Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran

Main Article Content

I Ketut Sutarga

Abstract

Bencana pandemi COVID-19 di kota Bogor perlu diidentifikasi sebaran pola spasial  guna memudahkan upaya mitigasi. Pola sebaran dan pemetaan klaster lokal diperlukan untuk mengetahui daerah mana yang terkena dampak. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan memetakan sebaran spasial, apakah pola COVID-19 itu acak, tersebar, atau mengelompok. Arah sebaran perlu dipetakan untuk upaya pencegahan penyebarannya. Pengambilan data secara agregat kasus positif dan suspek COVID-19 masing-masing kelurahan mulai 1 Maret 2020 hingga 23 Mei 2021. Pengolahan data dilakukan dengan metode kuantitatif menggunakan perangkat lunak statistika spasial SIG. Identifikasi pola spasial dianalisis menggunakan autokorelasi spasial Index Moran'I Global. Hasil analisis menggambarkan bahwa  kasus positif dan suspek COVID-19 memiliki pola sebaran mengelompok dengan indeks Moran masing-masing 0,432980 dan 0,280374. Pemetaan klaster titik panas pada kasus positif dan suspek menggunakan autokorelasi spasial lokal Getis Ord Gi* menunjukkan bahwa secara signifikan terdapat 11 klaster titik panas dan 11 titik dingin. Pola klaster lokal ini terjadi pada kelurahan yang letaknya berdekatan, melintasi dan tidak mengenal batas kecamatan. Standar deviasi elips menunjukkan informasi penting arah kecenderungan penyebaran COVID-19 yang diperlukan untuk upaya mitigasi bencana pandemi di beberapa kelurahan di Kota Bogor.

Article Details

Section
Articles

References

Anselin, L. (2009). ERDC / CERL CR-09-1 Approaches Towards the Identification of Patterns in Violent Events , Baghdad , Iraq Construction Engineering. May.

BPS. (2021). Badan Pusat Statistik Kota Bogor 2021.

De Oliveira, G. L. A., Lima, L., Silva, I., Ribeiro-Dantas, M. D. C., Monteiro, K. H., & Endo, P. T. (2021). Evaluating social distancing measures and their association with the COVID-19 pandemic in South America. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(3). https://doi.org/10.3390/ijgi10030121

Dinas, K. (2021). Dinas Kesehatan Kota Bogor. https://dinkes.kotabogor.go.id/

ESRI. (2018). Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran’s I). https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.5/tools/spatial-statistics-toolbox/cluster-and-outlier-analysis-anselin-local-moran-s.htm

Ghazali, M. F., Tridawati, A., Sugandi, M., Anesta, A. F., & Wikantika, K. (2021). Spatial Analysis to Mitigate the Spread of COVID-19 Based on Regional Demographic Characteristics. Forum Geografi, 35(1), 57–73. https://doi.org/10.23917/forgeo.v35i1.12325

Heyne & Fhoteringham. (2020). The Web Book of Regional Science Sponsored by Regional Input-Output Analysis By Series Editor : Web Book of Regional Science 2020, 1965, 65.

Hutabarat, A. N. (2022). Spasial Autocorrelation Analysis On Coronavirus Transmission In East Java 2020. Jurnal Sosial Sains, 2(1), 69–76. https://doi.org/10.36418/SOSAINS.V2I1.313

Kim, B., Rundle, A. G., Goodwin, A. T. S., Morrison, C. N., Branas, C. C., El-Sadr, W., & Duncan, D. T. (2021). COVID-19 testing, case, and death rates and spatial socio-demographics in New York City: An ecological analysis as of June 2020. Health and Place, 68(February), 102539. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2021.102539

Leung, N. H. L. (2021). Transmissibility and transmission of respiratory viruses. Nature Reviews Microbiology, 19(8), 528–545. https://doi.org/10.1038/s41579-021-00535-6

Maknunah, D. (2021). Model regresi spasial pada penyebaran COVID-19 di Jawa Timur dengan pemeriksaan autokorelasi spasial melalui uji indeks Moran Etheses of Maulana Malik Ibrahim State Islamic University. http://etheses.uin-malang.ac.id/32635/

Novitasari, D., & Khikmah, L. (2019). Penerapan Model Regresi Spasial Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Tengah Tahun 2017. Statistika Journal of Theoretical Statistics and Its Applications, 19(2), 123–134. https://doi.org/10.29313/jstat.v19i2.5068

Obradović, S. L., Rabiei-Dastjerdi, H., & Matović, S. (2022). A population-based spatio-temporal analysis of the early COVID-19 dynamic in Serbia. Stanovnistvo, 60(1), 1–17. https://doi.org/10.2298/STNV2201001L

Ord, J. K., & Getis, A. (1995). Local Spatial Autocorrelation Statistics: Distributional Issues and an Application. Geographical Analysis, 27(4), 286–306. https://doi.org/10.1111/J.1538-4632.1995.TB00912.X

Sheila, A. ., Djuraidah, A., & Soleh, A. . (2014). Monograph Penerapan dan Pengembangan Regresi Spasial dengan Studi Kasus pada ... - Anik Djuraidah - Google Books. https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=KDg1EAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA89&dq=ketergantungan+spasial+moran+kesehatan&ots=8Sd2BsJo0Q&sig=xmBDsuIcDadAR_AgOdah3QmiKGM&redir_esc=y#v=onepage&q=ketergantungan spasial moran kesehatan&f=false

Tobler, W. R. (1970). A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region. Economic Geography, 46, 234. https://doi.org/10.2307/143141

Zakaria, S., Zaini, N. E., Malik, S. M. A., & Alwi, W. S. W. (2021). View of Exploratory Spatial Data Analysis (Esda) On COVID-19 Cases In Malaysia.pdf (p. 12). Faculty of Ocean Engineering Technolog and Informatics University Malaysia Terengganu.