Bagaimana Tingkat Kesejahteraan Masyarakat, Pendidikan, dan Layanan Kesehatan Berdampak terhadap Penyebaran Kasus Positif dan
Kematian Covid-19 di Jawa Bali?
Muhammad Rizky Syahindra* Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
* muhammadrizkysyahindra@gmail.com

## Abstract
Many factors cause the distribution of positive cases and deaths of Covid-19 in Indonesia. This study aims to determine the effect of welfare, Education, and health services on positive cases and fatalities of COVID-19 from 128 regencies and municipalities in Java and Bali islands. Data  were  collected  from  BPS  and kawalcovid19.id.  This  study  applied  the  Ordinary  Least Squared  method  in  two  models.  The  variables  are  converted  into  Natural  Logarithmic.  The results of the regression of Model I show a high determination coefficient value of 0.718 with the  value  of  the  Regional  GDP  income  per  capita  of  (-0.389),  Regional  GDP  (0.739),  and Education (2.139) affect the distribution of the positive cases of Covid-19, except variable of Poverty  (0.045)  whose  results  are  not  significant.  Meanwhile,  Model  II  shows  a  regression result of Positive Covid-19 cases (0.999), Regional GDP income per capita (1.052), Regional GDP (-0.955) can affect the death cases of Covid-19 (0.151), Education (0.-431), and Health (0.-165)  with  nonsignificant  results.  Moreover,  in  this  Model,  the  independent  variable  can affect the spread of death cases of Covid-19 by 59.3%.
Keywords: Positive Cases of Covid-19; Covid-19 Death Cases; Welfare level; Education; Health services

## Abstrak
Sebaran  kasus  positif  dan  kematian  Covid-19  yang  terjadi  di  Indonesia  disebabkan  banyak faktor,  adapun  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  tingkat  kesejahteraan, pendidikan,  dan  layanan  kesehatan  terhadap  kasus  positif  dan  kematian  Covid-19  pada  128 kabupaten  dan  kota  di  pulau  Jawa  dan  Bali.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan mengumpulkan  dokumen  yang  telah  terbit  dari  situs  Badan  Pusat  Statistik  dan kawalcovid19.id.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Ordinary  Least  Squared pada  dua model.  Variabel  dikonversi  dalam  bentuk  Logaritma  Natural.  Hasil  regresi  pada  Model  I menunjukkan nilai koefisien determinasi yang tinggi, yakni 0.718 dengan nilai variabel PDRB Perkapita  (-0.389),  PDRB  (0.739),  serta Pendidikan  (2.139)  memberikan  pengaruh  terhadap sebaran  kasus  Positif  Covid-19,  kecuali  variabel  Kemiskinan  (0.045)  yang  hasilnya  tidak signifikan. Sedangkan Model II menunjukkan hasil regresi dengan nilai variabel Positif Covid- 19  (0.999),  PDRB  Perkapita  (1.052),  PDRB  (-0.955)  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap kasus  kematian  Covid-19,  kecuali  variabel  Kemiskinan  (0,151),  Pendidikan  (  0,-431),  dan Kesehatan  (0,-165)  yang  hasilnya  tidak  signifikan.  Serta  model  ini  mampu  memberikan pengaruh atau dampak dari variabel independen terhadap penyebaran kasus kematian Covid- 19 sebesar 59,3%.
Kata  Kunci :  Kasus  Positif  Covid-19  ;  Kasus  Kematian  Covid-19;  Tingkat  Kesejahteraan; Pendidikan; Layanan Kesehatan

## PENDAHULUAN
Perekonomian dunia terguncang pada awal tahun 2020, hal itu disebabkan suatu virus yang  muncul  pertama  kali  di  kota  Wuhan,  China.  Virus  itu  dinamakan  Covid-19 atau  lebih dikenal di Indonesia dengan sebutan virus Corona yang menyerang sistem pernapasan manusia
dan dapat menyebar dengan cepat antar manusia. Akibat dari hal tersebut menyebabkan situasi pandemi  yang  mengharuskan  seluruh  dunia,  termasuk  Indonesia  mengatur  ulang  lagi  segala prosedur  pada  setiap  sektor,  tidak  terkecuali  pada  perekonomian  negara.  Banyak  adaptasi dilakukan  oleh  pemerintah  terhadap  sektor  ini,  mulai  dari  penerapan  protokol  kesehatan, pelaksanaan kerja dari rumah, hingga adaptasi kebiasaan baru atau “New Normal”.
Semakin  berkembangnya  media  sosial  dan  pendidikan  di  masyarakat  dapat  menjadi media  positif  bagi  masyarakat  untuk melakukan  pencegahan  Covid-19  (Lenny  Gannika  dan Erika Emnina Sembiring, 2020).
Tabel 1 Data tertinggi sebaran kasus positif dan kematian Covid-19 Kabupaten/Kota Pulau Jawa dan Bali, Mei 2021 Kota Kasus Positif Kota Kasus Kematian Denpasar 14.946 Denpasar 346 Tangerang Selatan 11.303 Tangerang Selatan 396 Jakarta Timur 126.046 Jakarta Timur 2.180 Depok 49.875 Depok 953 Kota Semarang 38.893 Kota Semarang 2.953 Kota Surabaya 24.068 Kota Surabaya 1.373 Sleman 16.262 Sleman 479 Sumber: Kawalcovid19.id
Wilayah yang mengalami kasus tertinggi dalam konfirmasi kasus dan kematian akibat Covid-19 mayoritas merupakan daerah Ibu Kota dan pusat perekonomian yang padat penduduk . Banyak faktor yang menjadi sebab tingginya hal tersebut, mulai dari kebijakan yang longgar sampai penerapan protokol kesehatan yang lemah. Faktor lain yang berpengaruh pada kasus konfirmasi  dan  kematian  akibat  Covid-19  adalah  tingkat  kesejahteraan,  pendidikan  dan kesehatan. Pemberlakuan kebijakan protokol kesehatan ketat mulai diterapkan beberapa saat setelah kasus virus ini pertama kali ditemukan di Indonesia, seperti physical distancing (jaga jarak).
Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak dari tingkat  kesejahteraan  masyarakat,  pendidikan,  dan  layanan  kesehatan  terhadap  penyebaran kasus positif dan kematian Covid-19 di Jawa-Bali. Penelitian ini akan melakukan uji hipotesis parsial dan simultan atas variabel Model I yaitu, PDRB Perkapita, PDRB, Kemiskinan, dan Rata-rata Lama Sekolah terhadap Positif Covid-19 di Jawa-Bali. Serta variabel Model II yakni, Positif Covid-19, PDRB Perkapita, PDRB, Kemiskinan, Rata-rata Lama Sekolah, dan Tenaga Kesehatan terhadap Kematian Covid-19 di Jawa-Bali. Serta dampak kasus positif dan kematian Covid-19 terhadap perekonomian. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah regresi linear berganda dengan metode Ordinary Least Squared atau OLS.

## PENELITIAN TERDAHULU
Penelitian Faheem Ahmed, Na’eem Ahmed, Christopher Pissarides, dan Joseph Stiglitz (2020)  dengan  judul  Why  inequality  could  spread  COVID-19..  Penelitian  ini  memaparkan bahwa  total  kasus  Covid.-19  dipengaruhi  oleh  tingkat  kesejahteraan  khususnya  masyarakat yang masuk dalam kategori miskin, diantara penyebab hal ini ialah individu dan masyarakat miskin tidak memiliki akses ke layanan kesehatan dan mungkin mendapat informasi yang salah karena terbatasnya akses ke saluran informasi, sehingga, mereka lebih cenderung mengabaikan peringatan kesehatan masyarakat.
Penelitian Lenny Gannika dan Erika Emnina Sembiring (2020) dengan judul Tingkat Pengetahuan  dan  Perilaku  Pencegahan  Corona  virus  Disease  2019  (Covid-19)  Pada Masyarakat  Sulawesi  Utara.  Penelitian  ini  memuat  ada  suatu  hubungan  antara  tingkat pendidikan dengan perilaku pencegahan Covid-19 pada masyarakat Sulawesi Utara, Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, maka semakin baik pula perilaku pencegahan Covid-19.
Penelitian  Intan  Nurhadiyati  Nugraha,  Intan  Suciani,  dan  Dina  Sonia  (2021)  dengan judul  Pengaruh  Pandemi  Covid-19 Terhadap  Pelayanan  Kesehatan  Bagian  Rekam  Medis  di Rumah  Sakit  XX  Cimahi.  Penelitian  ini  menjelaskan  bahwa  pelayanan  kesehatan  dapat memberikan  pengaruh  terhadap  kasus  Covid-19  karena  adanya  keramaian  atau  kerumunan yang secara tidak langsung dapat menyebarkan virus tersebut serta kontak langsung petugas kesehatan dengan pasien yang terkonfirmasi positif Covid-19.

## METODE
Ruang lingkup penelitian mencari hubungan kausalitas kondisi pandemi, yakni sebaran kasus positif dan kematian Covid-19 dengan tingkat kesejahteraan masyarakat, pendidikan, dan layanan kesehatan di pulau Jawa dan Bali pada tingkat kabupaten dan kota.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan  data  sekunder yang diperoleh dari BPS, BAPPENAS dan Kawal Covid-19. Unit analisis meliputi nilai PDRB Harga  Berlaku,  PDRB  Perkapita  dan  Tingkat  Kemiskinan  pada  tahun  2020  untuk menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat. Kemudian Rata-rata Lama Sekolah (RLS) pada tahun 2020 untuk mewakili kondisi tingkat pendidikan, Jumlah Tenaga Kesehatan tahun 2020 sebagai indikator Layanan Kesehatan, serta jumlah Kasus Positif Covid-19 dan Kasus Kematian Covid-19 bulan Mei 2021, pada tingkat kabupaten dan kota di Pulau Jawa dan Bali.

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  linear  berganda  dengan  metode Ordinary  Least  Squared atau  OLS.  Regresi  dilakukan  atas  data cross  sectional .  Analisis dilakukan  dengan  metode  statistik  deskriptif  agar  masing-masing  variabel  dalam  penelitian dapat  diuraikan  secara  detail.  Variabel  yang  digunakan  yakni  PDRB  Perkapita,  PDRB, Kemiskinan,  Pendidikan,  Kesehatan,  Positif  Covid-19,  dan  Kematian  Covid-19  dikonversi dalam bentuk Logaritma Natural (LN).
Model regresi dirumuskan kedalam 2 bentuk, yaitu:
1. 𝐿𝑛𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓_𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 𝒾 = 𝛽 0 +   𝛽 1 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑃𝑒𝑟𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 𝒾 + 𝛽 2 ∗  𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵 𝒾 + 𝛽 3 ∗ 𝐿𝑛𝐾𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝒾 + 𝛽 4 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 𝒾 +   𝜀 𝒾 Keterangan model regresi pertama: β 0 = Konstanta β 1 - β 4
= Nilai koefesien variabel independen LnPDRB_Perkapita  = Logaritma Natural PDRB Perkapita LnPDRB = Logaritma Natural PDRB LnKemiskinan = Logaritma Natural Tingkat Kemiskinan LnPendidikan = Logaritma Natural Rata-Rata Lama Sekolah  = Standart Error i = Kabupaten/kota ke i
2. 𝐿𝑛𝐾𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑎𝑛_𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑19 𝒾 = 𝛽 0 + 𝛽 1 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓_𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑19 𝒾 +   𝛽 2 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑃𝑒𝑟𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 𝒾 + 𝛽 3 ∗  𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵 𝒾 + 𝛽 4 ∗ 𝐿𝑛𝐾𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝒾 + 𝛽 5 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 𝒾 +   𝛽 6 ∗ 𝐿𝑛𝐾𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝒾 +   𝜀 𝒾 Keterangan model regresi kedua: β 0 = Konstanta β 1 – β 6 = Nilai koefesien variabel independen
LnPositif_Covid19 = Logaritma Natural Positif Covid-19 LnPDRB_Perkapita  = Logaritma Natural PDRB Perkapita LnPDRB = Logaritma Natural PDRB LnKemiskinan = Logaritma Natural Tingkat Kemiskinan LnPendidikan = Logaritma Natural Rata-Rata Lama Sekolah
LnKesehatan = Logaritma Natural Tenaga Kesehatan  = Standart Error i
= Kabupaten/kota ke i
Uji yang dilakukan pada peneltian ini ada beberapa. Uji Asumsi Klasik diantaranya Uji Normalitas, Multikolonieritas, Heteroskedastisitas. Uji Hipotesis dilakukan untuk Uji Simultan (Uji  F)  dan  Uji  Signifikansi  Parameter  Individual  (Uji  T)  yang  dimuat  dalam  hasil  Analisis Regresi Berganda.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Deskriptif
Berdasarkan  data  sampel  yang  telah  diperoleh  maka  dilakukan  analisis  statistik deskriptif guna mengetahui jumlah data, nilai minimum, nilai maksimum, rata-rata (mean), dan standar deviasi tiap variabel.
Tabel 2 Hasil Analisis Statistik Variabel Penelitian Kabupaten/Kota Pulau Jawa dan Bali, Mei 2021 Variabel Rata-rata Standar Deviasi Jumlah Data Kematian_Covid19 2.678 0.874 128 Positif_Covid19 8.131 0.918 128 PDRB_Perkapita 3.746 0.678 128 PDRB 3.673 1.017 128 Kemiskinan 2.142 0.497 128 Pendidikan 2.105 0.185 128 Kesehatan 8.106 0.856 128 Sumber: Hasil Olah Data Sekunder

## Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  terlebih  dahulu  dilakukan  untuk  memastikan  data  memenuhi persyaratan  untuk  diuji  regresi.  Uji  asumsi  klasik  dalam  penelitian  ini  meliputi:  uji normalitas,multikolinearitas, dan heteroskedastisitas.

## Uji Normalitas
Tabel 3 Hasil Uji Normalitas Variabel Penelitian Kabupaten/Kota Pulau Jawa dan Bali, Mei 2021 Model Nilai Kolmogrov Smirnov Nilai Signifikansi I 0.089 0,115 II 0.044 0.200

## Sumber: Hasil Olah Data Sekunder
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  nilai  Kolmogrov  Smirnov  model  I sebesar 0,089 dengan tingkat signifikansi residual sebesar 0,115 dan model II sebesar 0,044 dengan tingkat signifikansi residual sebesar 0,200. Nilai signifikansi > 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data model I dan II terdistribusi normal dan memenuhi prasyarat uji asumsi klasik.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 4 Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Penelitian Kabupaten/Kota Pulau Jawa dan Bali, Mei 2021 Model Variabel Tolerance VIF I LnPDRB_Perkapita LnPDRB LnKemiskinan LnPendidikan 0.448 0.659 0.494 0.402 2.230 1.517 2.026 2.485 II LnPositif_Covid 0.021 7.888
LnPDRB_Perkapita LnPDRB LnKemiskinan LnPendidikan LnKesehatan 0.383 0.253 0.493 0.316 0.021 2.614 3.948 2.030 3.166 7.010

## Sumber: Hasil Olah Data Sekunder
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  nilai  VIF  masing-masing  variabel independen kurang dari 10. Dapat disimpulkan bahwa variabel independen pada model kedua tidak mengalami multikolinieritas dan memenuhi prasyarat uji asumsi klasik.

## Uji Heteroskedastisitas
Tabel 5 Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel Penelitian Kabupaten/Kota Pulau Jawa dan Bali, Mei 2021 Model Variabel Signifikansi I LnPDRB_Perkapita LnPDRB LnKemiskinan LnPendidikan 0.898 0.102 0.976 0.851 II LnPositif_Covid LnPDRB_Perkapita LnPDRB LnKemiskinan LnPendidikan LnKesehatan 0.589 0.802 0.105 0.083 0.092 0.266

## Sumber: Hasil Olah Data Sekunder
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  nilai  signifikansi  masing-masing variabel  independen  dalam  persamaan  regresi  lebih  besar  dari  0,05.  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan bahwa variabel independen model I dan II tidak mengalami heteroskedasitisitas dan memenuhi prasyarat uji asumsi klasik.

## Analisis Regresi Berganda
Tabel 6 Analisis Regresi Berganda Model I Variabel Penelitian Kabupaten/Kota Pulau Jawa dan Bali, Mei 2021 Keterangan 31/05/2021 Konstanta 2.273 ** LnPDRB_Perkapita -.389 (0.68)** LnPDRB .739 (1.02)** LnKemiskinan .045 (0.50) LnPendidikan 2.139 (0.18)** Jumlah Observasi 128 F-Test 78.241 ** R-Squared .718 Adj R-Squared .709 Sumber: Hasil Olah Data Sekunder
Signifikansi: *** α 1%, **α 5%, * dan α 10%
Persamaan yang diperoleh dari regresi diatas ialah: 𝐿𝑛𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓_𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 𝔦 = 2.273 − 0.389 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵_𝑃𝑒𝑟𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 𝒾 + 0.739 ∗  𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵 𝒾 + 0.045 ∗ 𝐿𝑛𝐾𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝒾 + 2.139 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 𝒾 +   𝜀 𝒾
Tabel  hasil  regresi  Model  1  periode  bulan  Mei  2021  menunjukkan  seluruh  variabel secara  simultan  memiliki  pengaruh  terhadap  penyebaran  kasus  positif  Covid-19  di  seluruh kabupaten kota di pulau Jawa dan Bali.  Model tersebut memiliki nilai koefisien determinan yang  cukup  kuat  pada  71,8%.  Artinya,  pada  periode  tersebut  model  dapat  menjelaskan pengaruh  atau  dampak  variabel  independen  terhadap  penyebaran  kasus  positif  Covid-19 sebesar 71,8%. Selebihnya ditentukan oleh variabel lain yang tidak ada dalam model.
Kecuali variabel LnKemiskinan, seluruh variabel independen dan konstanta signifikan secara  statistik.  Artinya  perubahan  pada  variabel  LnPDRB_Perkapita,  LnPDRB,  dan LnPendidikan akan berdampak terhadap perubahan LnPositif_Covid-19.
Variabel LnPDRB_Perkapita memiliki nilai koefisien negatif yang berarti kabupaten dan kota yang memiliki PDRB Perkapita lebih tinggi akan lebih kecil potensi sebaran kasusnya. Ini  mengindikasikan  tingkat  kesejahteraan  yang  lebih  tinggi  yang  diukur  dengan  PDRB Perkapita  mendorong  sebaran  kasus  positif  Covid-19  yang  lebih  rendah.  Kondisi  tersebut mungkin  disebabkan  penduduk  yang lebih  sejahtera  memiliki  pekerjaan  dengan  risiko  yang lebih rendah dari keterpaparan Covid-19.
Adapun variabel LnPDRB memiliki nilai koefisien positif pada level 0,739. Semakin besar PDRB suatu kabupaten dan kota maka semakin tinggi dampaknya terhadap sebaran kasus positif Covid-19. Hal ini disebabkan oleh semakin besar kegiatan dan ukuran ekonomi suatu daerah yang dicerminkan oleh PDRB, maka semakin tinggi pula tingkat mobilitas penduduk. Misalnya pada regresi Model 1 tanggal 31 Mei 2021, setiap peningkatan nilai PDRB sebesar 1%, maka kasus positif Covid-19 akan bertambah rata-rata sebanyak 0,739%.
Sementara variabel LnPendidikan juga memiliki nilai koefisien positif sebesar 2,139. Maknanya  semakin  tinggi  Rata-Rata  Lama  Sekolah  suatu  kabupaten  dan  kota  di  Jawa-Bali maka  semakin  besar  potensi  penyebaran  kasus  positif  Covid-19.  Adanya  keterkaitan  antara pendidikan dengan besarnya jumlah kasus positif Covid-19 kemungkinan terkait dengan lebih banyaknya  pekerjaan-pekerjaan  yang  diisi  oleh  penduduk  dengan  Rata-rata  Lama  Sekolah lebih tinggi yang memiliki risiko penularan lebih tinggi.
Tabel 7 Analisis Regresi Berganda Model II Variabel Penelitian Kabupaten/Kota Pulau Jawa dan Bali, Mei 2021 Keterangan 31/05/2021 Konstanta -3.961 ** LnPositif_Covid19 .999 (0.92) ** LnPDRB_Perkapita 1.052 (0.68) ** LnPDRB -.955 (1.02) ** LnKemiskinan .151 (0.50) LnPendidikan -.431 (0.18) LnKesehatan -.165 (0.86) Jumlah Observasi 128 F-Test 29.374 ** R-Squared .593 Adj R-Squared .573 Sumber: Hasil Olah Data Sekunder Signifikansi: *** α 1%, **α 5%, * dan α 10%
Persamaan dari regresi diatas ialah:
𝐿𝑛𝐾𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑎𝑛_𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑19 𝒾 = −3.961 + 0.999 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓_𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑19 𝒾 +  1.052 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵_𝑃𝑒𝑟𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 𝒾 − 0.955 ∗  𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵 𝒾 + 0.151 ∗ 𝐿𝑛𝐾𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝒾 − 0.431 ∗ 𝐿𝑛𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 𝒾 − 0.165 ∗ 𝐿𝑛𝐾𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝒾 +   𝜀 𝒾
Tabel  hasil  regresi  Model  2  periode  bulan  Mei  2021  menunjukkan  seluruh  variabel secara  simultan  memiliki  pengaruh  terhadap  kasus  kematian  Covid-19  diseluruh  kabupaten kota  di  pulau  Jawa  dan  Bali.  Periode  bulan  Mei  2021  memiliki  nilai  koefisien  determinan cenderung besar yakni 0,593 Artinya model dapat memberikan pengaruh atau dampak variabel independen  terhadap  penyebaran  kasus  kematian  Covid-19  sebesar  59,3%.  Adapun  sisanya ditentukan oleh variabel lain yang tidak ada dalam model.
Variabel  LnPositif_Covid19,  LnPDRB_Perkapita,  LnPDRB  pada  periode  bulan  Mei 2021  signifikan  secara  statistik,  artinya  variabel-variabel  ini  akan  berdampak  terhadap perubahan  LnKematian_Covid-19.  Sedangkan  variabel  LnKemiskinan,  LnPendidikan  dan LnKesehatan tidak signifikan diperiode ini.
Variabel LnPDRB_Perkapita memiliki nilai koefisien positif pada periode  bulan Mei 2021,  yang  berarti  kabupaten  dan  kota  yang  memiliki  PDRB  Perkapita  lebih  tinggi  pada periode tersebut akan lebih besar potensi sebaran kasusnya. Hal ini dapat dipengaruhi karena aktivitas sosial maupun ekonomi penduduk yang terlalu sering, ditambah faktor mengabaikan protokol kesehatan dapat menjadikan kasus kematian Covid-19 meningkat.
Nilai  koefisien  negatif  didapat  variabel  LnPDRB  pada  periode  ini.  Hal  ini mengisyaratkan kabupaten dan kota yang memiliki PDRB lebih tinggi akan lebih kecil potensi sebaran kasusnya. Menunjukkan bahwa tingkat kesejahteraan yang lebih tinggi dengan tolak ukur  variabel  diatas  dapat  menghalau  kasus  kematian  Covid-19.  Kondisi  tersebut  bisa disebabkan penduduk yang lebih sejahtera memiliki kualitas hidup yang baik sehingga dapat menekan kasus kematian Covid-19.
Adapun variabel LnPositif_Covid19 memiliki nilai koefisien positif sebesar 0,999. Hal tersebut  menandakan  semakin  besar  kasus  positif  Covid-19  suatu  kabupaten  dan  kota  maka semakin  tinggi  dampaknya  terhadap  sebaran  kasus  kematian  Covid-19.  Karena  orang  yang terkonfirmasi positif Covid-19, memiliki kemungkinan meninggal yang lebih besar dibanding orang yang tidak terpapar. Diantara penyebabnya ialah tidak mendapat atau terlambat dalam penanganan serta tidak mengenali tanda bahaya dari virus Covid-19.

## PENUTUP Implikasi Hasil Penelitian Implikasi Teoritis
Hasil penelitian menguraikan bahwa teori tentang sektor ekonomi seperti nilai PDRB Perkapita  dan  PDRB  dapat  mempengaruhi  kasus  positif  dan  kematian  Covid-19.  Adapun tingkat kemiskinan pada penelitian ini tidak dapat memberikan pengaruh terhadap kasus positif dan  kematian  Covid-19,  berbeda  dengan  teori  yang  menyatakan  bahwa  indikator  tersebut seharusnya dapat memberikan pengaruh. Hal tersebut dapat terjadi karena ada faktor seperti mobilitas  atau  interaksi  yang  dilakukan  lebih  sedikit  atau  bahkan  tidak  ada  sehingga  resiko terhindar dari positif dan kematian Covid-19 lebih besar. Sedangkan variabel pendidikan pada penelitian  ini  memberikan  pengaruh  untuk  kasus  positif  Covid-19,  dan  hal  tersebut  sesuai dengan  teori.  Hal  menarik  terjadi  pada  kasus  kematian  Covid-19,  pendidikan  hanya berpengaruh  pada  2  periode  saja,  sedangkan  pada  4  periode  lainnya  tidak  memberikan pengaruh. Hal demikian bisa terjadi disebabkan kasus kematian Covid-19 pada suatu periode disebabkan  pekerjaan  yang  dijalani  oleh  orang  dengan  Rata-rata  Lama  Sekolah  yang  tinggi memiliki risiko penularan Covid-19 yang tinggi pula. Kemudian ada variabel kesehatan yang tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  kasus  kematian  Covid-19,  hasil  tersebut  didapat  karena mayoritas tenaga kesehatan sudah mengantisipasi dampak dari Covid-19 dengan meningkatkan imun tubuh, perawatan yang intensif saat terjangkit, dan sudah memiliki pengetahuan dalam menghadapi pandemi Covid-19.

## Implikasi Praktis
Berdasarkan  hasil  regresi  jika  tidak  ada  intervensi  pemerintah  dalam  pengendalian faktor-faktor yang mempercepat penularan Covid-19 seperti mobilitas penduduk, edukasi dan penerapan protokol kesehatan, maka penyebaran kasus Positif Covid-19 cenderung mengikuti ukuran  ekonomi.  Sedangkan  kasus  Kematian  Covid-19  sangat  bergantung  pada  banyaknya jumlah penduduk yang terpapar Covid-19. Semakin tinggi kasus positif maka semakin besar pula potensi kematian.

## Keterbatasan Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian berjumlah 7, jika variabel tersebut ditambah maka dapat menjelaskan lebih luas lagi hal yang diteliti. Serta fokus variabel yang dilakukan penulis  hanya  pada  seputar  Tingkat  Kesejahteraan,  Pendidikan,  dan  Kesehatan.  Jika  kriteria variabel  lebih  diperluas  seperti  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Sosial,  Lingkungan  Hidup,
Pariwisata, Keuangan, Ekspor-Impor, dan sebagianya tentu akan bisa menjelaskan hal-hal yang tidak  penulis  peroleh  saat  menggunakan  faktor  Tingkat  Kesejahteraan,  Pendidikan,  dan Kesehatan. Data yang diambil untuk Covid-19 tidak pada awal kasus pertama kali ditemukan di Indonesia, tetapi beberapa bulan setelahnya. Karena pandemi, fokus penelitian lebih kepada data yang tersedia pada situs kredibel dan terpercaya. Serta tidak dapat secara langsung melihat dampak yang terjadi pada keseluruhan masyarakat.

## Kesimpulan
Hasil  regresi  mengindikasikan  variabel-variabel  Model  I  berpengaruh  secara  simultan terhadap  sebaran  kasus  positif  Covid-19, dengan  memiliki  nilai  koefisien  determinasi  0,718 yang menandakan 71,8% model ini dapat memberikan penjelasan dampak variabel independen terhadap  penyebaran  kasus  positif  Covid-19.  Selebihnya  ditentukan  oleh  variabel  lain  yang tidak ada dalam model. Adapun variabel PDRB Perkapita yang memiliki nilai negatif sebesar 0,389  menandakan  jika  peningkatan  nilai  PDRB  Perkapita  sebesar  1%  akan  menurunkan sebaran kasus positif Covid-19 menjadi 2,26%. Jika terjadi peningkatan nilai PDRB sebesar 1% maka sebaran kasus positif Covid-19 meningkat menjadi 2,28%. Demikian juga pada nilai variabel Pendidikan, jika terjadi peningkatan sebesar 1% maka sebaran kasus positif Covid-19 bertambah menjadi 2,29%. Sedangkan pada Model II nilai koefsien determinasi 0.593, artinya model ini dapat menjelaskan dampak variabel independen terhadap kasus kematian Covid-19 sebesar 59,3%. Selebihnya ditentukan oleh variabel lain yang tidak ada dalam model. Secara simultan  variabel-variabel  model  II  berpengaruh  terhadap  kasus  kematian  Covid-19.  Hasil regresi menunjukkan jika terjadi peningkatan nilai variabel Positif Covid-19 sebesar 10% maka sebaran  kasus  kematian  Covid-19  bertambah  menjadi  4,06%.  Saat  nilai  variabel  PDRB Perkapita  meningkat  sebesar  10%  maka  sebaran  kasus  kematian  Covid-19  akan  bertambah menjadi  4,06%.  Variabel  PDRB  yang  memiliki  nilai  negatif  menandakan  bahwa  jika peningkatan  nilai  PDRB  sebesar  10%  akan  menurunkan  sebaran  kasus  kematian  Covid-19 menjadi 3,86%.
Hal  diatas  menunjukkan  jika  pemerintah  tidak  melakukan  tindakan  preventif,  maka aktivitas  ekonomi  dari  pekerja  dapat  menyebabkan  mobilitas  penduduk  meningkat,  yang membuat  kasus  positif  dan  kematian  juga  turut  bertambah.  Sehingga  diperlukan  perubahan perilaku  masyarakat  dan  penerapan  kebijakan  pemerintah  yang  relevan  untuk  menekan perkembangan kasus positif dan kematian Covid-19.

## Saran
Diperlukan  peran  dan  intervensi  pemerintah  untuk  pengendalian  sebaran  kasus  positif Covid-19  dan  pencegahan  semakin  besarnya  kasus  kematian.  Kemudian  sektor  ekonomi khususnya  PDRB  Perkapita  dan  PDRB  bisa  digunakan  untuk  mempengaruhi  sebaran  kasus positif dan kematian Covid-19, hal ini dapat dimanfaatkan untuk menanggulangi dampak yang terjadi.  Perlu  suatu  tindakan  preventif  yang  harus  dilakukan  kepada  masyarakat  dengan menyebarkan informasi terkait protokol kesehatan, khususnya bagi penduduk dengan mobilitas atau  risiko  terpapar  Covid-19  yang  tinggi.  Memberikan  penanganan  terhadap  pasien  positif Covid-19 harus lebih diutamakan seperti melakukan isolasi ditempat yang memiliki fasilitas kesehatan memadai untuk mengurangi resiko kematian Covid-19. Kebijakan yang diterapkan oleh pemerintah karena pandemi Covid-19 harus memprioritaskan kesehatan dan keselamatan masyarakat terlebih dahulu dibandingkan dengan perekonomian.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed,  F.,  Ahmed,  N.,  Pissarides,  C.,  &  Stiglitz,  J.  (2020).  Why  inequality  could  spread COVID-19. The  Lancet  Public  Health , 5 (5),  e240.  https://doi.org/10.1016/S2468- 2667(20)30085-2
Gannika,  L.,  &  Sembiring,  E.  (2020).  Tingkat  Pengetahuan  dan  Perilaku  Pencegahan Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  Pada  Masyarakat  Sulawesi  Utara. Jurnal
Keperawatan , 16 (2), 83–89.
Hanoatubun, S. (2020). Dampak Covid 19 terhadap Perekonomian Indonesia. EduPsyCouns Journal , 2 (1), 8.
Nugraha,  I.  N.,  Suciani,  I.,  &  Sonia,  D.  (2021).  Pengaruh  Pandemi  Covid-19  Terhadap Pelayanan Kesehatan Bagian Rekam Medis Di Rumah Sakit XX Cimahi. Cerdika: Jurnal Ilmiah Indonesia , 1 (8), 997–1003.
https://cerdika.publikasiindonesia.id/index.php/cerdika/article/view/148 Nurtanto, A., Khotilah, Z., Auliyana, N., Dewi, S. A. S., & Harjito. (2020). Pengaruh Media Edukasi New Normal Terhadap Perilaku Pekerja di CV Mitra Prima Tentang Penerapan Kebiasaan Baru .