Model Matematika Susceptible–User–Recovered–Susceptible pada Dinamika Penyebaran Pengguna Narkoba di Sulawesi Selatan

Authors

DOI:

https://doi.org/10.30605/proximal.v9i3.9844

Keywords:

Model Matematika, Model SURS, Penyalahgunaan Narkoba, Bilangan Reporduksi Dasar, Simulasi Numerik

Abstract

Pemodelan dinamika penyalahgunaan narkoba di Sulawesi Selatan diperlukan untuk memahami kondisi yang memungkinkan pengguna terus bertambah meskipun proses pemulihan berlangsung. Penelitian ini bertujuan memformulasikan model SURS (Susceptible-User-Recovered-Susceptible), menentukan titik kesetimbangan, menganalisis kestabilan, menghitung bilangan reproduksi dasar, serta melakukan simulasi numerik. Penelitian menggunakan pendekatan pemodelan matematika dengan membagi populasi menjadi kelompok rentan, pengguna narkoba, dan pulih. Kondisi awal disusun menggunakan data BPS dan BNN serta asumsi, sedangkan parameter model bersumber dari penelitian terdahulu dan asumsi. Pada parameter yang digunakan, diperoleh titik kesetimbangan bebas pengguna narkoba (E0=(1,0,0)) dan titik kesetimbangan endemik (E1≈(0.889193,0.005385,0.105422)). Bilangan reproduksi dasar sebesar (R0≈1.125>1) menunjukkan bahwa pengguna narkoba dapat bertahan dalam sistem. Titik kesetimbangan bebas pengguna tidak stabil, sedangkan titik kesetimbangan endemik stabil asimptotik lokal. Simulasi numerik menunjukkan penurunan proporsi individu rentan serta peningkatan proporsi pengguna dan individu pulih selama periode simulasi. Hasil ini menunjukkan bahwa pemulihan dapat berlangsung bersamaan dengan bertambahnya pengguna. Oleh karena itu, upaya penanganan perlu mencakup pencegahan pengguna baru dan dukungan bagi individu yang telah pulih agar tidak kembali rentan terhadap penggunaan narkoba.

References

Alfiniyah, C., Puspitasari, A., Alfiniyah, C., & Puspitasari, A. (2023). Mathematical modelling of drug abuse reduction strategies taking into account the treatment type and risks level. Jambura Journal of Biomathematics, 4(1), 23–30. https://doi.org/https://doi.org/10.34312/jjbm.v4i1.19316 DOI: https://doi.org/10.34312/jjbm.v4i1.19316

Alharbi, A. H., Alzahrani, M. S. J., Jday, F., & Alsehaimi, A. (2025). Mathematical analysis for a dynamic model of illicit drug consumption. AIMS Mathematics, 10(June), 14784–14803. https://doi.org/10.3934/math.2025665 DOI: https://doi.org/10.3934/math.2025665

Badan Narkotika Nasional. (2025). Indonesia drug report 2025. https://ppid.bnn.go.id/konten/unggahan/2026/02/IDR-2024-Versi-Inggris_FINAL_opt.pdf

Fatahillah, A., Istiqomah, M., & Dafik. (2021). Pemodelan matematika pada kasus kecanduan game online menggunakan metode Runge-Kutta orde 14. Limits: Journal of Mathematics and Its Applications, 18(2), 129–141. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.12962/limits.v18i2.6854 DOI: https://doi.org/10.12962/limits.v18i2.6854

Hakim, A. R., Ramadhanti, O., & Granita. (2026). Model SIRS nonlinear incidence rate dengan faktor imigrasi terinfeksi pada penyebaran penyakit COVID-19. SQUARE: Journal of Mathematics and Mathematics Education, 8(1), 1–16. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.21580/square.2026.8.1.31590

Ihsan, H., Side, S., & Herman. (2024). Solusi penanganan permasalahan kecanduan narkoba menggunakan model SEIR waktu tunda. Jurnal Sainsmat, 13(1), 94–103. https://doi.org/https://doi.org/10.35580/sainsmat131611682024 DOI: https://doi.org/10.35580/sainsmat131611682024

Kamal, M., Ahmed, M., & Sarkar, A. H. (2025). Optimal control strategies for mitigating drug addiction : A mathematical modeling approach. Results in Control and Optimization, 19, 1–17. https://doi.org/10.1016/j.rico.2025.100580 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rico.2025.100580

Mamo, D. K., Kinyanjui, M. N., Teklu, S. W., & Hailu, G. K. (2024). Mathematical modeling and analysis of the co-dynamics of crime and drug abuse. Scientific Reports, 14, 1–15. https://doi.org/https://doi.org/10.1038/s41598-024-75034-8 2 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-75034-8

Mustofa, A. A., & Satiningsih. (2023). Pengalaman individu yang menggunakan narkoba sebagai koping. Character: Jurnal Penelitian Psikologi, 10(03), 216–231. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/character/article/download/54274/43269/112284

Pratiwi, Y. M., & Nurcahayati. (2020). Dukungan sosial keluarga pecandu narkoba yang menjalani rehabilitasi rawat inap di BNNK Surabaya. Jurnal Penelitian Psikologi, 7(4), 52–61.

Ristiawan, R., Endaryono, & Mahyudi. (2025). Analisis model matematika dan simulasi penyebaran dan penanganan penyalahgunaan narkoba di Indonesia. Faktor Exacta, 17(4), 357–365. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v17i4.25201 DOI: https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v16i4.19670

Sari, R. F., Cipta, H., & Sirait, P. (2022). Model matematika penyebaran pengguna narkoba dengan adanya faktor edukasi di Sumatera Utara. Jurnal Lebesgue: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 3(3), 624–635. https://doi.org/10.46306/lb.v3i3.177 DOI: https://doi.org/10.46306/lb.v3i3.177

Sianturi, R., Hartawan, L. A., Rahmah, N. A., Nuril, P., Safitri, M. Z., & Nabilah, N. (2022). Efek penggunaan NAPZA terhadap kesehatan psikologis. J-HESTECH, 5(2), 97–114. https://doi.org/10.25139/htc.v5i2.4671 DOI: https://doi.org/10.25139/htc.v5i2.4671

WHO, & UNODC. (2020). International standards for the treatment of drug use disorders: Revised edition incorporating results of field-testing. https://www.who.int/publications/i/item/international-standards-for-the-treatment-of-drug-use-disorders?utm_

Downloads

Published

2026-10-20

How to Cite

Model Matematika Susceptible–User–Recovered–Susceptible pada Dinamika Penyebaran Pengguna Narkoba di Sulawesi Selatan. (2026). Proximal: Jurnal Penelitian Matematika Dan Pendidikan Matematika, 9(3), 882-891. https://doi.org/10.30605/proximal.v9i3.9844