Melola Discovery

← Melola Discovery

Akses terbuka Jurnal SINTA 1

A Non-linear Fractional Model for Analyzing the Impact of Vaccination on the Dynamics of COVID-19 in Indonesia

Jambura Journal of Biomathematics (JJBM) · Vol. ume (2025) · hlm. 109–128

DOI
10.37905/jjbm.v6i2.30383
ISSN
2723-0317
Terbit
2025-06-24
Penerbit
Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo
Bahasa
eng
Lisensi
creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Abstrak

COVID-19, yang disebabkan oleh virus corona baru SARS-CoV-2, masih menjadi tantangan kesehatan masyarakat global. Studi ini mengusulkan dan menganalisis model matematika untuk memantau perkembangan COVID-19 dan menilai dampak upaya imunisasi. Model tersebut menggabungkan faktor-faktor epidemiologi utama dan dikalibrasi menggunakan data yang tersedia untuk umum tentang kasus harian kumulatif COVID-19 di Indonesia, yang berlangsung dari 1 Juli 2021 hingga 21 Juli 2022. Angka reproduksi dasar,, diturunkan dan keadaan ekuilibrium ditetapkan. Analisis bifurkasi dilakukan menggunakan Teorema Manifold Pusat untuk memahami potensi dinamika transisi penyakit. Analisis sensitivitas lokal mengungkapkan bahwa tingkat penularan efektif (), tingkat kematian alami (), tingkat vaksinasi () dan tingkat pengobatan untuk individu bergejala () adalah parameter yang paling berpengaruh. Simulasi model menunjukkan bahwa mengurangi penularan, meningkatkan pengobatan, dan meningkatkan penyerapan vaksin secara signifikan mengurangi beban penyakit. Untuk lebih menangkap efek memori yang melekat dalam penularan penyakit, model diperluas ke kerangka turunan Caputo orde fraksional. Keberadaan, keunikan, dan stabilitas model fraksional ditetapkan melalui teori titik tetap. Hasil numerik menunjukkan bahwa penurunan dalam orde fraksional sedikit menggeser dinamika, yang menunjukkan perubahan perilaku dalam menanggapi wabah sebelumnya. Temuan ini memberikan informasi berharga tentang strategi pengendalian penyakit dan menyoroti pentingnya langkah-langkah kesehatan masyarakat yang berkelanjutan.

Kata kunci

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 83 tautan kepenulisan bersama · 52 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • Universitas Airlangga
  • Hasanuddin University
  • Universitas Halu Oleo
  • Gunadarma University
  • Universitas Islam Negeri Ar-Raniry
  • Universitas Islam Negeri Palopo
  • Malikussaleh University
  • Organisasi lain
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Cicik AlfiniyahUniversitas Airlangga7
Kezia Yansen PasangGunadarma University2
Julianto JuliantoUniversitas Islam Negeri Ar-Raniry2
Ananda NoersenaUniversitas Airlangga2
Nabil Azizul HakimUniversitas Airlangga2
Faishal Farrel HerdichoUniversitas Airlangga2
Wahyuni HusainUniversitas Islam Negeri Palopo1
Muhammad Ashabul KahfiUniversitas Islam Negeri Palopo1
Agus IndiyantoUniversitas Gadjah Mada1
Bahtiar BahtiarUniversitas Halu Oleo1
Fitriah AmirUniversitas Halu Oleo1
Stefanie Jessica Henny LarasatiDiponegoro University1
Chairun Annisa AryantiUniversitas Halu Oleo1
Retno FitriantiHasanuddin University1
Insany Fitri NurqamarHasanuddin University1
Mirzalina ZaenalHasanuddin University1
Daniella Cynthia SHasanuddin University1
Wahda WahdaHasanuddin University1
Ahmadin AhmadinUniversitas Airlangga1
Abyan Daffa AkbarUniversitas Airlangga1
Indah Nurun IzzatiUniversitas Airlangga1
Mohamad IsramAfiliasi tidak diketahui1
Sara Wibawaning RespatiPoliteknik Negeri Balikpapan1
Sri KusriniAfiliasi tidak diketahui1
Ria Riski MarsukiState University of Semarang1
Hukmawati HukmawatiGunadarma University1
Sri Khaerani RahmanUniversitas Bosowa1
Arini JunaenyState University of Makassar1
Muhammad TaufikUniversitas Halu Oleo1
Siti MaryamMalikussaleh University1
Nuszep AlmigoSultan Idris Education University1
Fadhli A GaniUniversitas Syiah Kuala1
Rawdhah Binti YasaUniversitas Islam Negeri Ar-Raniry1
Siti MaryamMalikussaleh University1
Muhammad ShuhufiUniversitas Islam Negeri Alauddin Makassar1
Muhammad QadaruddinInstitut Agama Islam Negeri Parepare1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/JJBM/oai, pertama di-harvest 9 Nov 2026, terakhir terlihat 9 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">A Non-linear Fractional Model for Analyzing the Impact of Vaccination on the Dynamics of COVID-19 in Indonesia</dc:title>
	<dc:creator>Akanni, John Olajide</dc:creator>
	<dc:creator>Abidemi, Afeez</dc:creator>
	<dc:creator>Fatmawati, Fatmawati</dc:creator>
	<dc:creator>Chukwu, Chidozie Williams</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US">Dynamical system; COVID-19 virus; Bifurcation analysis; Sensitivity analysis; Vaccination</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">COVID-19, yang disebabkan oleh virus corona baru SARS-CoV-2, masih menjadi tantangan kesehatan masyarakat global. Studi ini mengusulkan dan menganalisis model matematika untuk memantau perkembangan COVID-19 dan menilai dampak upaya imunisasi. Model tersebut menggabungkan faktor-faktor epidemiologi utama dan dikalibrasi menggunakan data yang tersedia untuk umum tentang kasus harian kumulatif COVID-19 di Indonesia, yang berlangsung dari 1 Juli 2021 hingga 21 Juli 2022. Angka reproduksi dasar, , diturunkan dan keadaan ekuilibrium ditetapkan. Analisis bifurkasi dilakukan menggunakan Teorema Manifold Pusat untuk memahami potensi dinamika transisi penyakit. Analisis sensitivitas lokal mengungkapkan bahwa tingkat penularan efektif (), tingkat kematian alami (), tingkat vaksinasi () dan tingkat pengobatan untuk individu bergejala () adalah parameter yang paling berpengaruh. Simulasi model menunjukkan bahwa mengurangi penularan, meningkatkan pengobatan, dan meningkatkan penyerapan vaksin secara signifikan mengurangi beban penyakit. Untuk lebih menangkap efek memori yang melekat dalam penularan penyakit, model diperluas ke kerangka turunan Caputo orde fraksional. Keberadaan, keunikan, dan stabilitas model fraksional ditetapkan melalui teori titik tetap. Hasil numerik menunjukkan bahwa penurunan dalam orde fraksional sedikit menggeser dinamika, yang menunjukkan perubahan perilaku dalam menanggapi wabah sebelumnya. Temuan ini memberikan informasi berharga tentang strategi pengendalian penyakit dan menyoroti pentingnya langkah-langkah kesehatan masyarakat yang berkelanjutan.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
	<dc:date>2025-06-24</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/JJBM/article/view/30383</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.37905/jjbm.v6i2.30383</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Jambura Journal of Biomathematics (JJBM); Volume 6, Issue 2: June 2025; 109-128</dc:source>
	<dc:source>2723-0317</dc:source>
	<dc:source>10.37905/jjbm.v6i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/JJBM/article/view/30383/10952</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2025 John Olajide Akanni, Afeez Abidemi, Fatmawati Fatmawati, Chidozie Williams Chukwu</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>