Reproduction Number Rt – Ro Covid 19

Menghitung angka reproduksi corona covid 19 menjadi seru. Saat ini orang-orang sedang menyoroti nilai Rt atau Re berbagai wilayah. Misal Jatim nilai R di atas 1,1 dengan ibu kota Surabaya menjadi zona hitam.

Untuk mengakhiri pandemi dengan meyakinkan kita perlu angka Ro. Bila vaksin ditemukan maka berapa orang yang perlu vaksinasi? Jawabannya, total 1 – 1/Ro dari populasi. Bagi yang menerapkan herd immunity perlu angka 1 – 1/Ro populasi harus imun.

Metode sederhana estimasi Rt sudah saya tuliskan di postingan sebelumnya. Hanya dengan kalkulator atau excel kita sudah bisa menghitung Rt. Lengkap dengan confidence interval dan batas bawah serta batas atas dari R. (Cek Angka Reproduksi)

Kali ini saya akan berbagi cara menghitung estimasi Ro. Masih menggunakan kalkulator atau excel sederhana saja. Ro adalah angka reproduksi R yang terjadi di awal-awal ketika masyarakat nyaris belum memiliki imunitas terhadap virus dan belum ada upaya menghambat penyebaran virus. Maka nilai Ro dapat kita pandang sebagai nilai maksimum dari R.

Untuk DKI Jakarta nilai Ro mendekati 4. Sedikit di bawah 4. Awal Juni nilai R di DKI sudah menembus ke bawah 1. Semoga konsisten di bawah 1 dan wabah selesai.

1) Gunakan data total kasus aktif. Data kasus aktif sudah mempertimbangkan banyak orang terinfeksi (infected), orang yang sembuh atau meninggal (removed), serta perubahan di antara mereka yang melibatkan populasi (suspected).

2) Gunakan rasio selang 5 hari yang merupakan mean dari periode inkubasi covid 19 sesuai laporan WHO. Lalu hitung geometric mean 3 hari terakhir untuk mempertimbangkan histori dan menjaga perubahan angka ekstrem. Data sebelum hari pertama kasus aktif dilaporkan diset sama dengan total kasus aktif hari pertama.

3) Ro dipilih dari nilai maksimum R. Bila terdapat beberapa maksimum lokal maka pertimbangkan maksimum global, median dari beberapa maksimum lokal, atau maksimum lokal terakhir.

4) Confidence interval 95% dapat kita peroleh dari Ro terpilih sebagai median dari data Rn. R(high) adalah Rn yang lebih besar dari Ro dan R(low) adalah Rn yang nilainya tepat di bawah Ro. Jadi kita memilih 3 nilai Rn yaitu R(low), Ro, dan R(high).

5) Nila Rn kita peroleh dari rasio total kasus aktif hari tertentu terhadap total kasus aktif n hari sebelumnya. Dalam contoh berikut saya menggunakan Rs. Anda juga bisa menggunakan data R.

Mari kita praktekkan dengan estimasi Ro Jawa Tengah.

Kolom paling kanan adalah data total kasus aktif Jateng.

Hitung Rs dan R,

Rs = total aktif hari ini / total aktif 5 hari sebelumnya

R = (Rs*Rs(kemarin)*Rs(lusa))^(1/3)

Pilih nilai R maksimum sebagai Ro. Dalam contoh kita Ro = 3,5079 terjadi ketika total kasus aktif 56 orang di sekitar hari ke 10 setelah ada laporan pertama.

Confidence interval 95% kita hitung dengan formula median. R(high) adalah:

Dengan n = 3 maka akar n kita dekati dengan akar dari derajat kebebasan n – 1.

1 + 3/2 + 1,37 = 3,87 = 3 (dibulatkan ke bawah).

Dalam contoh kita data ketiga, paling besar dari Rn, adalah

R(high) = 4,667

Sedangkan R(low) kita estimasi,

3/2 – 1,37 = 0,13 = 1 (dibulatkan ke atas).

Dalam contoh kita data kesatu, Rn yang tepat lebih kecil dari Ro, adalah

R(low) = 3,5.

Kesimpulan:

Ro = 3,5079
R(low) = 3,5
R(high) = 4,667
confidence interval 95%.

Jika tidak terdapat nilai Rn yang lebih besar dari Ro maka

R(high) diestimasi sebagai Ro + 1,96/2 = Ro + 0,98

Bagaimana menurut Anda?

Diterbitkan oleh Paman APiQ

Lahir di Tulungagung. Hobi: baca filsafat, berlatih silat, nonton srimulat. Karena Srimulat jarang pentas, diganti dengan baca. Karena berlatih silat berbahaya, diganti badminton. Karena baca filsafat tidak ada masalah, ya lanjut saja. Menyelesaikan pendidikan tinggi di ITB (Institut Teknologi Bandung). Kini bersama keluarga tinggal di Bandung.

Tinggalkan komentar

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google

You are commenting using your Google account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

%d blogger menyukai ini: