Malaria merupakan penyakit menular yang masih menjadi masalah kesehatan di beberapa wilayah Indonesia, terutama di wilayah timur Indonesia. Penyakit ini ditularkan melalui gigitan nyamuk Anopheles. Jumlah kasus malaria di Indonesia pada tahun 2021 sebanyak 304.607 kasus. Berdasarkan angka tersebut, angka kesakitan malaria yang dinyatakan sebagai indikator Annual Parasite Incidence (API) adalah 1,1 kasus per 1.000 penduduk. Sasaran untuk mencapai Indonesia Bebas Malaria pada tahun 2030 adalah tercapainya status bebas malaria di tingkat provinsi, dan sebelum itu seluruh kabupaten dan kota di Indonesia harus sudah mencapai status bebas malaria.
Untuk mengetahui seberapa jauh penularan malaria di Indonesia, perlu dilakukan estimasi nilai variabel model dinamis penyebaran malaria. Pemodelan matematis penularan malaria telah banyak dikaji oleh para peneliti, termasuk metode estimasi. Estimasi merupakan metode yang digunakan untuk mengestimasi besaran yang tidak diketahui dari data yang tersedia. Dalam sistem yang besar, estimasi sangat penting karena tidak semua nilai variabel atau parameter dalam sistem dapat diukur secara langsung. Pada penelitian sebelumnya, estimasi parameter model penularan malaria menggunakan metode Kalman Filter. Pada penelitian ini, akan dikaji estimasi variable model penyebaran malaria menggunakan metode Ensemble Kalman Filter. Metode ini digunakan karena model penyebaran malaria yang dikaji bersifat non-linier dan terdapat beberapa nilai variabel yang tidak dapat ditentukan secara langsung, sehingga akan dilakukan estimasi terhadap nilai variabel tersebut. Hasil estimasi nilai variabel dengan metode Ensemble Kalman Filter diharapkan akan memberikan hasil yang akurat pada model penyebaran malaria.
Pada penelitian ini, aplikasi estimasi variabel model matematika penyebaran penyakit malaria yang bersifat nonlinier dan kontinyu dengan metode Ensemble Kalman Filter dilakukan dengan cara diskritisasi model untuk membentuk persamaan dalam waktu diskrit. Persamaan ini kemudian dapat diimplementasikan dengan metode Ensemble Kalman Filter menggunakan nilai awal dan data riil yang diberikan. Hasil simulasi numerik untuk estimasi variabel pada model dilakukan dengan membandingkan nilai estimasi dengan data kumulatif tahunan aktual jumlah penderita malaria di Indonesia tahun 2010 sampai dengan tahun 2022. Perbandingan ini menghasilkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0,005. Dari sini, dapat disimpulkan bahwa akurasi estimasi cukup tinggi. Dengan demikian, estimasi variabel teramati tahun 2010 sampai dengan tahun 2022 dapat digunakan untuk mengestimasi variabel lain yang belum diketahui datanya.
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada link berikut:
Authors: Rina Safitria, Didik Khusnul Arif, Fatmawati, Muhammad Syifa檜l Mufid.
Title: Estimating the Values of Malaria Spread Model using the Ensemble Kalman Filter Method
