Will there be another pandemic in your lifetime?

423,145 views ・ 2022-11-10

TED-Ed


Silakan klik dua kali pada teks bahasa Inggris di bawah ini untuk memutar video.

Translator: Sahrul Din Reviewer: Karina Prabowo
00:06
The Black Death.
0
6919
1210
Wabah Hitam.
00:08
The 1918 Flu Pandemic.
1
8379
1835
Pandemi Flu tahun 1918.
00:10
COVID-19.
2
10339
1168
COVID-19.
00:11
We tend to think of these catastrophic, world-changing pandemics
3
11883
3545
Kita cenderung mengira bahwa bencana pandemi yang mengubah dunia.
00:15
as very unlikely events.
4
15428
2294
adalah peristiwa yang sangat tidak mungkin terjadi.
00:18
But between 1980 and 2020,
5
18389
2503
Tapi, antara tahun 1980 dan 2020,
00:20
at least three diseases emerged that caused global pandemics.
6
20892
3837
setidaknya muncul tiga penyakit yang menyebabkan pandemi global.
00:24
COVID-19, yes, but also the 2009 swine flu and HIV/AIDS.
7
24729
4921
Tak hanya COVID-19, tapi juga flu babi tahun 2009,
dan HIV/AIDS.
00:29
Disease outbreaks are surprisingly common.
8
29942
2378
Wabah penyakit sudah sangat biasa.
00:32
Over the past four centuries,
9
32528
1544
Selama empat abad terakhir,
00:34
the longest stretch of time without a documented outbreak
10
34072
3128
selang waktu terlama tanpa wabah yang tercatat
00:37
that killed at least 10,000 people was just four years.
11
37200
4296
yang menewaskan setidaknya 10 ribu orang hanyalah empat tahun.
00:42
As bad as these smaller outbreaks are,
12
42038
2169
Seburuk wabah yang lebih kecil ini,
00:44
they’re far less deadly than a COVID-19-level pandemic.
13
44207
3086
mereka jauh lebih tidak mematikan
dibanding pandemi setingkat COVID-19.
00:47
In fact, many people born after the 1918 flu lived their entire lives
14
47627
4629
Faktanya, banyak orang lahir setelah flu tahun 1918,
menghabiskan hidup mereka
00:52
without experiencing a similar world-changing pandemic.
15
52256
3295
tanpa mengalami pandemi serupa yang mengubah dunia.
00:55
What’s the probability that you do, too?
16
55843
2253
Seberapa besar Anda memiliki kemungkinan yang sama?
00:58
There are several ways to answer this question.
17
58387
2253
Ada beberapa cara untuk menjawab pertanyaan ini.
01:00
You could look at history.
18
60640
1668
Anda bisa berkaca pada sejarah.
01:02
A team of scientists and engineers who took this approach
19
62308
2878
Sebuah tim ilmuwan dan insinyur yang menggunakan cara ini,
01:05
catalogued all documented epidemics and pandemics between 1600 and 1950.
20
65186
5422
mengatalogkan semua epidemi dan pandemi yang tercatat antara tahun 1600 dan 1950.
01:10
They used that data to do two things.
21
70817
2085
Data tersebut digunakan untuk dua hal.
01:13
First, to graph the likelihood that an outbreak of any size
22
73152
3587
Pertama, untuk membuat grafik kemungkinan sebuah wabah skala apapun
01:16
pops up somewhere in the world over a set period of time.
23
76739
3128
muncul di manapun di dunia dalam jangka waktu tertentu.
01:20
And second, to estimate the likelihood that that outbreak would get large enough
24
80409
4171
Dan kedua, untuk memperkirakan kemungkinan sebuah wabah akan menjadi cukup besar
01:24
to kill a certain percentage of the world's population.
25
84580
2753
dan membunuh persentase tertentu dari populasi dunia.
01:27
This graph shows that while huge pandemics are unlikely,
26
87708
3629
Grafik ini menunjukkan walaupun pandemi besar
mungkin tak akan terjadi,
01:31
they're not that unlikely.
27
91587
1627
tapi perkiraannya tak sekecil itu.
01:34
The team used these two distributions to estimate that the risk
28
94048
2961
Tim menggunakan kedua cara ini untuk memperkirakan
risiko pandemi selevel COVID-19 adalah sekitar 0,5% per tahun,
01:37
of a COVID-19-level pandemic is about 0.5% per year,
29
97009
4338
01:41
and could be as high as 1.4%
30
101347
2711
dan bisa setinggi 1,4%
01:44
if new diseases emerge more frequently in the future.
31
104058
3087
jika penyakit baru lebih sering muncul pada masa depan.
01:48
And we’ll come back to those numbers,
32
108104
1793
Kita akan membahas data ini lagi,
01:49
but first, let’s look at another way to estimate the likelihood
33
109897
3045
tapi sebelumnya, lihatlah cara lain untuk memperkirakan
01:52
of a future pandemic:
34
112942
1293
kemungkinan pandemi di masa depan:
01:54
modeling one from the ground up.
35
114235
1877
membuat pola dari atas ke bawah.
01:56
For most pandemics to happen, a pathogen, which is a microbe that can cause disease,
36
116529
4296
Untuk kebanyakan pandemi yang terjadi,
sebuah patogen atau mikroba yang menyebabkan penyakit,
02:00
has to spill over from its normal host by making contact with and infecting a human.
37
120825
5547
harus menular dari inang alaminya melalui kontak dengan manusia
dan menginfeksinya.
02:06
Then, the pathogen has to spread widely,
38
126497
2753
Lalu, patogen ini harus menyebar luas,
02:09
crossing international boundaries and infecting lots of people.
39
129250
3629
menyebrangi batas internasional dan menginfeksi banyak orang.
02:13
Many variables determine whether a given spillover event becomes a pandemic.
40
133713
4588
Banyak variabel yang menentukan apakah perpindahan patogen tersebut
menjadi sebuah pandemi.
02:18
For example, the type of pathogen, how often humans come into close contact
41
138885
4296
Contoh, jenis patogennya, seberapa sering manusia
melakukan kontak erat
02:23
with its animal reservoir, existing immunity, and so on.
42
143181
3461
dengan inang hewannya, imunitas yang sudah ada, dan lain-lain.
02:27
Viruses are prime candidates to cause the next big pandemic.
43
147602
4087
Virus adalah kandidat utama yang menyebabkan
02:31
Scientists estimate that there are about 1.7 million as-yet-undiscovered viruses
44
151856
5756
Ilmuwan memperkirakan bahwa ada sekitar 1,7 miliar virus
yang belum ditemukan
02:37
that currently infect mammals and birds,
45
157612
2544
yang sedang menginfeksi mamalia dan unggas,
02:40
and that roughly 40% of these have the potential to spill over and infect humans.
46
160156
4921
dan sekitar 40%-nya berpotensi untuk menular dan menginfeksi manusia.
02:46
A team of scientists built a model using this information,
47
166162
2878
Sebuah tim ilmuwan membuat pola menggunakan informasi ini,
02:49
as well as data about the global population, air travel networks,
48
169040
3461
serta data tentang populasi global, jaringan perjalanan udara,
02:52
how people move around in communities, country preparedness levels,
49
172501
3504
bagaimana orang bergerak dalam komunitas, level kesiapan negara,
02:56
and how people might respond to pandemics.
50
176005
2419
dan bagaimana reaksi orang terhadap pandemi.
02:58
The model generated hundreds of thousands of virtual pandemics.
51
178799
3838
Pola ini membentuk ratusan dari ribuan pandemi maya.
03:02
The scientists then used this catalog to estimate
52
182720
2586
Ilmuwan kemudian menggunakan katalog ini untuk memperkirakan
03:05
that the probability of another COVID-19-level pandemic
53
185306
3170
kemungkinan terjadinya pandemi selevel dengan COVID-19
03:08
is 2.5 to 3.3% per year.
54
188476
3253
adalah 2,5 sampai 3,3% per tahun.
03:12
To get a sense of how these risks play out over a lifetime,
55
192563
3379
Untuk memahami bagaimana resiko ini terjadi di kehidupan,
03:15
let’s pick a value roughly in the middle of all these estimates: 2%.
56
195942
3628
kita pilih sebuah angka di antara kemungkinan-kemungkinan ini: 2%.
03:19
Now let’s build what’s called a probability tree diagram
57
199737
3003
Lalu gambar apa yang disebut dengan diagram pohon peluang,
03:22
to model all possible scenarios.
58
202740
2336
untuk melihat semua kemungkinanannya.
03:25
The first branch of the tree represents the first year:
59
205243
3128
Cabang pertama dari diagram adalah representasi dari tahun pertama:
03:28
there’s a 2% probability of experiencing a COVID-19-level pandemic,
60
208371
3920
ada 2% kemungkinan terjadinya pandemi selevel COVID-19,
03:32
which means there’s a 98% probability of not experiencing one.
61
212500
3920
artinya ada 98% kemungkinan tak akan terjadi.
03:36
Second branch, same thing,
62
216712
1710
Cabang kedua, sama.
03:38
Third branch, same.
63
218589
1335
Cabang ketiga, sama.
03:39
And so on, 72 more times.
64
219924
2544
Dan seterusnya, sebanyak 72 cabang lagi.
03:42
There is only one path that results in a fully pandemic-free lifetime:
65
222718
4922
Hanya ada satu jalan yang menghasilkan masa hidup yang sepenuhnya bebas pandemi.
03:47
98%, or 0.98, multiplied by itself 75 times,
66
227848
4880
98% atau 0,98 pangkat 75 kali,
03:52
which comes out to roughly 22%.
67
232728
2503
hasilnya sekitar 22%.
03:55
So the likelihood of living through at least one more COVID 19-level-pandemic
68
235856
4088
Jadi, kemungkinan untuk hidup melalui setidaknya sekali lagi pandemi
03:59
in the next 75 years is 100 minus 22%, or 78%.
69
239944
5630
setingkat COVID-19
dalam 75 tahun kedepan adalah 100 dikurang 22%,
atau 78%.
04:05
78%!
70
245866
1127
78%!
04:07
If we use the most optimistic yearly estimate— 0.5%—
71
247451
4171
Jika kita gunakan perkiraan tahunan yang terbaik -- 0,5% --
04:11
the lifetime probability drops to 31%.
72
251747
3128
kemungkinan seumur hidupnya turun menjadi 31%
04:15
If we use the most pessimistic one, it jumps to 92%.
73
255042
4129
Jika kita gunakan yang terburuk, kemungkinannya naik menjadi 92%.
04:19
Even 31% is too high to ignore;
74
259839
2669
Bahkan 31% ini terlalu tinggi untuk diabaikan.
04:22
even if we get lucky, future generations might not.
75
262633
3212
Walaupun kita beruntung, generasi selanjutnya mungkin tidak.
04:26
Also, pandemics are usually random, independent events:
76
266053
3712
Ditambah lagi, pandemi adalah peristiwa acak yang independen.
04:29
so even if the yearly probability of a COVID-19-level pandemic is 1%,
77
269765
4797
Jadi, walaupun kemungkinan tahunan pandemi selevel COVID-19 hanya 1%,
04:34
we could absolutely get another one in ten years.
78
274729
2836
sebuah pandemi bisa saja terjadi dalam kurun waktu 10 tahun.
04:38
The good news is we now have tools that make pandemics less destructive.
79
278607
3963
Untungnya, sekarang kita memiliki alat yang membuat pandemi
tak terlalu mematikan.
04:43
Scientists estimated that early warning systems, contact tracing,
80
283154
3628
Ilmuwan memperkirakan bahwa sistem peringatan dini,
penulusuran kontak, pembatasan sosial, dan tindakan kesehatan masyarakat
04:46
social distancing, and other public health measures
81
286782
2461
04:49
saved over a million lives in just the first six months
82
289243
3253
menyelamatkan lebih dari satu juta jiwa hanya dalam enam bulan pertama
04:52
of the COVID-19 pandemic in the US,
83
292496
2419
pandemi COVID-19 di AS,
04:55
not to mention the millions of lives saved by vaccines.
84
295333
3086
belum lagi jutaan jiwa yang terselamatkan oleh vaksin.
04:59
One day, another pandemic will sweep the globe.
85
299587
2961
Suatu hari, pandemi lain akan melanda dunia.
05:02
But we can work to make that day less likely to be tomorrow.
86
302840
3462
Tapi kita bisa berusaha agar hari itu kecil kemungkinannya adalah besok.
05:06
We can reduce the risk of spillover events,
87
306552
2252
Kita bisa mengurangi resiko penjangkitan
05:08
and we can contain spillovers that do happen
88
308804
2461
dan kita bisa membatasi jangkitan yang sudah terjadi
05:11
so they don’t become full-blown pandemics.
89
311265
2544
agar tak menjadi pandemi yang meluas.
05:14
Imagine how the future might look if we interacted
90
314810
2461
Bayangkan masa depan di mana kita dengan lebih hati-hati
05:17
with the animal world more carefully,
91
317271
1919
berinteraksi dengan dunia satwa,
05:19
and if we had well-funded, open-access global disease monitoring programs,
92
319190
4337
memiliki program pemantauan penyakit global
yang didanai dengan baik serta akses terbuka,
05:23
AI-powered contact tracing and isolation measures,
93
323527
2920
penelusuran kontak dan tindakan isolasi bertenaga AI,
05:26
universal vaccines, next-generation antiviral drugs,
94
326447
3295
vaksin universal, obat antivirus termutakhir,
05:29
and other tech we haven't even thought of.
95
329742
2127
dan teknologi lain yang belum terpikirkan.
05:32
It’s in our power to change these probabilities.
96
332078
3003
Kita akan miliki kekuatan untuk mengubah kemungkinan ini.
05:35
So, we have a choice: we could do nothing and hope we get lucky.
97
335206
3295
Jadi, pilihannya adalah
tak melakukan apapun dan berdoa agar beruntung,
05:38
Or we could take the threat seriously enough
98
338501
2252
atau tak menyepelekan ancaman pandemi agar ramalannya tak menjadi kenyataan.
05:40
that it becomes a self-defeating prophecy.
99
340753
2419
05:43
Which future would you rather live in?
100
343672
1961
Anda pilih masa depan yang mana?
Tentang situs web ini

Situs ini akan memperkenalkan Anda pada video YouTube yang berguna untuk belajar bahasa Inggris. Anda akan melihat pelajaran bahasa Inggris yang diajarkan oleh guru-guru terbaik dari seluruh dunia. Klik dua kali pada subtitle bahasa Inggris yang ditampilkan di setiap halaman video untuk memutar video dari sana. Subtitle bergulir selaras dengan pemutaran video. Jika Anda memiliki komentar atau permintaan, silakan hubungi kami menggunakan formulir kontak ini.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7