ANALISIS MODEL SEIRS TERHADAP SELF-DIAGNOSIS DAN SELF-MEDICATION AKIBAT PAPARAN KONTEN KESEHATAN DI MEDIA SOSIAL

Authors

  • Marvel Grace Maukar Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Manado
  • Rygel Angkaa Nigel Marthing Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Manado
  • Patricia Putri Pinatik Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Manado
  • Tesalonika Junira Mogi Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Manado
  • Riedel Jonathan Langitan Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Manado
  • Julyan Davino Asrisal Salarupa Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Manado

DOI:

https://doi.org/10.51878/healthy.v5i3.12380

Keywords:

diagnosis mandiri, pengobatan mandiri, media sosial, perilaku kesehatan, literasi digital

Abstract

This study examines the dynamics of self-diagnosis and self-medication behaviors influenced by exposure to health-related content on social media using a mathematical modeling approach. The increasing reliance of the public on unverified online health information may lead to inappropriate health decision-making, necessitating an analysis of its spread within the population. The results show that the basic reproduction number is . In addition, an endemic equilibrium exists, and stability analysis indicates that the disease-free equilibrium (DFE) is unstable, while the endemic equilibrium is stable. These findings suggest that such behaviors may persist in the population if no effective intervention is implemented. Therefore, improving digital literacy and public health education is crucial to reduce the spread of misleading health information. Synergy between policymakers and digital platforms is required to design comprehensive control strategies to mitigate the negative impacts of health mis information in society.

ABSTRAK

Penelitian ini mengkaji dinamika perilaku diagnosis mandiri (self-diagnosis) dan pengobatan mandiri (self-medication) yang dipengaruhi oleh paparan konten kesehatan di media sosial melalui pendekatan pemodelan matematika. Meningkatnya ketergantungan masyarakat terhadap informasi kesehatan daring yang belum terverifikasi berpotensi mendorong pengambilan keputusan kesehatan yang tidak tepat, sehingga perlu dianalisis pola penyebarannya dalam populasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai bilangan reproduksi dasar adalah . Selain itu, ditemukan adanya titik kesetimbangan endemik, dengan hasil analisis kestabilan yang menunjukkan bahwa titik kesetimbangan bebas penyakit (disease-free equilibrium/DFE) bersifat tidak stabil, sedangkan titik kesetimbangan endemik bersifat stabil. Temuan ini mengindikasikan bahwa perilaku diagnosis dan pengobatan mandiri berpotensi bertahan dalam populasi apabila tidak dilakukan intervensi yang efektif. Oleh karena itu, peningkatan literasi digital dan edukasi kesehatan menjadi faktor penting dalam menekan penyebaran informasi kesehatan yang menyesatkan. Sinergi antara pemangku kebijakan dan platform digital diperlukan untuk merancang strategi pengendalian yang komprehensif guna meminimalkan risiko dampak negatif misinformasi kesehatan di masyarakat.

References

Akfi Fikrina, Z., Alisah, E., & Sujarwo, I. (2024). Dynamical analysis of modified mathematical model of social media addiction. Communications in Applied Mathematics and Analysis, 9(2). https://doi.org/10.18860/ca.v9i2.2995

Al, M. R., Primasari, I., Wicaksono, A. D., & Fatona, A. (2023). Literasi informasi kesehatan pada fenomena diagnosis mandiri COVID-19 melalui sumber daya online [Health information literacy on the phenomena of COVID-19 independent diagnosis through online resources]. Indonesian Journal of Digital Public Relations (IJDPR), 2(1).

Arisman, A., & Simbolon, H. F. S. (2024). Modeling the dynamics of misinformation spread on social media platforms. Jurnal Teknik Informatika CIT Medicom, 15, 297–305.

Baracaldo-Santamaría, D., Trujillo-Moreno, M. J., Pérez-Acosta, A. M., Feliciano-Alfonso, J. E., Calderon-Ospina, C. A., & Soler, F. (2022). Definition of self-medication: A scoping review. Therapeutic Advances in Drug Safety, 13, 1–17. https://doi.org/10.1177/20420986221127501

Bounkaicha, C., Allali, K., Tabit, Y., & Danane, J. (2023). Global dynamic of spatio-temporal fractional order SEIR model. Mathematical Modeling and Computing, 10(2), 299–310. https://doi.org/10.23939/mmc2023.02.299

Destrity, N. A., Rakhmawati, F. Y., & Alfira, N. (2025). Pengaruh literasi digital terhadap literasi kesehatan digital tenaga kesehatan di Indonesia: The effect of digital literacy on digital health literacy among healthcare professionals in Indonesia. Jurnal Ilmu Komunikasi, 14(1), 133–144. https://doi.org/10.33508/jk.v14i1.6040

Gavric, D., Harris, L., & Stojmenovska, I. (2025). A novel SIR-based model for containing misinformation on social media. Filomat, 39(11), 3657–3668.

Govindankutty, S., & Gopalan, S. P. (2024). Epidemic modeling for misinformation spread in digital networks through a social intelligence approach. Scientific Reports, 14(1), Article 19100. https://doi.org/10.1038/s41598-024-69657-0

Hosseini, S., & Zandvakili, A. (2022). Information dissemination modeling based on rumor propagation in online social networks with fuzzy logic. Social Network Analysis and Mining, 12(1), Article 34. https://doi.org/10.1007/s13278-022-00859-y

Ihsan, H., Side, S., & Pagga, M. (2021). Pemodelan matematika SEIRS pada penyebaran penyakit malaria di Kabupaten Mimika. Journal of Mathematics, Computations, and Statistics, 4(1).

Jannah, M., Karim, M. A., & Yulida, Y. (2021). Stability analysis of SEIR model for COVID-19 spread with vaccination parameter. Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 15(3), 535–542. https://doi.org/10.30598/barekengvol15iss3pp535-542

Li, R., & Guo, X. (2024). Dynamics of a stochastic SEIR epidemic model with vertical transmission and standard incidence. Mathematics, 12(3), Article 359. https://doi.org/10.3390/math12030359

Maharianingsih, N. M. (2023). Hubungan pengetahuan dan sikap terhadap pola penggunaan obat tradisional untuk swamedikasi di masyarakat Kota Denpasar. Indonesian Journal of Pharmaceutical Education, 3(1). https://doi.org/10.37311/ijpe.v3i1.18886

Rachmawati, T. S., & Agustine, M. (2021). Keterampilan literasi informasi sebagai upaya pencegahan hoaks mengenai informasi kesehatan di media sosial. Jurnal Kajian Informasi & Perpustakaan, 9(1), 99–110. https://doi.org/10.24198/jkip.v9i1.28650

Rahim, F. K., Amalia, I. S., Farida, B., Lidiyah, L., & Salsabila, N. (2026). Hubungan pengetahuan dan sikap dengan perilaku self diagnosis kesehatan reproduksi berbasis artificial intelligence (AI) pada generasi Z. Jurnal Psikotes, 3(1), 39–48. https://doi.org/10.59548/ps.v3i1.621

Side, S., Sanusi, W., Bohari, N. A., et al. (2021). Pemodelan matematika SEIR penyebaran penyakit pneumonia pada balita dengan pengaruh vaksinasi di Kota Makassar. Journal of Mathematics, Computations, and Statistics, 4(1).

Side, S., Sanusi, W., & Rustan, N. K. (2020). Model matematika SIR sebagai solusi kecanduan penggunaan media sosial. Journal of Mathematics, Computations, and Statistics, 3(2).

Sjamssuddin, I. N., & Anshari, D. (2024). Digital health literacy for bachelor program students at Indonesia University year 2022. KEMAS: Jurnal Kesehatan Masyarakat, 20(2), 208–216. https://doi.org/10.15294/kemas.v20i2.47638

Syam, R., Side, S., & Said, C. S. (2020). Model SEIRS penyebaran penyakit tuberkulosis di Kota Makassar. Journal of Mathematics, Computations, and Statistics, 3(1).

Zenone, M., Ow, N., & Barbic, S. (2021). TikTok and public health: A proposed research agenda. BMJ Global Health, 6(11), Article e007648. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2021-007648

Downloads

Published

2026-06-24

How to Cite

Maukar, M. G., Marthing, R. A. N., Pinatik, P. P., Mogi, T. J., Langitan, R. J., & Salarupa, J. D. A. (2026). ANALISIS MODEL SEIRS TERHADAP SELF-DIAGNOSIS DAN SELF-MEDICATION AKIBAT PAPARAN KONTEN KESEHATAN DI MEDIA SOSIAL. HEALTHY : Jurnal Inovasi Riset Ilmu Kesehatan, 5(3), 327–339. https://doi.org/10.51878/healthy.v5i3.12380

Issue

Section

Articles

Similar Articles

1 2 3 4 5 6 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.