Analisis Kestabilan Model Penyebaran Rumor ILRVDS dalam Keadaan Darurat di Sosial Media

Penyebaran rumor yang cepat di sosial media selama keadaan darurat seperti bencana alam, pandemi, atau konflik politik dapat menyebabkan kepanikan publik, disinformasi, dan menghambat pengambilan keputusan yang tepat. Penelitian ini menganalisis kestabilan model penyebaran rumor ILRVDS yang membagi populasi menjad enam kompartemen: Ignorant, Latent, Rumor spreader, Verifier, Debunker, dan Stifler. Model ini merupakan pengembangan dari model ILRDS dengan menambahkan kelas Verifier, yaitu individu yang memverifikasi kebenaran informasi sebelum memutuskan untuk menyebarkannya atau menyangkalnya. Penelitian ini mencakup penentuan titik kesetimbangan, perhitungan bilangan reproduksi dasar, serta analisis kestabilan lokal menggunaka metode linearisasi dan kriteria Routh-Hurwitz. Hasil penelitian menunjukkan bahwa titik kesetimbangan bebas rumor stabil secara asimtotik lokal ketika R0 < 1, yang berarti penyebaran rumor dapat dikendalikan. Sebaliknya, jika R0 > 1, maka titik kesetimbangan endemik menjadi stabil dan rumor akan terus menyebar. Simulasi numerik mendukung hasil analisis tersebut dan menunjukkan bahwa peran Verifier sangat berpengaruh dalam mengurangi dampak rumor di sosial media. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi teoretis dalam merancang strategi penanggulangan penyebaran informasi palsu di dunia digital.