Electronic Theses and Dissertation

Tuberkulosis (tb) masih menjadi masalah kesehatan masyarakat utama di indonesia dengan dinamika penularan yang kompleks, tingginya insidensi, serta meningkatnya kasus resisten rifampisin, sementara model epidemiologi yang ada umumnya bersifat deterministik dan belum mengintegrasikan aspek pengobatan, resistensi, dan biaya secara simultan. penelitian ini bertujuan mengembangkan model epidemiologi stokastik sveitr yang terintegrasi dengan kontrol optimal dan analisis efektivitas biaya untuk mengestimasi angka kejadian tb serta menentukan strategi pengendalian yang efisien di indonesia. penelitian menggunakan pendekatan studi literatur dengan data sekunder, membangun model kompartemen stokastik dengan 10 kompartemen dan 23 parameter probabilistik yang dibangkitkan menggunakan distribusi normal, kemudian diselesaikan menggunakan persamaan diferensial biasa (ode) dengan metode runge-kutta orde 4 pada perangkat lunak r versi 4.6.0. delapan skenario intervensi dianalisis menggunakan teori kontrol optimal (prinsip maksimum pontryagin), dengan keluaran berupa estimasi insidensi tb periode 2024–2030 serta evaluasi efektivitas biaya menggunakan incremental cost-effectiveness ratio (icer). hasil menunjukkan bahwa insidensi tb menurun dari 380,97 menjadi 306,80 per 100.000 penduduk pada kondisi baseline, dan turun hingga sekitar 290 per 100.000 pada skenario terbaik, namun masih jauh dari target eliminasi nasional sebesar 65 per 100.000 pada tahun 2030. analisis efektivitas biaya menunjukkan bahwa skenario 2 merupakan yang paling efisien (icer = 20,89), meskipun bukan yang paling besar dampak epidemiologisnya. disimpulkan bahwa model sveitr stokastik mampu merepresentasikan dinamika tb secara lebih realistis dan menunjukkan bahwa kombinasi intervensi dapat menurunkan beban penyakit, namun belum cukup untuk mencapai eliminasi, sehingga diperlukan penguatan strategi deteksi dini dan keberhasilan pengobatan dengan mempertimbangkan efisiensi biaya dalam pengambilan kebijakan.

Tuberculosis (TB) remains a major public health challenge in Indonesia, characterized by complex transmission dynamics, high incidence, and increasing rifampicin-resistant cases, while existing epidemiological models are largely deterministic and fail to simultaneously incorporate treatment, drug resistance, and economic considerations. This study aims to develop a stochastic SVEITR epidemiological model integrated with optimal control and cost-effectiveness analysis to estimate TB incidence and determine efficient control strategies in Indonesia. A literature-based approach using secondary data was employed, constructing a stochastic compartmental model with 10 compartments and 23 probabilistic parameters generated using normal distributions, and solved using Ordinary Differential Equations (ODE) with the Runge-Kutta fourth-order method in R version 4.6.0. Eight intervention scenarios were evaluated using optimal control theory (Pontryagin Maximum Principle), with outcomes including projected TB incidence from 2024 to 2030 and cost-effectiveness assessed using the Incremental Cost-Effectiveness Ratio (ICER). The results show that TB incidence decreased from 380.97 to 306.80 cases per 100,000 population under baseline conditions and further declined to approximately 290 cases per 100,000 in the best intervention scenarios, yet remained far above the national elimination target of 65 per 100,000 by 2030. Cost-effectiveness analysis identified Scenario 2 as the most efficient (ICER = 20.89), although it did not yield the largest epidemiological impact. In conclusion, the stochastic SVEITR model provides a more realistic representation of TB dynamics and demonstrates that combined interventions can reduce disease burden but are insufficient to achieve elimination, highlighting the need to strengthen early detection and treatment success while considering cost efficiency in policy decision-making.