## Analisis Penyebaran dan Komparasi Skenario Kebijakan Penanggulangan Covid-19 berbasis Sistem Dinamik

## Hammam Riza
Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi Gedung B.J Habibie, Lantai 2 Jl. M.H Thamrin
No 8 Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10340 hammam.riza@bppt.go.id Arwanto Pusat Sistem Audit Teknologi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi Gedung Pusat Inovasi dan Bisnis Teknologi, Lantai 2 Puspiptek, Tanggerang Selatan 15314 arwanto@bppt.go.id Sri Handoyo Mukti Pusat Sistem Audit Teknologi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi Gedung Pusat Inovasi dan Bisnis Teknologi, Lantai 2 Puspiptek Tanggerang Selatan 15314 sri.handoyo@bppt.go.id Adi Akhmadi P. Pusat Sistem Audit Teknologi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi
Gedung Pusat Inovasi dan
Bisnis Teknologi, Lantai 2 Puspiptek,
Tanggerang Selatan
15314
adi.akhmadi@bppt.go.id
Abstract  - The  emergence  of  a  new  variant  of  the  corona virus,  SARS-Cov-2,  which  causes  the  Corona  Virus Disease  (Covid-19)  outbreak  has  really  changed  the  world.  First  reported  in  Wuhan  City,  Hubei  Province, China at the end of 2019, this virus has spread throughout the world. Apart from hitting the world economy, the Covid-19 pandemic has also changed the way humans interact. All over the world, people have changed their habits of work, worship, and social activities. This was done to reduce the risk of transmission of the massive new corona virus. But the next question arises: when will conditions improve? when will this Covid-19 outbreak subside? To answer this question, this study seeks to model the spread of the new Corona Virus with a Dynamic Systems approach. In the modeling carried out, there are seven scenarios that describe the policies undertaken to  mitigate  the  spread  of  Covid-19  which  include  WFH  policies,  office  vacations,  social  distancing, implementation of PSBB, to PSBB relaxation. The resulting model is then validated with data from the Covid-19 Handling  Acceleration  Task  Force  which  is  released  every  day.  Of  the  seven  modeled  scenarios,  the  fastest pandemic relief time is predicted to occur on September 25, 2020 as indicated by scenario 0 with a prediction of a total of 530,655 positive cases. The longest pandemic relief time is predicted to occur on July 17, 2021 with a prediction of a total of 269,115 positive cases.
. Keywords— COVID-19, System Dynamics, Prediction Modeling

## I. PENDAHULUAN
Kemunculan varian baru virus corona, virus SARS-Cov-2 yang menyebabkan wabah Corona Virus Disease  (Covid-19)  benar-benar  mengubah  dunia.  Pertama  kali  dideteksi  di  Kota  Wuhan,  Provinsi Hubei,  China  pada  akhir  2019,  virus  ini  kini  telah  menyebar  ke  seluruh  penjuru  dunia [1] .  Pada  11 Maret  2020,  organisasi  kesehatan  dunia,  WHO  telah  resmi  menetapkan  Covid-19  sebagai  pandemi global. Hal ini senada dengan prediksi beberapa studi yang sejak awal menyatakan bahwa Covid-19 dapat  berpotensi  menjadi  sebuah  pandemic  global [2] .  Hingga  Bulan  Februari  saja,  Cina  telah melaporkan  hingga  80.000  kasus  positif  Covid-19 [2] .  Direktur  Jenderal  WHO,  Tedros  Adhanom, telah  menyatakan  bahwa  penyebaran  Covid-19  telah  mencapai  tingkatan  yang  mengkhawatirkan. Hingga  Bulan  Juli  2020,  data  yang  ditampilkan  oleh  John  Hopkins  University  menunjukkan  total kasus positif Covid-19 telah mencapai lebih dari 10 juta jiwa di seluruh dunia [3] . Selain  menghantam  ekonomi  dunia,  corona  juga  merubah  cara  hidup  manusia [4] .  Di  seluruh dunia,  orang-orang  telah  merubah  kebiasaan  mereka  dalam  bekerja,  beribadah,  serta  beraktivitas sosial.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  risiko  penularan  virus  corona  baru  yang  begitu  masif. WHO merekomendasikan penerapan physical distancing, yaitu menjaga jarak secara fisik dari orang lain dalam jarak yang aman sekurang-kurangnya dua meter [5] . Berbagai negara di dunia menerapkan lockdown baik  berskala  regional  maupun  nasional  untuk  membatasi  pergerakan  manusia.  Di Indonesia, berdasarkan data dari Tim Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19 hingga tanggal
3  Juli  2020  tercatat  60.695  kasus  positif  dengan  3.036  korban  jiwa [6] .  Untuk  menanggulangi  hal tersebut, sebenarnya pemerintah Indonesia sudah resmi menetapkan status darurat kesehatan pada 31 Maret  2020 [7] .  Beberapa  kabupaten,  kota,  dan  provinsi  telah  menerapkan  Pembatasan  Sosial Berskala Besar (PSBB). Pelaksanaan PSBB meliputi: peliburan sekolah dan tempat kerja, pembatasan kegiatan  keagamaan,  pembatasan  kegiatan  di  tempat  umum,  pembatasan  kegiatan  sosial  budaya, pembatasan moda transportasi, dan pembatasan kegiatan lainnya.
Pembatasan mobilitas yang dilakukan oleh pemerintah ternyata berdampak pada sektor ekonomi. Pembatasan  mobilitas  manusia  membuat  konsumsi  masyarakat  cenderung  turun  karena  masyarakat lebih  banyak  menghabiskan  waktu  di  rumah.  Secara  keseluruhan,  tingkat  konsumsi  akan  cenderung turun  karena  harga  yang  terdistrorsi  akibat  mahalnya  biaya  transportasi  dan  logistik  barang [8] . Masyarakat juga cenderung lebih berhati-hati dalam membelanjakan pengeluaran dan lebih memilih membelanjakan  pengeluaran  pada  kebutuhan  pokok  yang  dianggap  penting.  Selain  dari  sektor konsumsi, sektor produksi juga terdampak pandemi Covid-19. Menurut pedoman PSBB seperti yang tertuang dalam Peraturan Menteri Kesehatan nomor 9 Tahun 2020 Pasal 13, kegiatan di tempat kerja wajib diliburkan, kecuali beberapa sektor yang utamanya berorientasi pada pelayanan masyarakat. Di beberapa daerah yang menerapkan PSBB, industri juga perlu menyesuaikan pola kerja dengan aturan protokol  kesehatan  yang  tentunya  dapat  berimbas  pada  produktivitas  industri.  Menurut [9] pandemi Covid-19  juga  menimbulkan  beberapa  dampak  turunan,  seperti  bertambahnya  tingkat  kemiskinan dikarenakan  berkurangnya  tingkat  pendapatan  dan  konsumsi  rumah  tangga.  Hal  ini  memunculkan pertanyaan: kapan kah kondisi akan membaik? Kapan kah wabah Covid-19 ini akan mereda?
Penelitian  ini  berusaha  untuk  menjawab  pertanyaan  tersebut.  Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan pemodelan penyebaran Covid-19 di Indonesia dengan pendekatan Sistem Dinamik. Diharapkan hasil penelitian  ini  dapat  membantu  melihat  efektifitas  kebijakan  yang  sudah  diterapkan  pemerintah, memsimulasikan  berbagai skenario  intervensi  kebijakan  dan perilaku  masyarakat,  serta  mensimulasi pola  dinamika  turun  naiknya  kasus  penularan  Covid19  akibat  berbagai  perubahan  perilaku  dan kebijakan  penanggulangan  Covid19  sehingga  dapat  diperkirakan  waktu  berakhirnya  pandemi. Sistematika  penulisan  diawali  dengan  penelaahan  literatur  terhadap  penelitian  terkait  sebelumnya, kemudian  dilanjutkan  dengan  membahas  metodologi  yang  digunakan,  yang  meliputi  asumsi  dan parameter  yang  digunakan.  Sedangkan  pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  akan  disampaikan  hasil pemodelan yang dilakukan.

## II. PENELITIAN TERKAIT
Studi tentang prediksi pandemi degan pendekatan  Sistem Dinamik telah dilakukan oleh beberapa peneliti  sebelumnya.  Studi  yang  dilakukan [10] berusaha  untuk  melakukan  pemodelan  penyebaran pandemi  Covid-19  di  Malaysia  dengan  pendekatan  curve  fitting  model,  SIR  model,  dan  System Dynamics  Model.  Dari  hasil  pemodelan  yang  dilakukan [10] dengan  pendekatan  Sistem  Dinamik, diprediksi puncak dari pandemi Covid-19 di Malaysia akan terjadi pada 17 Mei 2020 dengan estimasi konfirmasi  positif  sebanyak  22.421  kasus.  Pemodelan  dimulai  dari  1  Februari  2020  dengan  jumlah orang yang terinfeksi 8 orang, dengan contact rate 5, dan contact success rate 0.021 [10] . Pemilihan parameter didasarkan pada karakteristik penyebaran Covid-19 yang dipublikasikan WHO.
Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh [10] , studi pemodelan penyebaran pandemi Covid- 19 juga dilakukan oleh [11] di Iran. Pemodelan yang dilakukan dimulai dari 18 Februari 2020 dengan prediksi  jumlah  korban  jiwa  dapat  mencapai  3.000  orang  dalam  90  hari [11] .  Berbeda  dengan penelitian [10] yang  hanya  memodelkan  dinamika  penambahan  kasus  positif,  kematian,  dan  pasien sembuh,  penelitian  yang  dilakukan [11] juga  membandingkan  hasil  pemodelan  dengan  kemampuan fasilitas  kesehatan  yang  ada  di  Iran,  sehingga  hasil  penelitian  juga  merekomendasikan  peningkatan kapasitas  fasilitas  kesehatan  untuk  mengakomodasi  penambahan  jumlah  kasus  positif.  Namun demikian,  penelitian [11] tidak  menyebutkan  parameter  yang  digunakan,  seperti  jumlah  awal  orang yang terinfeksi, contact rate, dan contact success rate.
Adapun studi yang dilakukan [12] mencoba untuk memodelkan penyebaran pandemi Covid-19 di India. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan compartmental model dimana usia populasi dibagi menjadi  beberapa  kelompok.  Namun  penelitian  yang  dilakukan [12] menunjukkan  bahwa  setelah lockdown selama 49 hari, kasus positif baru tetap bermunculan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan [10] yang  menunjukkan  bahwa  kebijakan  pembatasan  mobilitas  manusia  tidaklah  cukup
untuk mengatasi pandemi. Pembatasan mobilitas hanyalah salah satu cara untuk mengurangi frekuensi kontak,  namun  kebijakan  ini  perlu  diiringi  dengan testing yang  masif  serta contact  tracing . Testing yang  masif  dan contact  tracing diyakini  mampu  mengidentifikasi  orang  yang  terinfeksi,  baik  yang bergejala maupun tanpa gejala.

## III. METODOLOGI
Langkah-langkah untuk melakukan penelitian, sebagaimana terlihat dalam Gambar 1 , adalah: (1) Pengamatan kondisi faktual. Pada tahap ini diamati fenomena pandemi Covid-19 di Indonesia. Pada tahap ini juga diidentifikasi batasan masalah serta komponen-komponen yang terlibat di dalam sistem. Tahap  selanjutnya  adalah  (2)  Konseptualisasi  dengan  CLD.  Pada  tahap  ini  kondisi  faktual digambarkan dengan causal loop diagram untuk lebih memahami faktor yang terlibat di dalam sistem serta  keterkaitan  dan  mekanisme  umpan  balik  antara  setiap  faktor.  Causal  Loop  Diagram  (CLD) merupakan  suatu  alat  untuk  mengggambarkan  hubungan  sebab-akibat  antara  komponen  di  dalam suatu sistem dan mengilustrasikan bagaimana perubahan dalam suatu komponen dapat mengakibatkan perubahan  pada  komponen  lainnya  serta  dapat  mengakibatkan  perubahan  pada  keseluruhan  sistem [13] .  Pada  tahap  (3)  dilakukan  penyusunan  parameter  dan  pemodelan.  Pada  tahap  ini  ditentukan asumsi serta parameter dari pemodelan yang dilakukan. Tahap terakhir adalah (4) penggunaan model dan interpretasi hasil. Tahap ini dirumuskan kebijakan berdasarkan perilaku serta mekanisme umpan balik sistem. Perlu dicatat bahwa kondisi sistem adalah dinamis, sehingga perbaikan perlu dilakukan berdasarkan  mekanisme  umpan  balik  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Langkah-langkah  di  atas merupakan pengembangan dari tahapan umum desain sistem dinamis, yaitu: analisis, desain, sintesis, melakukan pendekatan terhadap desain sistem, dan mendesain prosedur [14] .
Gambar 1. Metodologi Penelitian.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Causal Loop Diagram Model (CLD)
CLD  dapat  menjadi  alat  untuk  menggambarkan  suatu  permasalahan  yang  kompleks  dengan menggambarkan  keterkaitan  setiap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  permasalahan  tersebut.  CLD dapat  membantu  untuk  memahami  perilaku  suatu  sistem  serta  membantu  mengembangkan  suatu strategi untuk menghadapi umban balik yang diberikan oleh sistem. Adapun CLD pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Causal Loop Diagram.
Dari CLD di atas dapat dilihat bahwa kasus pertama merupakan kasus dari luar negeri (imported case). Adapun penduduk potensial terpapar merupakan persentase dari jumlah penduduk total, dimana jumlah  presentasenya  dapat  meningkat  seiring  meluasnya  kasus  (akibat  mobilitas  masyarakat). Sedangkan,  penduduk  yang  potensi  tertular  akan  menjadi  tertular  akibat  frekuensi  kontak/  jumlah kontak  per  hari  (r)  dan  probabilitas  atau  risiko  tertular  (β).  Jumlah  kontak  per  hari  atau  frekuensi kontak  dapat  tereduksi  akibat  respon  menigkatnya  kejadian  kasus  (WFH, social  distancing ,  PSBB, Karantina Wilayah, dan kebijakan lainnya), atau meningkat akibat perilaku masyarakat yang longgar terhadap kaidah-kaidah kesehatan. Probabilitas tertular dapat dikurangi dengan penerapan vaksin jika sudah ditemukan.
Dari penduduk  tertular  yang  dapat terdeteksi, ada orang  yang  bergejala  dan  ada juga  orang  yang tidak bergejala. Terdeteksinya penduduk tertular tergantung pada kasus yang masuk rumah sakit dan juga  akibat  pengaruh  jumlah  test  yang  diadakan  (khususnya  untuk  yang  tidak  bergejala).  Dari penduduk  yang  tertular  dan  tidak  terdeteksi  sebagian  (berdasarkan  proporsi)  dapat  menularkan  ke penduduk rentan yang potensial tertular dengan laju penularan rβ. Dari kasus yang terdeteksi, kasus yang  bergejala  berat  dirawat  di  rumah  sakit,  sedangkan  kasus  yang  tidak  bergejala  dirawat  secara mandiri. Dari kasus yang tidak bergejala dan bergejala ringan, sebagian besar sembuh dengan tingkat penyembuhan  tertentu  Dari  kasus  yang  dirawat  di  rumah  sakit,  sebagian  meninggal  dan  sebagian sembuh. Tingkat penyembuhan dan tingkat kematian sangat ditentukan fasilitas dan kapasitas rumah sakit yang ada. Peningkatan fasilitas kesehatan dapat menekan angka kematian dan meningkatkan laju kesembuhan. Adapun asumsi dan kondisi awal pemodelan dapat dilihat pada Tabel 1. Melalui CLD yang telah dibuat ini, permasalahan dapat dilihat melalui sudut pandang sirkular (siklus, berulang) dan bukan  melalui  sudut  pandang  linear  (tradisional) [15]. Dari  CLD  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa pandemi  Covid-19  merupakan  suatu  permasalahan  kompleks  yang  dapat  melibatkan  berbagai faktor serta mekanisme umpan balik diantara serangkaian faktor tersebut.
Penduduk Potensial Terpapar Tertular Laju Penularan Perubahan Frekwensi Kontak Terdeteksi Bergejala Terdeteksi tdk bergejala Gejala Berat Gejala Ringan Meninggal Sembuh Fasilitas & Kapasitas RS Penduduk Tertular dari Luar - + - - Pengaruh respon : WFH, Social Distancing, Masker, PSBB, Karantina Wilayah Pengaruh Hidup Sehat Peningkatan Faskes Pengaruh Meluasnya kasus akibat mobilitas antar wilayah r β Pengaruh Test Fraksi Tertular tidak terdeteksi yang dapat menularkan Dirawat RS Dirawat Non RS Dirawat Mandiri/ Non RS Frekwensi Kontak - r Probability/Risiko - beta Perubahan Probability/Risiko Pengaruh Penerapan Vaksin Penurunan Fraksi Gejala Berat
5 70 135 200 265 330 395460 0 500 1.000 1.500 Data Kasus Harian Pertambahan kasus terkonfirmasi 5 50 95 140 185 230 275 320 365 410 455 500 0 50 100 150 200 Data Meninggal Harian laju meninggal 5 55 105 155 205 255 305 355 405 455 0 500 1.000 Data Sembuh Harian Laju Penyembuhan total 5 50 95 140 185 230 275 320 365 410 455 500 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 Data Kasus Dirawat Kasus Aktif
Tabel 1. Asumsi dan Kondisi Awal Pemodelan. Kasus Awal Maret, 2 orang tertular dari luar Running model 10 Februari 2020 Proporsi awal yang potensial tertular 0,2 % dari penduduk Indnesia (0,2% x 270 juta = 540 juta) Tingkat penularan (rβ) 0,5 orang per hari Ro Ro = rβ x durasi infeksi Proporsi penduduk tertular untuk menularkan 0,5 Penduduk tertular 20 % terdeteksi bergejala dan 20 % terdeteksi tidak bergejala 50 % berat dan dirawat di RS dan 50 % ringan Lama deteksi 7 hari (masa inkubasi) Tingkat penyembuhan awal 1% (meningkat menjadi 2 kali dan 5 kali) Tingkat kematian awal 5% (menurun menjadi sekitar 0,4 kal dan 0,1 kali)

## B. Validasi Model
Untuk  mengevaluasi  model  yang  telah  dirancang,  dilakukan  validasi  data  yang  dihasilkan  oleh model  dengan  data  riil  yang  dirilis  oleh  Tim  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanggulangan  Covid-19. Validasi  dilakukan  terhadap  data  kasus terkonfirmasi harian,  kasus  meninggal,  kasus  sembuh,  kasus aktif (kasus yang masih dirawat), dan kasus berat (dirawat di rumah sakit). Validasi dilakukan untuk menyempurnakan model bilamana diperlukan perubahan parameter kondisi pemodelan. Hasil validasi ditunjukkan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Validasi Model.

## C. Analisis Perubahan Frekuensi Kontak
Terdapat  tujuh  skenario  yang  dianalisis  untuk  mengetahui  dampak  dari  perubahan  frekuensi kontak. Tujuh skenario tersebut meliputi berbagai kebijakan yang diterapkan oleh pemerintah sebagai respons  untuk  menanggulangi  penyebaran  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia.  Berbagai  kebijakan tersebut  diantaranya:  pembatasan  ringan  (WFH,  libur  sekolah,  dan social  distancing ),  Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB),  relaksasi  PSBB,  serta  kebijakan new  normal. Perubahan  frekuensi
kontak pada masing-masing skenario menghasilkan waktu puncak pandemi, total kasus positif, serta waktu  reda  pandemi  yang  berbeda-beda  untuk  setiap  skenario.  Adapun  perubahan  yang  dilakukan pada masing-masing skenario dapat dilihat dalam Tabel 2.
Tabel 2. Skenario dan Perubahan Parameter Kontak. Run Respon terhadap kejadian kasus Parameter model yang berubah Ske-0 Basis Model Tidak ada yang diubah Ske-1 Kebijakan pembatasan ringan :  WFH,
 Libur,
 Social Distancing Frekuensi kontak diturunkan 0,8 kali Pada hari ke-20 (1 Maret, gradual 5 hari) Ske-2 Kebijakan Containment :  PSBB Frekuensi  kontak  diturunkan  0,25  kali =0,2 kali posisi awal Pada hari ke-60 (10 April, gradual 5 hari) Ske-3 Terjadi pelonggaran PSBB akibat :  Lebaran (mobilitas internal)
 Kegiatan Mudik (mobilitas antar wilayah)
 Kejenuhan masyarakat Frekuensi  kontak  naik  menjadi  2  kali posisi  sebelumnya  =  2  x  0,2  =  0,4  kali posisi awal Pada hari ke 82 (2 Mei, gradual 5 hari) Sken-4 New Normal Kemungkinan-1 Frekuensi  kontak  turun  menjadi  0,8  x sebelumnya = 0,8 x 0,4 = 0,32 Pada hari ke -140 (28 Juni 2020) Sken-5 New Normal Kemungkinan-2 Frekuensi  kontak  turun  menjadi  0,5  x sebelumnya = 0,5 x 0,4 = 0,2 Pada hari ke -140 (28 Juni 2020) Sken-6 New Normal Kemungkinan-3 Frekuensi  kontak  turun  menjadi  1,1  x sebelumnya = 1,1 x 0,4 = 0,44 Pada hari ke -140 (28 Juni 2020) Sken-7 New Normal Kemungkinan-4 Frekuensi  kontak  turun  menjadi  1,2  x sebelumnya = 1,2 x 0,4 = 0,48 Pada hari ke -140 (28 Juni 2020)
Gambar 4. Kurva Kasus Harian Akibat Perubahan Frekwensi Kontak (Skenario 0-5).
Gambar 5. Kurva Kasus Harian Akibat Perubahan Frekwensi Kontak (Skenario 2-7).
Dari Gambar  4 dan Gambar  5 dapat  dilihat  bahwa  terjadi  penurunan  kasus  harian  pada  saat diterapkan penurunan kontak antar masyarakat melalui penerapan kebijakan social distancing , WFH, dan  libur  sekolah  yang  ditunjukkan  oleh  kurva  Skenario  1.  Penerapan  kebijakan  PSBB  juga  cukup signifikan dalam menurunkan jumlah kasus harian yang ditunjukkan oleh kurva Skenario 2. Hasil ini sejalan  dengan  penelitian [10] menunjukkan  implementasi  kebijakan Movement  Control  Order (MCO) di Malaysia dapat menekan penambahan kasus positif per hari. Namun demikian, terjadi tren kenaikan  jumlah  kasus  harian  saat  menjelang  lebaran  akibat  melonggarnya  PSBB  yang  ditunjukkan oleh  kurva  Skenario  3.  Hal  ini  disebabkan  masih  ada  masyarakat  yang  tidak  mematuhi  himbauan untuk tidak melakukan mudik. Dari hasil simulasi diatas terlihat bahwa frekuensi kontak akan sangat mempengaruhi perkembangan tren penambahan jumlah kasus positif. Oleh sebab itu, jika pemerintah berencana  untuk  menerapkan  kebijakan new  normal dan  menghentikan  PSBB,  maka  perlu  diikuti dengan  penerapan physical  distancing ,  penggunaan  masker,  menjaga  pola  hidup  bersih,  dan  tetap menghindari terjadinya kerumunan.
Adapun waktu reda pandemi tercepat ditunjukkan oleh kurva Skenario 0. Pada skenario 0 dimana tidak  dilakukan  intervensi  kebijakan  terhadap  pandemi  yang  terjadi,  waktu  reda  nya  pandemi diprediksi terjadi pada 25 September 2020. Namun demikian, kurva Skenario 0 menunjukkan puncak kurva  yang  cukup  tinggi,  dengan  prediksi  puncak  penambahan  kasus  positif  sebanyak  12.710  kasus per  hari.  Waktu  reda  pandemi  paling  lama  ditunjukkan  oleh  kurva  Skenario  5  dengan  waktu  reda pandemi  pada  17  Juli  2021.  Prediksi  puncak  penambahan  kasus  positif  pada  skenario  5  adalah sebanyak 1.779 kasus per hari. Waktu reda pandemi dari setiap skenario dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Waktu Reda dan Waktu Puncak Setiap Skenario.
Skenario 0 1 2 3 4 5 6 7 Waktu Puncak 04-Mei-20 21-Mei-20 12-Apr-20 14-Agu-20 01-Jul-20 21-Jul-20 15-Agu-20 14-Agu-20 Puncak (kasus per hari) 12.710 10.371 395 2.714 1.638 1.779 3.332 3.978 Waktu Reda (penambahan kurang dari 10 kasus per hari) 25-Sep-20 24-Okt-20 31-Jan-21 07-Mei-21 23-Feb-21 17-Jul-21 14-Apr-21 25-Mar-21 Total Kasus 530.655 517.087 35.679 357.981 143.115 269.115 391.329 418.145
Hasil  perkiraan  diatas  berlaku  dengan  asumsi  vaksin  Covid-19  belum  ditemukan  hingga  akhir tahun  2021  dan  dapat  berubah  jika  dilakukan  kembali  pembatasan  sosial  secara  drastis.  Dari  hasil diatas, dapat dilihat meredanya pandemi Covid-19 masih cukup lama sehingga harus mulai dilakukan kegiatan ekonomi untuk mencegah permasalahan ekonomi yang semakin larut. Untuk menggerakkan kegiatan  ekonomi  tetapi  tetap  mengendalikan  frekuensi  kontak,  maka  penting  untuk  tetap
mempertahankan  protokol  Covid-19  selama  beraktivitas  dan  menghindari  kontak  sebisa  mungkin pada aktivitas-aktivitas yang dapat dilakukan secara daring.

## D. Dampak Pelonggaran atau Pengetatan Pembatasan Sosial
Untuk  mengetahui  dampak  pelonggaran  atau  pengetatan  pembatasan  sosial  terhadap  tren  kasus positif harian, maka simulasi dilakukan untuk dua kondisi perubahan frekuensi kontak, yaitu: skenario adanya pengetatan kondisi kontak di masyarakat dan skenario adanya pelonggaran kondisi kontak di masyarakat. Simulasi skenario pengetatan pembatasan sosial dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Skenario Pengetatan Pembatasan Sosial.
Pengetatan Sudah Terjadi Saat ini Prediksi Thd kondisi saat ini 1 0,1 0,4 0,6 0,8 Thd kondisi  awal 1 0,8 0,25 0,4 0,04 0,16 0,24 0,32 Skenario 0 1 2 3 4 5 6 7 Waktu Puncak 04-Mei-20 21-Mei-20 12-Apr-20 14-Agu-20 30-Jun-20 30-Jun-20 01-Jul-20 21-Jul-20 Puncak 12.710 10.371 395 2.714 1.616 1.629 1.648 1.779 Waktu Reda <10 25-Sep-20 24-Okt-20 31-Jan-21  07-Mei-21 13-Okt-20 03-Jan-21 14-Apr-21 17-Jun-21 Total Kasus 530.655 517.087 35.679 357.981 94.914 122.964 174.597 269.115
Pada Tabel  4 intervensi  pengetatan  dilakukan  pada hari  ke-140  (akhir Juni).  Adapun  Skenario  1 dan  Skenario  2  merupakan  kebijakan  WFH,  libur,  dan social  distancing yang  telah  dijalankan. Skenario 3 merupakan skenario yang sesuai dengan kondisi saat ini. Skenario 4, Skenario 5, Skenario 6,  dan  Skenario  7  merupakan  skenario  dimana  dilakukan  pengetatan  kebijakan  pembatasan  sosial dengan  kuantitas  berturut-turut  0.1,  0.4,  0.6,  dan  0.8  kali  lipat  dari  Skenario  3.  Dari  hasil  simulasi dapat dilihat bahwa untuk pengetatan 0,1 kali kondisi saat ini, kasus reda 13 Oktober 2020. Adapun untuk pengetatan 0.4, 0.6, dan 0.8 kali kondisi saat ini, kasus reda secara berturut-turut 3 januari 2021, 14  April  2021,  dan  17  Juni  2021.  Hal  ini  berarti  pengetatan  pembatasan  sosial  menyebabkan  kurva semakin  landai,  yang  berarti  puncak  penambahan  kasus  positif per harinya  dapat  ditekan  seminimal mungkin, namun waktu berakhirnya pandemi menjadi semakin panjang.
Hasil  simulasi  terkait  peloggaran  pembatasan  sosial  dapat  dilihat  pada Tabel  5. Pelonggaran pembatasan  sosial  dapat  dilakukan  dengan  mengatur  jadwal  kerja  dan  jadwal  pembukaan  aktivitas ekonomi.  Skenario  1  dan  Skenario  2  merupakan  kebijakan  WFH,  libur,  dan social  distancing yang telah  dijalankan.  Skenario  3  merupakan  skenario  yang  sesuai  dengan  kondisi  saat  ini.  Skenario  8, Skenario  9,  Skenario  10,  Skenario  11,  Skenario  12,  dan  Skenario  13  merupakan  skenario  dimana dilakukan pelonggaran kebijakan pembatasan sosial dengan kuantitas berturut-turut 1.1, 1.2, 1.5, 1.8, 2 dan 2.5 kali lipat dari Skenario 3. Dari hasil simulasi dapat dilihat bahwa untuk pelonggaran 1.1 kali lipat  dari  Skenario  3  maka  pandemi  diprediksi  akan  mereda  pada  14  April  2021.  Sedangkan,  untuk pelonggaran 2.5 kali lipat dari Skenario 3 maka pandemi diprediksi akan mereda pada 21 Desember 2020.  Hal  ini  menunjukkan  hasil  yang  berbanding  terbalik  dengan  hasil  simulasi  pada  pengetatan pembatasan  sosial.  Pada  pelonggaran  pembatasan  sosial,  semakin  tinggi  tingkat  pelonggaran  yang dilakukan, maka kurva yang dihasilkan akan semakin curam. Ini berarti pandemi akan selesai semakin cepat namun dengan konsekuensi penambahan kasus positif per hari yang sangat tinggi.
Tabel 5. Skenario Pelonggaran Pembatasan Sosial.
Pengetatan Sudah Terjadi Saat ini Prediksi Thd kondisi saat ini 1 1,1
1,2 1,5 1,8 2 2,5 Thd kondisi awal 1 0,8 0,25 0,4
0,44
0,48 0,60 0,72 0,80 1 Skenario 0 1 2 3 8
9
10 11 12 13 Waktu Puncak 04-Mei-20 21-Mei-20 12-Apr-20 14-Agu-20 15-Agu-20 14-Agu-20 09-Agu-20 04-Agu-20 01-Agu-20 26-Jul-20 Puncak 12.710 10.371 395 2.714 3.332 3.978 5.877 7.572 8.575 10.684 Waktu Reda <10 25-Sep-20 24-Okt-20 31-Jan-21 07-Mei-21 14-Apr-21 25-Mar-21 13-Feb-21 10-Jan-21 08-Jan-21 21-Des-20 Total Kasus 530.655 517.087 35.679 357.981 391.329 418.145 471.054 499.541 511.202 527.209
Hasil  perbandingan  pelonggaran  atau  pengetatan  pembatasan  sosial  dengan  tren  penambahan jumlah kasus positif per hari dapat dilihat pada Gambar 6. Dari Gambar 6 dapat terlihat bahwa titik potong  berada  pada  pelonggaran  1,5  kali  kondisi  saat  ini  atau  60%  dari  kondisi  normal  (kondisi normal  =  2,5  kali  saat  ini)  dimana  kasus  reda  diperkirakan  8  bulan  sejak  akhir  Juni.  Untuk mendapatkan lama reda yang lebih rendah dari 8 bulan, disebelah kiri titik 1,5 kali harus melakukan pengetatan, sedangkan disebelah kanan titik 1,5 kali akan meningkatkan kasus harian dan kasus yang membutuhkan perawatan rumah sakit.
Gambar 6. Perubahan Frekuensi Kontak vs Puncak Kasus Harian dan Lama Reda Kasus.

## V. KESIMPULAN
Dari hasil analisis yang dilakukan terlihat bahwa perubahan  terhadap frekuensi kontak dan  dapat berpengaruh  pada  waktu  selesainya  pandemi  serta  jumlah  kasus  positif  per  hari.  Kebijakan social distancing , WFH, libur sekolah, dan PSBB dapat menekan tren kasus positif harian. Pada skenario 0 dimana tidak dilakukan intervensi kebijakan terhadap pandemi yang terjadi, waktu reda nya pandemi diprediksi terjadi pada 25 September 2020. Waktu reda pandemi paling lama ditunjukkan oleh kurva Skenario 5 dengan waktu reda pandemi pada 17 Juli 2021.
Pada kasus pelonggaran pembatasan sosial, nilai optimum dilakukan pelonggaran adalah 1,5 kali kondisi saat ini atau 60% dari kondisi normal, dengan perkiraan waktu reda kasus 8 bulan sejak akhir juni 2020, namun dampaknya dapat mengakibatkan puncak kasus harian naik mencapai hingga 6000- an  kasus  positif  per.  Jika  kondisi  ini  ingin  dicapai  maka  aktivitas  ekonomi  sudah  dapat  digerakkan kembali namun masih dibatasi pada kisaran 60 %. Namun demikian semua tergantung pada perilaku masyarakat,  jika  dapat  dilakukan  protokol  Covid-19  secara  disiplin,  maka  pelonggaran  yang dilakukan  tidak  berdampak  pada  kenaikan  kasus  harian.  Kondisi  diatas  juga  diasumsikan  bahwa jumlah tes tidak naik secara drastis, jika jumlah tes dinaikkan secara drastis maka jumlah kasus yang terdeteksi akan naik namun disisi lain jumlah orang yang akan menularkan ke masyarakat menurun, sehingga kasus bisa lebih cepat selesai dan puncaknya lebih rendah. Kondisi diatas juga diasumsikan vaksin  belum  ditemukan  dan  diterapkan  di  masyarakat  serta  belum  ada  obat  untuk  menyembuhkan kasus  secara  langsung  hingga  akhir  2021.  Namun  demikian,  penelitian  ini  masih  memiliki  sejumlah kekurangan.  Penelitian  ini  didasarkan  pada  pemodelan  parameter-parameter  dan  variabel  non- kesehatan. Oleh karena itu, penyempurnaan struktur model masih diperlukan jika ada fenomena yang belum digambarkan dari CLD yang telah disusun. Selain itu, pemodelan secara spesifik untuk daerah- daerah  tertentu  dapat  menghasilkan  kurva  yang  berbeda  sesuai  dengan  keadaan  di  masing-masing daerah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  Tim  Pemodelan  Penyebaran  Covid-19 Pusat Sistem Audit Teknologi, Deputi Pengkajian Kebijakan Teknologi BPPT yang telah memberikan sumbangsih terhadap karya ilmiah ini.

## R EFERENSI
[1] Lipsitch,  M.,  Swerdlow,  D.  L.,  &  Finelli,  L.  (2020).  Defining  the  Epidemiology  of  Covid-19  - Studies  Needed.  The  New  England  journal  of  medicine,  382(13),  1194–1196. https://doi.org/10.1056/NEJMp2002125
[2] MacIntyre,  C.R.  (2020).  Global  spread  of  COVID-19  and  pandemic  potential.  Global Biosecurity, 1(3), p.None. DOI: http://doi.org/10.31646/gbio.55
[3] Johns Hopkins University & Medicine, ―Covid-19 Dashboard by the Center for System Science and Engineering (CSEE),‖ 3 July 2020. [Online]. Available:
https://coronavirus.jhu.edu/map.html
[4] Angela  H.F.  (2020).  How  COVID-19  is  changing  the  world :  a  statistical  perspective.  Comm Coord Stat 1—90
[5] Bueno  D.C.  (2020).  Physical  distancing:  A  rapid  global  analysis  of  public  health  strategies  to minimize COVID-19
outbreaks.
IMRaD J 3:31–53.
https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30429.15840/1
[6] Tim  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  Covid-19,  ―Peta  Sebaran,‖  3  July  2020.  [Online]. Available: https://covid19.go.id/peta-sebaran
[7] Keppres  (2020)  Keputusan  Presiden  (Keppres)  Nomor  11  Tahun  2020  tentang  Penetapan Kedaruratan Kesehatan Masyarakat Covid-19. Keputusan Pres 1–2
[8] Damuri Y.R., Hirawan F.B. (2020). Mengukur Dampak COVID-19 pada Pertumbuhan Ekonomi dan Perdagangan Indonesia 2020. CSIS Comment DMRU-015
[9] Sumner  A.,  Hoy  C.,  Ortiz-juarez  E.  (2020).  Wider  Working  Paper  2020  /  43  Estimates  of  the impact of Covid-19 on global poverty. WIDER Work Pap 2020/43 43:1–14
[10] Naomi  S,  Weng  H  C,  Shuhaimi  M,  Nor  Erne  N  B,  Safiya  A,  Ahmad  Athif  M  F,  Anazida  Z, Sharin H H, Eric Khoo J H, Shaekh M S. Covid-19 Epidemic in Malaysia: Impact of Lockdown on
Infection
Dynamics. medRxiv preprint doi:
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.08.20057463v1
[11] Joudzani, Javid; Shirouyehzad, Hadi. (2020). Fight Against Covid-19 : What Can Be Done in the Case of Iran?. Journal of Applied Research on Industrial Engineering, Vol. 7, No. 1, 1-12.
[12] Venkateswaran  J,  Damani  O.  (2020).  Effectiveness  of  Testing,  Tracing,  Social  Distancing  and Hygiene in Tackling Covid-19 in India: A System Dynamics Model. 1–33
[13] Declan  T  B,  Mariam  A  M,  Frank  K,  Leandro  M  T  G.  A  System  Approach  to  Preventing  and Responding to Covid-19. Lancet 2020;2589:370-21.
[14] Katsuhiko  Ogata.  (2004).  System  Dynamics:  Fourth  Edition.  New  Jersey:  Pearson  Education, Inc.
[15] Hördur  V.  Haraldsson.  (2004).  Introduction  to  System  Thinking  and  Causal  Loop  Diagram. Lund: Department of Chemical Engineering, Lund University, Sweden.