Model matematika ini menggunakan nilai reproduksi (R) untuk memprediksi perkembangan pandemi COVID-19 dengan asumsi R dapat dikendalikan di bawah 1. Studi kasus menunjukkan pertumbuhan kasus yang eksponensial jika R di atas 1, tumbuh hampir linear jika R mendekati 1, dan mereda jika R dapat ditekan di bawah 1. Model ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi nilai R seperti perilaku masyarak

1. ModelMatematika
Pengendalian
COVID-19:
ReproductionNumber
Controlling

2. Corona Tidak Bertambah
Tapi berlipat ganda: replikasi
pamanapiq.com/covid

3. ReproductionR<1
Realtime

4. Studi kasus:
Pertengahan Juni
2020 total kasus
terkonfirmasi
sekitar 30 ribu
orang.
Berkembang
eksponensial
mendekati 14
jutaan pada 60
pekan ke depan

5. Grafik cenderung
bertumbuh eksponensial

6. Studi kasus:
Total kasus
tumbuh hampir
linear mencapai
544 ribuan.
Jumlah kasus
aktif naik turun,
maksimal 45
ribuan dan
minimal 17
ribuan orang.

7. Studi kasus:
Total kasus
tumbuh melambat
mencapai
maksimal 202
ribuan orang.
Total aktif terus
menurun sampai
580 orang dan
pandemic mereda.

8. Perlu konsisten menjaga
R di bawah 1.
R = A[n] : A[n-
1]

9. Reproduction Number
Controlling adalah model
untuk
mengendalikan R agar menuju
di bawah 1. Kemudian
konsisten di bawah 1 sampai

10. A[n]A[n-1]
R[n]
Z-1

11. Nilai R dipengaruhi oleh
total kasus aktif. Di mana total
kasus aktif dipengaruhi oleh
perilaku manusia bersosial,
total aktif sebelumnya, dan
layanan kesehatan.

12. A[n]A[n-1]
R*P
S
D
+
+
-
Z-1

13. A[n] = Total kasus aktif saat ini
S = Rate sembuh
D = Rate death
P = Parameter percepatan (perilaku)
R = Reproduction number
Z-1 = Delay 1 periode

14. A[n] = A[n-1]*R[n]
A[n] = A[n-1]*(1 + R[n-1]*P – S – D

15. R[n] = 1 + R[n-1]*P – S - D

16. R[n]R[n-1]
P
S
D
+
+
-
Z-1

17. S[n]S[n-1]
Obat
dll
Overload
dll
+
+
-
Z-1

18. Perlu mengidentifikasi hal-hal yang
menyebabkan rate sembuh naik untuk
dikembangkan. Dan hal-hal yang
menyebabkan s turun untuk dicegah.
Pakar kesehatan dan bidang lain
penting saling kolaborasi.

19. P[n]P[n-1]
Droplet
dll
Masker
dll
+
+
-
Z-1

20. Perlu mengidentifikasi perilaku-
perilaku yang menyebabkan p naik
kemudian dicegah. Dan perilaku yang
menyebabkan p turun untuk terus
dimasyarakatkan. Data sain penting di
sini.
Identifikasi realtime dapat memberi
kesempatan bagi kita untuk
memperbaiki kebijakan.

21. TerimaKasih
SemogaBermanfaat
pamanapiq.com/covid

23. C[n]C[n-1]
A*R*P
+
+
Z-1
C[n] = Total kasus

24. W[n]W[n-1]
A*D
+
+
Z-1
W[n] = Total wafat

25. T[n]T[n-1]
A*S
+
+
Z-1
T[n] = Total sembuh