• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pemodelan Penyebaran Infeksi HIV pada Komunitas Injecting Drug Users (IDU)

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Pemodelan Penyebaran Infeksi HIV pada Komunitas Injecting Drug Users (IDU)"

Copied!
6
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 6 Halaman )

Teks penuh

(1)

LAMPIRAN 1

Source Code Simulasi 1 : Dinamika

Simulasi dinamika diamati pada dua populasi, yaitu dinamika terhadap

populasi susceptible, dinamika terhadap populasi infectious dan dinamika terhadap populasi pengidap AIDS. Berikut ini source code kedua simulasi tersebut pada MATLAB.

1. Source code simulasi dinamika terhadap populasi susceptible

clear;

% menentukan nilai parameter simulasi

t=0.8; v=10;

% menentukan jumlah populasi infectious

I1=5000; I2=50000; I3=500000; A1=5000; A2=50000; A3=500000;

% menentukan besar (beta(S,I,A)) dengan jumlah infectious yang berbeda

for S=1:100000 I=I1; A=A1;

b1(S)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

I=I2; A=A2;

b2(S)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

I=I3; A=A3;

b3(S)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

a(S)=S; end

% membuat gambar dinamika (beta(S,I,A)) terhadap populasi Susceptibles

plot(a,b1,'-.',a,b2,'--',a,b3,'-')

legend('A=I=5.000','A=I=50.000','A=I=500.000',3); xlabel('S')

(2)

2. Source code simulasi dinamika terhadap populasi infectious clear;

% menentukan nilai parameter simulasi

t=0.8; v=10;

% menentukan jumlah populasi Susceptibles dan Pengidap AIDS

S1=5000; S2=50000; S3=500000; A1=5000; A2=50000; A3=500000;

% menentukan besar (beta(S,I,A)) dengan jumlah Susceptibles dan Pengidap AIDS yang berbeda

for I=1:100000 S=S1; A=A1;

b1(I)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

S=S2; A=A2;

b2(I)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

S=S3; A=A3;

b3(I)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

a(I)=I; end

% membuat gambar dinamika (beta(S,I,A))) terhadap populasi Infectious

plot(a,b1,'-',a,b2,'--',a,b3,'-.')

h=legend('A=S=5.000','A=S=50.000','A=S=500.000',4); xlabel('I')

ylabel('\beta(S,I,A)') set(h,'Interpreter','none')

3. Source code simulasi dinamika terhadap populasi infectious clear;

% menentukan nilai parameter simulasi

t=0.8; v=10;

(3)

S1=5000; S2=50000; S3=500000; I1=5000; I2=50000; I3=500000;

% menentukan besar (beta(S,I,A)) dengan jumlah Susceptibles dan Infectious yang berbeda

for A=1:100000 S=S1; I=I1;

b1(A)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

S=S2; I=I2;

b2(A)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

S=S3; I=I3;

b3(A)=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

a(A)=A; end

% membuat gambar dinamika (?(S,I,A))) terhadap populasi Pengidap AIDS

plot(a,b1,'-',a,b2,'--',a,b3,'-.')

h=legend('I=S=5.000','I=S=50.000','I=S=500.000',5); xlabel('A')

ylabel('\beta(S,I,A)') set(h,'Interpreter','none')

LAMPIRAN 2

Source Code Simulasi 2 : Potret Fase pada saat

1

(4)

% Sistem persamaan diferensial untuk sistem dinamik (3.13),(3.14)dan (3.15)

function dTO=Diff(t,TO, Par)

k=Par(1); mu1=Par(2); mu2=Par(3); lambda=Par(4); alpha=Par(5); L=Par(6); v=Par(7); t=Par(8);

S=TO(1); I=TO(2); A=TO(3);

b1=(I/(t*S+I))*(1-((v-1)*(S+I+A)+(((1-v*(1-t))*S)+I)*exp(-v*((t*S+I)/(S+I+A))))/(v^2*(t*S+I)));

dTO=zeros(3,1);

dTO(1)= L - mu1*S - lambda*alpha*b1*S; dTO(2)= lambda*alpha*b1*S - mu1*I - k*I; dTO(3)= k*I-mu1*A-mu2*A;

% Membangun fungsi basic reproduction ratio

function R=R0(t,v,k,mu,lamda,alpha)

R=(((lamda)*alpha)/((mu1+k)*t))*(1-((v-1+(1-v*(1-t))*exp(-v*t))/((v^2)*t)))

Berikut ini source code untuk simulasi potret fase kedua populasi terhadap waktu.

Source code simulasi potret fase populasi susceptibles dan infectious terhadap waktu

%Nilai parameter simulasi potret fase saat R0 lebih kecil sama dengan 1

clear all clc

k=1/2; mu1=0.028; mu2=0.7; v=2.6; lamda=1; alpha=0.2; t=0.8; L=20;

%Menentukan Basic Reproduction Ratio (R0)

R=R0(t,v,k,mu1,lamda,alpha); infS = L/(mu1+k)

%Menentukan kondisi awal jumlah populasi pada komunitas IDU

S0=1000; I0=1000; A0=1000;

S=S0; I=I0; A=A0;

(5)

options = odeset('RelTol', 1e-10);

[T, pop]=ode45(@Diff,[0 20],[S I A],options,[k mu1 mu2 lamda alpha L v t]);

S=pop(:,1); I=pop(:,2); A=pop(:,3);

ekuiS = S(size(S))

%Gambar jumlah populasi Susceptibles terhadap waktu

h=plot(T,S,'-m','LineWidth',1.5); ylim([0 1000])

xlabel 'Waktu (Tahun)'; ylabel 'Susceptibles'

%Gambar jumlah populasi Infectious terhadap waktu

h=plot(T,I,'-r', 'LineWidth',1.5); ylim([0 1000])

xlabel 'Waktu (Tahun)'; ylabel 'Infectious'

%Gambar jumlah populasi pengidap AIDS terhadap waktu

h=plot(T,A,'-r', 'LineWidth',1.5); ylim([0 1000])

xlabel 'Waktu (Tahun)'; ylabel 'Pengidap AIDS';

LAMPIRAN 3

Source Code

Simulasi 3 : Potret Fase saat

1

Dengan cara yang sama dengan simulasi 2, simulasi 3 juga akan memberikan potret

fase populasi

susceptibles,

infectious

dan pengidap AIDS terhadap waktu sebelum

memberikan potret fase sistem terhadap populasi

susceptibles

dan

infectious

saat .

Pada simulasi 3 ini

source code

untuk sistem dinamik dan

basic reproduction ratio

sama dengan

source code

pada Lampiran 2. Berikut ini

source code

untuk simulasi

potret fase kedua populasi terhadap waktu saat

1.

Source code simulasi potret fase populasi susceptibles dan infectious terhadap waktu

%Nilai parameter simulasi potret fase saat R0 lebih besar dari 1 clear all

clc

(6)

v=10; lamda=6; alpha=0.2; t=0.8; L=20;

%Menentukan Basic Reproduction Ratio (R0)

R=R0(t,v,k,mu1,lamda,alpha); infS = L/(mu1+k)

%Menentukan kondisi awal jumlah populasi pada komunitas IDU

S0=1000; I0=1000; A0=1000;

S=S0; I=I0; A=A0;

%Model penyebaran infeksi HIV pada komunitas IDU

options = odeset('RelTol', 1e-10);

[T, pop]=ode45(@Diff,[0 20],[S I A],options,[k mu1 mu2 lamda alpha L v t]);

S=pop(:,1); I=pop(:,2); A=pop(:,3);

ekuiS = S(size(S))

%Gambar jumlah populasi Susceptibles terhadap waktu

h=plot(T,S,'-m','LineWidth',1.5); ylim([0 1000])

xlabel 'Waktu (Tahun)'; ylabel 'Susceptibles'

%Gambar jumlah populasi Infectious terhadap waktu

h=plot(T,I,'-r', 'LineWidth',1.5); ylim([0 1000])

xlabel 'Waktu (Tahun)'; ylabel 'Infectious'

%Gambar jumlah populasi pengidap AIDS terhadap waktu

h=plot(T,A,'-r', 'LineWidth',1.5); ylim([0 1000])

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 6 Halaman - 574.12 KB )

Dokumen terkait

DAFTAR OBAT ESENSIAL NASIONAL.docx

3normasi mengenai obat dan produk armasi merupakan suatu prasyarat untuk mendorong penggunaan obat yang tepat dan penulisan resep yan rasional oleh tenaga

PROGRAM STUDI EKONOMI MANAJEMEN PROGRAM MAGISTER

Prinsip-prinsip yang akan memandu perencanaan pendidikan Husaini Usman, Manajemen - Ceramah - Diskusi Laptop, LCD, Hand Out, Buku Ajar Membuat resume materi yang telah

BAB 2 LANDASAN TEORI DAN KERANGKA PEMIKIRAN

Perceived quality dapat dimanfaatkan untuk melakukan perluasan merek dengan cara menggunakan merek tertentu yang sudah ada ke dalam kategori produk baru.. Alasannya, sebuah merek

BAB I PENDAHULUAN. Infeksi saluran reproduksi, termasuk infeksi menular seksual masih

Oleh karena besarnya masalah kesehatan sehubungan infeksi Chlamydia ini, diperlukan suatu penelitian yang komprehensif yang dapat memberikan informasi lebih lengkap

EVALUASI PENGGUNAAN ANTIBIOTIK PADA PASIEN INFEKSI SALURAN KEMIH DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH dr. SOESELO SLAWI KABUPATEN TEGAL TAHUN 2009

Sifat-sifat yang dikehendaki untuk antibiotik yang baik antara lain : (a) aktivitas spesifik yang tinggi sehingga hanya sejumlah yang kecil yang diperlukan untuk menghambat

PENINGKATAN KAPASITAS PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHA PENGRAJIN KESET KAIN DI DESA CAGAKAGUNG KECAMATAN CERME KABUPATEN GRESIK

Tujuan Program Pemberdayaan Masyarakat ini adalah untuk meningkatkan kapasitas dan kualitas produksi mitra. Permasalahan yang dihadapi mitra, antara lain; 1). Motif monoton

BAB I PENDAHULUAN. Tabel 1. Data Kunjungan Wisatawan Gembira Loka Zoo Th Tahun Jumlah Wisatawan

Tingkat kunjungan yang meningkat atau menurun merupakan gambaran keberhasilan suatu destinasi wisatasebagai gambaran dari hasil pengembangan suatu destinasi wisata dan

Evaluasi Pelestarian Arsip Badan Perpustakaan Arsip dan Dokumentasi (BPAD) Provinsi Sumatera Utara. Medan

Selanjutnya menurut Rusidi (2014, 1) “Arsip statis merupakan arsip yang sudah tidak dipergunakan secara langsung dalam kegiatan perencanaan kehidupan bangsa pada umumnya maupun

Image