Judul: SEIRS Stochastic Model with Quarantine on the Spread of Covid-19 Disease
Abstrak: Penyakit Covid-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus yang bernama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARSCoV-2). Virus ini menyebar dari manusia ke manusia melalui droplet akibat batuk dan bersin. Virus juga dapat ditularkan dari orang tanpa gejala sehingga sulit mendeteksi penyebarannya. Upaya yang dapat dilakukan untuk menekan penyebarannya yaitu mematuhi protokol kesehatan dan melakukan karantina jika dinyatakan terinfeksi, baik isolasi mandiri ataupun dirawat di rumah sakit. Untuk memodelkan penyebaran penyakit Covid-19, dapat menggunakan model epidemik stokastik. Penelitian ini bertujuan untuk (1) membangun model SEIRS dengan karantina pada penyebaran penyakit Covid-19, (2) menentukan peluang transisi dan peluang wabah dengan menggunakan pendekatan CTMC, (3) melakukan simulasi untuk mengetahui pengaruh peningkatan laju transmisi tanpa karantina dan laju karantina pada sistem. Data yang digunakan untuk menentukan parameter model yaitu data harian Covid-19 DKI Jakarta mulai dari 25 Maret 2020 sampai 24 Maret 2021. Data tersebut terdiri dari data kasus Covid-19 masing-masing kelurahan di DKI Jakarta. Peluang transisi ditentukan dengan mengasumsikan terdapat enam peubah acak dan satu peubah yang nilainya dapat ditentukan secara pasti. Peubah acak tersebut meliputi banyaknya individu pada subpopulasi rentan, rentan yang dikarantina, terinfeksi tanpa gejala, terinfeksi tanpa gejala yang dikarantina (isolasi mandiri), terinfeksi dengan gejala, serta terinfeksi dengan gejala yang dikarantina (dirawat), sedangkan banyaknya individu sembuh dapat ditentukan secara pasti. Peluang wabah diperoleh melalui proses bercabang berganda. Pada proses bercabang berganda, peluang wabah bernilai 0 ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m)≤ 1, dan lebih dari 0 ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m) > 1. Simulasi pengaruh peningkatan laju karantina untuk individu terinfeksi dilakukan dengan 100 kali pengulangan untuk memperoleh sebaran peluang waktu bebas penyakitnya, selanjutnya dapat ditentukan rata-rata waktu bebas penyakitnya. Berdasarkan hasil simulasi, untuk nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m)≤1, didapatkan bilangan reproduksi dasar (R_0)<1. Ketika nilai m>1, peningkatan nilai m membuat peluang wabah semakin besar. Adapun nilai R_0,m, dan peluang wabah diperoleh secara analitik. Terdapat tiga skenario dalam simulasi numerik, yaitu pengaruh peningkatan laju transmisi dari individu rentan yang dipengaruhi individu tanpa gejala (β_1) dan dengan gejala (β_2), peningkatan laju karantina untuk individu dengan gejala (θ_3 ), dan peningkatan laju karantina untuk individu tanpa gejala (θ_2 ). Hasil simulasi pada skenario pertama menyatakan bahwa peningkatan β_1 dan β_2 dapat menaikkan R_0,m, dan waktu bebas penyakit. Sebaliknya, hasil simulasi pada skenario kedua menunjukkan bahwa peningkatan θ_3 dapat menurunkan nilai R_0, m, dan rata-rata waktu bebas penyakit. Sama halnya dengan hasil simulasi pada skenario ketiga menyatakan bahwa peningkatan θ_2 dapat menurunkan nilai R_0,m, serta rata-rata waktu bebas penyakit. Hasil simulasi skenario ketiga juga menunjukkan bahwa peningkatan θ_2 dengan ditetapkannya nilai θ_3, menyebabkan nilai R_0,m, dan rata-rata waktu bebas penyakit lebih kecil dibandingkan tanpa θ_3., Covid-19 disease is a disease caused by virus called Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARSCoV-2). This virus spreads from person to person through droplets caused by coughing and sneezing. The virus can also be transmitted from asymptomatic individuals, making it difficult to detect its spread. Efforts that can be made to suppress the spread are complying with health protocols and quarantine if declared infected, either self-isolation or hospitalized. To model the spread of Covid-19 disease, we can
Keyword: continuous time Markov chain, Covid-19 disease, outbreak probability, quarantine

Judul: An Analysis of CTMC Stochastic Models with Quarantine on The Spread of Infectious Diseases
Abstrak: Model epidemik SIQRS yang dikaji pada penelitian ini digunakan untuk menganalisis karakteristik dari penyebaran penyakit menular, seperti penyakit tuberkulosis. Penelitian ini bertujuan untuk (1) memodifikasi model SIQR Cao et al. 2019 menjadi model SIQRS, (2) menentukan peluang transisi, peluang wabah dan nilai harapan waktu bebas penyakit dengan pendekatan CTMC, (3) melakukan simulasi pengaruh peningkatan lama waktu penyembuhan, pengaruh peningkatan jumlah individu terinfeksi, dan pengaruh peningkatan jumlah individu dikarantina, sehingga diperoleh sebaran waktu bebas penyakit serta pengaruh karantina terhadap nilai harapan waktu bebas penyakit. Data yang digunakan untuk simulasi yaitu data tentang asumsi kondisi penyakit tuberkulosis secara umum. Peluang transisi pada penelitian ini diperoleh melalui pendekatan stokastik CTMC dengan dua cara. Pendekatan CTMC cara pertama yaitu disumsikan terdapat tiga peubah acak dan satu peubah yang dapat ditentukan nilainya secara pasti. Pendekatan CTMC cara kedua yaitu diasumsikan terdapat empat peubah acak sehingga total populasi bernilai acak. Pendekatan stokastik CTMC juga dapat digunakan untuk menentukan peluang wabah melalui proses bercabang. Berdasarkan proses bercabang, wabah dapat terjadi ketika nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m) > 1 lalu sebaliknya wabah hilang dari populasi ketika nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m) ≤ 1. Nilai harapan waktu tidak terjadi wabah (nilai harapan waktu bebas penyakit) sulit diperoleh melalui matriks generator Q karena populasi yang disimulasikan cukup besar, sehingga pada penelitian ini nilai harapan waktu bebas penyakit ditentukan secara numerik. Nilai harapan waktu bebas penyakit pada penelitian ini ditentukan melalui simulasi komputer yang diulang sebanyak 100 kali pada masing-masing parameter laju karantina untuk memperoleh sebaran peluangnya, selanjutnya dapat ditentukan nilai harapannya. Berdasarkan hasil simulasi pada skenario pertama dapat disimpulkan bahwa peningkatan lama waktu penyembuhan, menyebabkan peningkatan pada bilangan reproduksi dasar (R0) dan nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m). Pada simulasi ini peningkatan nilai R0 dan m tidak membuat nilai wabah terjadi dalam jangka panjang karena nilai R0<1 , m <1 dan jumlah individu terinfeksi menurun, walaupun membutuhkan waktu yang cukup lama agar wabah tersebut dapat hilang dari populasi. Berdasarkan scenario kedua didapatkan bahwa peningkatan jumlah individu terinfeksi berpengaruh terhadap kenaikan bilangan reproduksi dasar (R0) dan nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m). Hasil simulasi menunjukkan bahwa jumlah individu terinfeksi semakin berfluktuasi. Peningkatan bilangan reproduksi dasar (R0) >1 dan nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m) > 1 menyebabkan terjadi peningkatan pada peluang wabah. Nilai R0, m, dan peluang wabah diperoleh secara analitik. Peningkatan pada peluang wabah menunjukkan bahwa waktu terjadinya endemik atau penyakit semakin lama sehingga penyakit hilang lebih lama dari suatu populasi. Berbeda halnya pada skenario ketiga didapatkan bahwa peningkatan jumlah individu dikarantina dapat menurunkan bilangan reproduksi dasar (R0) dan nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m). Berdasarkan laju karantina yang digunakan yaitu 0,1; 0,2; 0,4; 0,6; 0,8; dan 1 per tahun menghasilkan nilai harapan waktu bebas penyakit berturut-turut 35,34; 17,86; 9,22; 5,261; 4,277; dan 3,284 tahun. Besarnya laju karantina yang ditingkatkan menyebabkan nilai harapan waktu bebas penyakit semakin kecil, sehingga dapat menurunkan waktu terjadinya wabah. Penyakit dapat hilang lebih cepat dari suatu populasi yang mengakibatkan tidak terjadi wabah dalam jangka panjang., An epidemic model namely SIQRS model developed in this study was intended to analyse the spreading characteristics of infectious diseases
Keyword: CTMC approach, diseases outbreak probability, SIQRS model, quarantine, expected time until disease-free

Judul: Pembuatan Tepung Rumput Laut (Eucheuma cotonii) Sebagai Sumber lodium dan Dietary fiber
Abstrak: Tepung sebagai baban baku pangan alternatif non beras dan merupakan produk setengah jadi dapat memperkuat keberadaan diversifikasi pangan. Selain itu, dalam bentuk tepung akan lebih mudah dalam penanganan, penyimpanan, transportasi dan pemanfaatannya. Tepung dalam industri pangan dimanfaatkan sebagai bahan baku utama, baban baku tambahan, ataupun sebagai baban pembantu.
Keyword: