Dasar-dasar pemodelan dalam mempelajari epidemiologi penyakit tumbuhan

DASAR- DASAR PEMODELAN DALAM MEMPELAJARI EPIDEMIOLOGI PENYAKIT TUMBUHAN

NAMA : YUSTINA MELING

NIM : 2016610117

TUGAS : EPIDEMIOLOGI PENYAKIT TUMBUHAN

DASAR – DASAR PEMODELAN DALAM MEMPELAJARI EPIDEMIOLOGI PENYAKIT TUMBUHAN

1.      Pengertian penggolongan model

Model epidemi penyakit adalah salah satu cara meramalkan suatu kejadian penyakit tanaman berdasarkan variabel-variabel yang di dapat dari survei. Data di analisis keseluruhan tanpa batasan petak, kemudian di rangkai dan dilakukan percobaan secara langsung, di kalikan, ataupun di pangkatkan antara variabel, hal ini dimaksudkan untuk memperoleh pengaruh paling tinggi yang dilambangkan dengan (R2). Model epidemi tanaman terdiri dari subpopulasi inang rentan S (susceptible), subpopulasi inang terinfeksi dan menularkan I (infectives), subpopulasi inang sembuh R (recovery), subpopulasi hama rentan P, dan subpopulasi hama terinfeksi dan menularkan Q. Model ini dapat disajikan secara matematis dalam bentuk sistem persamaan diferensial nonlinier. Pengertian Model epidemi penyakit adalah salah satu cara meramalkan suatu kejadian penyakit tanaman berdasarkan variabel-variabel yang di dapat dari survei. Data di analisis keseluruhan tanpa batasan petak, kemudian di rangkai dan dilakukan percobaan secara langsung, di kalikan, ataupun di pangkatkan antara variabel, hal ini dimaksudkan untuk memperoleh pengaruh paling tinggi yang dilambangkan dengan (R2), dari analisis didapatkan model.

2.      Model kuantitatif dalam epidemiologi         

            Epidemi penyakit dapat diukur dinamikannya berdasarkan kurva yang terbentuk selama proses epidemic tersebut berlangsung. Dengan model, penjelasan mengenai sistem serta hubungan-hubungannya dapat diberikan secara kualitatif maupun kuantitatif dan memungkinkan untuk mengadakan ramalan-ramalan mengenai keadaan populasi yang bersangkutan dalam waktu-waktu tertentu (Tarumingkeng, 1994).   Pengelolaan penyakit tanaman melalui studi epidemiologi merupakan konsep strategis selama unsur yang menjadi indikator dalam proses epidemi tersebut diketahui dan dapat diukur secara kuantitatif. Taraf pengukuran menunjukkan derajat dari angka-angka hasil pengukuran. Taraf paling rendah adalah nominal yang hanya bersifat membedakan.

            Pengukuran keparahan penyakit sebenarnya dapat dilakukan secara langsung maupun secara tidak langsung. Pengukuran secara langsung dapat dilakukan dengan pendugaan visual atau dengan pendugaan citra (termasuk pengindraan jauh). Pengukuran secara tidak langsung dilakukan dengan menggunakan model untuk menduga keparahan berdasarkan hasil pengukuran kejadian penyakit. Di antara cara pengukuran tersebut akan memfokuskan pengukuran dengan melakukan pendugaan visual yang dilakukan dengan:

·   Menduga proporsi atau persentase luas permukaan bergejala dengan berdasarkan atas kunci gambar berskala, yaitu pembagian nilai keparahan 0-1 atau 0-100% ke dalam sejumlah kelas yang masing-masing disertai dengan gambar dan skala.

·   Menduga proporsi atau persentase luas permukaan bergejala dengan berdasarkan atas kunci deskripsif berskala, yaitu pembagian nilai keparahan 0-1 atau 0-100% ke dalam sejumlah kelas yang masing-masing disertai dengan deskripsi dan skala.

·   Menduga keparahan penyakit dengan memberikan skor, baik dengan ataupun tanpa menggunakan kunci deskriptif atau gambar pembanding.

Data skor yang diperoleh dari cara ketiga sebenarnya bukan merupakan data kuantiatif sehingga seharusnya tidak bisa digunakan untuk analisis kuantitatif. Tetapi meskipun begitu, data skor sering dikonversi seakan-akan menjadi data rasio dengan menggunakan rumus:

Dengan keterangan I=intensitas penyakit, n=jumlah satuan pengamatan yang menunjukkan hasil pengukuran yang bernilai sama, v=nilai hasil penukuran satuan pengamatan, Z=nilai hasil pengukuran tertinggi yang mungkin dicapai. Bila perhitungan dilakukan dengan menggunakan skor sebagai nilai v maka yang kemudian terjadi adalah menyulap data bertaraf ordinal menjadi seolah-olah bertaraf rasio (peneliti sekaligus menjadi tukang sulap). Rumus di atas dapat digunakan seandainya sebagai nilai v digunakan data proporsi atau persentase luas permukaan permukaan bergejala hasil pengukuran keparahan penyakit dengan menggunakan kunci gambar berskala atau kunci deskriptif berskala. Selain menyulap data ordinal menjadi seakan-akan merupakan data rasio, penggunaan skor sebagai nilai v pada rumus di atas akan menghasilkan data keparahan penyakit yang jauh lebih tinggi daripada keparahan yang sebenarnya.

3.      Penerapan pemodelan dalam epidemiologi penyakit

Model-model epidemi dikembangkan dengan tujuan untuk memeperbaiki kemampuan pemahaman dan perkiraan perkemabangan suatu penyakit epidemi penyakit tumbuhan, pemetaan peran kompleks  factor yang memungkinkan untuk mengetahui besar pengaruh setiap factor terhadap factor lainnya dan mungkin merupakan penentu factor yang perlu dikaji. Model-model matematika untuk tujuan analisis dan memahami dinamika penyakit. Model dicoba untuk menggambarkan dinamika perkembangan penyakit dalam bentuk persamaan. Model adalah penyederhanaan dari keadaan sebenarnya dan digunakan dalam  beberapa cara: untuk membangun hipotesis, untuk mengidentifikasi pertanyaan -pertanyaan penting untuk penyelidikan percobaan, dan  untuk mengembangkan prakiraan secara umum. Model dibangun untuk memperoleh formulasi atau simplifikasi dari suatu sistem yang memberikan gambaran mengenai keadaan sebenarnya (real situation), menjelaskan perkembangan suatu populasi patogen dan representasi abstrak dari suatu proses perkembangan yang dapat diilustrasikan dalam bentuk verbal, grafik atau persamaan matematik. Dengan model, penjelasan mengenai sistem serta hubungan-hubungannya dapat diberikan secara kualitatif maupun kuantitatif dan memungkinkan untuk mengadakan ramalan-ramalan mengenai keadaan populasi yang bersangkutan dalam waktu-waktu tertentu. Model matematika banyak digunakan dalam epidemiologi. Model yang dibangun dapat berupa model empirik (model korelatif atau deskriptif) yang dikembangkan berdasarkan sekumpulan data yang tersedia sehingga data harus tersedia lebih dahulu baru kemudian selanjutnya adalah menentukan modelnya  atau berupa model teoritis (mekanistik, eksplanatori,  model biologis atau model fisik) yaitu model yang pemakaiannya berdasarkan pada konsep, hipotesis atau teori jadi bukan karena ketersediaan data.