MODEL MATEMATIKA UNTUK PENYAKIT DIABETES TANPA FAKTOR GENETIK

N. Ardiansah(1), M. Kharis(2),


(1) Gedung D7 Lantai 1 FMIPA Unnes Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229
(2) Gedung D7 Lantai 1 FMIPA Unnes Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229

Abstract

Diabetes mellitus merupakan salah satu penyakit yang banyak diderita penduduk dunia termasuk Indonesia dan sampai saat ini belum ditemukan pengobatan yang efektif untuk menyembuhkan penyakit tersebut. Penyakit ini merupakan suatu penyakit metabolisme yang mempunyai karakteristik hyperglycemia akibat dari cacat pada sekresi insulin, kerja insulin atau keduanya. insulin memainkan peranan penting dalam menyebarkan glukosa ke sel-sel,  merangsang system enzim untuk merubah glukosa menjadi glikogen, memperlambat proses glukoneogenesis, mengatur proses lipogenesis, dan mendorong sintesa protein dan pertumbuhan tubuh. Dalam tulisan ini akan dikaji model matematika untuk penyakit tidak menular diabetes tanpa adanya faktor genetik. Model matematika yang mengkaji perkembangan penyakit diabetes sudah banyak diteliti oleh beberapa ahli. Dalam artikel ini model yang digunakan berupa model matematika berbentuk SEI yang merupakan pendekatan untuk kasus ini. Analisa yang dilakukan meliputi penentuan titik ekuilibrium model dan analisanya terkait kestabilan titik ekuilbrium tersebut. Simulasi diberikan sebagai bentuk pendekatan model terdapat nilai-nilai parameter yang diberikan sebagai bentuk pengecekan terhadap hasil analisis yang dilakukan. Diharapkan hasil kajian ini dapat bermanfaat dalam penanggulangan peningkatan jumlah penderita diabetes yang bersumber pada orang-orang yang memiliki kebiasaan buruk dan berat badan berlebihan.

 

Many People in the world, including Indonesian, suffer from diabetes mellitus. So far, there has been no effective medication to treat it. Diabetes is a metabolism problem that has hyperglycemia characteristic due to insulin secretion or insulin work disability or both. Insulin hold an important roles such as to transfer the glucose in cells, stimulate enzyme system to change glucose to glycogen, slow up gluconeogenesis, control   lipogenesis process, and encourage protein synthesis and body growth.  This research analyzed the SEI mathematic model for non communicable disease such as diabetes mellitus which occur without any genetic factor. The analysis involved determining the model and analysis of equilibrium point related to the stability of its equilibrium point. The simulation was done to check the analysis based on the parameter value of the model approach. From this research it is expected that this research result can be useful to reduce the number of diabetes mellitus patient especially due to the effect of bad habit and overweight.

Keywords

Diabetes; Mathematic Model; SEI

Full Text:

PDF

References

Adewale SO, Ayeni RO, Ajala OA, & Adeniran T. 2007. A New Generalized Mathematical Model for Study of Diabetes Mellitus. Research Journal of Applied Sciences 2 (5): 629-632

Boutayeb A, Twizell EH, Achouayb K, & Chetouani A. 2004. A Mathematical model for the burden of diabetes and its complications. BioMedical Engineering 3:20

De Gaetano A, Hardy T, Beck B, Abu-Raddad E, Palumbo P, Bue-Valleskey J & Porksen N. 2008. Mathematical models of diabetes progression. Am J Physiol Endocrinol Metab 295: E1462-E1479

Kaban S. 2007. Pengembangan Model Pengendalian Kejadian Penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 di Kota Sibolga. Majalah Kedokteran Nusantara 40(2): 119-128

Misnadiarly. 2006. Diabetes Mellitus: Gangren, Ulcer, Infeksi, Mengenal Gejala, Menanggulangi dan Mencegah Komplikasi. Jakarta: Pustaka Popular Obor

Nugraheni PNA. 2003. Perbedaan Kecenderungan Gaya Hidup Hedonis Pada Remaja Ditinjau dari Lokasi Tempat Tinggal. Skripsi (tidak diterbitkan). Surakarta: Fakultas Psikologi UMS

Rao PT, Rao KS, & Usha CL. 2011. Stochastic Modeling of Blood Glucose Level in Type-2 Diabetes Mellitus. Asian Journal of Mathematics and Statistics 4(1): 56-65.

Stahl F & Johansson R. 2009. Diabetes mellitus modeling and short-term prediction based on blood glucose measurements. Mathematical Biosciences 217: 101–117

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.