Nationalgeographic.co.id - Konsep umum untuk memperlambat penyebaran virus corona disebut “flatten the curve” atau perataan kurva oleh para epidemiolog, para ahli yang mempelajari seberapa sering penyakit terjadi pada populasi berbeda dan alasannya penyakit terjadi. Istilah ini telah menyebar luas di media sosial karena publik didorong untuk mempraktikkan “social distancing” atau menjaga jarak sosial (jarak 1-2 meter antarindividu di satu lokasi).
Tapi bagaimana cara menjaga jarak sosial membantu meratakan kurva? Kami dapat menjelaskannya dengan merujuk pada apa yang disebut “pertumbuhan eksponensial” oleh matematikawan.
Pertumbuhan eksponensial
Pada tahap awal epidemi, ketika sebagian besar orang rentan terhadap infeksi, ahli matematika dapat memodelkan penyebaran suatu penyakit dari orang ke orang lainnya sebagai proses percabangan acak.
Jika satu orang yang terinfeksi menulari rata-rata dua orang lainnya, jumlahnya orang yang terinfeksi akan menjadi dua kali lipat tiap prosesnya. Pelipatgandaan ini biasa dikenal sebagai pertumbuhan eksponensial.
Baca Juga: Ilmuwan Temukan Virus Baru yang Menginfeksi Organisme Bersel Tunggal
Tentu saja, seorang yang terinfeksi tidak pasti akan menulari orang lain. Ada banyak faktor yang mempengaruhi kemungkinan penularan penyakit. Pada masa pandemi, laju pertumbuhan penyakit bergantung pada jumlah rata-rata orang yang dapat menginfeksi orang lain dan waktu yang dibutuhkan orang-orang tersebut untuk tertular.
Penelitan menyatakan jumlah kasus COVID-19 yang terkonfirmasi terus mengalami peningkatan eksponensial secara global dengan angka penggandaan tiap enam hari.
Model pertumbuhan eksponensial sangat menggambarkan realitas ketika dimulai dengan sejumlah kecil orang yang terinfeksi dalam sebuah populasi besar, seperti ketika kasus virus yang pertama kali muncul di Wuhan atau ketika virus ini muncul di Italia dan Iran.
Tapi ini bukanlah sebuah model yang baik ketika sudah banyak orang yang telah terinfeksi. Ini karena kemungkinan seorang yang terinfeksi melakukan kontak dengan orang yang rentan tertular menurun, karena ada lebih sedikit orang yang rentan di sekitarnya dan juga semakin banyaknya orang yang pulih dan telah mengembangkan sistem kekebalan tubuh yang mereka punyai.
Akhirnya, kemungkinan orang yang terinfeksi dan melakukan kontak dengan orang yang rentan menjadi rendah dan membuat laju infeksi menurun dan mengarah pada lebih sedikitnya kasus baru yang bahkan dapat berujung pada berakhirnya penyebaran virus.
Meratakan kurva
Otoritas kesehatan di seluruh dunia tidak dapat sepenuhnya mencegah penyebaran COVID-19. Jika kasus berlipat ganda tiap enam hari, maka rumah sakit, juga unit perawatan intensif (ICU) pada umumnya, akan cepat kewalahan dan membuat pasien tidak mendapatkan perawatan yang dibutuhkan.
Kendati demikian, laju pertumbuhan penyakit ini dapat diperlambat dengan mengurangi jumlah kasus rata-rata yang muncul karena tertular oleh satu kasus.
Dengan melakukan hal itu, jumlah orang yang terinfeksi mungkin akan sama, dan epidemi akan berlangsung lebih lama, tapi jumlah kasus yang parah akan menyebar. Ini berarti jika Anda memplot grafik jumlah kasus dari waktu ke waktu, pelonjakan dan penurunan kurva lebih lama terjadi tapi puncak kurva ini lebih rendah. Dengan “meratakan kurva” seperti ini, unit perawatan intensif akan lebih kecil kemungkinannya untuk kehabisan kapasitas.
Karena saat ini tidak ada vaksin atau obat khusus untuk menangani COVID-19, satu-satunya cara yang dapat dilakukan untuk mengurangi penyebaran virus adalah menjaga kebersihan agar tetap baik, mengisolasi orang-orang yang dicurigai terinfeksi, dan dengan melakukan langkah-langkah menjaga jarak sosial seperti membatalkan acara-acara besar dan menutup kegiatan sekolah.
Menghindari “penular super”
Situasi ini tentu saja tidak semudah proses percabangan sederhana. Beberapa orang dapat berinteraksi lebih banyak daripada yang lainnya dan mungkin melakukan kontak pula dengan berbagai kelompok (klaster) yang berbeda.
Matematikawan memodelkan hubungan-hubungan ini sebagai sebuah jaringan sosial, seperti contoh yang ditampilkan pada gambar di bawah. Orang yang terinfeksi direpresentasikan dengan simpul merah dan orang yang rentan tertular dengan simpul biru. Simpul besar yang berada di tengah diagram merupakan seorang penular ke banyak orang atau “super spreader”, seseorang yang melakukan kontak dengan banyak orang sehingga memiliki potensi yang lebih besar untuk menyebarkan penyakit.
Langkah-langkah intervensi membantu menghilangkan simpul dan memutus hubungan antarkedua kelompok tersebut.
Pada diagram di atas, simpul tengah yang sangat terhubung dengan simpul-simpul lainnya menjadi titik terbaik yang dihilangkan untuk menghindari koneksi berbagai kelompok. Itulah mengapa menghindari pertemuan publik yang besar selama wabah COVID-19 merupakan ide yang baik.
Simulasi matematis mengenai jaga jarak sosial telah menunjukkan bagaimana memecah jaringan secara terpisah membantu meratakan kurva infeksi penyakit.
Bagaimana matematika berperan penting
Berapa banyak jarak sosial yang diperlukan untuk cukup meratakan kurva hingga menghindari kewalahan terjadi di rumah sakit? Apakah cukup dengan mengisolasi orang yang telah memiliki kontak dengan mereka yeng memiliki kasus positif? Apakah kita perlu penutupan acara-acara sosial, sekolah, dan tempat kerja secara luas?
Jawaban untuk pertanyaan-pertanyaan ini membutuhkan pemodelan matematika.
Kita masih dalam tahap awal wabah COVID-19 dan ada ketidakpastian besar tentang karakterisitik virus ini. Untuk memprediksi pertumbuhan COVID-19 secara akurat, dinamika penyebaran virus yang mendasarinya perlu ditentukan terlebih dulu.
Beberapa faktor yang mendorong penyebaran virus di antaranya:
- Berapa banyak rata-rata orang yang terinfeksi disebabkan oleh satu orang? (“Angka reproduksi”, menurut WHO, saat ini di antara 1,4-2,5 orang.
- Berapa lama sampai gejala timbul pada seseorang? (“masa inkubasi” yang diperkirakan 5,1 hari).
- Berapa proporsi penularan yang terjadi jika seseorang belum menunjukkan gejala, apakah ada?
Baca Juga: Masker Bedah Langka, Ganti dengan Masker Kain yang Juga Efektif Tangkal Virus
Karena data tersebut dikumpulkan dan diintegrasikan ke dalam model selama beberapa bulan mendatang, kami tentu akan memperlihatkan dengan lebih baik prediksi yang akurat dari jalur pertumbuhan COVID-19.
Sampai saat itu tiba, lebih baik berbuat salah karena kehati-hatian dan mengambil tindakan cepat untuk memperlambat penularan, daripada mengambil risiko dengan tidak melakukan dan membuat lonjakan kasus yang besar sehingga membuat sistem kesehatan kita mengalami ancaman yang serius.
Penulis: Andrew Black, Lecturer in Applied Mathematics, University of Adelaide; Dennis Liu, PhD Candidate, University of Adelaide, dan Lewis Mitchell, Senior Lecturer in Applied Mathematics, University of Adelaide
Artikel ini terbit pertama kali di The Conversation. Baca artikel sumber.