Vol. 17, No. 3,  381-393,  May, 2021 DOI: 10.20956/j.v17i3.11743
1,2,3 Jurusan Statistika, Fakultas Sains Terapan, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta Email : rokhana@akprind.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Spatial Area Modelling For Covid-19 in Java Based on R- Shiny Web Framework
Pemodelan Spasial Area Pada Data Covid-19 Pulau Jawa Berbasis R- Shiny Web Framework
Rokhana Dwi Bekti 1 , Yudi Setyawan 2 , Enik Laksminiasih 3

## Abstract
The Covid-19 in Indonesia  has had an impact on almost all lives, especially at economic, social, education,  and  health..  Efforts  to  prevent  and  reduce  the  number  of  cases  are  still  ongoing. Likewise,  research  on  the  causes  of  the  emergence  of  the  Covid-19  pandemic  outbreak,  drugs, vaccines, and the factors that influence it are still being carried out. This study analyzes the effect of  Covid-19  on  inflation  and  the  effect  of  population  density  on  Covid-19  in  Java.  The  method used  is  area  spatial  modeling.  To  make  it  easier  for  researchers  to  analyze  data,  this  study  also developed a web application based on the R shiny framework. This application has displayed valid output from the results of its use and is in accordance with existing theories, and is able to make it easier for  users  to carry out  Covid-19 analysis in Java  using the area spatial  model  method. The estimation results of the Spatial Durbin Model (SDM) show that the variable that has a significant effect on inflation is the inflation lag in the model with cumulative positive cases (α = 10%). This shows  that  the  inflation  of  a  province  tends  to  be  influenced  by  other  neighboring  provinces. Meanwhile, population density is also significant for Covid-19 positive cases (α = 5%).
Keywords: Covid-19, Spatial Area Model, R Shiny

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  di  Indonesia  telah  memberikan  dampak  hampir  di  semua  kehidupan,  baik  itu ekonomi,  sosial,  Pendidikan,  Kesehatan,  dan  sebagainya.  Upaya  pencegahan  dan  penurunan jumlah  kasusnya  masih  terus  dilakukan.  Begitu  juga  tentang  penelitian  tentang  penyebab munculnya  wabah pandemi Covid-19, obat, vaksin,  hingga  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya masih  terus dilakukan. Penelitian  ini  melakukan analisis pengaruh Covid-19 terhadap inflasi dan pengaruh kepadatan penduduk terhadap Covid-19 di Pulau Jawa. Metode yang digunakan adalah pemodelan  spasial  area.  Untuk  mempermudah  peneliti  dalam  menganalisis  data  maka  penelitian ini  juga  membangun  aplikasi  web  berbasis  R  shiny  framework.  Aplikasi  ini  telah  menampilkan output  yang  valid  dari  hasil  penggunaannya  dan  sesuai  dengan  teori  yang  ada,  serta  mampu memudahkan pengguna untuk  melakukan analisis Covid-19 di Pulau Jawa menggunakan metode model  spasial  area.  Hasil  estimasi  parameter  model  Spatial  Durbin  Model  (SDM)  menunjukkan bahwa  variable  yang  signifikan  berpengaruh  terhadap  inflasi  adalah  lag  inflasi  di  model  dengan

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih
kasus  positif  komulatif  (α=10%).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  inflasi  suatu  provinsi  cenderung dipengaruhi  oleh  provinsi  lain  yang  bertetanggaan.  Sementara  itu,  kepadatan  penduduk  juga signifikan terhadap kasus positif Covid-19 (α=5%).
Kata kunci: Covid-19, Model spasial area, R-Shiny

## 1.  PENDAHULUAN
Pneumonia Coronavirus Disease 2019 atau COVID-19 adalah penyakit peradangan paru yang disebabkan  oleh  Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-CoV-2).  Gejala klinis  yang  muncul  beragam,  mulai  dari  seperti  gejala  flu  biasa  (batuk,  pilek,  nyeri  tenggorok, nyeri  otot,  nyeri  kepala)  sampai  yang  berkomplikasi  berat  (pneumonia  atau  sepsis).  Wabah penyakit  ini  telah  memberikan  dampak  luar  biasa  bagi  masyarakat,  baik  sosial  dan  ekonomi. Penelitian  [1]  menyatakan  bahwa  Covid-19  dapat  menimbulkan  ketidakstabilan  ekonomi    pada suatu  negara  bahkan dalam skala global. Penelitian [2] menyatakan bahwa para produsen akan kehilangan  pasarnya  lantaran  sepinya  konsumen  yang  lebih  memilih  tetap  di  rumah  guna menghindari tertular penyakit. Menteri Keuangan memprediksi pertumbuhan ekonomi akan turun ke 2,3 persen, bahkan dalam skenarionya yang lebih buruk, bisa mencapai negatif 0,4 persen [19]. Dampak lain adalah impor pada triwulan I 2020 turun 3,7 persen year-to-date (ytd) serta inflasi Maret 2020 mencapai 2,96 persen year-on-year (yoy). Inflasi ini disumbangkan oleh harga emas perhiasan dan beberapa komoditas pangan.
Pada saat ini masih dilakukan penelitian tentang penyebab munculnya wabah pandemi Covid- 19,  obat,  hingga  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Pemerintah  telah  mensosialisasikan langkah-langkah  pencegahan  hingga  Keputusan  Presiden.  Pada  13  Maret  2020  telah  dibentuk Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  COVID-19  di  Indonesia.  Pembentukan  ini  berdasarkan Keputusan Presiden Nomor 7 Tahun 2020 tentang Gugus Tugas Percepatan Penanganan Corona Virus  Disease  2019  (COVID-19)  dan  berada  di  bawah  serta  bertanggung  jawab  langsung  pada presiden  Indonesia.  Gugus  tugas  ini  berada  dalam  lingkup  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana,  dengan  melibatkan  kementerian,  lembaga,  dan  unit  pemerintahan  lain  seperti Kementerian Kesehatan, Kepolisian Negara Republik Indonesia, Tentara Nasional Indonesia, dan pemerintah di daerah.
Langkah-langkah  pencegahan  yang  perlu  dilakukan  oleh  penduduk  diantaranya  selalu menjaga  jarak  (physical  distancing),  menggunkan  masker,  cuci  tangan,  makan  bergizi,  dirumah saja,  dan  sebagainya.  Sedangkan  langkah-langkah  yang  sudah  dilakukan  pemerintah  untuk menjaga  kestabilan  sosial  ekonomi  diantaranya  penyediaan  obat  dan  alat  kesehatan  untuk penanganan  Covid-19,  pemberlakuan  PSBB,  program  Kartu  Prakerja,  larangan  mudik,  Kartu Sembako,  Pembebasan  tarif  listrik  450  VA  dan  diskon  tarif  listrik  untuk  900  VA,  Program Keluarga Harapan, dan sebagainya [14].
Penelitian  tentang  Covid-19  akan  terus  sangat  penting  untuk  dilakukan.  Penelitian  ini  akan melakukan analisis dampak Covid-19 terhadap kondisi perekonomian provinsi-provinsi yang ada di  Pulau  Jawa.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  spasial.  Analisis  spasial  merupakan sekumpulan  metode  untuk  menemukan  dan  menggambarkan  tingkatan  atau  pola  dari  sebuah fenomena  spasial,  sehingga  dapat  dimengerti  dengan  baik.  Dengan  melakukan  analisis  spasial, diharapkan muncul informasi baru yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan di bidang  yang  dikaji  [16].  Analisis  spasial  berusaha  untuk  membantu  perencanaan  dalam menganalisa  kondisi  permasalahan  berdasarkan  data  dari  wilayah  yang  menjadi  sasaran.  Dan konsep-konsep yang paling mendasari sebuah analisis spasial adalah jarak, arah, dan hubungan.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih
Metode  spasial  yang  digunakan  akan  dapat  memberikan  informasi  tentang  pola  penyebaran Covid-19 di Pulau Jawa dan hubungan atau pengaruh antar lokasi. Selanjutnya akan didapatkan model  spasial  untuk  mengetahui  pengaruh  wabah  Covid  19  terhadap  kondisi  Ekonomi Kabupate/Kota  di  Pulau  Jawa.  Metode  ini  digunakan  karena  kasus  Covid-19  merupakan  kasus pandemi  yang  ada  keterkaitan  erat  antar  lokasi.  Penelitian  yang  telah  menggunakan  konsep spasial maupun model spasial pada data Covid-19 diantaranya [8], [10], dan [11].
Aplikasi  untuk  analisis  yang  data  yang  mudah  digunakan  oleh  peneliti  terus  berkembang. Salah satunya adalah melalui aplikasi web berbasis R shiny framework. Shiny merupakan Web- Based  framework  menggunakan  bahasa  pemrograman  R.  Shiny  sangat  mudah  digunakan  untuk mengembangkan dan membangun aplikasi berbasis web yang lebih interaktif. Aplikasi ini dipilih karena  bersifat  open  source  dan  mudah  dikembangkan.  Penelitian  [9]  telah  membuat  WebGIS untuk  analisis  dan  pemodelan  data  menggunakan  teknik  regresi  spasial  dan  R-shiny  web framework  pada  data  kemiskinan  dan  zakat  Jawa  Timur.  Penelitian  [12]  juga  telah  membuat package  R  ‘SpatialEpiApp’  untuk  analisis  spasial  dan  spatio-temporal  pada  data  kesehatan. Penelitian  [7]  telah  membuat  aplikasi  R  Shiny  SpNetPrep  untuk  analisis  spasial  struktur  dan jaringan jalan. Tim Peneliti juga pernah melakukan penelitian terkait aplikasi program, yaitu [13] dan [17]
Penelitian  ini  juga  membuat  aplikasi  web  menggunakan  R  shiny  berbasis  web  framework untuk  pemodelan spasial  Covid-19,  yaitu  tentang  dampaknya  terhadap  inflasi  dan  kemungkinan faktor  yang  dapat  mempengaruhinya.  Aplikasi  ini  akan  memungkinkan  peneliti-peneliti mendapatkan  model  hubungan  Covid-19  dengan  kondisi ekonomi  di  Pulau Jawa  dan  eksplorasi pola hubungan antar wilayah.

## 2. METODE
Langkah-langkah pelaksanaan dalam peneltian ini adalah diawali dengan mengidentifikasi model  spasial  dan  langkah  analisisnya,  serta  data  yang  digunakan.  Dua  hal  ini  menjadi  dasar persiapan  dan  identifikasi  kebutuhan  pada  aplikasi  R  Shiny.  Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  yang  bersumber  dari  website  resmi  Satgas  Covid  19  di  https://covid19.go.id/    pada Bulan Maret – 30 September 2020 dan Badan Pusat Statistik (BPS). Amatan penelitian adalah 6 Propinsi  di  Pulau  Jawa.  Sementara  itu,  variable  yang  digunakan  diantaranya  Positif1  (Jumlah kasus positif Covid-19 Harian pada 30 September 2020), positif2 (Jumlah kasus Positif Covid-19 Komulatif Maret - 30 September 2020), Sembuh1 (Jumlah kesembuhan Covid-19 Harian pada 30 September  2020),  sembuh2  (Jumlah  kesembuhan  Covid-19  Komulatif  Maret  -  30  September 2020), Inflasi1 (Inflasi month-to-month September 2020 terhadap Agustus 2020), dan kepadatan penduduk (Jumlah penduduk setiap km 2 pada 2019). Data-data tersebut telah tersedia di paket file shapefile yang menjadi dasar data di aplikasi R Shiny.
Model spasial area yang dapat digunakan adalah Spatial Autoregressive (SAR), Spatial Error Model (SEM), dan Spatial Durbin Model (SDM). Namun yang disajikan dalam naskah ini hanya hasil SDM. Persamaan model SDM yang akan diestimasi adalah sebagai berikut:
Inflasi1 = ρW Inflasi1 + βo + β 1 Positif1 + W β 2 Positif1 + ε
(1)
Inflasi1 = ρW Inflasi1 + βo + β 1 Positif2 + W β 2 Positif2 + ε (2)
Positif1 = ρW Positif1 + βo + β 1 Kepadatan + W β 2 Kepadatan + ε (3)
Positif2 = ρW Positif2 + βo + β 1 Kepadatan + W β 2 Kepadatan + ε (4)
Langkah selanjutnya adalah proses pembuatan aplikasi R Shiny berbasis web framework. Langkah  ini  meliputi  1)  persiapan  dan  identifikasi  kebutuhan  aplikasi,  2)  mendesain  tampilan

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih
antarmuka  GUI,  3)  Menyusun  dan  menghubungkan  perintah  dalam  GUI,  4)  Publish  di  shiny app.io, 5) Penggunaan hasil GUI, dan 6) Evaluasi.
Spatial  Durbin  Model (SDM)  merupakan  pengembangan  dari  model Spatial Autoregressive (SAR)  yaitu  dengan  menambahkan  pengaruh  lag  pada  variabel  independen sehingga ditambahkan spasial lag pada model. Pembobotan dilakukan pada variabel independen maupun dependen. Bentuk model SDM adalah seperti di persamaan 5[6].
(5) Memenuhi dan [ ] [ ]
Estimasi Parameter SDM adalah Maximum Likelihood Estimation , dengan persamaan sebagai berikut:
(6)
dengan
Estimasi adalah: ̂   ( ) dengan Z =[I X W 1 X] (7)
Shiny  merupakan  Web-Based  framework  menggunakan  Bahasa  pemrograman  R.  Shiny sangat  mudah  digunakan  untuk  mengembangkan  dan  membangun  aplikasi  berbasis  web  yang lebih interaktif. Dengan munculnya bahasa pemrograman R yang bersifat open source  [18] serta memiliki kemampuan analisis statistik mendapatkan popularitas dalam komunitas analisis spasial.
Secara  garis  besar  Shiny  web  application  terdiri  dari  dua  bagian  utama  yaitu  UI  (User Interface)    dan  Server.    UI  (User  Interface)  adalah  serangkaian  fungsi  yang  akan  membentuk tampilan  untuk  dilihat  oleh  pengguna  web  application  dan  memungkinkan  pengguna  untuk memberikan  perintah  yang  harus  dikerjakan  oleh  web  application  tersebut.  Sedangkan  server merupakan  otak  dari sebuah  web  application  yang  berisi  serangkaian fungsi  untuk  menjalankan algoritma-algoritma tertentu yang diperintahkan oleh user interface. server juga akan ditampilkan kembali pada  user interface.
Dengan  bantuan  paket  library  shiny  yang  sangat  berguna  dan  membantu  membuat  suatu aplikasi  berbasis  web,  karena  itu  R  dan  Shiny  memudahkan  mengembangkan  aplikasi  berbasis online  dan  dapat  menyediakan  layanan  atau  fitur  Web  Geoprocessing.  Shiny  app  atau  web application  yang  dibuat  dengan  Shiny  dapat  dipublikasikan  melalui  shinyapps.io.  Seorang pembuat  web  application  hanya  perlu  membuat  akun  pada  shinyapps.io  dan  setelah  itu  web application yang telah dibuat dapat dipublikasikan dan dapat diakses oleh para pengguna.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  proses  pembuatan  aplikasi  R  Shiny,  penggunaan  aplikasi,  dan penjelasan hasil output pemodelan Covid-19 di Pulau Jawa

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih

## 3.1 Persiapan dan Identifikasi Kebutuhan Aplikasi
Langkah  ini  mengidentifikasi  hal-hal  yang  diperlukan  dalam  membuat  aplikasi  R  Shiny, sepertimengidentifikasi model spasial dan langkah analisisnya, data yang digunakan, software dan package R yang dibutuhkan, serta hal-hal yang menjadi bagian dari antarmuka GUI. Model spasial area yang dapat digunakan  adalah  Spatial  Autoregressive  (SAR),  Spatial  Error  Model  (SEM),  dan  Spatial  Durbin  Model (SDM)  dengan  estimasi  Maximum  Likelihood.  Software  yang  digunakan  adalah  R  4.03  dan  R  Studio 1.03.1093.  Sementara  itu,  package  yang  digunakan  adalah  shiny,  ggplot2,  tidyverse,  viridis,  sf,  rgdal, spdep, lattice, dan maptools. Data yang dibutukan adalah paket file shapefile yang berisi polygon 6 propinsi di  Pulau  Jawa  dan  variable-variabelnya.  Variabel  tersebut  adalah  Positif1  (Jumlah  kasus  positif  Covid-19 Harian pada 30 September 2020), positif2 (Jumlah kasus Positif Covid-19 Komulatif Maret - 30 September 2020),  Sembuh1  (Jumlah  kesembuhan  Covid-19  Harian  pada  30  September  2020),  sembuh2  (Jumlah kesembuhan Covid-19 Komulatif Maret - 30 September 2020), Inflasi1 (Inflasi month-to-month September 2020  terhadap  Agustus  2020),  dan  kepadatan  penduduk  (Jumlah  penduduk  setiap  km 2 pada  2019).  Hasil shapefile dari software ArcMap disajikan di Gambar 1.
Gambar 1. Data yang telah disiapkan di shape file.

## 3.2 Mendesain Tampilan Antarmuka dan Menghubungkan perintah pada GUI
Proses ini adalah membuat kerangka dasar web aplikasi Regresi Spasial pada UI dan server dengan menggunakan  R  shiny  hingga  mengaktifkan  perintah  yang  ada.  Hasil  disajikan  di  Gambar  2.  Langkah- langkah adalah
1) Membuat desain tampilan dashboad yang akan dibuat pada bagian UI file.
2) Menyusun tools yang akan digunakan dari input data hingga tabpanel
Input  data  menggunakan  fitur sidebar  layout dan slidebar  panel yang  akan  menjadi  tempat dasar dari sliderinput yang akan digunakan
3) Menyusun Tab panel  pada mainpanel yang diperlukan untuk menampilkan hasil outut analisis seperti  :  Tab  DATA,  REGRESI  OLS,  PEMBOBOT,  UJI  MORAN,  MODEL  SPASIAL AREA DAN PLOT

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih
4) Menyusun  kerangka  server  yang  akan  menjalankan  syntax  untuk  ditampilkan  pada  output  di tab panel. Gunakan fungsi server <- function (input,output) untuk memanggil data dan menampulkan hasil output data.
Gambar 2. Hasil Aplikasi R Shiny

## 3.3 Publish syntax R shiny dengan shiny app.io
Untuk  dapat  mempublish  aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara  salah satunya adalah dengan menggunakan Shinyapp.io, dengan Langkah-langkah sebagai berikut:
1. Membuat akun shinyapps.io dengan menggunakan alamat email.
2. Pilih menu account >> pilih token >> klik show
3. Klik show secret >> dan copy
4. Menghubungkan R studio dengan shinyapp.io dengan memimilih tanda publish pada ujung tampilan dan akan muncul jendela >> pilih new account jika belm mempunya akun.
5. Paste token yang telah di copy pada halaman shinyapps.io pada kolom yang kosong >> pilih connect account dan akun R studio dan shinyapps.io sudah terhubung
6. Mengupload file app.R pada Rshiny kedalam bentuk link.
7. Setalah  dipublish  aplikasi  r  shiny  akan  dapat  terbuka  dengan  menggunakan  link  yang  telah  dibuat dan dapat dibuka dengan menggunakan halaman browser
8. Link yang telah dibuat ada di shinyapps.io

## 3.4 Penggunaan hasil GUI
Setelah  Aplikasi  telah  terpublish  maka  user  dapat  menggunakanya  untuk  analisis  pola  spasial, pemodelan  regresi  OLS,  dan  model  spasial  area.  Langkah-langkah  penggunaan  aplikasi  ini  untuk mendapatkan hasil analisis Covid-19 di Pulau Jawa adalah sebagai berikut:

## a. Window pertama adalah data
Window  ini  menampilkan  data  yang  telah  ada  di  Gambar  1.  Apabila  ingin  menambahkan  data maka perlu entri data dahulu menggunakan software pendukung (misalnya ArcMap) kemudian mengupdate Kembali di aplikasi R Shiny tersebut. Pada kasus ini akan menggunakan variable inflasi1 dan positif1.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih

## b. Regresi OLS
Window  ini  menampilkan  hasil  dari  regresi  menggunakan  estimasi  Ordinary  Least  Square  (OLS) untuk  regresi  sederhana  dan  berganda.  Untuk  menghasilkan  regresi  ini,  tentukan  dulu  Variabel  Depeden (Var  Dependen)  dan  Variabel  Independen  (Var  Independen  dan  Var  Independen  kedua).  Sebagai  contoh adalah inflasi1 sebagai variable dependen dan positif1 sebagai variable independent, maka didapatkan hasil estimasi model sebagai berikut:

## Gambar 3. Hasil Regresi OLS Pengaruh positif1 terhadap inflasi1
Hasil  estimasi  model  (Gambar  1)  pengaruh  kasus  positif  Covid-19  terhadap  inflasi  disajikan  di Tabel1 sedangkan pengaruh kepadatan penduduk terhadap kasus Covid-19 di Tabel 2. Dari hasil ini dapat diketahui  bahwa  dengan  taraf  signifikansi  (α)  5%  kasus  positif  harian  maupun  komulatif  hingga  30 September 2020 tidak signifikan berpengaruh pada inflasi pada bulan September. Sementara itu, kepadatan penduduk signifikan berpengaruh pada jumlah kasus Covid-19, dimana propinsi yang memiliki kepadatan penduduk tinggi akan memiliki jumlah kasus positif Covid-19 yang tinggi juga.

## Tabel 1. Estimasi Parameter Model OLS Pengaruh Kasus Positif Covid-19 terhadap Inflasi
Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept -0,02758 0,051003 -0,5407 0,617416 Kasus Positif Harian 1,75 x 10 -5 9,09 x 10 -5 0,192807 0,856504 Intercept -0,01034 0,049808 -0,20758 0,845696 Kasus Positif Komulatif -3,4 x 10 -7 1,33 x 10 -6 -0,25535 0,811043
Tabel 2. Estimasi Parameter Model OLS Pengaruh kepadatan penduduk terhadap Kasus Positif Covid-19
Coefficients Standard Error t Stat P-value Dependen : Kasus Positif Harian Intercept 217,4011 88,65037 2,452343 0,070268 Kepadatan penduduk 0,059281 0,01347 4,400831 0,011684 Dependen : Kasus Positif Komulatif Intercept 15235,89 8342,764 1,82624 0,141845 Kepadatan penduduk 3,628696 1,267676 2,862478 0,045815

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih

## c. Pembobot
Window ini menampilkan pembentukan pembobot antar lokasi. Pembobot yang dihasilkan adalah jenis queen continguity biner (WW1) dan standarisasi (WW2). Hasil pembobot untuk 6 propinsi di Pulau Jawa adalah di Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Pembobot
d. Uji Moran’s
Window ini menampilkan hasil uji autokorelasi spasial Moran’s I menggunakan jenis pembobot queen  continguity biner  dari  data  variable  dependen.  Hasil  Uji  Moran’s  I  untuk  data  inflasi1  adalah  di Gambar  5.  Dengan  hipotesis  alternatif  adalah  ada  autokorelasi  spasial  antar  propinsi  dan  dengan  taraf signifikansi  (α)  5%  maka  dapat  dikatakan  tidak  ada  ada  autokorelasi  spasial  antar  propinsi.  Namun demikian, didapatkan nilai koefisien Moran’s I adalah 0,071 yang menunjukkan adanya pengelompokkan, dimana propinsi yang memiliki kasus Covid-19 tinggi adalah saling bertetanggaan atau berdekatan. Sebagai contoh adalah propinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Tengah.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih

## Gambar 5. Hasil Uji Moran’s
e. Model Spasial Area
Window  ini  menampilkan  hasil  Estmasi  Parameter  model  Spasial  Area  jenis  SAR,  SEM,  dan SDM.  Pembobot  yang  digunakan  adalah queen  continguity biner.  Hasil  model  spasial  pengaruh  positif1 terhadap inflasi dengan model SDM disajikan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Model SDM
Hasil  estimasi  parameter  model  SDM  dapat  disajikan  ke  dalam  Tabel  3  dan  Tabel  4.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  variable  yang  signifikan  berpengaruh  terhadap  inflasi  adalah  lag  inflasi  di  model dengan  kasus  positif  komulatif  dan  taraf  signifikansi  10%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  inflasi  suatu propinsi  cenderung  dipengaruhi  oleh  provinsi  lain  yang  bertetanggaan.  Pada  model  ini  juga  ditemukan

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih
bahwa kasus positif  komulatif dan lag kasus positif komulatif signifikan pada taraf signifikansi 15%. Hal ini menunjukkan bahwa ada pengaruh spasial pada data. Sementara itu dari Tabel 4 dapat diketahui bahwa kepadatan penduduk juga signifikan terhadap kasus positif Covid-19 pada taraf signifikansi 5%.
Tabel 3. Estimasi Parameter Model SDM Pengaruh Kasus Positif Covid-19 terhadap Inflasi
Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept -8.34 x 10 -3 5.73 x 10 -2 -0.1456 0.8842 Kasus Positif Harian -2.99 x 10 -7 6.67 x 10 -5 -0.0045 0.9964 Lag Kasus Positif Harian -2.41 x 10 -5 1.09 x 10 -4 -0.2212 0.8249 Ρ -0.46056 0.34831 -1.3223 0.1861 Intercept 1.23 x 10 -1 8.55 x 10 -2 1.4435 0.1489 Kasus Positif Komulatif -1.67 x 10 -6 1.03 x 10 -6 -1.6149 0.1063 Lag Kasus Positif Komulatif -3.47 x 10 -6 2.25 x 10 -6 -1.5421 0.1231 Ρ -0.65918 0.37619 -1.7522 0.0797
Tabel 4. Estimasi Parameter Model SDM Pengaruh Kepadatan Penduduk terhadap Kasus Positif Covid-19
Coefficients Standard Error t Stat P-value Dependen : Kasus Positif Harian Intercept 183.2007 127.7926 1.4336 0.1517 Kepadatan Penduduk 0.064763 0.011244 5.7597 8.43 x 10 -9 Lag Kepadatan Penduduk 0.041135 0.044437 0.9257 0.3546 Ρ -0.27535 0.55204 -0.4988 0.61793 Dependen : Kasus Positif Komulatif Intercept 24299.6 14733.91 1.6492 0.099101 Kepadatan Penduduk 3.3018 1.0405 3.1734 0.001507 Lag Kepadatan Penduduk -1.6543 2.5617 -0.6458 0.518425 Ρ -0.0929 0.59728 -0.1555 0.8764

## f. Plot
Window  ini  menampilkan  pola  spasial  peta  untuk  variable  dependen.  Interval  kelas  adalah  jenis equal interval . Hasil disajikan di Gambar 7.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih
Gambar 7. Hasil Plot Peta Pola Spaial

## 4.  KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  diulas  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi R-Shiny berbasis web framework yang telah dibangun telah menampilkan output yang valid dari hasil  penggunaannya  dan  sesuai  dengan  teori  yang  ada.  Valid  dalam  hal  ini adalah  karena  hasil output  dari  R  Shiny  telah  sama  dengan  hasil  teori  dan  output  software  R  Studio.  Aplikasi  ini mampu memudahkan pengguna untuk melakukan analisis Covid-19 di Pulau Jawa menggunakan metode  model  spasial  area.  Pada  penelitian  selanjutnya,  peneliti  akan  lebih  menyempurnakan kembali dengan menambah data yang ada atau user dapat mengentri data sendiri, serta menambah pilihan menu analisis.
Berdasarkan  hasil  simulasi  data,  kasus  positif  harian  maupun  komulatif  hingga  30 September  2020  tidak  signifikan  berpengaruh  pada  inflasi  pada  bulan  September  (α=5%). Sementara  itu,  kepadatan  penduduk  signifikan  berpengaruh  pada  jumlah  kasus  Covid-19.  Hasil estimasi  parameter  model  Spatial  Durbin  Model  (SDM)  menunjukkan  bahwa  variable  yang signifikan berpengaruh terhadap inflasi adalah lag inflasi di model dengan kasus positif komulatif dan  taraf  signifikansi  10%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  inflasi  suatu  provinsi  cenderung dipengaruhi  oleh  propinsi  lain  yang  bertetanggaan.  Sementara  itu,  kepadatan  penduduk  juga signifikan terhadap kasus positif Covid-19 pada taraf signifikansi 5%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim mengucapkan terimakasih kepada laboratorium statisika di IST AKPRIND Yogyakarta yang telah memberikan fasilitas pendukung dan LPPM IST AKPRIND  telah memberikan dana hibah penelitian tahun 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdi,  M.  N.,  2020.  Krisis  Ekonomi  Global  dari  Dampak  Penyebaran  Virus  Corona (Covid-19), AkMen Jurnal Ilmiah , Vol.17(1), 711-719.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih
[2] Aminul, M., 2020. Perilaku Produksi di Tengah Krisis Global Akibat Pandemi Covid-19
dan Memanfaatkan Media Online Facebook Sebagai Alternatif Pasar . http://eprints.umsida.ac.id/6834/ . [10 Oktober 2020]
[3] Anselin, L., 1988. Spatial Econometrics: Methods and Models , Ist Edn. Kluwer Academic Publishers, Netherlands.
[4] Bekti,  R.  D.,  &  Irwansyah,  E.,  2014.  Mapping  of  Illiteracy  and  Information  and Communication  Technology  Indicators  using  Geographically  Weighted  Regression, Journal of Mathematics and Statistics , Vol 10, No. 2, 130-138.
[5] Bekti, R. D., Nurhadiyanti, G., & Irwansyah, E., 2014. Spatial pattern of diarrhea based on regional  economic  and  environment  by  spatial  autoregressive  model. AIP  Conference Proceedings ,Vol. 1621, No. 1, 454-461. American Institute of Physics.
[6] Bekti,  R.  D.  Sutikno.,  2012.  Spatial  Durbin  Model  to  Identify  Influential  Factors  of Diarrhea. J. Math. Statistics , Vol. 8, 396-402.
[7] Briz-Redón,  Á.,  2019.  SpNetPrep:  An  R  Package  using  Shiny  to  Facilitate  Spatial Statistics on Road Networks. Research Ideas and Outcomes , Vol. 5, e33521.
[8] Danon,  L.,  Brooks-Pollock,  E.,  Bailey,  M.,  &  Keeling,  M.  J.,  2020. A  spatial  model  of CoVID-19 transmission in England and Wales: early spread and peak timing . medRxiv.
[9] Gibranda,  F.  R.,  &  Aknuranda,  I.,  2017.  Pengembangan  WebGIS  Untuk  Analisis  Dan Pemodelan  Data  Menggunakan  Teknik  Regresi  Spasial  dan  R-Shiny  Web  Framework (Studi Kasus: Data Kemiskinan dan Zakat Jawa Timur). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , Vol.2, No. 3, 1290-1298.
[10] Giuliani, D., Dickson, M. M., Espa, G., & Santi, F., 2020. Modelling and predicting the spatio-temporal  spread  of  Coronavirus  disease  2019  (COVID-19)  in  Italy , https://arxiv.org/pdf/2003.06664.pdf . [1 Oktober 2020]
[11] Kraemer, M. U., Yang, C.-H., Gutierrez, B., Wu, C.-H., Klein, B., Pigott, D. M.,  Hanage, W.  P.,  2020.  The  effect  of  human  mobility  and  control  measures  on  the  COVID-19 epidemic in China. Science . No. 6490, 493-497
[12] Moraga, P., 2017. SpatialEpiApp: a Shiny web application for the analysis of spatial and spatio-temporal disease data. Spatial and spatio-temporal epidemiology, Vol. 23, 47-57.
[13] Rosary,  D.,  Setyawan,  Y.,  dan  Bekti,  R.D.,  2020. Perbandingan  Metode  K-Nearest Neighbour dan Naive Bayes Classification Untuk Membentuk Sistem Rekomendasi Berita Olahraga Online Berbasis Web Application . Skripsi. IST AKPRIND Yogyakarta.
[14] Setkab  RI.,  2020. Pemerintah  Berikan  6  Program  Bantuan  Tambahan  Hadapi  Pandemi Covid-19. https://setkab.go.id/pemerintah-berikan-6-program-bantuan-tambahan-hadapi- pandemi-covid-19/.[1 Oktober 2020]
[15] Setyawan, Y., Bekti, RD., Isarlin, F., 2020. Application of SKATER and Ward's methods in  grouping  Indonesian  provinces  based  on  monthly  expenditure  per  capita  of  food commodity groups. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering . Vol 807. 1 Maret 2020.
[16] Longley,  P.  A.,  &  Batty,  M.  (Eds.).,  1997. Spatial  analysis:  modelling  in  a  GIS environment . John Wiley & Sons., New York

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Rokhana Dwi Bekti, Yudi Setyawan, Enik Laksminiasih
[17] Tanty,  H.,  Bekti,  D.  R.,  &  Irwansyah,  E.,  2014.  Package  Plgun-In  R  Untuk  Pemetaan Autokorelasi  Spasial  Pada  Kualitas  Air. Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  & Teknologi (SNAST) , 269-274. IST AKPRIND Yogyakarta.
[18] Team,  R.  C.  2013. R:  A  language  and  environment  for  statistical  computing . http://cran.univ-paris1.fr/web/packages/dplR/vignettes/intro-dplR.pdf . [1 Maret 2020].
[19] VOA.  2020. Menkeu:  Dampak  Covid-19,  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  2020  bisa Minus 0,4 persen. https://www.voaindonesia.com/a/menkeu-dampak-covid-19- pertumbuhan-ekonomi-indonesia-2020-bisa-minus-0-4-persen/5355838.html .  [1  Oktober 2020].