Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Masalah COVID-19 cukup menghebohkan dunia sejak pertama kali ditemukan di kota Wuhan, Provinsi Hubei, China pada tanggal 31 Desember 2019. Epidemi ini membawa berbagai dampak negatif di berbagai belahan dunia tidak terkecuali Indonesia yang juga terkena dampak khususnya dari segi sosial dan ekonomi masyarakat. Pada tanggal 26 Juni 2020, Indonesia berada di peringkat 29 untuk negara dengan total kasus kumulatif COVID-19 terbanyak di dunia dengan DKI Jakarta sebagai episentrum penyebaran COVID-19 di Indonesia. Sejak saat itu, berbagai disiplin ilmu mencoba memberikan kontribusi dalam upaya penanggulangan dan pemahaman bagaimana penyakit COVID-19 menyebar salah satunya melalui pendekatan matematika. Berbagai pendekatan matem- atika telah diperkenalkan oleh banyak penulis, salah satunya menggunakan pendekatan sistem persamaan diferensial biasa. Dalam skripsi ini, pendekatan yang sama akan dilakukan dimana populasi manusia akan dibagi berdasarkan status kesehatannya untuk mengetahui bagaimana COVID-19 menyebar. Beberapa hal dipertimbangkan dalam pengkonstuksian model antara lain keberadaan individu tanpa gejala, fase laten pada masa infeksi COVID-19, dan intervensi-intervensi yang telah dilakukan oleh Pemerintah Kota DKI Jakarta. Adapun intervensi yang telah diberlakukan diantaranya kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB), intervensi penggunaan masker, dan kebijakan mengenai rapid test. Dari model matematika tersebut, skripsi yang dikerjakan akan mengulas penurunan model, analisis model baik secara analitik maupun numerik, dan pemberian intepretasi. Data yang digunakan dalam skripsi akan mengacu pada data kasus COVID-19 di DKI Jakarta sejak tanggal 1 Maret 2020 sampai tanggal 11 Agustus 2020.

---

The COVID-19 epidemic has shocked the world since it was first discovered in Wuhan, Hubei Province, China, on December 31, 2019. As of June 26, 2020, Indonesia ranked 29 for the country with the highest number of COVID-19 cumulative cases globally, with DKI Jakarta as the epicenter of the spread of COVID-19 in Indonesia. Since then, vari- ous disciplines have tried to contribute to the efforts to overcome and understand how the COVID-19 disease spreads through mathematical approaches. Many authors have intro- duced different mathematical methods; one of them uses an ordinary differential equa- tions system. This thesis will use the same approach where the human population will be divided into sub-populations based on their health status to find out how COVID-19 spread. We consider several things in the model’s construction, including asymptomatic individuals, the latent phase during the COVID-19 infection, and interventions that have been carried out by Government. The interventions that have been implemented include the Large-Scale Social Restriction (PSBB) policy, the use of masks intervention, and the policy regarding the procurement of Rapid Test. From the mathematical model, this thesis will review the model’s derivation, analyze the model both analytically and numerically, and give the interpretation. The data used in this thesis will refer to data on COVID-19 cases in DKI Jakarta from March 1, 2020, to August 11, 2020."

"Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 dan telah dinyatakan sebagai pandemi dunia oleh WHO. Virus ini dianggap sangat mengkhawatirkan karena daya infeksi dan kematiannya yang tinggi. Penderita yang terinfeksi SARS-CoV-2 akan mengalami penyakit pernapasan ringan hingga berat yang memerlukan perawatan di rumah sakit. Akan tetapi, pada kenyataannya perawatan di rumah sakit dapat menimbulkan penyebaran kasus baru bagi tenaga kesehatan. Untuk meminimalisir penyebaran COVID-19 pada tenaga kesehatan perlu identifikasi status infeksi dengan melakukan uji tes virus corona (tes antigen dan/atau PCR) dan menggunakan alat pelindung diri. Pada penelitian ini, dikonstruksi model penyebaran COVID-19 dengan mempertimbangkan penyebaran internal pada tenaga kesehatan di DKI Jakarta. Kemudian, pada model dilakukan kajian analitik mengenai titik keseimbangan penyakit dan basic reproduction number (R0). Lebih lanjut, dilakukan simulasi numerik dan pemberian interpretasi. Data yang digunakan dalam skripsi ini mengacu pada data kasus COVID-19 di DKI Jakarta mulai tanggal 16 Desember 2021 hingga 20 April 2022. Dari penelitian ini, intervensi yang paling baik dalam memperkecil penyebaran COVID-19 di DKI Jakarta adalah tes PCR terhadap masyarakat umum dan tenaga kesehatan, lalu diikuti dengan perawatan pasien penderita COVID-19 bergejala berat, dan penggunan APD oleh tenaga kesehatan.

---

Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is an infectious disease caused by SARS-CoV-2 and has been declared a world pandemic by WHO. This virus is considered very worrying because of its high infectiousness and mortality. Patients infected with SARS-CoV-2 will experience mild to severe respiratory illness that requires hospitalization. However, in reality hospitalization can lead to the spread of new cases for health workers. To minimize the spread of COVID-19 to health workers, it is necessary to identify the status of infection by conducting a corona virus test (antigen test and/or PCR) and using personal protective equipment. In this study, a model for the spread of COVID-19 was constructed by considering the internal distribution of health workers in DKI Jakarta. Then, in the model, an analytical study is carried out regarding the balance point of the disease and basic reproduction number (R0). Furthermore, numerical simulations and interpretations were carried out. The data used in this thesis refers to data on COVID-19 cases in DKI Jakarta from December 16, 2021 to April 20, 2022. From this study, the best intervention in minimizing the spread of COVID-19 in DKI Jakarta is a PCR test on the general public and health workers, followed by the treatment of patients with COVID-19 with severe symptoms, and the use of PPE by health workers."

"Covid-19 merupakan penyakit yang berasal dari strain virus corona terbaru yaitu SARS-CoV-2. Covid-19 pertama kali ditemukan di kota Wuhan, China, dan menyebar ke seluruh dunia menjadi pandemi. Covid-19 merupakan penyakit yang mudah menular, terlebih jika melakukan kontak langsung antara manusia sehat dan manusia terinfeksi. Pemodelan matematika merupakan salah satu pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini dan bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai penyebaran dan penanganan Covid19. Beberapa kebijakan telah dilakukan untuk menanggulangi penyebaran Covid-19 diantaranya adalah menerapkan karantina dan pembatasan sosial berskala besar (PSBB). Pada penelitian ini intervensi karantina hanya diberikan kepada manusia yang telah terpapar Covid-19. Analisis kasus sederhana terkait eksistensi dan kestabilan titik keseimbangan, estimasi parameter, basic reproduction number (R0) dilakukan secara analitik. Kajian analitik untuk model sederhana menunjukkan fenomena bifurkasi maju ketika > 1. Kajian analitik kasus lengkap hanya dilakukan untuk menunjukkan eksistensi dan kestabilan titik keseimbangan bebas penyakit. Sedangkan eksistensi dan kestabilan titik keseimbangan endemik diuji secara numerik. Beberapa simulasi numerik terhadap intervensi karantina dan PSBB dilakukan untuk memberikan intrepretasi dari hasil kajian analitik

---

Covid-19 is a disease that originates from the latest coronavirus strain, namely SARS-CoV-2. Covid-19 was first discovered in the city of Wuhan, China, and spread around the world into a pandemic. Covid-19 is an easily transmitted disease, especially the direct contact between healthy humans and infected humans. Mathematical modeling is one of the approaches performed in this study and aims to provide an overview of the spread and handling of Covid-19. Several policies have implemented to tackle the spread of Covid-19, including implementing quarantine and large-scale social restrictions (PSBB). In this study, quarantine interventions have only given to humans who had infected to Covid-19. Simple case analysis related to the existence and stability of equilibrium points, parameter estimation, basic reproduction number (R0) is conducted analytically. The analytical study for the special case of the model without quarantine shows the phenomenon of forward bifurcation when R0 > 1. Analytical study for cases with quarantine were only carried out to show the existence and stability of a disease-free equilibrium point. Meanwhile, the existence and stability of endemic equilibrium points tested numerically. Several numerical simulations of quarantine and PSBB interventions were carried out to provide interpretations of the results of the analytical study."

"Coronavirus disease 2019 (COVID-19) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2). COVID-19 dapat menular baik melalui kontak langsung dengan individu terinfeksi maupun kontak dengan permukaan benda yang mengandung virus SARS-CoV-2. Berbagai upaya telah dilakukan untuk menekan penyebaran COVID-19, salah satunya dengan melakukan vaksinasi secara massal. Pada skripsi ini dikonstruksi suatu model matematika yang merupakan pengembangan dari model SIR untuk mengetahui seberapa besar efek dari vaksinasi terhadap penyebaran COVID-19. Model yang dikonstruksi mempertimbangkan kasus tidak terdeteksi dan efek vaksinasi. Pada model ini, populasi manusia dibagi berdasarkan status kesehatannya. Model dibentuk dengan pendekatan sistem persamaaan diferensial biasa nonlinier berdimensi delapan. Dari model matematika tersebut, pada skripsi dilakukan analisis, baik secara analitik ataupun numerik, dan pemberian interpretasi. Kajian analitik yang dilakukan meliputi analisis eksistensi titik keseimbangan, pembentukkan basic reproduction number (R0), dan analisis kestabilan titik keseimbangan. Sedangkan kajian numerik yang dilakukan pada skripsi ini meliputi penaksiran parameter, analisis elastisitas dan sensitivitas R0, serta simulasi autonomous. Data yang digunakan dalam skripsi ini mengacu pada data kasus COVID-19 di DKI Jakarta sejak 13 November 2020 hingga 16 Mei 2021.

---

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an infectious disease caused by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2). COVID-19 can be transmitted either through direct contact with infected individuals or not with the surface of objects that contain the SARS-CoV-2 virus. Various attempts have been made to suppress the spread of COVID-19, one of which is by mass vaccination. In this thesis, a mathematical model is constructed, which is the development of the SIR model to find out how big the effect of vaccination is against the spread of COVID-19. The constructed model considers undetected cases and the effects of vaccination. This model divides the human population based on their health status. The model is formed using an eight-dimensional nonlinear ordinary differential equation system approach. From the mathematical model, the thesis is analyzed, either analytically or numerically, and provides interpretation. The analytical studies carried out include an analysis of the existence of equilibrium point, the formation of a basic reproduction number (R0), and an analysis of the stability of the equilibrium point. While the numerical studies carried out in this thesis include parameter estimation, elasticity and sensitivity analysis of 0, and autonomous simulation. The data used in this thesis refers to data on COVID-19 cases in DKI Jakarta from November 13, 2020, to May 16, 2021."

"Studi epidemiologis mengungkapkan bahwa terdapat prevalensi yang lebih tinggi untuk terjadi gangguan stres bagi penyintas penyakit menular setelah terjadinya epidemi penyakit menular. Tujuan penelitian ini adalah untuk menjelaskan pengaruh stigma sosial dan dukungan sosial keluarga terhadap tingkat stres penyintas COVID-19 di DKI Jakarta. Dalam penelitian ini, peneliti berargumen bahwa terdapat pengaruh stigma sosial dan dukungan sosial keluarga terhadap tingkat stres penyintas COVID-19. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui teknik pengambilan data survei dengan kuesioner online terhadap 114 responden, wawancara mendalam terhadap empat informan penelitian, serta mempertimbangkan batas wilayah yang hanya berfokus di DKI Jakarta sebagai wilayah dengan kasus COVID-19 terbanyak di Indonesia. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa stigma sosial secara signifikan berpengaruh terhadap tingkat stres penyintas dengan kekuatan hubungan cukup kuat dengan arah positif. Sementara itu, variabel dukungan sosial terbukti tidak memiliki pengaruh terhadap tingkat stres penyintas. Masukan dari penelitian ini adalah bagi satuan gugus tugas penanganan COVID-19 diharapkan dapat menyediakan fasilitas konseling dan hotline untuk pemulihan kesehatan mental pasca trauma, bagi masyarakat perlu adanya perhatian untuk menerima kembali penyintas COVID-19 dan meminimalisir tindakan-tindakan yang dapat mengakibatkan stigma sosial.

---

Epidemiological studies reveal that there is a higher prevalence of stress disorder among communicable disease survivors after an infectious disease epidemic. The purpose of this study was to explain the effect of social stigma and family social support on the stress level of COVID-19 survivors in DKI Jakarta. In this study, researchers argue that there is an influence of social stigma and family social support on the stress level of COVID-19 survivors. This study uses a quantitative approach through survey data collection techniques with online questionnaires to 114 respondents, in-depth interviews with four research informants, and considering regional boundaries that only focus on DKI Jakarta as the area with the most COVID-19 cases in Indonesia. The results of this study revealed that social stigma significantly affected the stress level of survivors with the strength of the relationship being quite strong in a positive direction. Meanwhile, the social support variable has no effect on the stress level of the survivors. The input from this research is that the task force for handling COVID-19 is expected to provide counseling facilities and hotlines for posttraumatic mental health recovery, for the community there needs to be attention to accept COVID-19 survivors and minimize actions that can result in social stigma."

"Pendahuluan: Kasus Covid-19 setiap harinya semakin bertambah. Berdasarkan studi, kasus Covid-19 bergejala memiliki peluang lebih besar untuk menularkan virus Covid- 19. Selain itu, terlihat bahwa kasus Covid-19 bergejala memiliki keterkaitan dengan perburukan gejala dan kondisi berat. DKI Jakarta merupakan salah satu provinsi di Indonesia dengan kasus Covid-19 tertinggi di Indonesia. Dari 10 ribu kasus aktif di DKI Jakarta, 78% diantaranya adalah kasus bergejala. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan kasus Covid-19 bergejala. Tujuan: Mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan kasus Covid-19 bergejala di DKI Jakarta pada Januari-Mei 2021. Metode: Penelitian ini menggunakan desain studi cross-sectional dengan data sekunder dari surveilans Covid-19 DKI Jakarta Januari-Mei 2021. Hasil: Hasil menunjukkan bahwa kelompok umur (PR = 2,169; 95% CI = 1,970-2,387), jenis kelamin (PR = 1,044; 95% CI = 1,023-1,066) dan komorbid (PR = 3,825; 95% CI = 3.435-4.258) merupakan faktor yang berhubungan secara signifikan dengan kasus Covid- 19 bergejala di DKI Jakarta pada Januari-Mei 2021. Kesimpulan: Individu dalam kelompok umur 26-45 tahun, berjenis kelamin laki-laki dan/atau memiliki komorbid termasuk dalam kelompok yang berpeluang lebih besar untuk mengalami kasus bergejala. Oleh karena itu, faktor-faktor yang berhubungan diatas dapat lebih diperhatikan supaya gejala dapat ditangani lebih awal dan mengurangi risiko keparahan.

---

Introduction: Covid-19 cases increases daily. According to studies, symptomatic cases of Covid-19 have higher risk of transmission and more likely to develop into severe cases in comparison with asymptomatic cases. DKI Jakarta has one of the highest numbers of Covid-19 cases among provinces in Indonesia. Eight thousand (78%) out of ten thousand active cases in DKI Jakarta is a symptomatic case. Hence, it is important for us to identified factors associated with symptomatic Covid-19 cases in DKI Jakarta.

Aim: To identified factors associated with symptomatic Covid-19 cases in DKI Jakarta within January until May 2021.

Method: This study is a cross-sectional study that used surveillance data from Provincial Health Office of DKI Jakarta from January until May 2021.

Results: Result shows that age groups (PR = 2,169; 95% CI = 1,970-2,387), sex (PR = 1,044; 95% CI = 1,023-1,066) and comorbidity (PR = 3,825; 95% CI = 3.435-4.258) are factors associated with symptomatic cases of Covid-19 in DKI Jakarta.

Conclusion: Individual within age group of 26-45, male, and/or having comorbidity are within group of people that have higher risk to develop symptoms of Covid-19. Therefore, the group of people with higher risk should be given more attention, so that the symptoms could be dealt with sooner before developing into severe cases."

"Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)adalah sebuah penyakit yang menyerang sistem pernafasan dan merupakan penyakit menular yang menyebar secara cepat keseluruh dunia. Penyebaran COVID-19 di Indonesia khusus nya Provinsi DKI Jakarta terus mengalami peningkatan yang cukup signifikan, kasus terkonfirmasi positif maupun meninggal terus bertambah setiap harinya. Informasi mengenai prediksi angka kasus harian COVID-19 dapat membantu pihak-pihak terkait dalam melakukan tindakan preventif penyebaran COVID-19. Dalam memprediksi kasus harian COVID-19, pendekatan machine learning dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Salah satu algoritma di dalam machine learning yang dapat digunakan dalam memprediksi kasus harian COVID-19 yaitu Bidirectional LSTM (Bi-LSTM). Data yang digunakan diambil dari Website Jakarta Tanggap COVID-19 yang tercatat mulai 03 Maret 2020 hingga 15 Mei 2021. Bi-LSTM cocok digunakan untuk prediksi data yang bersifat time-series. Dalam implementasinya, data kasus harian COVID-19 dinormalisasi terlebih dahulu dan kemudian diimplementasikan pada metode Bi-LSTM untuk memprediksi kasus positif harian, sembuh harian, dan meninggal harian COVID-19 di DKI Jakarta. Fungsi aktivasi ReLU dan fungsi optimasi Adam digunakan dalam proses prediksi kemudian untuk evaluasi model digunakan Root Mean Squared Error (RMSE). Nilai RMSE terkecil yang diperoleh untuk prediksi kasus positif harian sebesar 203,193 dengan menggunakan perbandingan 95% data training:5% data testing; sembuh harian sebesar 211,068 dengan menggunakan perbandingan 95% data training:5% data testing; dan meninggal harian sebesar 6,758 dengan menggunakan perbandingan 80% data training:20% data testing. Hasil RMSE yang didapat lebih baik dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

---

Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is an infectious disease that attacks respiratory system and it spreads rapidly throughout the world. The spread of COVID-19 in Indonesia, especially in DKI Jakarta, the confirmed positive cases and deaths continue to increase every day. Information regarding the prediction of the daily number of COVID-19 cases can assist related parties in taking preventive actions against the spread of COVID-19. To predict the daily cases of COVID-19, a machine learning algorithm approach can be used to solve this problem. One of the algorithms in machine learning that can be used to predict daily cases of COVID-19 is Bidirectional LSTM (Bi-LSTM). The data used is taken from Jakarta Tanggap COVID-19 which was recorded from March 3, 2020 to May 15, 2021. Bi-LSTM is suitable for predicting time-series data. In its implementation, the daily cases data of COVID-19 is normalized first and then implemented on the Bi-LSTM method to predict daily positive cases, daily recovery cases, and daily death cases of COVID-19 in DKI Jakarta. ReLU activation function and Adam optimization are used for the prediction process, while Root Mean Squared Error (RMSE) is used for the model evaluation. The smallest RMSE value for daily positive cases prediction is 203,193 using comparison 95% data training:5% data testing; daily recovery cases 211,068 using comparison 95% data training:5% data testing; and daily death cases 6,758 using comparison 80% data training:20% data testing. The RMSE value obtained is better than previous studies. "

"Covid-19 adalah penyakit menular yang muncul pertama kali di Wuhan, China. Sejak teridentifikasi pertama kali di Indonesia pada Maret 2020, penyebaran virus Covid-19 terus mengalami perluasan, khususnya di kota-kota besar dengan kepadatan penduduk dan tingkat mobilitas yang tinggi. Salah satunya adalah Kota Surakarta. Kota Surakarta merupakan salah satu wilayah awal dengan temuan kasus Covid-19 di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis pola penyebaran Covid-19 secara spasiotemporal dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Pola penyebaran Covid-19 dianalisis menggunakan space time scan statistic, sedangkan untuk melihat faktor-faktor pendorong yang mempengaruhi dilakukan tabulasi silang. Hasil menunjukkan bahwa wilayah sekitar pusat kegiatan di bagian tengah Kota Surakarta berisiko tinggi terhadap penyebaran Covid-19. Selain itu, keberadaan pasar tradisional menjadi faktor yang mempengaruhi penyebaran virus Covid-19.

---

Covid-19 is an infectious disease that first appeared in Wuhan, China. Since it was first identified in Indonesia in March 2020, the spread of the Covid-19 virus has continued to expand, especially in large cities with population density and high levels of mobility. One of them is the city of Surakarta. Surakarta City was one of the initial areas with the discovery of Covid-19 cases in Indonesia. The aim of this research is to analyze the spatiotemporal distribution pattern of Covid-19 and the factors that influence it. The pattern of the spread of Covid-19 was analyzed using space time scan statistics, while cross-tabulation was carried out to see the influencing driving factors. The results show that the area around the activity center in the central part of Surakarta City is at high risk for the spread of Covid-19. Then, the existence of traditional markets is a factor that influences the spread of the Covid-19 virus."

"COVID-19 merupakan suatu rangkaian penyakit pernapasan akut yang ditularkan oleh virus SARS-CoV-2. Virus ini menyerang saluran pernapasan, sistem kardiovaskular dan juga sistem kekebalan tubuh. Virus ini pertama kali diidentifikasi pada Desember 2019 di Wuhan, Provinsi Hubei, Cina. Sejak saat itu, penyakit ini telah menyebar dan menyebabkan wabah epidemi di seluruh dunia. Dalam skripsi ini, dianalisa model penyebaran penyakit COVID-19 menggunakan model SI sederhana dengan laju infeksi non-linier. Pendekatan model menggunakan sistem persamaan diferensial dimana populasi manusia dikategorikan ke dalam dua kompartemen berdasarkan status kesehatannya yaitu populasi individu rentan dan populasi individu terinfeksi. Kajian analitik dan numerik terhadap model dilakukan untuk menentukan eksistensi serta kriteria kestabilan titik keseimbangan dan basic reproduction number. Dari hasil kajian dapat disimpulkan bahwa untuk mengurangi penyebaran COVID-19, tidak cukup dengan hanya memperhatikan laju transmisi virus dan laju kesembuhan, namun juga harus memperhatikan koefisien non-linier terkait perilaku masyarakat yang dapat memicu adanya penyakit dalam suatu populasi.

---

COVID-19 is a series of infectious acute respiratory diseases caused by SARS-CoV-2 virus. This virus attacks the respiratory system, cardiovascular system and also immune system. This virus was first identified in December 2019 in Wuhan, Hubei Province, China. Since then, this disease has spread and caused an epidemic throughout the world. In this study, a mathematical model of the spread of COVID-19 disease is analyzed using a simple SI model with a non-linear infection rate. The model is approached using a system of differential equations in which the human population is categorized into two compartments based on their health status, namely susceptible population and infected population. Analytical and numerical studies of the model were conducted to determine the existence and the stability criteria of equilibrium points and basic reproduction number. From the results of the study, it can be concluded that to reduce the spread of COVID-19, it is not enough to only pay attention to the rate of virus transmission and recovery rate, but also to pay attention to non-linear coefficient associated with people’s behavior that can trigger the spread of the disease in a population."

"Pandemi COVID-19 menjadi masalah kesehatan global yang berdampak pada segala aspek kehidupan. Tingginya angka kasus terkonfirmasi positif COVID-19 dan angka kematian akibat COVID-19 menjadi urgensi besar bagi masyarakat untuk melakukan pencegahan terhadap penularan penyakit tersebut. Perilaku merokok adalah salah satu faktor risiko COVID-19 baik bagi penularannya maupun perburukan progresif hingga berujung kematian. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi pengetahuan, sikap, dan perilaku mengenai COVID-19 pada perokok di DKI Jakarta. Penelitian ini menggunakan desain penelitian deskriptif analitik menggunakan pendekatan cross sectional. Responden penelitian berjumlah 320 responden yang tersebar di DKI Jakarta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas responden yaitu laki-laki berusia 40-59 tahun yang merokok menghisap 11-19 batang rokok per hari dan sudah merokok sejak lebih dari 10 tahun yang lalu. Tingkat pengetahuan mengenai COVID-19 cukup, memiliki sikap menerima terhadap pencegahan COVID-19 dan perilaku yang positif terhadap pencegahan COVID-19. Penelitian ini merekomendasikan kepada masyarakat untuk tetap mematuhi dan meningkatkan pengetahuan, sikap serta perilaku terhadap pencegahan COVID-19.

---

The COVID-19 pandemic is a global health problem that affects all aspects of life. The high number of positive confirmed cases of COVID-19 and the death rate due to COVID-19 has become a big urgency for the community to take precautions against the transmission of the disease. Smoking behavior is a risk factor for COVID-19 both for transmission and for progressive deterioration that can lead to death. The purpose of this study is to identify knowledge, attitudes and behavior regarding COVID-19 in smokers in DKI Jakarta. This study used a descriptive analytic research design using a cross sectional approach. The research respondents totaled 320 respondents spread across DKI Jakarta. The results showed that the majority of respondents, namely men aged 40-59 years who smoke, smoke 11-19 cigarettes per day and have been smoking for more than 10 years. The level of knowledge about COVID-19 is sufficient, has an accepting attitude towards preventing COVID-19 and positive behavior towards preventing COVID-19. This study recommends that the public adhere to and improve knowledge, attitudes and behavior towards the prevention of COVID-19."