Jumat, Oktober 7, 2022

Bonza Gunakan Algoritme Matematika untuk Pantau Laju Infeksi Covid-19

Techbiz.id – Perusahaan analisis big data, Bonza, menggunakan keahliannya mendukung upaya pemerintah dalam menahan laju penyebaran COVID-19 dengan menggunakan algoritme matematika untuk memantau laju infeksi virus tersebut.

Seperti dikabarkan media massa, Pemerintah berencana membuka aktivitas beberapa sektor ekonomi pada Juni ini. Indonesia membutuhkan data yang bisa menjadi acuan dampak keputusan tersebut terhadap laju penyebaran virus COVID-19 di masyarakat.

“Diharapkan dashboard yang dibangun oleh Bonza bisa menjadi informasi tambahan dan sebagai pembanding,” ungkap Co-Founder Bonza, Philip Thomas.

Untuk memantau laju penyebaran covid-19 di tiap wilayah di Indonesia, Bonza memperkenalkan dan mengadaptasi model Effective Production Number (Rt).

Metode ini akan menunjukkan laju infeksi COVID-19 di tiap provinsi di Indonesia bergerak dengan kecepatan dan tren yang variatif. Rt dapat menjadi acuan bagi pengambil kebijakan untuk merencanakan strategi dan menakar efektivitas langkah pengendalian pandemi COVID-19 seperti pembatasan sosial skala besar (PSBB).

Rt adalah parameter epidemiologi yang digunakan untuk mengukur laju pertumbuhan penularan virus. Angka Rt > 1 menunjukkan rata-rata seorang yang terinfeksi (carrier) menularkan virus ke lebih dari satu orang (laju penularan tinggi).

Contohnya, Rt = 2 berarti rata-rata setiap carrier menularkan virus ke dua orang pasien, yang kemudian menularkan virus ke empat orang lain dan seterusnya. Angka Rt lebih dari 1, artinya diprediksi akan muncul kasus yang lebih banyak di daerah tersebut.

Sebaliknya, Rt < 1 menunjukkan rata-rata carrier menularkan kurang dari satu orang, sehingga jumlah orang yang tertular di daerah tersebut akan menurun seiring berjalannya waktu hingga laju penularan berhenti. Virus H1N1 yang mewabah pada 2009 memiliki Rt 1,5, sedangkan Spanish Flu pada 1912 memiliki Rt 2,2.

Adapun, area abu-abu menunjukkan terdapat kemungkinan 90% bahwa estimasi angka Rt yang sesungguhnya berada dalam rentang ini. Seiring peningkatan jumlah tes, kepercayaan terhadap estimasi pun meningkat dan dapat menyebabkan area abu-abu menyempit.

Jumlah kasus dan kematian, yang selama ini dilaporkan, kurang menggambarkan tingkat penyebaran COVID-19 yang aktual karena tidak memperhitungkan fluktuasi harian akibat perubahan kapasitas tes, perbedaan kebijakan pembatasan sosial antarwilayah, dan variasi perilaku masyarakat.

Terkait

Artikel Terkait

BAKTI Targetkan Bangun 7.000 BTS 4G Hingga 2024

Techbiz.id - Meskipun memiliki tantangan yang cukup berat, hingga tahun 2024 mendatang Badan Aksesibilitas Telekomunikasi Indonesia (BAKTI) Kominfo optimis...