Dinamika Penyebaran Covid-19 Secara Lokal Berdasarkan Model Ising Multi Keadaan

Abstract

Model Ising pada umumnya terdiri atas sistem yang di dalamnya terdapat subsistem (spin) yang memiliki satu dari dua keadaan (1 dan −1). Modifikasi model Ising dilakukan dengan menambahkan karakteristik keadaan baru (multi keadaan). Model Ising yang dimodifikasi menjadi lima keadaan (2, 1, 0, −1, dan −2) membuat spin memiliki banyak pilihan apabila terjadi perubahan keadaan. Sehingga dibutuhkan aturan baru dalam metode Monte Carlo untuk mengatur kondisi perubahan spin. Beragam aturan dibuat untuk membatasi banyaknya pilihan dari spin tersebut. Mulai dari pengecekan variasi jumlah rata-rata sekitar hingga pengaruh pemberian faktor eksternal yang dapat menentukan kondisi perubahan spin. Dinamika penyebaran covid-19 secara lokal digunakan sebagai landasan dalam pembuatan aturan tersebut. Hal ini dilakukan agar mudah dalam pengaplikasian dan memperoleh hasil yang diharapkan. Dengan menganggap faktor eksternal sebagai tindakan pemerintah dalam menekan penyebaran covid-19 dan faktor internal sebagai interaksi antar orang. Semakin tinggi pengawasan dari pemerintah, maka banyak orang yang melakukan tindakan untuk mengurangi penyebaran. Akibatnya orang yang terinfeksi menjadi berkurang. Sistem dengan kondisi aturan yang berbeda akan menghasilkan dinamika penyebaran yang berbeda pula. Hasil menunjukkan sistem lebih dipengaruhi faktor eksternal dibandingkan dengan faktor internal. Perbedaan antar jumlah spin memiliki gap yang terlihat jelas dan transisi antar spin menjadi lebih sering terjadi.

Ising model generally consist of system which there are subsystem (spins) inside it that can be one of two states (1 and −1). Modification Ising model done by adding new characteristic state (multi-state). Modificated Ising model become five states (2,1,0,−1, and −2) make the spin have a lot of choice, if the spin want to change their states. New rules on Monte Carlo method needed to arrange spin changing condition. Various rules are made to confine spin from many possible choices. From checking variation of surrounding average until the effect of external factor which can determine spin changing condition. The rules was made based on the spread dynamics of covid-19 locally. So its easy to applicate and we can get the desire result. Considering that external factor as a government action and internal factor as people interaction. The more control from government to reducing the spread, more people will take action to reduce the spread. As a result infected people decreased. System with different condition will get different spread dynamics. The results show that external factor more affect the system than internal factor. Different gap between the total of spin clearly seen and the transition between spin occurs more often.