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

## I Ketut Sutarga
Masuk: 12 12 2022 / Diterima: 21 12 2022 / Dipublikasi: 31 12 2022
Abstract The  COVID-19  pandemic  disaster  in  the  city  of  Bogor  needs  to  be  identified  with  the distribution  of  spatial  patterns  to  facilitate  mitigation  efforts.  Distribution  patterns  and  local  cluster mapping  are  needed  to  determine  affected  areas.  This  study  aims  to  identify  and  map  the  spatial distribution,  whether  the  pattern  of  COVID-19  is  random,  scattered,  or  clustered.  The  direction  of distribution needs to be mapped to prevent its spread. In aggregate, data were collected on positive and  suspected  cases of  COVID-19  for  each  sub-district  from 1  March 2020  to  23 May  2021. Data processing was carried out using a quantitative method using the GIS spatial statistics software. Spatial pattern identification was analyzed using the Moran'I Global Index spatial autocorrelation. The analysis results  illustrate  that  the  positive  and  suspected  cases  of  COVID-19  have  a  clustered  distribution pattern with the Moran index of 0.432980 and 0.280374, respectively. Hot spot cluster mapping on positive and suspected cases using Getis Ord Gi* local spatial autocorrelation shows that there are 11 hot spot clusters and 11 cold spots significantly. This local cluster pattern occurs in several sub-districts and crosses the district's boundaries. The elliptic standard deviation shows essential information on the direction of the trend of the spread of COVID-19, which is needed for pandemic disaster mitigation efforts in several sub-districts in the Bogor City.
Keywords: Spatial Pattern; Moran Index; COVID-19; Bogor City
Abstrak 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.
Kata kunci : Pola Spasial; Indek Moran; COVID-19; Kota Bogor
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 23, No.2, Desember 2022 (265 - 276) DOI: https://doi.org/10.23887/mkg.v23i2.55183
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
1. Pendahuluan Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)  merupakan  penyakit  jenis baru  yang  belum  pernah  teridentifikasi sebelumnya  pada  manusia.  Virus penyebab COVID-19 disebut Sars-CoV- 2.  Informasi  dari  petugas  kesehatan, COVID-19 dapat menular dari manusia ke  manusia  melalui  kontak  dekat  dan droplet.  “Viru s  pernapasan  dapat ditularkan melalui empat cara penularan utama:  kontak  langsung  (fisik),  kontak tidak langsung (fomite), tetesan (besar) dan  aerosol  (halus)” (Leung,  2021). Orang  yang  paling  berisiko  tertular penyakit  ini  adalah  orang  yang  kontak dekat  dengan  pasien  COVID-19, termasuk mereka yang merawat pasien COVID-19. Rekomendasi standar untuk mencegah  penyebaran  infeksi  adalah dengan mencuci tangan secara teratur, memakai  masker,  dan  menghindari keramaian.
Seperti diketahui, pandemi COVID-19  menular  dari  manusia  ke manusia karena faktor kedekatan. Jarak terdekat  adalah  keluarga  yang  tinggal dalam  satu  rumah,  kemudian  yang kedua adalah interaksi warga terdekat di sekitar  tempat  tinggal.  Berdasarkan tingkat  keterpaparan  tersebut,  perlu dicari  dan  dirumuskan  pola  sebaran spasialnya.  Berkaitan  dengan  jarak, konsep  autokorelasi  spasial  dapat diterapkan untuk identifikasi seperti apa pola  sebaran  spasialnya.  Autokorelasi spasial akan menunjukkan sejauh mana karakteristik pada satu lokasi sama atau berbeda dengan yang ada di sekitarnya. Autokorelasi spasial indeks Moran dapat
menghitung  apakah  pola  sebaran COVID-19  acak,  mengelompok  atau tersebar.  “Indeks  Autokorelasi  Spasial Moran  digunakan  untuk  memetakan autokorelasi  spasial  (klaster)  untuk menampilkan pola penyebaran pandemi COVID-19 ” (Zakaria et al., 2021).
Selama  ini,  sebagian  besar analisis  statistika  didasarkan  pada asumsi  bahwa  data  yang  diamati bersifat  mandiri  atau  independen. Menurut  para  peneliti  bahwa  faktor lokasi  dan  kedekatan  jarak  selalu mempengaruhi pola penyebaran penyakit menular atau fenomena sosial ekonomi (Sheila et al., 2014), (Novitasari & Khikmah, 2019). Untuk itu diperlukan suatu  metode  yang  mampu  mengatasi masalah  kemandirian  data  dan  dapat mengakomodir  hal-hal  yang  berkaitan dengan jarak antar data amatan. Tujuan utama  penelitian  ini  adalah  untuk identifikasi tentang pola sebaran spasial wabah COVID-19 di Kota Bogor. Tujuan kedua  adalah  untuk  pemetaan  klaster serta  arah  penyebaran  guna  mitigasi bencana  COVID-19.  Adapun  yang mendasari  penelitian  ini  adalah  suatu dalil bahwa “ ketika autokorelasi spasial terdeteksi,  asumsi  utama  dari  istilah kesalahan  yang  tidak  berkorelasi  dan independensi  pengamatan  dilanggar (Kim  et  al.,  2021).  Hal  ini  dapat disebabkan oleh observasi dan pengumpulan  data  yang  berdekatan sehingga  akan  menghasilkan  suatu fenomena  yang  tidak  dapat  berdiri sendiri.
Penelitian  autokorelasi  spasial COVID-19  menggunakan  indek  Moran menunjukkan  bahwa  ada  korelasi keterkaitan dengan kedekatan geografis (Maknunah,  2021)  dan  (Hutabarat, 2022).  Indek  Moran  dan  pemetaan
I Ketut Sutarga Badan Informasi Geospasial, Indonesia
Ikets64@gmail.com
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
klaster  dan  pencilan  COVID-19  dapat diterapkan  sebagai  indikator  dalam upaya pencegahan penyebaran pandemik  virus  corona  (Ghazali  et  al., 2021). Kajian autokorelasi spasial pada keterkaitan kedekatan geografis penyebaran spasial pandemi COVID-19
menunjukkan  bahwa  terjadi  polarisasi pengelompok-kan pada kasus terinfeksi (Obradović et al., 2022) .

## 2. Metode

## Data dan Peralatan
Pendataan  warga  yang  positif COVID-19  di  Kota  Bogor  yang  terdiri atas  68  kelurahan  6  kecamatan diperoleh  dari  data  sekunder.  Data agregat  tersebut  diberikan  oleh  Dinas Kesehatan  Kota  Bogor  sejak  awal pandemi  1  Maret  2020  hingga  23  Mei 2021  pukul  17.00  yang  disiarkan  di alamat  webnya  (Dinas,  2021).  Data tersebut kemudian digabungkan dengan data  spasial  kota  Bogor  dalam  format shapefile.  Metode  analisis  dalam penelitian ini adalah pengolahan secara kuantitatif  dengan  studi  kasus  satu wilayah yang terdampak parah COVID- 19.  Kasus  yang  diteliti  adalah  untuk menguji  apakah  pandemi  COVID-19 memiliki  kecenderungan  membentuk klaster.
Klaster terjadi karena karakteristik pandemi COVID-19 ditularkan  melalui  orang  terdekat  yaitu keluarga  dan  tetangga  di  lingkungan tempat  tinggalnya  serta  berinteraksi langsung dengan orang lain. Pengolahan  dan  analisis  kuantitatif menggunakan tools statistika  spasial pada sistem informasi geografis dengan perangkat lunak ArcGIS Desktop 10.8.
Acuan dasar dalam autokorelasi spasial  adalah  konsep  atau  postulat
pertama  dalam  geografi,  yaitu  tentang lokasi  yang  berkaitan  dengan  jarak. Konsep  ini  sangat  erat  kaitannya dengan  cara  kita  mempersepsi  atau mengenali  objek-objek  di  lingkungan sekitar kita, baik fenomena fisik maupun fenomena  alam  dan  sosial.  Dikatakan dalam  konsep  pertama  geografi  yang dikemukakan  oleh  (Tobler,  1970): 'segala  sesuatu  terkait  dengan  segala sesuatu  yang  lain,  tetapi  hal-hal  yang dekat lebih terkait daripada hal-hal yang jauh'.  Ini  berarti  bahwa  segala  sesuatu selalu  terkait  dengan  yang  lainnya, tetapi sesuatu yang lebih dekat memiliki pengaruh  yang  lebih  besar.  Metode yang  digunakan  dalam  menghitung spasial  autokorelasi  adalah  indeks Global  Moran’s  I,  analisis titik  panas untuk klaster lokal dengan Getis Ord Gi* dan  pemetaan  klaster  serta  arah  area terdampak.

## Indeks Global Moran
Indeks  Global  Moran  I  adalah angka yang menunjukkan nilai
autokorelasi spasial sebagai penerapan hukum pertama geografi. Indeks global Moran I memberikan gambaran tentang pola  spasial  global  menurut  ruang lingkup dan distribusi data spasial. Hasil perhitungan  merupakan  rangkuman analisis statistika yang menggambarkan pola spasial global. Indeks global Moran dihitung  dengan  persamaan  (Heyne  & Fhoteringham, 2020):
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑊 𝑖𝑗 (𝑥 𝑖 − 𝑥̅)(𝑥 𝑗 − 𝑥̅) 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 di mana, I adalah nilai Moran,s I n adalah jumlah lokasi x i adalah nilai di lokasi i x j adalah nilai di lokasi j 𝑥̅ adalah jumlah rata-rata variabel 𝑊 𝑖𝑗 adalah elemen bobot di wilayah i dan j
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
Untuk mengklasifikasikan
apakah  pola  spasial  tersebut  acak, mengelompok,  tersebar  atau  bahkan tidak memiliki pola tertentu, maka perlu dilakukan  pengujian  indeks  Moran secara  statistik.  Uji  statistik  dilakukan terhadap  angka  indeks  Moran,  nilai standar (z-score) ,  nilai  probabilitas (p- value) dengan  tingkat  kepercayaan 95%. Nilai indeks Moran dari persamaan autokorelasi spasial dapat menunjukkan pola  spasial  yang  terbentuk.  Kisaran nilai  indeks  global  Moran  antara  -1 hingga  +1  yang  dapat  diartikan  dan diklasifikasikan  sebagai  acak,  tersebar atau mengelompok seperti yang
diilustrasikan pada Gambar 1.
Gambar  1.  Ilustrasi  pola  autokorelasi spasial: a. positif, b. tidak ada, c. Negatif Sumber: (Anselin, 2009)
Hasil  perhitungan  indeks  global Moran  dapat  diklasifikasikan  pola spasialnya menjadi tiga kategori sesuai dengan  ruang  lingkup  data  spasialnya sebagai berikut:
Tabel 1. Klasifikasi Indek Global Moran Indek Moran Pola Spasial I > 0 Berkelompok I < 0 Acak I = 0 Tersebar Sumber: (Anselin, 2009) Matriks Pembobot Spasial Hubungan kedekatan antar lokasi  atau  wilayah  dinyatakan  dalam matriks  pembobot  spasial  W,  dengan elemen Wij. Relasi ketetanggaan dapat
mengakomodir bentuk tipe data titik dan luasan-poligon.  Secara  umum,  metode ketetanggaan antara poligon yang dapat dipilih  dapat  berupa  tipe Queen,  Rook, atau Bishop. Ketiga  jenis  persentuhan ini  tentu  saja  memberikan  nilai  bobot yang berbeda. Hal ini akan menentukan nilai  Wij  terkait  perhitungan  Index Moran.  Dalam  pemodelan  data,  suatu lokasi  selalu  memiliki  hubungan  atau pengaruh  dengan  lokasi  lain  yang berdekatan ( contiguity distance method ) yang  disebut  ketergantungan  spasial.
Ketetanggaan spasial dapat dideskripsikan  dan  dirumuskan  dalam elemen  bobot  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar 2 dan 3.
Gambar 2. Ilustrasi ketetanggan sebagai pembobot spasial Sumber: (De Oliveira et al., 2021)
i. Bishop  Contiguity .  Bobot  spasial  ini mendefinisikan Wij = 1 untuk daerah di mana titik bertemu dengan daerah yang  diinginkan,  dan  Wij  =  0  untuk daerah  lain  di  mana  titik  tidak bertemu  dengan  tetangga.  Misalnya wilayah  2  memiliki  pengaruh corner
(pojok)  bobot  W23  =  1  dan  baris lainnya diberi nilai nol dalam matriks tertimbang;
ii. Rook  Contiguity .  Matrik  pembobot spasial ini mendefinisikan bobot antar wilayah  ( Wij )  =  1  untuk  sisi  yang sama  dengan  wilayah  yang  menjadi perhatian dan untuk wilayah lain yang tidak berdekatan. Misalnya wilayah 3 memiliki  pengaruh edge (sisi)  bobot (W34)  =1,  (W35)  =  1,  dan  baris lainnya diberi nilai 0 dalam matriks.
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
iii. Queen  Contiguity .  Matrik  pembobot spasial  ini  mendefinisikan  Wij  =  1 untuk  daerah  yang  sisi  atau simpulnya  bertemu  dengan  daerah yang  diinginkan  dan Wij =  0  untuk daerah  lain  yang  tidak  bertetangga dan  bertemu  dengan  titik  tersebut. Misalnya  kotak  3  memiliki  pengaruh edge - corner (sisi dan pojok)  bobot
W32 = 1, W34 = 1, W35 = 1 dan baris lainnya diberi nilai nol dalam matriks.

## Gambar 3. Ilustrasi matrik pembobot
spasial dari data poligon
Uji Statistik Indeks Global Moran
Menganalisis pola spasial
dengan  inferensi  tidak  lepas  dari  uji statistik  yaitu  hipotesis  null  (H0)  dan/ atau  hipotesis  alternatif  (H1).  Hipotesis null  menunjukkan  bahwa  tidak  ada hubungan, sedangkan hipotesis
alternatif  menunjukkan  bahwa  ada hubungan/ketergantungan
antara keduanya.  Pengujian  ini  diperlukan untuk  memudahkan  dalam  menarik kesimpulan  atau  mengambil  keputusan dari kecenderungan pola distribusi data yang  diamati.  Uji  statistik  disesuaikan untuk mempertimbangkan apakah tingkat kepercayaan adalah 90%, 95%, atau  99%  (lihat  hasil  gambar  5).  Hasil perhitungan p-value dan  z-score  perlu diuji  apakah  hipotesis  null  akan  ditolak dan hipotesis alternatif diterima. Hal ini tergantung  pada  penentuan  tingkat kepercayaan  yang  diterapkan  dalam konsep  pengambilan  keputusan. Z- score yang  tinggi  biasanya  dikaitkan
dengan p-value yang  rendah. Tingkat kepercayaan  yang  umum  digunakan dalam  geografi  adalah  95%.  Nilai  kritis untuk skor standar 95% ( z-score ) adalah antara  -1,96  dan  +1,96.  Jika z-score antara -1,96 dan +1,96 dan p-value lebih besar  dari  0,05,  maka  kita  tidak  dapat menolak  hipotesis  null.  Ini  akan menghasilkan pola acak, sehingga tidak ada  pengelompokan.  Dalam  hal  ini distribusi  tidak  memiliki  hubungan spasial dengan yang berdekatan dalam ruang  karena  tidak  ada  yang  serupa.
Berikut  hubungan  antara  z-score, p-
value dan  tingkat  kepercayaan  (Tabel
2).
Tabel  2.  Hubungan  antara z-score,  p- value dan tingkat kepercayaan
z-score (Nilai baku) p-value (Probabilitas) Tingkat kepercayaan <-1.65 atau > +1.65 < 0.10 90% <-1.96 atau > +1.96 < 0.05 95% <-2.58 atau > +2.58 < 0.01 99%

## Titik Panas dan Klaster Lokal
Analisis statistika spasial dengan menggunakan alat titik panas ( hot spot ) analysis  merupakan  upaya  pemetaan data  COVID-19  hingga  23  Mei  2021 Kota  Bogor.  Analisis  titik  panas  adalah alat  deteksi  klaster  yang  dapat mengidentifikasi  konsentrasi  spasial yang signifikan secara statistik dari nilai tinggi  dan  rendah  yang  terkait  dengan serangkaian fitur geografis. Analysis titik panas  adalah  model  perhitungan statistika Getis Ord Gi* yang menghitung z-score dan p-value yang  akan memberikan  gambaran  dimana  klaster spasial terjadi. Model ini akan
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
menghitung setiap fitur yang berhubungan dengan bilangan tetangga. Titik panas akan terjadi jika z-
score yang tinggi dikelilingi oleh z-score yang tinggi pula. Jika z-score kecil atau negatif  juga  dikelilingi  oleh z-score negatif,  ini  diidentifikasi  sebagai cold spot (titik dingin). Proses identifikasi dan pemetaan dilakukan
dengan menganalisis  titik  panas  menggunakan persamaan  klaster  lokal  Getis  Ord  Gi* (Ord & Getis, 1995):
𝐺 𝑖 ∗ = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑗 − 𝑋̅ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1
𝑆√ ⌊𝑛 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑗=1 − (∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ) 2 ⌋ 𝑛 − 1 dimana,
𝑋̅ = ∑ 𝑥 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 dan 𝑆 = √ ∑ 𝑥 𝑗 2 𝑛 𝑗=1 𝑛 − (𝑋̅) 2
Pemetaan  titik  panas  dilakukan baik pada data kasus positif COVID-19 maupun data kasus suspek COVID-19. Hasil  dari  pemetaan  klaster  lokal  ini adalah  penentuan  kategori  daerah klaster tinggi dan daerah klaster rendah
sesuai  dengan  tingkat  kepercayaan apakah interval 90%, 95% atau 99%.
Berbeda  dengan  indek  global Moran, maka pemetaan klaster-pencilan ( cluster-outlier )  COVID-19  merupakan salah  satu  metode  dalam  mengetahui lebih  rinci  (secara  lokal)  pada  masing- masing  poligon/  region  yang  dianalisis. Pemetaan  klaster  lokal  dalam  hal  ini adalah
mengidentifikasi dan
mengklasifikasi wilayah kelurahan yang terdampak.  Pemetaan  juga  dilakukan guna  idenifikasi  wilayah  pencilan  yaitu suatu wilayah yang di luar rata-rata data sekitarnya.  Pemetaan  wilayah  pencilan menghasilkan  region  dengan  katagori cluster-outlier yaitu HH, HL, LH dan LL. Cluster  tersebut  kemudian  ditentukan ruang  lingkup  dan  arahnya  dengan fungsi  distribusi  arah  atau  standar deviasi elips pada statistika spasial. Dari cakupan dan arah elips yang terbentuk, dapat  digambarkan  bahwa  kawasan kelurahan tertentu yang harus diwaspadai. Tabel 3. Katagori hasil analisis klaster dan pencilan Tipe Klaster / Pencilan Keterangan HH Klaster nilai tinggi yang dikenal sebagai titik panas. LL Klaster nilai rendah yang dikenal sebagai titik dingin. HL Pencilan dimana nilai tinggi dikelilingi terutama oleh nilai rendah. LH Pencilan dimana nilai rendah dikelilingi terutama oleh nilai tinggi.
Pemetaan  pencilan  dilakukan  dengan menentukan nilai indek klaster-pencilan menggunakan persamaan Anselin Local Moran’I (ESRI, 2018):
𝐼 𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝑋̅ 𝑆 𝑖 2 ∑ 𝑤 𝑖,𝑗 𝑛 𝑗=1,𝑗≠𝑖 (𝑥 𝑗 − 𝑋̅)
dimana,
𝑆 𝑖 2 = ∑ (𝑥 𝑗 − 𝑋) 2 𝑛 𝑗=1,𝑗≠𝑖
𝑛 − 1 3. Hasil dan Pembahasan Analisis Klaster Global Covid19 Kota Bogor Perhitungan analisis Indek global Moran dilakukan dengan memasukkan data input masing-masing jumlah kasus positif dan suspek COVID- 19.  Perhitungan  dilakukan  dengan menggunakan Spatial  Autocorrelation (Moran's  I)  tool  di  ArcToolbox  Spatial
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
Statistics pada Software ArcGIS Desktop 10.8. Informasi data input dan hasil  indeks  Moran serta  informasi dan ringkasan dataset disajikan pada Tabel
4.
Berdasarkan  laporan  dari  hasil analisis indeks Moran global COVID-19 Kota  Bogor  1  Maret  2020  sampai dengan 23 Mei 2021 disimpulkan bahwa secara global indeks Moran kasus positif dan  suspek  mengalami  pola  klaster (pengelompokan)  yang  sejalan  dengan (Zakaria et al., 2021) dan (Obradović et al.,  2022)  .  Hal  ini  dibuktikan  dengan nilai indeks kasus positif = 0,432980 dan untuk  suspek  0,280374.  Hal  ini diperkuat dengan nilai p = 0,000000 dan 0,000081  dan  nilai  z  =  5,921352  dan
3,942573  (lihat  tabel  4  dan  gambar  5). Kesimpulan  juga  didasarkan  pada kriteria  terjadinya  pola  klaster  seperti tabel 1 dengan nilai indeks I > 0 (indeks Moran  lebih  besar  dari  nol).  Tabel kriteria 2 menjelaskan bahwa z-score > 1,96  dan  p-value  <  0,05  menunjukkan bahwa  data  COVID-19  Kota  Bogor merupakan  klaster  bahkan  dapat mencapai  tingkat  kepercayaan  99%. Klaster kasus positif dan suspek COVID- 19  terjadi  karena  faktor  jarak  atau kedekatan geografis sebagaimana hukum pertama geografi (Tobler, 1970)
dan  sejalan  dengan  hasil  penelitian
(Maknunah,  2021)  dan  (Hutabarat, 2022).  Hanya saja  indek  Moran klaster COVID-19  Kota  Bogor  ini  adalah  nilai kumulatif olahan dari data agregat kasus positif  dan  suspek  selama  periode pengambilan data.
Uji  statistik meliputi uji hipotesis null  (H0)  dan  uji  alernatif  (H1)  untuk kasus  pos  itif  COVID-19  ini  telah dilakukan.  Hasil  pengujian  hipotesis menunjukkan  kriteria  H0  pada  taraf signifikansi  =5% ditolak jika p-value < 0,05  benar.  Hal  ini  dibuktikan  dengan nilai  p  hitung  sebesar  0,000000  yang lebih  kecil  dari  0,05.  Berdasarkan  uji satu  sisi  distribusi  normal  pada  Z(0,5-  /2),  maka  batas  nilai  kritisnya  adalah 1,96.  Kriteria  pengujiannya  adalah  jika z-hitung  >  angka  z  batas  kritis,  maka kesimpulan  pengujian  ditolak.  Hasil perhitungan  z-score  adalah  5,921352, maka  penilaiannya  adalah  5,921352  > 1,96  sehingga  dapat  dikatakan  H0 ditolak.  Kesimpulannya  adalah  pola klaster kasus positif dan suspek Covid19 memang  terjadi  di  Kota  Bogor  sampai Mei  2021.  Penjelasan  di  atas  bahwa terjadi klaster diperkuat dengan kesimpulan  yang  dibuat  oleh  fungsi indeks global Moran pada alat statistika spasial  dari  ArcGIS  Desktp  10.8 (Gambar 5).
Tabel 4. Indek Global Moran Kasus COVID-19 Positif dan Suspek Kota Bogor
Moran Index Methods   Positive COVID-19 Suspected COVID-19 Distance Method Contiguity Edge Corners  Contiguity Edge Corners Conceptualization Euclidean Euclidean Moran’s Index 0,432980 0,280374 Expected Index -0,014925 -0,014925 Variance 0,005722 0,005610 z-score 5,921352 3,942573 p-value 0,000000 0,000081 Sumber: Hasil Analisis Data, 2021
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
Gambar 5. Hasil Analisis Indek Global Moran Menggunakan ArcGIS Desktop 10.8 Sumber: Hasil Analisis Data, 2021

## Analisis Titik Panas dan Titik Dingin
Analisis titik panas menggunakan persamaan  Getis  Ord  Gi*  ditujukan untuk  menentukan  apakah  terjadi klaster  lokal kasus  positif  covid19  Kota Bogor.  Hasil  olahan  terhadap  data agregat  aktual  menunjukkan  bahwa terjadi  pengelompokkan  atau  klaster lokal  titik  panas  dan  titik  dingin  di beberapa  kelurahan  dengan  tidak memandang batas kecamatan. Ada dua tipe  klaster  yaitu  klaster  positif  (warna kemerahan)  dan  klaster  negatif  (warna kebiruan).  Klaster  positif  ini  dikenal sebagai  titik  panas,  sedangkan  klaster negatif  dikenal  sebagai  titik  dingin (gambar  6).  Selain  dari  klaster  positif dan  klaster  negatif  adalah  daerah poligon kelurahan yang bernilai
autokorelasi  spasial  sama  dengan  nol sehingga  masuk  katagori  tidak  ada klaster.  Tidak  ada  klaster  berarti  tidak ada  perbedaan  signifikan  antara  satu poligon dengan sebelah-sekitarnya.
Melihat  dari  peta  analisis  titik panas,  maka  dapat  dikatakan  bahwa klaster  tidak  mengenal  perbedaan wilayah administrasi kecamatan. Artinya klaster  dapat  terjadi  pada  kelurahan yang bersebelahan-bertetanggaan secara langsung secara fisik yang boleh jadi  wilayah  kecamatannya  berbeda. Tingkatan  klaster  titik  panas  dan  titik dingin  yang  terbentuk  dari  hasil penerapan  analisis  dengan  persamaan Getis  Ord  Gi*  adalah  bervariasi  mulai tingkat kepastian 90%, 95% dan bahkan ada yang sangat tinggi yaitu 99%.
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
Gambar 6. Hasil Analisis Titik Panas dan Titik Dingin Kasus COVID-19 Kota Bogor sampai Mei 2021 (a. Positif, b. Suspek). Sumber: Hasil Analisis Data, 2021
Analisis Klaster dan Pencilan
Nilai yang dihasilkan dari
penerapan  persamaan  Anselin  Local Moran’s  I  dapat  bernilai  positif  atau negatif. Nilai positif untuk indek Anselin Local  Moran  I  menunjukkan  bahwa unsur  wilayah/poligon  memiliki  fitur tetangga dengan nilai atribut yang sama tinggi  atau  nilai  sama  rendahnya.  Nilai sama  tinggi  dan  nilai  sama  rendah
dibanding nilai sekitar nya ini adalah fitur wilayah  yang  merupakan  bagian  dari sebuah klaster. Nilai negatif untuk indek Anselin  Local Moran  I  ini  menunjukkan bahwa  hasil  analisis  memiliki  fitur tetangga  dengan  nilai  yang  berbeda. Fitur  yang  berbeda  ini  dikenal  sebagai suatu wilayah pencilan ( outlier ).
Kelurahan yang masuk katagori klaster dan pencilan (tabel 5 dan gambar 7). Tabel 5. Hasil identifikasi dan pemetaan wilayah nilai klaster dan pencilan Tipe Klaster / Pencilan Wilayah/region kelurahan yang kecenderungan mempunyai klaster atau pencilan HH Kayumanis, Mekarwangi, Cibadak, Sukadamai, Kedungbadak di Kecamatan Tanah Sareal. Kedunghalang, Tanah Baru, Ciluar, Cimahpar di Kecamatan Bogor Utara, Tegalega di Kecamatan Bogor Tengah. Curug Mekar di Kecamatan Bogor Barat. , HL Gunung Batu di Kecamatan Bogor Barat (atribut tinggi) dikelilingi oleh atribut rendah. LH Babakan (atribut rendah) di Kecamatan Bogor Tengah dikelilingi oleh atribut tinggi. LL Kebon kelapa di Kecamatan Bogor Barat. Paledang di Kecamatan Bogor Tengah. Rangga mekar, Lawanggintung, Genteng, Muarasari, Sindangsari, Harjasari, Kertamaya, Rancamaya dan Bojongkerta di Kecamatan Bogor Selatan. Not Significant Selain yang disebutkan di atas adalah termasuk tidak signifikan jika dikaitkan dengan atribut lainnya yaitu tersebar sebanyak  41 kelurahan dari berbagai kecamatan di Kota Bogor. a
b
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
Gambar 7. Elips arah kasus positif dan suspek COVID-19 (kiri) dan pencilannya (kanan). Sumber: Hasil Analisis Data, 2021

## Penyebaran COVID-19
Klaster  kasus  positif  dan  suspek COVID-19  dari  hasil  pemetaan  titik panas dan titik dingin selanjutnya dapat ditentukan  arah  atau  kecenderungan- nya.  Arah  kecenderungan  ini  dapat dihasilkan  dengan  fungsi  standar deviasi elips pada tool statistika spasial perangkat  lunak  ArcGIS  Desktop  10.8. Pada  gambar  7  (kiri)  merupakan  hasil analisis  beberapa  wilayah  kelurahan
Kota Bogor dimana arah kecenderungan  antara  lain:  titik  panas positif  dan  titik  dingin  positif  COVID-19 serta titik panas dan titik dingin suspek COVID-19.
Arah kecenderungan (gambar  elips)  dan  kemiringan  sumbu elips  ini  dapat  dipakai  sebagai  indikasi bahaya  atau  siap-siaga  untuk  mitigasi bencana  bagi  wilayah  kelurahan  yang terdekat  selain  poligon  kelurahan  dari titik  panas.  Arah  kecenderungan  ini akan mempermudah bagi pemerintahan lokal  untuk  upaya  antisipasi  dan  juga upaya pencegahan penyebaran COVID-
19. Arah kecenderungan penyebaran ini lebih jelas dan menunjukkan kelurahan mana  yang  perlu  mitigasi  bencana penyebaran  COVID-19  Kota  Bogor.
Sementara penelitian sebelumnya
(Ghazali et al., 2021) hanya
mengungkap  bahwa  pemetaan  klaster lokal  sebagai  indikator  penanganan COVID-19.

## 4. Penutup
Keunggulan  dari  penelitian  ini adalah bahwa sebaran  kasus positif dan suspek Covid19 Kota Bogor menggunakan indek global Moran dapat teridentifikasi  pola  spasial  adalah mengelompok.  Sementara  analisis  titik panas  pada  kasus  klaster  COVID-19 berdasarkan data per kelurahan mengindikasikan  bahwa  terjadi  klaster lokal  yang  penyebaran  nya  melalui kelurahan terdekat. Analisis klaster dan pencilan  menunjukkan  bahwa  terdapat 11 klaster kelurahan dengan nilai sama tinggi  ( high-high ),  11  klaster  kelurahan
Klaster dan Pencilan
Elips klaster COVID-19 Hotspot positif Coldspot positif Hotspot suspek
Coldspot suspek
Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran/ I Ketut Sutarga
dengan  nilai  sama  rendah  ( low-low ),  1 pencilan  ( high-low ),  4  pencilan  ( low- high ).
Penelitian  ini  dapat  menunjukkan kecenderungan  dan  arah  penyebaran penyakit  pada  kasus  tingginya  korban akibat  pandemi  COVID-19  Kota  Bogor sehingga  dapat  dipakai  sebagai  acuan informasi penting dalam mitigasi bencana. Hal ini mengingat bahwa Kota Bogor  merupakan  salah  satu  kota terpadat  dengan  rata-rata  89  jiwa/ha (BPS,  2021)  sangat  rentan  wabah COVID-19.  Idealnya  data  kasus  positif dan  suspek  COVID-19  dipilah  untuk setiap  periode  harian,  mingguan  atau bulanan. Keterbatasan atau kelemahan penelitian ini adalah hanya menggunakan  data agregat saja
sehingga hanya menganalisis kumulatif sebagaimana  periode  pengumpulan data. Peluang penelitian lanjutan adalah pemilahan  data  COVID-19  setiap periode  waktu  tertentu  yang  sangat bermanfaat untuk analisis pola penyebarannya baik secara spasial dan juga temporal.

## Ucapan Terima kasih
Kajian ini menggunakan data-data Dinas Kesehatan Kota Bogor periode 1 Maret  2020 – 23  Mei  2021.  Untuk  itu penulis  ucapkan  terima  kasih  sebesar- besarnya kepada Kepala Dinas Kesehatan Kota Bogor beserta jajarannya.

## Dafar Pustaka
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/ijgi1003012 1
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/arcm ap/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.v35 i1.12325
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.healthplac e.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/STNV2201 001L 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?h l=en&lr=&id=KDg1EAAAQBAJ&oi =fnd&pg=PA89&dq=ketergantung an+spasial+moran+kesehatan&ots =8Sd2BsJo0Q&sig=xmBDsuIcDad AR_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.