## ANALISIS EFEKTIVITAS PENERAPAN PEMBATASAN SOSIAL BERSKALA BESAR (PSBB) DI INDONESIA DENGAN MODEL

## SUSCEPTIBLE-INFECTED-RECOVERED (SIR)
Rasyid Nandi Firmansyah 1 , Yuli Bangun Nursanti 2
1 Fakultas Teknologi Informasi dan Sains Data, Universitas Sebelas Maret
2 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pengetahuan, Universitas Sebelas Maret Jalan Ir. Sutami 36 Kentingan, Jebres, Surakarta, Jawa Tengah, Indonesia 57126 rasyidfirmansyah56@student.uns.ac.id

## ABSTRAK
COVID-19  telah  menjadi  perhatian  masyarakat  dunia  sejak  kemunculannya.  Virus  ini  menyebar  dengan sangat mudah dan sangat cepat. Dalam upaya memutus rantai penyebaran virus tersebut, pemerintah Indonesia mengeluarkan  kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB).  Akibat  dari  diberlakukannya  kebijakan PSBB, muncul perdebatan pro dan kontra yang mempertanyakan tentang efektivitas penerapan kebijakan tersebut di  Indonesia.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengukur  efektivitas  penerapan  kebijakan  PSBB  di Indonesia  dalam  memutus  rantai  penyebaran  COVID-19.  Penelitian  ini  menggunakan  metode systematic literature  review dan  teori  differensial  matematika,  yaitu  model Susceptible-Infected-Recovered (SIR),  untuk mengukur efektivitas penerapan kebijakan PSBB di Indonesia. Dari penelitian yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa penerapan kebijakan PSBB di Indonesia terbukti efektif dalam memutus rantai penyebaran COVID- 19.

## Kata kunci :  COVID-19, PSBB, Model SIR

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  yang  pertama  kali  muncul di  Wuhan,  China,  telah  menjadi  fokus  utama masyarakat  global.  COVID-19  merupakan  salah  satu bagian dari keluarga coronavirus. Virus ini menimbulkan gejala seperti demam, rasa nyeri, hidung tersumbat, kehilangan indra rasa atau penciuman, dan lain-lain.
Pandemi COVID-19 telah menimbulkan dampak dalam  berbagai  bidang  kehidupan,  mulai  dari  bidang ekonomi, sosial, dan pendidikan. Oleh karena itu, hal tersebut menjadi permasalahan global yang mendapat perhatian  khusus  dari  negara-negara  di  dunia.  Salah satu  upaya  yang  dilakukan  oleh  Indonesia  untuk memutus  rantai  penyebaran  virus  tersebut  adalah dengan  menerapkan  kebijakan  Pembatasan  Sosial Berskala Besar (PSBB), yang diatur dalam Peraturan Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  21  Tahun 2020.
Menurut  Undang-undang  Nomor  6  Tahun  2018 Pasal  1  Angka  11,  PSBB  didefinisikan  sebagai pembatasan  beberapa  aktivitas  penduduk  di  suatu wilayah  yang  diduga  terinfeksi  penyakit  dan/atau terkontaminasi,  dengan  tujuan  untuk  mencegah potensi  penyebaran  penyakit  atau  kontaminasi  [1]. Kebijakan  ini  merupakan  bagian  dari  strategi pemerintah Indonesia untuk memutus rantai penyebaran  COVID-19,  dengan  mempertimbangkan dampak  yang  mungkin  timbul.  Meskipun  PSBB memberlakukan  pembatasan  sosial  yang  ketat  dan massif,  aktivitas  sosial  dan  ekonomi  masih  dapat berlangsung, meski dengan batasan [2], [3].
Namun,  kebijakan  ini  menimbulkan  perdebatan mengenai  efektivitasnya  dalam  memutus  rantai
penyebaran  COVID-19  di  berbagai  wilayah  di Indonesia.  Pendukung  kebijakan  ini  berpendapat bahwa  PSBB  efektif  dalam  memutus  rantai penyebaran COVID-19, dengan tetap memungkinkan aktivitas  sosial  dan  ekonomi  berlangsung  secara terbatas.  Di  sisi  lain,  penentang  kebijakan  ini berpendapat  bahwa  PSBB  di  Indonesia  tidak  efektif karena masih ada aktivitas masyarakat yang berpotensi menyebabkan penyebaran COVID-19.
Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  atau  yang sering  disebut  dengan partial  lockdown ,  tidak  hanya diterapkan di Indonesia, tetapi juga di beberapa negara Eropa.  Data  menunjukkan  bahwa  setelah  penerapan pembatasan sosial, jumlah kasus COVID-19 di Eropa menunjukkan  penurunan  dibandingkan  sebelum pembatasan sosial diterapkan [4].
Untuk mengevaluasi efektivitas penerapan PSBB di  Indonesia,  kita  dapat  menggunakan  konsep matematika  differensial,  yaitu  model Susceptible- Infected-Recovered (SIR).  Model  SIR  pada  dasarnya membagi  populasi  menjadi  tiga  kelompok,  yaitu kelompok  yang  rentan  terinfeksi  ( susceptible ), kelompok  yang  sedang  terinfeksi  ( infected ),  dan kelompok  yang  telah  sembuh  dari  infeksi/penyakit ( recovered ). Data populasi yang telah dikelompokkan kemudian  diolah  dengan  menggunakan  model persamaan  differensial  matematika  dan  hasilnya ditampilkan dalam bentuk grafik. Dari grafik tersebut, kita  dapat  menarik  kesimpulan  mengenai  efektivitas suatu kebijakan dalam mengatasi COVID-19.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pandemi COVID-19
Penyakit Coronavirus 2019 (COVID-19) adalah jenis penyakit yang belum pernah dikenal sebelumnya dalam  sejarah  kesehatan  manusia.  Penyebab  utama dari COVID-19 ini adalah virus yang dikenal sebagai Sars-CoV-2  [5].  COVID-19  merupakan  bagian  dari keluarga besar virus yang dikenal sebagai coronavirus, yang dapat menyebabkan berbagai jenis penyakit pada manusia  dan  hewan.  Virus  ini  pertama  kali  menjadi pandemi  global  setelah  kasus  pertama  ditemukan  di Wuhan, China [6].
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia, Coronavirus (CoV) atau COVID-19 adalah jenis virus yang menyerang sistem pernapasan manusia. Virus ini dapat  menimbulkan  berbagai  gejala,  seperti  demam, batuk  kering,  rasa  nyeri  dan  sakit,  hidung  tersumbat, sakit kepala, konjungtivis, kehilangan indra rasa atau penciuman, ruam pada kulit, dan lain sebagainya [7]. Penyebaran COVID-19 sangat cepat dan dapat terjadi melalui  kontak  antara  manusia  dan  hewan  atau  yang dikenal sebagai zoonotic . Oleh karena itu, masyarakat diharapkan  untuk  mematuhi  berbagai  aturan  dan protokol  kesehatan  yang  telah  ditetapkan  oleh pemerintah  untuk  memutus  rantai  penyebaran COVID-19 [8].
Pada  tanggal  11  Maret  2020,  WHO  telah mengumumkan  COVID-19  sebagai  pandemi  global. Menurut data WHO per 12 Januari 2021, virus ini telah menjangkiti  223  negara  dengan  total  kasus  positif sebanyak  89,707,115  orang  dan  telah  merenggut nyawa  sebanyak  1,940,352  orang.  Amerika  Serikat adalah negara dengan jumlah kasus terbanyak, diikuti oleh India dan Brazil [9].
COVID-19 pertama kali masuk di Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020 yang diumumkan langsung oleh Presiden  Indonesia,  Joko  Widodo  [10].  Pada  akhir Maret  2020,  Indonesia  telah  mencatat  1.528  kasus COVID-19 yang dikonfirmasi dan 136 kematian yang dihubungkan dengan  virus tersebut. Tingkat Fatalitas Kasus  (CFR)  di  Indonesia  adalah  8,9%,  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  Republik  Rakyat Tiongkok  yang  mencatat  CFR  sebesar  4%.  Fasilitas kesehatan di Indonesia tampaknya belum sepenuhnya siap untuk menghadapi pandemi COVID-19. Persiapan  yang  lebih  intensif  sejak  awal  penyebaran virus  di  Tiongkok  mungkin  akan  membantu.  Data terbaru  dari  Kementerian  Kesehatan  Indonesia menunjukkan bahwa ada 309.100 tempat tidur rumah sakit  di  seluruh  negeri,  dengan  sebagian  besar berlokasi di pulau Jawa. Selain itu, kurang dari 6.000 tempat tidur tersedia di Unit Perawatan Intensif (ICU) di seluruh negeri. Meskipun jumlah ini tampak cukup, namun jika dilihat dari perspektif per kapita, Indonesia hanya  memiliki  2,7  tempat  tidur  ICU  per  100.000 penduduk,  yang  merupakan  salah  satu  yang  terendah di Asia. Ini menunjukkan bahwa kapasitas perawatan kritis di Indonesia mungkin terbatas [11].
Hingga  pada  tanggal  16  Juli  2022,  jumlah  total kasus  positif  COVID-19  di  Indonesia  mencapai
6.131.413  orang,  dengan  5.947.980  orang  telah sembuh, dan 156.839 orang meninggal dunia [12].
Pandemi  COVID-19  ini  menimbulkan  dampak dalam berbagai bidang, antara lain:

## 2.1.1. Dampak dalam Bidang Ekonomi
Berdasarkan  survei  yang  dilakukan  terhadap 12.000 individu yang tersebar di 34 provinsi dan 247 kabupaten  di  seluruh  Indonesia,  ditemukan  bahwa sebanyak  74,3%  rumah  tangga  yang  diwawancarai mengindikasikan bahwa mereka mengalami penurunan  penghasilan  dibandingkan  dengan  bulan Januari  2020,  yaitu  sebelum  pandemi  COVID-19 melanda.  Menariknya,  rumah  tangga  yang  berada  di daerah  perkotaan  justru  mengalami  penurunan pendapatan  yang  lebih  signifikan  dibandingkan dengan rumah tangga di daerah perdesaan [13].
Survei  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa sepertiga responden memiliki setidaknya satu anggota rumah  tangga  yang  menjalankan  usaha.  Namun, 87,5% dari usaha tersebut mengalami dampak negatif akibat  pandemi.  Beberapa  tantangan  utama  yang dihadapi oleh usaha tersebut antara lain berkurangnya jumlah  pelanggan,  pendapatan  yang  tidak  sebanding dengan  pengeluaran  untuk  modal  usaha,  serta kenaikan harga [13].
Selain  itu,  data  dari  sebuah  penelitian  tentang pemberdayaan  UMKM  di  masa  pandemi  COVID-19 juga  tidak  jauh  berbeda  dari  data  sebelumnya. Sebanyak 70% UMKM di Indonesia telah menghentikan proses produksinya dan 90% UMKM di Indonesia mengalami penurunan cashflow [14]. Lebih lanjut,  survei  tersebut  menunjukkan  bahwa  rumah tangga dari berbagai kelompok pendapatan mengalami penurunan  pendapatan.  Bahkan,  rumah  tangga  yang sebelumnya  memiliki  pendapatan  yang  cukup  untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari kini berisiko menjadi miskin  atau  sudah  berada  dalam  kondisi  kemiskinan [13].

## 2.2.1. Dampak dalam Bidang Sosial
Sebagai upaya untuk meredam dampak negatif resesi  ekonomi  terhadap  kondisi  keuangan  rumah tangga, pemerintah telah mengambil langkah-langkah proaktif dengan memberikan bantuan sosial. Bantuan tersebut  diberikan  dalam  berbagai  bentuk,  baik  itu dalam  bentuk  uang  tunai  maupun  barang.  Namun, hasil survei yang dilakukan oleh UNICEF menunjukkan bahwa masih ada celah dalam distribusi bantuan tersebut. Tercatat bahwa 38% dari responden yang  termasuk  dalam  40%  kelompok  rumah  tangga dengan pengeluaran terendah tidak menerima bantuan tunai  pada  periode  Oktober  hingga  November  2020 [13].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masih  ada  ruang yang cukup besar untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi  dalam  penyaluran  bantuan  sosial  dari pemerintah.
Selain  itu,  pandemi  COVID-19  juga  telah memperlihatkan adanya ketidaksetaraan gender dalam hal pembagian tanggung jawab tambahan yang muncul
akibat  penutupan  sekolah.  Berdasarkan  hasil  survei, sebanyak  71.5%  dari  responden  menyatakan  bahwa ibu yang bertanggung jawab mendampingi anak-anak belajar di rumah. Sementara itu, hanya 22% responden yang  menyatakan  bahwa  ayah  yang  melakukan  hal tersebut [13].

## 2.3.1. Dampak dalam Bidang Pendidikan
Sebagai respons terhadap pandemi COVID-19 yang telah  mempengaruhi berbagai aspek kehidupan, Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan,  Nadiem Makarim, telah mengeluarkan Surat Edaran Nomor 4 Tahun  2020.  Surat  edaran  ini  berisi  tentang Pelaksanaan  Kebijakan  Pendidikan  dalam  Masa Darurat Penyebaran COVID-19, yang salah satu poin pentingnya  adalah  implementasi  Pembelajaran  Jarak Jauh  (PJJ)  sebagai  alternatif  metode  pembelajaran selama masa pandemi [15], [16].
Selanjutnya,  sebuah  penelitian  dengan  judul “Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Efektivitas Pembelajaran  Jarak  Jauh  Secara  Daring”  telah dilakukan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  PJJ  ini. Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa mayoritas mahasiswa menghadapi berbagai hambatan dalam  proses  pembelajaran  mereka.  Beberapa  di antara  hambatan  tersebut  meliputi  koneksi  internet yang tidak stabil, masalah listrik, dan kehabisan pulsa, yang  semuanya  berdampak  pada  kemampuan mahasiswa  untuk  menerima  materi  pembelajaran dengan baik [13].

## 2.2. Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB)
Berdasarkan Undang-Undang No. 6 Tahun 2018 tentang  Kekarantinaan  Kesehatan,  Indonesia  telah menerapkan  suatu  kebijakan  yang  dikenal  sebagai Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) atau yang sering  disebut  dengan  istilah partial  lockdown . Kebijakan ini diresmikan pada tanggal 31 Maret 2020 melalui  PP  No.21  Tahun  2020  dan  pelaksanaannya diatur lebih lanjut dalam Permenkes No.9 Tahun 2020 tentang Pedoman Pelaksanaan PSBB [17]. Kebijakan ini  diberlakukan  sebagai  respons  terhadap  dampak yang  ditimbulkan  oleh  pandemi  COVID-19  yang meluas  di  berbagai  aspek  kehidupan,  mulai  dari kesehatan  hingga  ekonomi.  Dalam  PP  No.21  Tahun 2020, dijelaskan bahwa PSBB melibatkan pembatasan aktivitas  tertentu  penduduk  di  wilayah  yang  diduga terinfeksi COVID-19, termasuk pembatasan pergerakan  orang  dan/atau  barang  di  provinsi  atau kabupaten/kota tertentu [18].
Selain  Indonesia,  ada  beberapa  negara  lain seperti  China,  Italia,  Spanyol,  Prancis,  dan  Jerman yang juga menerapkan kebijakan serupa yang dikenal dengan istilah lockdown . Di sisi lain, Amerika Serikat menerapkan  kebijakan  yang  dikenal  dengan  istilah social distancing . Selain itu, ada 107 negara, termasuk China  dan  Singapura,  yang  menerapkan  kebijakan yang  dikenal  dengan  istilah national  school  closures atau school social distancing . Kebijakan-kebijakan ini diterapkan  sebagai  respons  terhadap  peningkatan
kasus  COVID-19,  yang  telah  mencapai  8.465.085 kasus  positif  dan  454.258  kematian  di  216  negara, menurut  data  dari  WHO  [17].  Semua  kebijakan  ini bertujuan untuk memutus rantai penyebaran COVID- 19  dan  melindungi  masyarakat  dari  risiko  infeksi. Meskipun  setiap  negara  menerapkan  kebijakan  yang berbeda-beda, tujuan utamanya tetap sama, yaitu untuk meminimalisir  penyebaran  virus  dan  melindungi kesehatan masyarakat.

## 2.3. Model SIR
Model SIR, yang merupakan model epidemiologi,  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Kermack dan McKendrik pada tahun 1929. Model ini merupakan  pendekatan  matematis  untuk  memahami bagaimana  suatu  penyakit  menyebar  dalam  suatu populasi.  Dalam  model  ini,  populasi  dibagi  menjadi tiga kelompok utama, yaitu: kelompok individu yang rentan  terhadap  penyakit  ( susceptible ),  kelompok individu  yang  sedang  terinfeksi  ( infected ),  dan kelompok  individu  yang  telah  sembuh  dan  menjadi kebal terhadap penyakit ( recovered ) [19].
Gambar 1. Diagram kompartemen model epidemik SIR
Berdasarkan diagram kompartemen pada gambar 1, dapat dibuat suatu model epidemik dengan postulat sebagai berikut:
𝑑𝑆 𝑑𝑡 + 𝑑𝐼 𝑑𝑡 + 𝑑𝑅 𝑑𝑡 = 0
dari postulat di atas dapat diperoleh persamaan model SIR, yaitu:
𝑑𝑆 𝑑𝑡 = −𝛽𝑆(𝑡)𝐼(𝑡) (1)
𝑑𝐼 𝑑𝑡 =  𝛽𝑆(𝑡)𝐼(𝑡) − 𝛾𝐼(𝑡) (2)
𝑑𝑅 𝑑𝑡 = 𝛾𝐼(𝑡) (3)
Dimana  β,  γ  adalah  konstanta  positif.  Parameter persamaan model SIR adalah sebagai berikut:
S(t) = Banyaknya individu yang rentan terserang penyakit pada waktu t.
I(t) = Banyaknya individu yang terinfeksi penyakit pada waktu t.
R(t) = Banyaknya individu yang telah sembuh dan menjadi kebal dari penyakit pada waktu t.
β = Laju penularan penyakit.
γ = Laju kesembuhan. [6]
Dari  persamaan  model  SIR  di  atas,  dapat diperoleh  bilangan  reproduksi  dasar  (R0),  yang didefinisikan  sebagai  R0  =  β/γ  (4).  Nilai  ini menunjukkan indeks terjadinya penularan wabah [20]. Parameter β dan γ memiliki keterkaitan, yaitu jika β > γ,  maka  semakin  banyak  individu  yang  rentan ( susceptible )  yang  akan  terinfeksi  karena  laju kesembuhan yang rendah. Sebaliknya, jika γ > β, laju kesembuhan akan meningkat sehingga semakin sedikit individu  yang  rentan  yang  akan  terinfeksi  [6].  Ini berarti bahwa jika nilai R0 > 1, maka semakin banyak individu yang akan terinfeksi, sebaliknya jika nilai R0 <  1,  maka  semakin  banyak  individu  yang  akan sembuh.
Model SIR ini sangat penting dalam memahami bagaimana  suatu  penyakit  menyebar  dalam  suatu populasi  dan  bagaimana  intervensi  seperti  vaksinasi atau  karantina  dapat  mempengaruhi  penyebaran penyakit tersebut. Dengan memahami model ini, kita dapat  merancang  strategi  yang  lebih  efektif  untuk mengendalikan  penyebaran  penyakit  dan  melindungi masyarakat.  Model  ini  juga  dapat  digunakan  untuk memprediksi bagaimana suatu penyakit akan menyebar  di  masa  depan,  yang  dapat  membantu  kita dalam  merencanakan  dan  mempersiapkan  diri  untuk wabah penyakit di masa depan.
Gambar 2. Evolusi waktu model SIR COVID-19 yang bergantung pada waktu, warna hijau menunjukkan banyaknya pasien sembuh (𝑅(𝑡) atau 𝑅̂(𝑡)) , warna orange menunjukkan banyaknya pasien terinfeksi (𝑋(𝑡) atau 𝑋̂(𝑡))
Pada  awal  kemunculan  COVID-19  di  China, model SIR telah digunakan untuk memprediksi kapan pandemi tersebut akan berakhir, seperti yang disajikan dalam  gambar  2.  Pola  lingkaran  merupakan  grafik yang  menunjukkan  data  sebenarnya  dari  15  Januari 2020  –  2  Maret  2020,  sedangkan  pola  bintang merupakan grafik yang menunjukkan prediksi di masa mendatang.  Dalam  gambar  tersebut  menunjukkan bahwa pandemi COVID-19 akan berakhir pada akhir bulan Maret hingga awal bulan April jika pemerintah China  menerapkan  kebijakan lockdown dengan konsisten [21].
Gambar 3. Grafik tingkat penyebaran dan tingkat kesembuhan COVID-19
Model  SIR  ini  juga  dapat  digunakan  untuk menentukan  kefeektifan  suatu  kebijakan  dalam mengatasi  penyebaran  dan  kesembuhan  COVID-19. Dalam  hal  ini,  penelitian  tersebut  mengukur keefektifan kebijakan lockdown yang diterapkan oleh pemerintah China sejak awal kemunculan COVID-19 di Wuhan [22].
Pada gambar 3, grafik berwarna orange (tingkat penyebaran COVID-19) mengalami penurunan secara drastis.  Oleh  karena  itu,  kebijakan lockdown yang diterapkan  oleh  pemerintah  China  dapat  dikatakan efektif  dalam  mengatasi  penyebaran  COVID-19. Grafik  berwarna  hijau  (tingkat  kesembuhan  COVID- 19)  mengalami  sedikit  kenaikan.  Hal  tersebut dikarenakan  masih  terbatasnya  obat  dan  vaksin COVID-19 pada awal kemunculannya [21].

## 3. METODE PENELITIAN
Selama  proses  penulisan  artikel  ini,  penulis menerapkan  metode  penelitian  berupa systematic literature  review dan  studi  literatur. Systematic literature  review adalah  metode  terstruktur  untuk menghimpun,  menilai  dengan  teliti,  merangkum,  dan mempresentasikan hasil dari beragam penelitian yang berkaitan  dengan  suatu  pertanyaan  atau  topik penelitian yang relevan. Sementara itu, studi literatur adalah metode yang digunakan untuk mengumpulkan data  atau  sumber  yang  terkait  dengan  topik  yang diteliti dalam sebuah penelitian.
Penulis  melakukan  proses  penelitian  yang sistematis dan studi literatur dalam rangka penyusunan artikel ini. Penulis telah mengumpulkan berbagai teori pendukung dan data dari penelitian lain yang relevan. Data  tersebut  kemudian  dianalisis  secara  mendalam dan hasil analisis tersebut disajikan dalam artikel ini. Penulis  berusaha  untuk  menyajikan  data  dan  temuan dengan cara yang jelas dan mudah dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  penulis  mengumpulkan beberapa  data  hasil  penelitian  dari  berbagai  sumber, antara  lain  penelitian  tentang  efektivitas  penerapan Pembatasan Sosial Berskala  Besar yang dilakukan di
Kota  Bekasi  [23],  Provinsi  Yogyakarta  [20],  dan Provinsi Bali [19].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  di  Kota  Bekasi, data persebaran COVID-19 diambil dari 15 April - 30 April  2020.  Dalam  data  tersebut  diketahui  bahwa jumlah  populasi  yang  terdapat  di  Kota  Bekasi sebanyak  3.083.644  jiwa.  Berikut  adalah  grafik  hasil penelitian menggunakan model SIR yang dilakukan di Kota Bekasi:
Gambar 4. Penggunaan model SIR untuk rentang PSBB di Kota Bekasi dalam rentang 15 April - 30 April 2020
Sumber: Handayanto T.R., 2020
Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  hasil pengolahan data menggunakan model SIR menunjukkan  adanya  penurunan  persebaran  kasus COVID-19 di Kota Bekasi.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  di  Provinsi Yogyakarta, data persebaran COVID-19 diambil dari 1  April  –  24  April  2020  dengan  asumsi  jumlah populasi sebanyak 10.000 jiwa. Berikut adalah kurva hasil  penelitian  menggunakan  model  SIR  yang dilakukan di Provinsi Yogyakarta:
Gambar 5. Penggunaan model SIR untuk rentang PSBB di Provinsi Yogyakarta dalam rentang 1 April - 24 April 2020 Sumber: F. Adi-Kusumo, 2020
Pada penelitian yang dilakukan di Provinsi Bali, data  persebaran  kasus  COVID-19  diambil  dari  1 Oktober  2021  –  30  September  2022  dengan  jumlah populasi  sebanyak  4.415.000  jiwa.  Berikut  adalah kurva hasil penelitian menggunakan model SIR yang dilakukan di Provinsi Bali:
Gambar 6. Penggunaan model SIR untuk rentang PSBB di Provinsi Bali dalam rentang 1 Oktober 2021 - 30 September 2022 Sumber: I Gst Ngr Gede Agung Suniantara, 2023
Dari ketiga penelitian tentang efektifitas penerap- an  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  di  3 daerah  yang  berbeda,  yaitu  Kota  Bekasi,  Provinsi Yogyakarta,  dan  Provinsi  Bali,  menunjukkan  adanya penurunan  persebaran  kasus  COVID-19  setelah diterapkannya  kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala Besar di Indonesia.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  yang  dilakukan menggunakan model SIR, penulis menyatakan bahwa penerapan  kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala Besar  (PSBB)  di  Indonesia  yang  diatur  dalam Peraturan Pemerintah Nomor 21 Tahun 2020 terbukti efektif  dalam  mengurangi  dan  memutus  rantai penyebaran COVID-19.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Fitri,  “Implikasi  Yuridis  Penetapan  Status Bencana  Nasional  Pandemi  Corona  Virus Disease  2019  (COVID-19)  Terhadap  Perbuatan Hukum  Keperdataan,” Supremasi  Hukum:
Jurnal  Kajian  Ilmu  Hukum ,  vol.  9,  no.  1,  Jun 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.uin- suka.ac.id/syariah/Supremasi/article/view/2125
[2]  S.  H.  Thorik,  “Efektivitas  Pembatasan  Sosial Berskala Besar Di Indonesia Dalam Penanggulangan  Pandemi  Covid-19,” Adalah: Buletin Hukum dan Keadilan , vol. 4, no. 1, hlm. 115, 2020, doi: 10.15408/adalah.v4i1.15506.
[3]  R.  Nasruddin  dan  I.  Haq,  “Pembatasan  Sosial Berskala  Besar  (PSBB)  dan  Masyarakat Berpenghasilan Rendah,” SALAM: Jurnal Sosial dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 7, Mei 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i7.15569.
[4]  Dandy Bayu Bramasta dan Rizal Setyo Nugroho Tim  Redaksi,  “Kasus  Corona  Menurun,  WHO: Pembatasan  Sosial  di  Eropa  Membuahkan Hasil.”  Diakses:  18  Januari  2024.  [Daring]. Tersedia
pada: https://www.kompas.com/tren/read/2020/11/21/
202500265/kasus-corona-menurun-who-- pembatasan-sosial-di-eropa-membuahkan-hasil
[5]  R.  N.  Putri,  “Indonesia  dalam  Menghadapi Pandemi  Covid-19,” Jurnal  Ilmiah  Universitas Batanghari  Jambi ,  vol.  20,  no.  2,  hlm.  705,  Jul 2020, doi: 10.33087/jiubj.v20i2.1010.
[6]  S. P. Sari dan E. Arfi, “Analisis Dinamik Model SIR  Pada  Kasus  Penyebaran  Penyakit  Corona Virus Disease-19 (COVID-19),” Original Article Indonesian Journal of Applied Mathematics , vol. 1,  no.  2,  hlm.  61–68,  2021,  [Daring].  Tersedia pada: https://journal.itera.ac.id/index.php/indojam/
[7]  WHO  in  Indonesia,  “Pertanyaan  dan  Jawaban Terkait Coronavirus.” Diakses: 29 Januari 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://www.who.int/indonesia/news/novel- coronavirus/qa/qa-for-public
[8]  M. Mudzakkir, N. Risnasari, M. F. E. Nugraha, dan  S.  A.  Mawadha,  “Upaya  Pencegahan Penularan  Covid-19  pada  Masyarakat  Kab. Kediri,” Kontribusi:  Jurnal  Penelitian  dan Pengabdian  Kepada  Masyarakat ,  vol.  2,  no.  1,
hlm. 56–65, Nov 2021, doi: 10.53624/kontribusi.v2i1.85.
[9]  E. L. Sjattar, A. Majid, R. Arafah, Y. Syam, dan I.  Gaffar,  “Edukasi  Penerapan  Perawatan Mandiri  di  Rumah  pada  Pasien  Terkonfirmasi Covid  -19  Tanpa  Gejala  di  Puskesmas  Batua Makassar,” Idea Pengabdian Masyarakat , vol. 1, no. 02, 2021, Diakses: 29 Januari 2024. [Daring]. Tersedia
pada:
https://ideapengabdianmasyarakat.ideajournal.id /index.php/ipm/article/view/50/24
[10]  Ratna  Nuraini,  “Kasus  Covid-19  Pertama, Masyarakat  Jangan Panik.”  Diakses: 29 Januari 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://www.indonesia.go.id/narasi/indonesia- dalam-angka/ekonomi/kasus-covid-19-pertama- masyarakat-jangan-panik
[11]  S.  Setiati  dan  M.  K.  Azwar,  “COVID-19  and Indonesia,” Acta  Med  Indones-Indones  J  Intern Med • , vol. 52, 2020, Diakses: 29 Januari 2024. [Daring]. Tersedia
pada: https://www.researchgate.net/profile/Muhamma d-Azwar-5/publication/340645813_COVID- 19_and_Indonesia/links/5e96ba6a92851c2f52a2 ef2e/COVID-19-and-Indonesia.pdf
[12]  Irfan  Amin,  “Update  COVID-19  Indonesia  16 Juli 2022: Positif 4.329, Meninggal 6.” Diakses: 29  Januari  2024.  [Daring].  Tersedia  pada: https://tirto.id/update-covid-19-indonesia-16- juli-2022-positif-4329-meninggal-6-gt9A
[13]  UNICEF, UNDP, PROSPERA, dan The SMERU Research  Institute, Analisis  Dampak  Sosial  dan Ekonomi  COVID-19  pada  Rumah  Tangga  dan Rekomendasi Kebijakan Strategis untuk Indonesia Didukung oleh: INDONESIA Analisis Dampak  Sosial  dan  Ekonomi  COVID-19  pada Rumah  Tangga  dan  Rekomendasi  Kebijakan
Strategis  untuk  Indonesia .  2021.  Diakses:  29 Januari 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://www.unicef.org/indonesia/media/11211/f ile/Analisis%20Dampak%20Sosial%20dan%20 Ekonomi%20COVID- 19%20pada%20Rumah%20Tangga%20dan%20 Rekomendasi%20Kebijakan%20Strategis%20u ntuk%20Indonesia.pdf
[14]  W.  C.  Anggraeni,  W.  P.  Ningtiyas,  dan  N.  M.
Alimah, “Kebijakan Pemerintah Dalam
Pemberdayaan UMKM Di Masa Pandemi Covid- 19   Di  Indonesia,” Journal  of  Government  and Politics   (JGOP) ,  vol.  3,  no.  1,  hlm.  47–65,  Jul 2021,  Diakses:  9  Februari  2024.  [Daring]. Tersedia pada: https://journal.ummat.ac.id/index.php/JSIP/articl e/view/5354
[15]  “SURAT  EDARAN  MENDIKBUD  NO  4 TAHUN  2020  TENTANG  PELAKSANAAN KEBIJAKAN  PENDIDIKAN  DALAM  MASA DARURAT PENYEBARAN CORONA VIRUS DISEASE  (COVID-  19).”  Diakses:  29  Januari 2024.
[Daring]. Tersedia
pada:
https://pusdiklat.kemdikbud.go.id/surat-edaran- mendikbud-no-4-tahun-2020-tentang- pelaksanaan-kebijakan-pendidikan-dalam-masa- darurat-penyebaran-corona-virus-disease-covid- 1- 9/#:~:text=Sawangan%2C%20Pusdiklat%20%E 2%80%94%20Menteri%20Pendidikan%20dan %20Kebudayan%20Nadiem,Kebijakan%20Pen didikan%20dalam%20masa%20darurat%20pen yebaran%20virus%20Corona
[16]  S.  Herwanto  dan  D.  Hatmo,  “Dampak  Pandemi Covid-19  Terhadap  Efektivitas  Pembelajaran Jarak  Jauh  Secara  Daring,” Scholaria:  Jurnal Pendidikan  dan  Kebudayaan ,  vol.  11,  no.  02, hlm.  115–122,  Mei  2021,  Diakses:  29  Januari 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.uksw.edu/scholaria/article/view/ 4222
[17]  J. C. Labetubun, A. Rachmawati, F. Z. Fitria, Y. Mukaromah,  Y.  Rachmadiah,  dan  H.  Pratomo, “Analisis Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar  (PSBB)  dalam  Penanggulangan  dan Pencegahan  COVID-19  di  Kota  Depok,” Perilaku  dan  Promosi  Kesehatan:  Indonesian Journal of Health Promotion and Behavior , vol. 3, no. 2, hlm. 79, Des 2021, doi: 10.47034/ppk.v3i2.4386.
[18]  “PERATURAN  PEMERINTAH  REPUBLIK INDONESIA  NOMOR  21  TAHUN  2O2O TENTANG PEMBATASAN SOSIAL BERSKALA  BESAR  DALAM  RANGKA PERCEPATAN  PENANGANAN  CORONA WRUS DISEASE 2019 (COVID-19),” 2020.
[19]  I. G. N. G. A. Suniantara, N. Gunantara, dan M. Sudarma,  “Analisis  Penyebaran  Covid  19 Menggunakan Model SIR (Susceptible, Infected, Recovered)  Di  Provinsi  Bali,” Majalah  Ilmiah
Teknologi  Elektro ,  vol.  22,  no.  1,  hlm.  39,  Jun 2023, doi: 10.24843/mite.2023.v22i01.p05.
[20]  F.  Adi-kusumo  dan  N.  Susyanto,  “MODEL BERBASIS  SIR  DALAM  PREDIKSI  AWAL PENYEBARAN  COVID-19  DI  DAERAH ISTIMEWA  YOGYAKARTA  (DIY)  (SIR- BASED  MODEL  IN  PREDICTING  THE EARLY  OUTBREAK  OF  COVID-19  IN  THE SPECIAL  REGION  OF  YOGYAKARTA (DIY)),” Jurnal Matematika Thales , vol. 2, no. 1,
hlm.
1, 2020, doi:
https://doi.org/10.22146/jmt.55820.
[21]  Y. C. Chen, P. E. Lu, C. S. Chang, dan T. H. Liu, “A Time-Dependent SIR Model  for COVID-19 with  Undetectable  Infected  Persons,” IEEE Trans  Netw  Sci  Eng ,  vol.  7,  no.  4,  hlm.  3279–
3294, Okt 2020, doi:
10.1109/TNSE.2020.3024723.
[22]  Q.  Chen,  Z.  He,  C.  T.  Hsieh,  dan  Z.  M.  Song, “Economic effects of lockdown in China,” dalam Impact  Of  Covid-19  On  Asian  Economies  And Policy  Responses ,  World  Scientific  Publishing Co.,
2020, hlm. 3–10.
doi:
10.1142/9789811229381_0001.
[23]  T. R. Handayanto dan Herlawati, “Efektifitas Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) di Kota Bekasi Dalam Mengatasi COVID-19 dengan Model Susceptible-Infected-Recovered (SIR),” Jurnal Kajian Ilmiah , vol. 20, no. 2, hlm. 1410–9794, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI