dampak apapun pada upaya pemutusan mata rantai penyebaran virus COVID-19.

Baca juga: Warganet Samakan Kerumunan Ancol dengan Sungai Gangga di India

Kondisi yang digambarkan pada kurva kedua di atas serupa dengan kondisi aktual yang terjadi di India saat ini. India termasuk salah satu negara yang juga menerapkan program vaksinasi, namun masyarakatnya malah jadi kurang menerapkan protokol kesehatan yang benar. Sebagai dampaknya, saat ini India sedang menghadapi gelombang pandemi COVID-19 yang kedua dengan lonjakan kasus sangat signifikan. Lonjakan kasus begitu besar semata-mata terjadi karena lengahnya masyarakat akibat merasa vaksinasi telah dijalankan dan banyak mengabaikan protokol kesehatan hingga melangsungkan kegiatan keagamaan dan politik yang diikuti secara masif.

Berkaca kondisi aktual yang terjadi pada India serta melihat hasil simulasi yang telah dijalankan di atas, pemerintah dan masyarakat Indonesia harus terus memiliki kesadaran akan pentingnya mematuhi seluruh protokol kesehatan sekaligus mensukseskan program vaksinasi yang sudah dijalankan.

Kita tidak ingin Indonesia menghadapi kondisi serupa seperti India, yang mana terjadinya lonjakan kasus ketika protokol kesehatan diabaikan. Kita juga harus memahami bahwa momentum besar semacam Hari Raya Idul Fitri 1442 H berikut arus mudik-balik juga berpotensi menyebabkan pelanggaran protokol kesehatan. Oleh karena itu, semua pihak wajib untuk tetap menjaga protokol kesehatan dengan benar melalui mengikuti aturan yang dikeluarkan pemerintah serta memperluas program vaksinasi yang dijalankan. Jangan buat Indonesia menjadi India ke-dua!

* Fadel dan David adalah Mahasiswa Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI) ITB bidang penelitian tugas akhir Data Science. Dr Ir Budi Sulistyo, MT adalah Senior Data Scientist PT Sharing Vision Indonesia dan Dr Ir Dimitri Mahayana, M Eng adalah Dosen STEI ITB Kelompok Keahlian Kendali dan Komputer.