Sejauh mana jarak sosial boleh mengelakkan risiko jangkitan Covid-19? Berikut hasil kajian penuntut UTM
Pautan: https://m.sinarharian.com.my/mobile-article?articleid=200755
KITA sedia maklum, penjarakan sosial pada had jarak yang ditetapkan menjadi salah satu prosedur operasi standard (SOP) yang wajib dipatuhi.
Bukan sahaja di tempat awam, malah di sekolah dan institusi pengajian tinggi juga menekankan SOP sama.
Sama ada dengan pendekatan penyusunan meja pada jarak yang ditetapkan atau mengehadkan jumlah pelajar dalam satu-satu kelas.
Pun begitu, sejauh mana jarak sosial tersebut boleh mengelakkan risiko jangkitan Covid-19 lebih-lebih lagi pada ruang bilik kelas atau kuliah bersaiz kecil?
Persoalan tersebut dibangkitkan dalam kajian yang dijalankan Gan Wei Xin bertajuk Simulation and Analysis of Covid-19 Infection using Agent-Based Modelling Based on Social Distance.
Tesis Wei Xin diselia oleh Pensyarah Kanan di Program Geoinformasi, Fakulti Alam Bina dan Ukur, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), Dr. Shahabuddin Amerudin.
Graduan jurusan Sarjana Sains Geoinformatik itu menerangkan, beliau menggunakan pemodelan berasaskan ejen (Agent-Based Modelling) untuk menganalisis penyebaran Covid-19 di dalam bilik tertutup.
Bagaimana model yang dibangunkan di UTM itu mampu disimulasikan?
Wei Xin menjelaskan, pelajar (ejen) akan memasuki bilik kuliah dan duduk di tempat duduk masing-masing pada jarak 1 meter, 1.5 meter, 1.8 meter dan 2 meter.
“Dalam pemodelan simulasi ini, terdapat beberapa pelajar yang dikelaskan sebagai pembawa Covid-19 positif ditempatkan secara rawak bersama pelajar yang tidak dijangkiti.
“Model simulasi ini mengambil kira seramai 25 pelajar dalam satu bilik kuliah bersama 5 pelajar sebagai pembawa Covid-19 positif dalam tempoh masa 10 minit,” katanya.
Terang beliau, hasil kajian awal mendapati kebarangkalian 2 peratus dijangkiti sekali gus menunjukkan bahawa peningkatan 35 peratus kes baharu bagi jarak sosial 1 meter.
“Sementara itu, 25 peratus kes baru bagi 1.5 meter, 15 peratus kes baharu bagi jarak sosial 1.8 meter dan 2 meter.
“Justeru, saya merumuskan pelaksanaan jarak sosial sejauh 1 meter dilihat masih memberi risiko jangkitan wabak dan sekurang-kurangnya jarak 1.8 meter boleh dipertimbangkan untuk persekitaran lebih selamat,” cadangnya.
Pun begitu, graduan Fakulti Alam Bina dan Ukur, UTM itu berkata, simulasi pemodelan tersebut boleh ditambah baik pada masa akan datang dengan memasukkan lebih banyak faktor seperti dimensi dan bentuk bilik kuliah.
“Faktor penyebaran wabak melalui sistem pengudaraan samada menggunakan kipas angin atau penyaman udara juga boleh dipertimbangkan untuk pemodelan ini selain faktor penggunaan pelitup muka semasa sesi pembelajaran berlangsung,” ujarnya.
Dalam pada itu, Wei Xin turut berharap supaya semua guru, pensyarah dan pelajar dapat melengkapkan vaksinasi sebelum sesi persekolahan atau pengajian bermula.
“Ini kerana gejala teruk akibat kesan jangkitan dapat diminimakan dan pelajar dapat meneruskan sesi pembelajaran secara bersemuka dengan lebih selamat,” katanya.
Tidak dinafikan, penjarakan sosial amat penting dan perlu dititikberatkan lebih-lebih lagi pengumuman sesi persekolahan dibuka bermula Oktober nanti.
Pastinya, arahan terbaharu itu menimbulkan kebimbangan ibu bapa terhadap kesihatan anak masing-masing, namun jika cadangan jarak 1.8 meter boleh membantu mengurangkan risiko, apa salahnya kan?
Mungkin banyak lagi kajian berkaitan SOP dan penambahbaikan pengurusan kes wabak korona yang mungkin boleh dipertimbangkan kerajaan.
Apa yang penting, kesedaran penjagaan kesihatan diri secara kendiri amat penting terutamanya kepada pelajar yang berdepan sesi pengajaran dan pembelajaran secara bersemuka nanti.
#kitalaluibersama
#kitajagakita
nota: Artikel asal untuk penerbitan di media telah ditulis oleh Dr. Shahabuddin Amerudin dan Dr. Zainab Mohamed Yusof, dan ditulis semula oleh Arziana Mohmad Azaman, dan diterbitkan di Sinar Harian Online pada 20 Sept. 2021
Kajian ini juga telah diterbitkan di SpringerLink: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-94191-8_42
Gan, W.X., Amerudin, S. (2022). Agent-Based Model for Analyzing COVID-19 Infection in the Campus Using AnyLogic Software. In: Ben Ahmed, M., Boudhir, A.A., Karaș, İ.R., Jain, V., Mellouli, S. (eds) Innovations in Smart Cities Applications Volume 5. SCA 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 393. Springer, Cham.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-94191-8_42