Penyakit menular dapat disebabkan oleh virus, parasit, bakteri, atau mikroorganisme lainnya. Penyakit menular adalah penyakit yang dapat menular dari satu orang ke orang lain. Penyakit menular dianggap berbahaya karena dapat menyebabkan epidemi. Epidemi adalah kejadian suatu penyakit yang meningkat pesat dalam suatu populasi selama masa inkubasi tertentu. Oleh karena itu, penting untuk mengendalikan penyebaran penyakit dengan mempelajari pola penyebaran penyakit. Perubahan jumlah individu yang terinfeksi dalam satuan waktu merupakan proses stokastik karena dapat dipandang sebagai peristiwa acak yang didasarkan pada waktu. Model Susceptible Exposed Infected Recovered (SEIR) merupakan model matematika dengan setiap individu yang sembuh dari infeksi memiliki kekebalan permanen dan memperhatikan masa inkubasi sehingga cocok diterapkan untuk memodelkan pola penyebaran COVID-19. Populasi pada model SEIR dibagi menjadi empat kelompok yaitu Susceptible (S), Exposed (E), Infected (I) dan Recovered (R). Tujuan dari penelitian ini adalah menurunkan, menerapkan dan membuat simulasi model epidemi Continuous Time Markov Chain Susceptible Exposed Infected Recovered (CTMC SEIR) pada pola penyebaran COVID-19 di Indonesia. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu studi literatur dengan mempelajari pola penyebaran COVID-19 dan karakteristik model epidemi SEIR. Hasil dari simulasi yang telah dilakukan yaitu apabila ? = 0,18 dan ? = 0,4 maka epidemi COVID-19 di Indonesia akan berakhir saat t = 10 minggu, apabila ? = ? = 0,18 maka epidemi COVID-19 di Indonesia akan berakhir saat t = 50 minggu serta apabila ? = 0,18 dan ? = 0,1 maka epidemi COVID-19 di Indonesia akan berakhir saat t = 100 minggu. Kesimpulan yang didapatkan dari simulasi yang telah dilakukan yaitu ketika parameter laju kesembuhan (?) lebih besar daripada laju kontak penularan (?) dan laju infeksi diasumsikan (?) tetap maka epidemi COVID-19 di Indonesia akan berakhir lebih cepat.
