OPINI: Kapan Pandemi Covid-19 Berakhir?

Intan Supraba. - Ist
07 April 2020 05:02 WIB Intan Supraba Aspirasi Share :

Coronavirus disease 2019 (Covid-19) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh SARS-CoV-2. Outbreak ini bermula dari Wuhan, China pada 31 Desember 2019 dan hingga tulisan ini dibuat pada Minggu (5/4) pukul 14.00 WIB, tercatat sudah terdapat 1.203.188 kasus dengan total kematian 64.747 orang seluruh dunia.

Dampak dari pandemi ini, Pemerintah Indonesia telah menghimbau untuk bekerja dari rumah, belajar dari rumah, ibadah di rumah, yang kemudian lebih popular dengan istilah work from home (WfH). Yang menjadi pertanyaan banyak orang, sampai kapan WfH ini akan diberlakukan yang berarti tergantung dari kapan wabah ini berakhir. Kapan wabah berakhir dan warga bisa kembali ke kehidupan normal sepertinya menjadi pertanyaan kita semua. Beberapa peneliti kemudian membuat pemodelan untuk memprediksi Covid-19.

Pada 23 Maret 2020, tim peneliti dari Pusat Permodelan Matematika dan Simulasi (P2MS) ITB memprediksikan Indonesia akan mengalami puncak jumlah kasus harian Covid-19 pada akhir Maret hingga pertengahan April 2020. Kemudian pada 27 Maret 2020, tim peneliti dari P2MS ITB memprediksi wabah ini akan berakhir di Indonesia pada akhir Mei hingga awal Juni 2020. Model yang digunakan oleh tim dari P2MS ITB ini adalah model Richard’s Curve Amerika Serikat.

Sementara pada 3 April 2020, Kepala Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19, Doni Monardo, menyampaikan berdasarkan data kajian Badan Intelijen Negara (BIN), diperkirakan puncak penyebaran virus Corona pada akhir Juni atau akhir Juli 2020. Adanya perbedaan hasil pemodelan antar peneliti, membuat penulis tertarik untuk menyampaikan opini.

Akurasi Input Data
Semua pemodelan untuk berbagai keperluan pasti memerlukan input data. Terkait dengan pentingnya data, pada 2016 penulis pernah menyampaikan pentingnya data pengukuran intensitas hujan jam-jaman beserta tinggi/kedalaman hujan yang dapat diakses secara gratis untuk dapat memprediksi banjir secara lebih akurat. Input data yang kurang tepat akan menghasilkan output data yang tidak akurat. Semisal menggunakan Model Susceptible Exposed Infectious Recovered Susceptible (SEIRS).

Model tersebut memperhitungkan orang yang telah sembuh dapat menjadi rentan kembali dan N adalah total jumlah penduduk (N = S+E+I+R). Di dalam model tersebut ada empat parameter penting yaitu the infectious rate (β), the incubation rate (σ), recovery rate (γ) dan the rate which recovered individuals return to the susceptible status due to loss of immunity (ξ).

Berhubung penulis awam terhadap pemodelan tersebut, untuk itu ada beberapa hal yang menjadi pertanyaan penulis. Apakah input data tersebut semua dianggap homogen? Sebagai contoh, umumnya masa inkubasi 14 hari. Apakah 14 hari tersebut yang digunakan dalam pemodelan, atau sebenarnya incubation rate itu perlu divariasi karena masa inkubasi orang satu dan lainnya dapat berbeda.

Termasuk apakah recovery rate juga dianggap homogeny sementara orang satu dan yang lain bisa jadi memerlukan masa penyembuhan yang bervariasi. Jika memang diambil rerata, bagaimana menentukan angka tersebut supaya hasilnya dapat lebih akurat?

Bagaimana mengetahui jumlah orang yang telah terinfeksi secara akurat? Diberitakan banyak penderita Covid-19 yang tidak menunjukkan gejala atau asimptomatik padahal sebenarnya orang tersebut telah terinfeksi sehingga dapat menularkan virus ke orang lain. Untuk itu Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19 kemudian menambahkan satu kategori yaitu Orang Tanpa Gejala (OTG), namun statusnya adalah positif terinfeksi virus corona. Direktur Centers for Disease Control and Prevention menyampaikan sebanyak 25% orang terinfeksi Coronavirus tetapi mungkin tidak menunjukkan gejala.

Bagaimana untuk memastikan data pasien positif Covid-19 cukup valid? Apakah pasien yang meninggal sebelum hasil tes swab-nya keluar juga dimasukkan dalam pelaporan total jumlah orang yang meninggal? Bagaimana jika angka tersebut penting untuk meningkatkan akurasi hasil pemodelan?

Temperatur vs Mobilitas
Wang et al (2020) dalam papernya yang berjudul High Temperature and High Humidity Reduce the Transmission of Covid-19” menggunakan 105 sampel untuk menghitung the daily effective reproductive number, R, yang kemudian dengan menggunakan regresi linear untuk 100 kota di China, disimpulkan temperatur dan kelembaban yang tinggi mengurangi transmisi influenza secara signifikan sehingga datangnya musim panas diharapkan dapat mengurangi transmisi Covid-19 secara signifikan.

Namun, dalam siaran pers Tim BMKG dan Mikrobiologi Fakultas Kedokteran Kesehatan Masyarakat dan Keperawatan UGM disampaikan kasus gelombang kedua Covid-19 telah menyebar di Indonesia sejak Maret 2020 lalu, yang diduga akibat faktor mobilitas manusia dan interaksi sosial yang kuat.

Dengan demikian, penulis ingin menyampaikan usulan mobilitas penduduk antara kota satu dan lain sangat bervariasi. Mobilitas penduduk di Jakarta yang tinggi tentunya tidak dapat dibandingkan dengan mobilitas penduduk di Papua misalnya. Jika memungkinkan, para peneliti dapat membuat pemodelan yang spesifik untuk masing-masing provinsi. Termasuk meningkatkan akurasi dengan mendapatkan input data sevalid mungkin sehingga output akan lebih akurat. Pada 5 April 2020 pukul 13.00 WIB diberitakan prototype test kit qPCR Covid-19 yang diberi nama Nusantara TFRIC-19 buatan Indonesia telah selesai dibuat. Dengan demikian, diharapkan test kit ini mampu mempercepat rapid test sehingga hasilnya dapat membantu untuk meningkatkan akurasi pemodelan.

Intervensi
Grafik banyaknya kasus Covid-19 dengan sumbu-x adalah tanggal dan sumbu-y adalah banyaknya kasus dapat dianalogikan seperti hidrograf banjir dengan sumbu-x adalah waktu dan sumbu-y adalah debit. Debit puncak banjir dipengaruhi oleh time to peak (tp) yaitu tenggang waktu dari permulaan hujan sampai puncak banjir (jam).

Semakin singkat/pendek tp ini mengakibatkan debit puncak yang lebih tinggi sehingga potensi banjir semakin tinggi. Debit puncak tersebut dapat direkaya menjadi lebih rendah dengan melakukan intervensi seperti menerapkan konsep Low Impact Development. Jika dianalogikan dengan hal tersebut, penyebaran wabah Covid-19 ini dapat direduksi dengan adanya intervensi seperti karantina yang telah dilakukan oleh beberapa wilayah di Indonesia.

Diharapkan hasil model prediksi Covid-19 yang lebih akurat dapat membantu Pemda setempat untuk melakukan kebijakan yang lebih tepat sasaran. Pemda DIY akan memberikan bantuan sosial berupa sembako bagi 10.000 keluarga miskin terseleksi yang mana besaran bantuan sosial tersebut Rp300.000-Rp500.000.

Jika puncak penyebaran virus Corona pada akhir Juni atau akhir Juli 2020 sebagaimana yang disampaikan Doni Monardo, dan jika diasumsikan meredanya wabah ini sekitar November 2020, bahkan berakhirnya wabah diasumsikan seperti tail of the flood hydrograph (semisal 2021), maka dapat dipertimbangkan besaran bantuan sosial yang cukup untuk memenuhi kebutuhan hidup warga hingga wabah berakhir.

Hal lain yang penulis pertanyakan, apakah darurat kesehatan yang telah ditetapkan oleh Pemerintah akan dicabut ketika wabah telah dinyatakan berakhir dengan indikator tidak muncul kasus baru? Jika iya, maka Pemerintah dapat mempertimbangan kebijakan realokasi anggaran secara lebih cermat. Selain itu mengingat waktu mulai dan berakhirnya wabah ini bervariasi antara negara satu dengan negara lainnya, maka penulis berharap ada perhitungan yang cermat kapan Indonesia akan membuka kembali akses keluar masuk Indonesia untuk memastikan jangan sampai ada penularan gelombang berikutnya akibat imported case.

Sambil menunggu wabah ini berakhir, semoga kita semua dapat tetap produktif di rumah masing-masing. Kerja dari rumah, belajar dari rumah, ibadah di rumah, olahraga di rumah, termasuk menjalani rangkaian kegiatan selama bulan Ramadan seperti salat tarawih di rumah masing-masing, termasuk menjalani himbauan untuk tidak mudik ke daerah asal.


*Penulis merupakan dosen di Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan/dosen di Program Studi Program Profesi Insinyur Fakultas Teknik UGM