Guru Besar UGM Prediksi Wabah Corona Selesai Akhir Mei 2020

Guru Besar Statistika UGM, Prof.Dr.rer.nat Dedi Rosadi,S.Si., M.Sc.

MARKNEWS.ID, Yogyakarta – Para pakar statistika dan alumni UGM (Universitas Gadjah Mada) memprediksi wabah  Covid-19 atau virus corona di Indonesia akan berhenti pada akhir Mei 2020. Jumlah kasus penderita positif virus ini minimal 6.174 kasus.

“Dari hasil analisis pandemi Covid-19 akan berakhir pada  29 Mei 2020 dengan minimum total penderita positif sekitar 6.174 kasus. Dengan intervensi pemerintah yang berhasil dengan baik, total penderita corona positif minimal di sekitar 6.200 di akhir pandemi,” kata Guru Besar Statistika UGM, Prof.Dr.rer.nat Dedi Rosadi,S.Si., M.Sc., saat konferensi pers melalui aplikasi Zoom bersama jurnalis, Rabu, 1 April 2020.

Dedi selaku penanggung jawab membuat prediksi pemodelan matematika bersama dengan sejumlah pakar yaitu Heribertus Joko (alumnus FMIPA UGM) dan Dr.Fidelis I Diponegoro (pengarang Worry Marketing sekaligus alumni PPRA Lemhanas RI). Model yang dibuat dinamai model probabilistik yang berdasar pada data nyata atau probabilistik data-driven model (PPDM).

Dia menyebutkan hasil prediksi ini perlu  disampaikan mengingat sejumlah hasil prediksi model matematika dinamik terhadap data penderita positif Covid-19 yang cenderung bombastis dan terlalu berlebihan. Melalui model itu, diperkirakan penambahan maksimum total penderita Covid-19 setiap harinya adalah di sekitar minggu kedua April 2020 yaitu berkisar antara 7 hingga 11 April 2020.

“Penambahan lebih kurang 740 sampai 800 pasien per 4 hari dan diperkirakan akan terus menurun setelahnya,” kata dia.

Berdasarkan data yang ada diperkirakan pandemi akan berakhir lebih kurang 100 hari setelah 2 Maret 2020 atau sekitar 29 Mei 2020. Dia menjelaskan pada pertengahan Mei 2020, penambahan total penderita sudah relatif kecil. 

Mengacu pada hasil ini, Dedi menyarankan untuk tidak melakukan ritual mudik lebaran dan kegiatan tarawih di masjid selama Ramadan. Intervensi ketat oleh pemerintah melalui parsial lockdown dan penjarakan fisik (physical distancing) yang ketat terus dilakukan sampai pandemi benar-benar berakhir di awal Juni 2020.

Prediksi para pakar statistik itu  berdasar data penderita hingga Kamis, 26 Maret 2020 dan diasumsikan telah ada intervensi ketat dari pemerintah sejak minggu ketiga Maret 2020. Efek pemudik dari kota besar yang terdampak Covid-19 selama masa diberlakukannya aturan jaga jarak fisik sejak minggu ketiga Maret 2020 diasumsikan tidak signifikan. Model ini juga masih membatasi bahwa efek-efek eksternal lainnya, semisal suhu udara, jumlah populasi, dan kepadatan penduduk diasumsikan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah penderita.

Dedi menerangkan, model dasar yang mereka gunakan adalah model teori antrian. Prediksi yang dikemukakan tersebut didasari atas data penderita sampai Kamis, 26 Maret dan diasumsikan telah adanya intervensi ketat dari pemerintah sejak minggu ketiga Maret 2020.

Model tersebut mengasumsikan proses pasien datang ke rumah sakit sebagai penderita Covid-19 positif mengikuti proses antrian Markovian. Setelah dilakukan pencocokan model terhadap data total penderita Covid-19 positif maka Dedi dan tim mampu menjelaskan banyak fenomena penting berdasarkan model yang mereka gunakan. Model PDDM atau probabilistik data-driven model merupakan penyempurnaan dari model statistika dasar yang dikembangkan oleh Heribertus Joko Kristadi.

Dedi menyebutkan bersama sejumlah mahasiswa S3 bimbingannya, model PDDM telah dicoba dan dibandingkan dengan berbagai model statistika, pembelajaran mesin (machine learning), dan runtun waktu seperti kurva Gompertz, Logistic model, Model Eksponensial, ARIMA, dan lain lain. Namun, model PDDM ini lebih baik untuk menggambarkan total data penderita Covid-19.

Alasan pertama, model PDDM meskipun sederhana tetapi mampu memberikan akurasi prediksi satu harian ke depan yang sangat baik. Sebanding dengan kemampuan prediksi model machine learning yang kompleks.

“Alasan kedua, model PDDM juga memiliki sejumlah keunggulan yang tidak dimiliki oleh model-model lain yang diuji dan dikembangkan sebelumnya,” kata dia.

Dedi mengklaim berdasar model PPDM  rata-rata error kesalahan prediksi selama dua minggu terakhir hanyalah sebesar 1,5 persen. Setelah diujikan prediksi selama empat hari terakhir sejak Kamis itu model ini ternyata sangat akurat, dengan error yang dihasilkan selalu di bawah 1 persen

“Error maksimum sebesar 0.9 persen dan minimum 0.18 persen,” kata Dedi.

Keunggulan lainnya adalah model PDDM ini mampu untuk memprediksikan waktu terparah dan waktu berakhirnya pandemi Covid-19 di Indonesia. Menurut Dedi dan tim, model PDDM ini akan terus diperbarui setiap hari sehingga prediksi dari model akan betul-betul mencerminkan perubahan dari data yang ada. Kajian yang mereka sampaikan didasari oleh skenario optimis, namun dapat pula digunakan untuk menguji berbagai skenario akibat intervensi dan atau pengaruh faktor-faktor penting eksternal.

Sebagai contoh dengan model ini dapat disimulasikan efek jika terjadi kenaikan penderita Covid-19 pada minggu akhir Maret 2020 dikarenakan banyaknya pemudik dari kota besar yang terdampak Covid-19 ke daerah-daerah lain. 

Prediksi yang diberikan oleh Dedi Rosadi dan dan rekan-rekannya ini lebih melegakan dibanding hasil yang disampaikan oleh beberapa peneliti sebelumnya yang menyampaikan prediksi di kondisi ekstrim mendekati 2.5 juta kasus tanpa intervensi dan dengan intervensi yang ketat meski intervensi ini berhasil sekalipun, prediksi minimum di akhir pandemi mencapai sekitar 500.000 kasus. 

Dr.Fidelis I Diponegoro menambahkan apabila prediksi menggunakan estimasi yang kurang akurat dan bombastis, justru dikhawatirkan menambah keresahan masyarakat. Selain itu juga rawan dimanfaatkan secara kurang bijak oleh pihak-pihak yang memiliki kepentingan. 

“Model dinamik matematik yang digunakan oleh beberapa pihak memberikan prediksi yang terlalu berlebihan dengan error yang sangat tinggi dan direkomendasikan untuk digunakan dengan kehati-hatian untuk Indonesia,” kata alumnus Lemhanas ini.

FULL

Tinggalkan komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Harus diisi *

0 komentar