## Peran Iptekin dalam Mengatasi COVID-19: Pembelajaran dari Beberapa Negara
Hammam Riza Iwan Sudrajat Fathoni Moehtadi Kepala Pusat Teknologi Kawasan Spesifik & Sistem Inovasi Pusat Teknologi Kawasan Spesifik & Sistem Inovasi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) Jakarta, Indonesia Jakarta, Indonesia Jakarta, Indonesia hammam.riza@bppt.go.id iwan.sudrajat@bppt.go.id fathoni.moehtadi@bppt.go.id Lambas P. Panggabean Pusat Teknologi Kawasan Spesifik & Sistem Inovasi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT)
Jakarta, Indonesia lambas.parlaungan@bppt.go.id
Abstract— Corona Virus Desease (COVID-19) pertama kali dilaporkan di Wuhan pada Desember 2019.  Kemudian  menyebar  ke  berbagai  bagian  Tiongkok,  dan  secara  bertahap  menjadi  pandemi global pada Maret 2020. Sementara jumlah kematian terus meningkat, besaran korban telah bergeser dari Asia ke Eropa, dan ke Amerika Serikat (AS). Makalah ini menganalisis respon di negara-negara Tiongkok,  Korea  Selatan  (Korsel),  Italia,  dan  AS,  dan  memberikan  gambaran  bagaimana pemanfaatan  Artificial  Intelligence  (AI)  dan  Big  Data.  Sementara  negara-negara  ini  memiliki mekanisme tata kelola yang berbeda, ditemukan bahwa beberapa kebijakan penerapan iptekin AI dan Big  Data  di  masing-masing  negara  memiliki  kekhasan.  Pandemi  memang  bersifat  global,  namun respon  masing-masing  negara  sangat  tergantung  pada  kondisi  lokal.  Mengingat  respon  terhadap penyebaran infeksi COVID-19 tersebut tergantung pada kepentingan dan urgensinya, penerapan AI dan  Big  Data  di  Tiongkok,  Korsel,  dan  Italia  mempunyai  kesamaan.  Negara-negara  ini  cenderung menerapkan  AI  dan  Big  Data  lebih  pada  strategi  pelandaian  kurva  sementara  AS  lebih  cenderung menerapkan strategi peningkatan kemampuan pelayanan kesehatan.
Keywords—peran  teknologi,  COVID-19,  strategi  pelandaian  kurva,  strategi  peningkatan  kemampuan pelayanan kesehatan, AI, big data

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Sejak  merebaknya  COVID-19  ke  berbagai  penjuru  dunia  telah  membuat  lebih  dari  210  negara mengerahkan  segenap  daya  dan  kebijakan  untuk  penanggulangan  dan  pencegahan.  Negara  dengan kemampuan  dan  antisipasi  tinggi  dengan  sigap  melakukan  berbagai  upaya  dan  kebijakan  untuk mengantisipasi sebelum virus corona hadir di negaranya. Namun, negara lain mempunyai respon yang menengah  dan  bahkan  lambat,  sehingga  mengalami  kesulitan  yang  besar  karena  sifat  penjangkitan COVID-19 yang luar biasa cepat. Kecepatan merebaknya corona kurang diimbangi dengan kecepatan tindakan penanggulangannya.
Kajian  terhadap  beberapa  negara  yang  mengalami  serangan  COVID-19  mempunyai  tingkat perkembangan  yang  berbeda-beda.  Di  negara  asal  mula  merebaknya  COVID-19,  China,  dari  kajian sebelumnya  diketahui  mengalami  kecepatan  yang  tinggi  ketika  merebak,  namun  kecepatan melandainya  juga  cepat.  Kurang  lebih  hampir  serupa,  Korsel  juga  mengalami  sebentar,  kemudian melandai. Sementara Amerika Serikat mengalami masa parah yang panjang, bahkan hingga Mei 2020 terutama  di  episenternya,  Negara  Bagian  New  York.  Sedangkan  Italia  walaupun  mengalami  tingkat yang cukup parah, hingga memuncak kemudian mulai melandai [1].
Keberhasilan  negara-negara  di  dalam  memerangi  COVID-19  jika  diamati  dengan  seksama tampaknya  terkait  erat  dengan  kebijakan  Pemerintah  yang  tepat,  diikuti  dengan  tingkat  kepatuhan masyarakat, dan peran ilmu pengetahuan, teknologi dan inovasi (iptekin) yang mendukungnya. Pada saat  semua  orang  membutuhkan  informasi  yang  lebih  baik,  termasuk  pemodel  penyakit  epidemi, pejabat publik, organisasi internasional dan orang-orang di karantina atau yang menjaga jarak sosial (social distancing) , informasi digital dan teknologi pengendalian telah dikerahkan dengan cara yang belum  pernah  terjadi  sebelumnya  untuk  mengumpulkan  data  dan  bukti  yang  dapat  diandalkan  guna mendukung pengambilan kebijakan kesehatan masyarakat.
Tulisan  ini  mencoba  mengkaji  peran  Iptekin  di  dalam  melawan  COVID-19  di  negara-negara Korsel, Tiongkok, Italia dan AS.Pengertian Iptekin di sini adalah terutama (tapi tidak terbatas kepada) Pemanfaatan Artificial Inteligence (AI) dan Big Data.

## B. Tujuan
Tulisan  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  pemahaman  mengenai  penerapan  kebijakan  iptekin dalam mengatasi COVID-19 di beberapa negara:
1. Mengetahui  upaya  penerapan  iptekinapa  saja  yang  telah  dilakukan  suatu  Negara/ Epicenter dalam menghadapi pandemi COVID-19.
2. Memperoleh  analisis  efektivitas  kebijakan  pemanfaatan  iptekin  dalam  melandaikan  kurva COVID-19

## C. Metodologi Pendekatan
Metode  yang  digunakan  untuk  penyusunan  kajian  adalah desk  study .  Dalam desk  study seluruh tahapan  dilakukan  dengan  menggunakan  data  sekunder  yang  dikumpulkan  dari  sejumlah  dokumen baik  berupa  laporan,  data  statistik,  buku,  jurnal  hingga  berita  yang  diterbitkan  oleh  situs/media terpercaya.  Metode  pengumpulan  data  dilakukan  umumnya  melalui  mesin  pencari  di  internet.  Oleh karena itu diperlukan kejelian untuk memilih dan mengunduh sumber guna menjamin keakuratan data yang digunakan.
Kajian ini dilakukan dengan beberapa tahapan hingga menghasilkan kesimpulan dan pembelajaran. Data  yang  dikumpulkan  untuk  menjawab  tujuan  kajian  yaitu  mengetahui  langkah  Pemerintah  di empat  negara  yakni  Tiongkok,  Korsel,  Italia  dan  AS  dalam  menanggulangi  pandemi  COVID-19. Beberapa  data  yang  penting  untuk  mendukung  tujuan  tersebut  adalah  (a)  data  kasus,  berupa  jumlah dan dinamika yang terjadi pada setiap negara (b) penambahan jumlah kasus per hari, total kematian, kematian  per  hari.  Kemudian  data  diidentifikasi  dan  dianalisis  dengan  diawali  pengenalan karakteristik  tiap  kasus  yang  terjadi  yang  kemudian  diintegrasikan  dengan  kebijakan  yang  muncul akibat kasus tersebut. Kemunculan kebijakan tersebut dapat dipercepat dalam pencapaiannya dengan dukungan  dari  masyarakat  dan  dukungan  iptekin.  Oleh  karena  itu  penting  untuk  mengetahui  peran dari keduanya.

## II. K ERANGKA T EORI
Pengambilan  kebijakan  yang  cepat  dan  tepat  adalah  kunci  untuk  memerangi  COVID-19. Pengalaman Tiongkok memperkuat pentingnya mendengarkan sains dan pakar kesehatan masyarakat selama  peristiwa  pandemi.  Dan  bereaksi  berlebihan  lebih  baik  daripada  tidak  bereaksi.  Manajemen risiko  sistematis  dan  proaktif  Tiongkok  yang  belum  pernah  terjadi  sebelumnya,  berdasarkan kolaborasi antara pejabat pemerintah dan pakar kesehatan.Rilis data klinis terkait penyakit yang tepat waktu  kepada  publik  dan  WHO  membantu  banyak  orang  di  seluruh  dunia  mempersiapkan penyebaran. Sebagai contoh, menganalisis lebih dari 40.000 kasus di Cina, 80% pasien yang terinfeksi COVID-19  tidak  memerlukan  intervensi  medis,  sementara  20%  membutuhkan  perawatan  dan perawatan medis. Provinsi Zhejiang adalah yang pertama meningkatkan respons manajemen risiko ke tingkat tertinggi pada hari-hari awal wabah, ketika tidak ada kasus yang dikonfirmasi [2].
Kritikos[3],  di  dalam  tulisannya Ten  technologies  to  fight  coronavirus telah  meyakinkan  bahwa begitu  COVID-19  berkembang,  aplikasi  teknologi  dan  prakarsa    telah  berlipat-ganda  dalam  upaya untuk menghentikan merebaknya penyakit, mengancam pasien dan membuat tekanan pekerja-pekerja pelayanan  kesehatan  yang  bekerja  sangat  keras,  sambil  mengembangkan  vaksin-vaksin  baru  yang efektif [3].
Selanjutnya  dikatakan,  bahwa  kecerdasan  buatan,  robot,  dan  drone  sedang  dikerahkan  untuk membantu melacak penyakit dan menegakkan tindakan pembatasan; sementara para ilmuwan dengan panik  menerapkan  pengeditan  gen,  biologi  sintetik  dan  teknologi  nano  dalam  upaya  untuk mempersiapkan  dan  menguji  vaksin,  perawatan,  dan  diagnostik  masa  depan.  Aplikasi Blockchain dapat  melacak  penularan,  mengelola  pembayaran  asuransi,  dan  menegakkan  rantai  pasokan  medis. Lebih lanjut, teknologi cetak 3D dan Open Source nampaknya  mampu menopang upaya pemerintah dan  rumah  sakit  di  seluruh  dunia  untuk  memenuhi  meningkatnya  kebutuhan  akan  perangkat  keras medis  (misalnya  masker  wajah, Ventilator dan  Filter  Pernapasan)  dan  mengoptimalkan  pasokan peralatan  medis  yang  diperlukan.  Pada  saat  yang  sama,  teknologi telehealth menawarkan  cara  yang hemat  biaya  untuk  memperlambat  penyebaran  virus  dan  mempertahankan  kapasitas  rumah  sakit dengan mengoperasikannya sebagai filter yang memungkinkan, menjaga mereka yang memiliki gejala sedang di rumah dan membawa kasus yang lebih parah ke rumah sakit.
Gambar 1. Kurva yang melandai/merata menunjukkan penurunan tingkat infeksi virus corona dapat mengurangi dampak negatif terhadap sistem layanan kesehatan.(adaptasi dari CDC [4])
Sejalan dengan terus berkembangnya pandemi, negara-negara juga menambah jenis teknologi yang diterapkan untuk mendukung Strategi Pelandaian Kurva (Flattening Curve Strategy) pada saat itu [5]. Dengan terus bertambahnya jumlah total kasus terinfeksi COVID-19, maka strategi berikutnya, yakni Strategi Peningkatan Kemampuan Perawatan Kesehatan ( Raising the Health Care Capacity Strategy) mulai diimplementasikan, dan teknologi-AI dan Big Data yang dapat mendukungnya juga diterapkan [6].

## III. H ASIL K AJIAN DAN A NALISIS P ENERAPAN S TRATEGI IPTEKIN DI

## N EGARA - NEGARA : T IONGKOK , K OREA S ELATAN (K ORSEL ), I TALIA , DAN

## A MERIKA S ERIKAT (AS)

## A. Penerapan Strategi Mengatasi COVID-19
Untuk  mengatasi  masalah  penanganan  penyebaran  COVID-19  negara-negara  Tiongkok,  Korsel, Italia,  dan  AS    juga  mengambil  kebijakan  menerapkan  Strategi  Pelandaian  Kurva  dan  Strategi Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan. Untuk melihat latar belakang pengambilan kebijakan yang diambil negara-negara tersebut, maka dalam bagian ini, akan dilihat dua (2) grafik, yaitu Grafik Jumlah Penambahan Kasus Positif COVID-19 per harinya dan Grafik Kumulatif Total Kasus, untuk masing-masingnegara, Tiongkok, Korsel, Italia, dan AS.
Apabila  diteliti pola  grafik  masing-masing  negara  tersebut  maka  dari data  yang  terkumpul  untuk Tiongkok, Korea, Italia dan AS dapat diperoleh pemahaman sebagai berikut. Data Pola Grafik untuk Negara-negara Tiongkok, Korsel, Italia dan AS adalah sebagai dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Data Pola Grafik Negara-negara Tiongkok, Korsel, Italia dan AS. Data diolah, 2020 [1].
Terlihat  bahwa  pada  keempat  negara,  baik  untuk  Grafik  Jumlah  Penambahan  Kasus  Positif COVID-19  per  hari,  maupun  untuk  Grafik  Kumulatif  Total  Kasus  Positif  COVID-19  per  hari,  pola grafiknya menunjukkan hampir sama.Untuk Grafik Jumlah Penambahan Kasus Positif COVID-19 per hari,  keempat  negara  menunjukkan  pola  menurun.  Di  Tiongkok  dan  Korsel  polanya  konsisten menurun,  sedangkan  Italia  dan  AS  secara  umum  dapat  dikatakan  cenderung  menurun.Untuk  Grafik Kumulatif  Total  Kasus  Positif  COVID-19  per  hari,  keempat  negara  menunjukkan  pola  meningkat. Walaupun Tiongkok dan Korsel polanya secara umum cenderung menurun, sedangkan Italia dan AS secara umum dapat dikatakan konsisten menurun.
Dengan  pola  grafik  di  negara  Tiongkok,  Korsel,  Italia  dan  AS  seperti  yang  ditunjukkan  di  atas maka  dapat  dikatakan  bahwa  upaya Containment  dan  Mitigation ,  misalnya social  distancing,  stay  at home dan  sebagainya,  telah  berhasil  mengurangi  pertambahan  kasus  terinfeksi  per  harinya.  Dengan demikian dapat dikatakan bahwa Strategi Pelandaian Kurva sudah berhasil. Namun sebaliknya, upaya terkait  Peningkatan  Kemampuan  Pelayanan  Kesehatan  masih  perlu  ditingkatkan.Ini  terlihat  dari kenyataan  bahwa  pertambahan  Jumlah  Total  Kasus  Terinfeksi  COVID-19  yang  masih  cenderung meningkat.  Agar  hasil-hasilnya  lebih  efektif,  maka  pemanfaatan  AI  harus  lebih  banyak  diarahkan kepada Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan. Demikian juga kebijakan terkait pemanfaatan AI, sebaiknya diarahkan untuk mendukung Strategi Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan.

## B. Tahapan Pengembangan IPTEKIN
Selain  meneliti  kondisi  penerapan  strategi  melawan  Pandemi  COVID-19  di  Tiongkok,  Korsel, Italia  dan  AS,  seperti  yang  telah  dibahas  diatas,  pada  bagian  ini,  kondisi  jenis  teknologi  yang dipergunakan untuk mendukung salah satu strategi melawan COVID-19 akan dibahas.
AI  dan  Big  Data  dapat  mendukung  fungsi-fungsi  yang  berguna  untuk  mengenali,  mendiagnosis, memprediksi, dan menjelaskan terjadinya infeksi COVID-19. Selain itu, AI dan Big Data juga dapat mendukung pelaksanaan pengelolaan dampak sosial ekonomi [7].
Data  Jenis  AI  dan  Big  Data  yang  digunakan  untuk  mendukung  salah  satu  strategi  melawan COVID-19 kemudian diidentifikasi dan dihimpun dengan meneliti praktek dan pelaksanaan pada tiap negara  yang  dikaji.  Untuk  itu,  data  tentang  Strategi  Pelandaian  Kurva (Flattening  the  Curve Strategy) dan Strategi Peningkatan Kapasitas Perawatan Kesehatan (Raising the Health Care Capacity Strategy) di Tiongkok, Korsel, Italia  dan AS, dikumpulkan. Data jenis-jenis teknologi yang diterapkan di  negara-negara  tersebut  diklasifikasikan  kedalam  kategori Research (R), Development  & Engineering (DE), Available (A) dan Operational ( O). Selain melakukan klasifikasi R, DE, A dan O, maka  data  jenis  teknologi  yang  diterapkan  di  negara-negara  Italia,  AS,  Tiongkok  dan  Korsel  juga diklasifikasikan  ke  dalam  jenis-jenis  strategi  dalam  melawan  pandemi  COVID-19  di  mana  jenis teknologi AI dan Big Data tersebut diterapkan.
Menurut  Naudé  (2020)  terdapat  enam  (6)  upaya  dimana  AI  dan  Big  Data  dapat  berkontribusi dalam melawan pandemi COVID-19. Keenam teknologi tersebut tiga di antaranya dapat dimasukkan ke  dalam  kategori  Strategi  Pelandaian  Kurva (Flattening  the  Curve  Strategy), yaitu:  (a)  Peringatan dan  Peringatan  Dini  ( Early  Warnings  and  Alerts );  (b)  Pelacakan  dan  Prediksi  9 (Tracking  and Prediction); dan (c) Dasbor Data (Data Dashboards). Sedangkan yang termasuk Strategi Peningkatan Kemampuan  Perawatan  Kesehatan  ( Raising  the  Health  Care  SystemStrategy) adalah    (a)  Diagnosis dan  Prognosis;  (b)  Perawatan  dan  Penyembuhan (Treatments  and  Cures);  dan  (c) Kontrol  Sosial (Social Control).
Setelah  data  teknologi  AI  dan  Big  Data  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  pengembangan IPTEKIN  (kategori  R,  DE,  A  dan  O)  dan  diklasifikasi  kedalam  kategori  Strategi  yang didukungnya(Strategi  Penerapan  Iptekin  melawan  COVID-19  (1.  Peringatan  dan  Peringatan  Dini, Pelacakan  dan  Prediksi,  Dasbor  Data,  Diagnosis  dan  Prognosis,  Perawatan  dan  Penyembuhan,
NO NAMA GRAFIK NO GRAFIK POLA GRAFIK NO GRAFIK POLA GRAFIK NO GRAFIK POLA GRAFIK NO GRAFIK POLA GRAFIK
1 GRAFIK JUMLAH PENAMBAHAN
KASUS POSITIF COVID19 PER HARI GAMBAR A-2 MENURUN GAMBAR B-3 MENURUN GAMBAR C-2 CENDERUNG MENURUN GAMBAR D-2 CENDERUNG MENURUN 2 GRAFIK KUMULATIF TOTAL KASUS POSITIF COVID19 PER HARI GAMBAR A-3 CENDERUNG MENAIK GAMBAR B-3 CENDERUNG MENAIK GAMBAR C-3 MENAIK GAMBAR D-4 MENAIK TIONGKOK
KOREA ITALIA AS
Kontrol Sosial), maka diperoleh data berikut (Lihat: Tabel 2. Data Strategi Penerapan IPTEKIN di Italia, AS, Tiongkok dan Korsel dibawah).
Analisis dilakukan terhadap kecenderungan penerapan salah satu jenis teknologi AI dan Big Data, untuk  mendukung  pelaksanaan  salah  satu  strategi  melawan  pandemi  COVID-19,  dalam  hal  ini Strategi Pelandaian Kurva atau Strategi Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan.
Dari  data  di  atas,  jenis-jenis  teknologi  AI  dan  Big  Data  yang  digunakan  untuk  mendukung pelaksanaan salah satu  strategi melawan COVID-19  akan diteliti untuk setiap negara. Informasi yang diperoleh  kemudian  akan  diperbandingkan.  Kondisi  di  mana  persamaan-persamaan,  maupun perbedaan-perbedaan  pilihan  teknologi  yang  digunakan,  dengan  pilihan  strategi  melawan  pandemi COVID-19 ini kemudian dianalisis.
Untuk  kasus  negara  Italia,  dari  sembilan  (9)  jenis  Teknologi  AI  dan  Big  Data  yang  sudah  pada tahap O (Operational) atau sudah sudah diterapkan, lima (5) jenis teknologi di antaranya digunakan untuk  mendukung  pelaksanaan  Strategi  Pelandaian  Kurva.  Sedangkan  empat  (4)  jenis  teknologi  di antaranya  digunakan  untuk  mendukung  Strategi  Peningkatan  Kemampuan  Pelayanan  Kesehatan.  Di sini  terlihat  bahwa jumlah jenis teknologi  yang  mendukung  Strategi  Pelandaian Kurva lebih  banyak daripada  jumlah  jenis  teknologi  yang  mendukung  Strategi  Peningkatan  Kemampuan  Pelayanan Kesehatan, walaupun dalam kasus Italia, perbedaannya hanya sedikit.
Hal  serupa  diperoleh  dari  data  jenis  teknologi  untuk  kasus  negara  Tiongkok  dan  Korsel.  Untuk kasus Tiongkok, dari sembilan (9) jenis teknologi AI dan Big Data yang sudah dalam kategori O atau sudah  diterapkan,  delapan  (8)  jenis  teknologi  di  antaranya  mendukung  pelaksanaan  Strategi Pelandaian  Kurva.  Di  sini  terlihat  bahwa  hanya  satu  di  antaranya  digunakan  untuk  mendukung Strategi  Peningkatan  Kemampuan  Pelayanan  Kesehatan.  Jadi  dalam  kasus  Tiongkok  perbedaannya sangat tajam, jauh lebih banyak jenis teknologi yang sudah operasional (diterapkan) yang mendukung Strategi Pelandaian Kurva.
Untuk  kasus  Korsel  juga  diperoleh  kecenderungan  yang  sama  dengan  kasus  Tiongkok  maupun Italia.  Dari  17  jenis  teknologi  AI  dan  Big  Data  yang  sudah  dalam  kategori  O  atau  yang  sudah diterapkan, 13 jenis teknologi di antaranya mendukung pelaksanaan Strategi Pelandaian Kurva. Hanya empat (4) jenis teknologi di antaranya digunakan untuk mendukung Strategi Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan. Di sini terlihat lagi bahwa lebih banyak jenis teknologi yang sudah operational (digunakan) yang mendukung Strategi Pelandaian Kurva.
Dengan  piranti  analisis  yang  sama  dilakukan  kajian  terhadap  AS.  Ternyata  terdapat  perbedaan yang  signifikan.  Dalam  kasus  ini,  dari  sembilan  (9)  jenis  teknologi  AI  dan  Big  Data  yang  sudah diterapkan, lima (5) jenis teknologi di antaranya justru mendukung pelaksanaan Strategi Peningkatan Kemampuan  Pelayanan  Kesehatan.  Sedangkan  empat  (4)  di  antaranya  digunakan  untuk  mendukung Strategi  Pelandaian  Kurva.  Jadi  tampaklah  bahwa  pada  kasus  AS  kecenderungannya  adalah  yang sebaliknya,  yaitu  lebih  banyak  jenis  teknologi  yang  sudah  operasional  (O)  (diterapkan)  yang mendukung pelaksanaan Strategi Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan.
Apabila  dilihat  kembali  analisis  Grafik  Jumlah  Kasus  Terinfeksi  baru  COVID-19  per  hari  dan Grafik  Total  Kasus  Terinfeksi  virus  COVID-19  yang  dilaporkan,  untuk  negara-negara  Italia,  AS, Tiongkok,  dan  Korsel,  yang  sudah  dibahas  di  atas,  ditemui  bahwa  upaya-upaya Containment  dan Mitigation ,  misalnya social  distancing,  stay  at  home dan  sebagainya  (yang  merupakan    bagian  dari Strategi  Pelandaian    Kurva),  telah    berhasil  mengurangi  pertambahan  kasus  terinfeksi  per  harinya. Namun,  upaya  yang  terkait  Strategi  Peningkatan  Kemampuan  Pelayanan  Kesehatan,  ternyata  masih belum efektif. Ini dapat disimpulkan berdasarkan kenyataan bahwa pertambahan Jumlah Total Kasus Terinfeksi COVID-19 yang cenderung meningkat.
Apabila  temuan  ini  dikaitkan  dengan  data  dan  kenyataan  mengenai  jenis-jenis  teknologi  AI  dan Big  Data  yang  mendukung  pelaksanaan  Strategi  Pelandaian  Kurva  dan  Strategi  Peningkatan Kemampuan  Pelayanan  Kesehatan  untuk  negara  Italia,  AS,  Tiongkok,  dan  Korsel  di  atas,  maka perbedaaan  negara  Tiongkok,  Korsel  dan  Italia  dengan  AS,  dalam  pemilihan  strategi  dan  teknologi yang mendukungnya dapat dijelaskan berikut ini.
Tabel 2 :Data Strategi Penerapan IPTEKIN di Tiongkok,  Korsel Italia, AS Diolah [1]
Tiongkok adalah negara pertama yang terkena infeksi COVID-19. Setelah berkembang di banyak wilayah  di  negara  Tiongkok,  maka,  di  antara  4  negara  yang  diteliti  dalam  studi  ini,  COVID-19 selanjutnya menyebar ke negara-negara Korsel, Italia dan terakhir ke AS [8]. Sebagai negara-negara yang sudah terkena COVID-19 lebih awal, dibandingkan dengan negara AS, maka ketiga negara yang disebut  di  depan  mempunyai  kesamaan  dalam  menerapkan  berbagai  upaya,  kebijakan  dan  strategi maupun kebijakan penerapan teknologinya. Sesuai data di atas, maka di negara Tiongkok Korsel dan Italia, teknologi AI dan Big Data sudah digunakan dalam mendukung pelaksanaan Strategi Pelandaian Kurva.  Sedangkan  untuk  pelaksanaan  Strategi  Peningkatan  Kemampuan  Pelayanan  Kesehatan, teknologi yang dipergunakan relatif belum banyak.
Menurut Anderson [9], memang langkah pertama dalam menghadapi pandemi COVID-19 adalah menerapkan  upaya  Pelandaian  Kurva , yang  mencakup  upaya Containment  dan  Mitigation seperti social distancing, stay at home , mencuci tangan dan sebagainya secara luas dan konsisten.
Namun  oleh  karena  pesatnya  perkembangan  pandemi  COVID-19  dan  cepatnya  pertambahan jumlah kasus terinfeksi per harinya, maka dirasakan bahwa pelaksanaan Containment dan Attainment perlu  segera  didukung  iptekin  yang  sesuai  Wang  [10].  Ini  merupakan  alasan  mengapa  di  negara Tiongkok,  Korsel,  dan  Italia,  lebih  banyak  teknologi  yang  mendukung  Strategi  Pelandaian  Kurva. Untuk  Strategi  Peningkatan  Kemampuan  Pelayanan  Kesehatan,  teknologi  AI  dan  Big  Data  yang mendukungnya belum banyak, walaupun mulai mendapat perhatian dan minat [11].
Untuk  kasus  negara  AS,  kondisi  penerapan  teknologinya  berbeda,  yang  ditemui  adalah  justru sebaliknya. Di sini, lebih banyak jenis teknologi yang sudah operasional (diterapkan) yang digunakan untuk mendukung pelaksanaan Strategi Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan.
Mengapa  demikian?  Hal  ini  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut.  Italia,  Tiongkok  dan  Korsel menerapkan  Strategi  Pelandaian  Kurva  sejak  awal  pandemi  COVID-19  berkembang.  Dengan dukungan  teknologi  AI,  maka  strategi  tersebut  dirasakan  efektif  dalam  menurunkan  jumlah  kasus terinfeksi  COVID-19  per  harinya.  Sejalan  dengan  terus  berkembannya  pandemi,  negara-negara tersebut juga menambah jenis teknologi yang diterapkan untuk mendukung Strategi Pelandaian Kurva pada  saat  itu  (Thunstrom,  L et.al .,  2020).  Dengan  terus  bertambahnya  jumlah  total  kasus  terinfeksi COVID-19  di  negara  Tiongkok,  Korsel,  dan  Italia,  maka  strategi  berikutnya,  yaitu  Strategi Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan mulai diimplementasikan, dan teknologi AI dan Big Data yang dapat mendukungnya juga diterapkan [6].
Dalam  kasus  negara  AS,  berbeda.  AS  sangat  terlambat  di  dalam  mengambil  langkah-langkah untuk  melawan  pandemi  COVID-19.  Pada  awal  implementasi  kebijakan  Strategi  Pelandaian  Kurva , AS mengandalkan komunikasi yang lebih konvensional, melalui berbagai bentuk media massa untuk mendorong  pelaksanaan social  distancing dan  lain-lain.  Karena  banyaknya  pemberitaan  media mengenai  jumlah  kasus  yang  terinfeksi  dan  meninggal  dunia,  maka  masyarakat  kemudian  baru merespon dengan mematuhi kepada upaya Containment and Mitigation . Namun ketika jumlah kasus terinfeksi COVID-19 per harinya terus meningkat dan kapasitas sumberdaya kesehatan terlihat mulai menemui  kesulitan  menanganinya,  maka  teknologi  AI  dan  Big  Data  yang  mendukung  Strategi Peningkatan Kemampuan Perawatan Kesehatan diterapkan.
No

## STRATEGI PENERAPAN IPTEKIN
R, DE, A O NASIONAL BEBERAPA WILAYAH R, DE, A O NASIONAL BEBERAPA WILAYAH
1 PELAKSANAAN FLATTENING THE CURVE :
a Peringatan & Peringatan Dini (Early Warnings & Alerts) b Pelacakan dan Prediksi (Tracking And Prediction) 2 2 c Dasbor Data (Data Dashboards) 1 1 1 d Kontrol Sosial (Social Control) 2 1 1 6 1 1 2 PELAKSANAAN RAISING THE HEATHCARE CAPACITY : a Diagnosis dan Prognosis 3 4 2 3 b Perawatan dan Penyembuhan (Treatments And Cures) 4 1 3 8 3 2
ITALY USA TAHAP PENGEMBANGAN CAKUPAN PENERAPAN TAHAP PENGEMBANGAN CAKUPAN PENERAPAN

## C. Pengembangan IPTEKIN oleh TFRIC-19 BPPT
Di  Indonesia,  Badan  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknologi  (BPPT)  mendapat  kepercayaan  dari Kementerian  Riset  dan  Teknologi  (Kemenristek/BRIN)  sebagai  koordinator  percepatan pengembangan  produk  dalam  negeri  untuk  mengatasi  pandemi  COVID-19.  Melalui  sinergi kelembagaan  bertajuk Task  Force  Riset  dan  Inovasi  Teknologi  untuk  Penanganan  COVID-19 (TFRIC-19) telah  dihasilkan  berbagai  produk  buatan  dalam  negeri  antara  lain  dengan mengembangkan lima (5) produk utama yang tertuang dalam rencana aksi cepat berikut: (1) Non-PCR DiagnosticTest COVID-19  (dalam  bentuk dip  stick dan micro-chip );  (2)  PCR Test  Kit ,  Laboratorium Uji  PCR  dan Sequencing ;  (3)  Sistem  Informasi  dan  Aplikasi  Kecerdasan  Buatan  ( Artificial Intelligence /AI);  (4)  Analisis  dan  Penyusunan  Data Whole  Genome COVID-19 Origin Orang Indonesia  yang  Terinfeksi;  dan  (5)  Penyiagaan  Sarana  dan  Prasarana  Deteksi,  Penyediaan  Logistik Kesehatan dan Ekosistem Inovasi dalam Menangani Pandemi COVID-19.
Presiden  RI  Joko  Widodo pada  acara Kebangkitan  Inovasi  Indonesia,  20 Mei  2020  meluncurkan produk inovasi penanganan COVID-19, di antaranya RDT Kit, PCR Test Kit, Artificial Intelligence untuk  mendeteksi  COVID-19, Mobile  Lab  Bio  Safety  Level 2,  dan Emergency  Ventilator yang merupakan inovasi BPPT bersama TFRIC-19.
Apabila data mengenai Pengembangan Iptekin yang telah dilakukan oleh TPRIC-19 BPPT diteliti, maka jenis-jenis produk untuk melawan COVID-19 yang telah dihasilkan adalah:
a. RDT Kit IgG IgM Non PCR (RI-GHA COVID-19) (dalam bentuk dip stick dan micro-chip ). b. PCR Test Kit (BIOCOV-19).
c. Mobile Lab BSL-2 untuk swab test .
d. Alat Kesehatan:
o Emergency Ventilator ,
o Face Shield ,
o Mobile Handwasher .
Adapun  Data  Tahapan  Pengembangan  dan  Cakupan  Penerapan  produk-produk  ini  dapat  dilihat pada Tabel 3. Data Strategi Penerapan Iptekin oleh TFRIC-19 BPPT berikut:
Tabel 3 :Data Strategi Penerapan Iptekin oleh TFRIC-19 BPPT
Dari Tabel 3 data diatas tampak bahwa dari lima (5)  jenis produk teknologi yang sudah diproduksi oleh TFRIC-19 BPPT, terlihat bahwa tiga (3) produk diarahkan untk mendukung Strategi Pelandaian Kurva (Flattening  the  Curve  Strategy), sedangkan  dua  (2)  produk  lainnya  diarahkan  untuk mendukung  Strategi  Peningkatan  Kemampuan  Perawatan  Kesehatan (Raising  the  Health  Care Capacity Strategy).
Efektivitas suatu strategi melawan pandemi COVID-19 sangat tergantung  pada dukungan iptekin yang  digunakan,  yang  dapat  memastikan  cakupan,  kecepatan  dan  ketepatan  penerapan  teknologi dalam melawan pandemi COVID-19 tersebut dalam hal tracing, testing dan treatment . Hal ini dapat dicapai dengan penggunaan Kecerdasan Buatan ( Artificial Intellegence /AI), Big Data dan Teknologi Informasi dan Komunikasi ( ICT ).
Namun dalam kasus TFRIC-19 BPPT, barusatu produk yang sudah dalam tahap operasional, yaitu RDT Kit IgG IgM Non PCR, yang cakupan penerapannya di kota-kota di Yogyakarta, Semarang dan Solo sebanyak 10.000 Test Kit. Sedangkan produk-produk TFRIC-19 BPPT yang lain, masih dalam tahap Available (A), dan belum dioperasionalkan.
Dari kelima(5) produk TFRIC-19 BPPT, satu produk diantaranya dirancang dengan menggunakan Teknologi Artificial Intellengence (AI), namun belum menggunakan ICT maupun Big Data, yaitu CT Scan  Berbasis  AI  ( Machine  Learning,  Deep  Learning,  Data  Mining  Platform,  Knowledge  Growing System).
Dengan berjalannya waktu TFRIC-19 BPPT terus berkembang  melalui dinamika berbagai proses inovasi agar implementasi strategi melawan pandemi COVID-19 dapatlebih efektif.

## IV. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Dari  kajian  dan  analisis  tentang  Tiongkok  dapat  disimpulkan  bahwa  negara  ini  menunjukkan pemanfaatan  beragam  cara  dan  teknologi.  Di  dalam  menanggulangi  dan  mencegah  terjadinya penularan  COVID-19,  ditetapkan  kebijakan lock  down ,  diikuti  dengan  penerapan  rekayasa  sosial (social  engineering) dengan  menjaga  jarak,  penggunaan  masker  wajah,  berjemur  matahari,  tidak bersentuhan  satu  sama  lain,  selain  dimanfaatkannya  teknologi  penggunaan tracker ,  Kode  QR kesehatan di Hangzhou. Hangzhou adalah salah satu kota pertama yang menggunakan Big Data dan IT  dalam  pencegahan  dan  pengendalian  COVID-19.  Mereka  menamakan  pendekatan  itu  "satu  peta, satu  kode  QR,  dan  satu  indeks."  Kode  QR  kesehatan  dibuat  untuk  semua  orang  di  kota  dan  semua orang  yang  memasuki  kota.  Sistem  pengawasan  kesehatan  ini  telah  diterapkan  pada  sebagian  besar kota di Provinsi Zhejiang dan provinsi lain di Tiongkok.
Dari kajian tentang Korsel, dapat disimpulkan bahwa produk IPTEKIN yang didominasi oleh ICT dan  diciptakan  oleh  berbagai  lembaga  terbukti  efektif  dalam  mendukung  penanggulangan  kasus COVID-19.  Kehebatan  produk  ICT  terbagi  tiga  kelompok  besar  yaitu  pencegahan,  proses  dan pelacakan dan pengobatan mampu menurunkan angka kasus, memberikan percepatan pada penurunan dan  penyembuhan  pasien  COVID-19.  Keberhasilan  produk  iptekin  ini  tidak  terlepas  dari  peran  dan koordinasi  antarlembaga  baik  swasta,  pemerintah  maupun  universitas.  Kebijakan  yang  tepat  sasaran memungkinkan kerjasama ketiganya dapat mempercepat penciptaan produk.
Dari  kajian  tentang  Italia  dapat  disimpulkan  bahwa  kebijakan  iptekin  di  negara  ini  dalam mengatasi  pandemi  COVID-19  dapat  dibagi  ke  dalam  dua  fase,  yaitu  fase  sebelum  seruan “Innova per  l’Italia” dan  setelah  seruan “Innova  per  l’Italia ‖.Kebijakan  iptekin  digagas  oleh  lintas kementerian  Italia.  Seruan  ini  ditujukan  kepada  perusahaan,  universitas,  badan  dan  pusat  penelitian publik dan swasta, asosiasi, koperasi, konsorsium, yayasan dan lembaga untuk memberikan kontribusi di  bidang  perangkat  untuk  pencegahan,  diagnostik,  dan  pemantauan  untuk  penahanan  dan pengendalian  penyebaran  SARS-CoV-2  di  seluruh  Italia.Penerapan  kebijakan  tersebut  dilakukan melalui  penerapan  sembilan  (9)  jenis  teknologi,  yaitu Blockchain  Apps,  Open-source  technologies, Nanotechnologies, 3D Printing, Drones, Artificial intelligence, Telehealth Technologies, Robots, dan Big  Data  (Analytics  &  Cognitive  Systems). Selain  itu,  upaya  dalam  menangani  COVID-19  dibagi  ke dalam  dua  kategori  yaitu  pemantauan,  pengawasan,  deteksi  dan  pencegahan  COVID-19  (yang berhubungan  langsung  dengan  COVID-19)  dan  mitigasi dari  dampak  COVID-19  (yang  tidak  secara langsung berhubungan dengan COVID-19).
Dari  kajian  tentang  Amerika  Serikat  dapat  disimpulkan  bahwa  teknologi  AI  dan  Big  Data,  jika sudah  diterapkan  (klasifikasi Operational -O),  keandalannya  teruji.  Dengan  berjalannya  waktu pemanfaatan AI tersebut digunakan di banyak Negara Bagian. Penerapan AI dan Big Data, walaupun sudah banyak diterapkan, khususnya dalam kaitan dengan upaya Peningkatan Kemampuan Pelayanan Kesehatan,  AS  masih  mengandalkan  upaya-upaya Containment  dan  Mitigation yang  konvensional, dengan menerapkan peraturan dan melakukan sosialisai kepada masyarakat. Seberapa besar peran AI dan  Big  Data  dalam  kontribusi  melawan  COVID-19  di  AS  tidak  dapat  diungkapkan.  Hal  ini menyebabkan  kajian  Penerapan  Iptekin  di  AS  saat  ini  tidak  mungkin  memberi  penilaian  mengenai efektivitas penerapan Iptekin dalam melawan COVID-19.
Dalam  penerapan  strategi  melawan  COVID-19,  dari  kasus  keempat  negara  yang  diteliti, kesemuanya  cenderung  memperoleh  keberhasilan  di  dalam  menerapkan  Strategi  Pelandaian  Kurva. Ini  ditandai  dengan  Grafik  Jumlah  Penambahan  Kasus  Positif  COVID-19  per  hari  keempat  negara yang  menurun. Namun, dalam menerapkan  Strategi Peningkatan Kemampuan Perawatan Kesehatan, keempat  negara  ini  masih  perlu  diperbaiki.  Ini  terlihat  dari  kenyataan  bahwa  pertambahan  Jumlah Total Kasus Terinfeksi COVID-19 masih meningkat.
Untuk mendukung kebijakan, maka penerapaniptekin di Tiongkok, Korsel dan Italia lebih banyak mendukung  Strategi  Pelandaian Kurva.  Sedangkan  untuk  di  AS  sebaliknya,  iptekin  yang  diterapkan lebih banyak mendukung Strategi Peningkatan Kemampuan Perawatan Kesehatan. Ini karena negara Tiongkok,  Korsel  dan  Italia  lebih  dahulu  terkena  infeksi  COVID-19.  Negara-negara  ini  langsung menerapkan  Strategi  Pelandaian  Kurva  yang  kemudian  diikuti  dengan  penerapan  iptekin  terkait.  Di lain  pihak,  AS  mengalami  keterlambatan  dalam  melakukan  respon  terhadap  pandemi  COVID-19. Cepatnya  pertambahan  jumlah  kasus  terinfeksi  COVID-19  menyebabkan  AS  langsung  berupaya menerapkan Strategi Peningkatan Kemampuan Perawatan Kesehatan .
Akhirnya,  secara  keseluruhan,  meskipun  fokus  analisis  kajian  ini  adalah  pada  aplikasi  teknologi yang  menghadirkan solusi untuk menekan  masalah terkait pandemi, kajian ini tidak bertujuan untuk menafikan  peran  faktor  lain  seperti  partisipasi  masyarakat  di  dalam  mematuhi  berbagai  kebijakan yang  sudah  ditetapkan.  Peran  iptekin  tidak  dapat  menggantikan  atau  menebus  langkah-langkah kebijakan  publik  lainnya  atau  tidak  dapat  dimainkan  di  dalam  menyelesaikan  tantangan  sosial  yang kompleks  sekiranya  dilepas  tersendiri  tanpa  bantuan  peran  yang  lain.  Dengan  kata  lain,  aplikasi teknologi  bagaimanapun  canggih  dan  majunya  tetap  merupakan  instrumen  penting  yang  bersifat mendukung.  Dan  menjadi  semakin  penting  dalam  merespon  kondisi  darurat  di  dalam  waktu  yang sangat pendek sebagaimana pandemi COVID-19.

## B. Pembelajaran
Pembelajaran dari Tiongkok terutama adalah bahwa kerjasama dengan raksasa teknologi. Sebagai episentrum  pertama,  Tiongkok  telah  mengembangkan  dan  memanfaatkan  teknologi  sebagai  garda depan  perang  melawan  pandemi  COVID-19.  Pengembangan  teknologi-teknologi  tersebut  tidak terlepas dari peran berbagai perusahaan teknologi swasta raksasa yang pada umumnya telah memiliki Big  Data  dan  AI  dengan  berbagai  algoritma  yang  membuat  kegiatan tracing , tracking , positioning dan screening menjadi  lebih  mudah.  Selain  itu,  bekerja  cerdas  dalam  mengembangkan teknologi  pengawasan  ( surveillance ),  pemanfaatan  media  sosial online seperti  WeChat  dan  Baidu. Robot dimanfaatkan terutama di rumah sakit untuk mengurangi resiko terpaparnya tenaga medis dari pasien  positif  COVID-19. Drone juga  dimanfaatkan  dalam  berbagai  pengangkutan  sampel  dan peralatan medis, penyemprotan disinfektan ke desa-desa hingga screening suatu daerah. Kontak fisik antara  tenaga  kemanusiaan  penanggulangan  COVID-19  dan  para  pasien  COVID-19  dapat diminimalisasi.Berbagai kebijakan pemanfaatan teknologi yang diambil oleh Pemerintah juga disertai dengan ketegasan (law enforcement).
Pembelajaran  dari Korsel terutama  adalah  penciptaan  koordinasi  yang  sinergis  antara  lembaga terkait  Pemerintah,  Swasta,  Universitas  dan  parisipasi  masyarakat  dalam  penciptaan  produk  iptek yang  mampu  mendukung  kebijakan  penurunan  kasus  COVID  19.  Dukungan  pemerintah  pusat  dan daerah berupa kebijakan penggunaan produk iptek buatan dalam negeri sangat mendorong kerjasama antara  swasta/industri  dan  lembaga  penelitian  dalam  pembuatan  produk.  Selain  itu,  promosi pemerintah terhadap produk ICT tertentu untuk mendukung suatu kebijakan sangat membantu dalam pembentukan pasar yang pada akhirnya memberikan keuntungan bagi swasta/industri dalam negeri.
Pembelajaran dari Italia terutama adalah dalam pemanfaatan teknologi blockchain di Italia dalam konteks  pemanfaatan  aplikasi  bitcoin fundraiser cukup  baik,  mengingat  kebutuhan  akan  peralatan medis  saat  pandemi  sangat  tinggi  terlebih  pasokan  dirasakan  kurang.  Dengan  teknologi blockchain , sistem  pengumpulan  hingga  distribusi  baik  dari  penggalangan  dana,  pemesanan  produk,  pengiriman bahkan  hingga  penyaluran    peralatan  medis  dapat  dilakukan  dengan  cepat,  tepat,  dan  transparan. Selain itu, biaya operasional menjadi minimal karena dapat memangkas jalur birokrasi.
Pembelajaran  dari Amerika  Serikat terutama  adalah  bahwa  AI  dan  Big  data  dapat  memegang peran  kunci  dalam  memerangi  pandemi  COVID-19  melalui  berbagai  aplikasi,  mulai  dari  pelacakan wabah,  deteksi  virus  hingga  pengobatan  dan  dukungan  diagnosis.  Di  satu  sisi,  AI  mampu menyediakan solusi yang layak untuk memerangi pandemi COVID-19 dengan beberapa cara. AI dan
Big  Data  dapat  mendukung  prediksi  wabah,  deteksi  coronavirus  juga  sebagai  infodemiologi  dan infoveillance dengan memanfaatkan pembelajaran berbasis teknik seperti ML dan DL dari pemodelan COVID-19-centric,  klasifikasi,  dan  estimasi.  Apalagi  AI  sudah  muncul  sebagai  alat  yang  menarik untuk  memfasilitasi  vaksin  dan  obat-obatan  manufaktur.  Dengan  menggunakan  dataset  yang disediakan  oleh  layanan  kesehatan  organisasi,  pemerintah,  laboratorium  klinis  dan  pasien,  AI memanfaatkan  alat  analitik  cerdas  untuk  memprediksi  yang  efektif  dan  vaksin/obat  yang  aman terhadap  COVID-19,  yang  mungkin  menguntungkan  dari  perspektif  ekonomi  dan  ilmiah.  Di  lain pihak,  Big  Data  kemampuannya  berpotensi  untuk  mengatasi  pandemi  COVID-19.  Big  Data berpotensi  menyediakan  berbagai  solusi  yang  menjanjikan  untuk  membantu  melawan  pendemi COVID-19.  Dengan  menggabungkan  dengan  kemampuan  analitik  AI,  Big  Data  dapat  membantu untuk  memahami  COVID-19  dalam  hal  struktur  virus  tersebut  dan  perkembangan  penyakitnya.  Big Data dapat membantu penyedia layanan kesehatan dalam berbagai operasi medis dari diagnosa awal penyakit  dan    analisis  terhadap  prediksi  hasil  pengobatan.  Integrasi  AI  dan  Big  Data  dapat  menjadi kunci memampukan Pemerintah dalam memerangi potensi COVID-19.
Indonesia dengan  berbagai  capaiannya,  meski  agak  terlambat,  tampak  sudah  mulai  dengan langkah-langkah nyata dalam menyiapkan upaya melawan COVID-19. Pendekatan TFRIC-19 BPPT adalah  menghadirkan  ekosistem  riset  dan  inovasi  teknologi  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan pendekatan  holistik  sebagai  upaya  mengatasi  masalah  pandemi  secara  terstruktur  dan  sistematik. Konsep dasar penanganan wabah virus secara epidemiologi yang mengedepankan mekanisme testing, tracing,  fencing atau isolating, dan treatment direspon  dengan  membangun  jejaring  riset  yang diharapkan  mampu  menghasilkan  produk  hilir  mandiri  yang  langsung  dapat  menjadi solusi.Pendekatan  dengan  konsep  membangun  ekosistem  ini  pada  hakikatnya  bukan  hanya berorientasi  pada  target  pengentasan  wabah  saja,  melainkan  juga  sebagai  upaya  untuk  memperbaiki pengelolaan potensi riset dan inovasi teknologi Indonesia di masa yang akan datang.

## A CKNOWLEDGEMENT
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Tim  Kajian  Kebijakan  Penanggulangan  COVID-19 Luar  Negeri  -  Pusat  Teknologi  Kawasan  Spesifik  dan  Sistem  Inovasi,  BPPT  yang  telah  membantu pengumpulan data-data selama masa Work From Home (WFH).

## R EFERENSI
[1] Tim PTKSSI, BPPT, ―Kajian COVID-19: Pembelajaran dari Korea Selatan, Italia, Tiongkok, dan Amerika‖, April 2020.
[2] Xifeng  Wu,  Xiaolin  Xu,  Xuchu  Wang.―6  lessons  from  China's  Zhejiang  Province  and Hangzhou  on  how  countries  can  prevent  and  rebound  from  an  epidemic  like  COVID- 19‖.https://www.weforum.org/agenda/2020/03/coronavirus-covid-19-hangzhou-zhejiang- government-response/, 2020
[3] M. Kritikos, ―Ten technologies to fight coronavirus, the Scientific Foresight Unit within the Directorate-General  for  Parliamentary  Research  Services  (EPRS)  of  the  Secretariat  of  the European Parliament‖, April 2020.
[4] Various Data, Centers for Disease
Control and Prevention (CDC) .https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/index.html.
[5] Linda Thunström, S. C. Newbold, D. Finnoff, M.Ashworth ‖The benefits and costs of using social distancing to flatten the curve for COVID-19‖, April 2020.
[6] B. Armocida, B. Formenti, S. Ussai, F. Palestra. "The Italian health system and the COVID- 19 challenge",2020.
[7] R.P.  Walensky  and  C.  J.  J.  del  Rio.  "From  Mitigation  to  Containment  of  the  COVID-19 Pandemic: Putting the SARS-CoV-2 Genie Back in the Bottle. JAMA, https://jamanetwork.com., May, 2020.
[8] WHO,   ovel  o onavi us        -n o   : Situation Report, 3.", 2020
[9] R. M. Anderson, R. M., H Heesterbeek, D Klinkenberg. "How will country-based mitigation measures  influence  the  course  of  the  COVID-19  epidemic?"  The  Lancet  395(10228):  931- 934, https://thelancet.com, 2020.
[10] J.  Wang.―Response  to  COVID-19  in  Taiwan:  Big  Data  Analytics,  New  Technology,  and Proactive Testing‖. JAMA, https://jamanetwork.com., 2020.
[11] WHO, ― o onavi us disease               -     : Situation Report, 53.", 2020