Dilema Mobilitas Kerja dan Tinggal di Rumah terhadap Laju Penyebaran Kasus Covid-19 di Indonesia

## Intan Azqia*
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
* Intanazq@gmail.com

## Abstract
This research was conducted to determine the speed of the spread of Covid-19, which is the most significant dilemma felt by the population, especially in work mobility and staying at  home.  In  a  situation  like  this,  it  is  very  influential  on  the  progress  of  the  population's economy.
This type of research is in the form of quantitative research, and the data used in this research are data from Quarter I 2020 – Quarter I 2021 obtained from the National Statistics Agency, national and provincial Covid-19 data from Kawalcovid-19 and Population Mobility Data  from  the  Community  Mobility  report.  during  the  Covid-19  pandemic.  The  analytical method used is panel data regression analysis with classical assumption testing.
The results of this study in regression model 1 show that the Variables of Economic Growth, Population, Work Mobility, and Home Mobility have a positive and significant impact on the rate of spread of Covid-19 cases. The results of this study in regression model 2 show that the Variables of Economic Growth, GRDP Per Capita, Population, Home Mobility, Hotel Mobility have a negative and insignificant effect on the rate of spread of Covid-19 incidence. Keywords: Covid-19 Cases; Economic Growth; Population; Work Mobility; Home Mobility

## Abstrak
Peneltian ini dilakukan untuk mengetahui lajunya penyebaran Covid-19 yang menjadi dilema terbesar dirasakan oleh penduduk, terlebih pada mobilitas kerja, dan tinggal di rumah. Dalam situasi seperti ini sangat berpengaruh terhadap majunya perekonomian penduduk.
Jenis  Penelitian  ini  berupa  penelitian  Kuantitatif  dan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data dari Triwulan I 2020 – Triwulan I 2021  yang diperoleh dari Badan Pusat  Statistik  Nasional,  Data  Covid-19  nasional  dan  provinsi  dari  kawalcovid-19  dan  Data Mobilitas  Penduduk  dari  laporan  Mobilitas  Masyarakat  selama  pandemi  Covid-19.  Metode Analisis yang digunakan yaitu analisis regresi data panel dengan pengujian asumsi klasik.
Hasil penelitian dalam model regresi 1 ini menunjukkan bahwa Variabel Pertumbuhan Ekonomi,  Populasi,  Mobilitas  Kerja,  Mobilitas  Rumah  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  lajunya  Penyebaran  Kasus  Covid-19.  Hasil  penelitian  dalam  model  regresi  2  ini menunjukkan bahwa Variabel  Pertumbuhan Ekonomi, PDRB Perkapita, Populasi, Mobilitas Rumah, Mobilitas Hotel,berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap lajunya Penyebaran Insidensi Covid-19.
Kata Kunci: Kasus Covid-19; Pertumbuhan Ekonomi; Populasi; Mobilitas Kerja; Mobilitas Rumah.

## PENDAHULUAN
Covid-19  telah  mewabah  dengan  tingkat  penyebaran  dan  keparahan  yang mengkhawatirkan. Oleh karena itu wabah penyakit ini ditetapkan menjadi pandemi global oleh WHO sejak tanggal 11 Maret 2020. Penyebaran penyakit menular seperti pandemic Covid-19 mempengaruhi  Mobilitas  Penduduk  terlebih  pada  bidang  ekonomi,  sehingga  menyebabkan orang-orang untuk berkerja di rumah.
Laju  penyebaran  kasus  Covid-19  menjadi  dilema  terbesar  yang  dirasakan  oleh penduduk, terlebih pada mobilitas kerja, dan tinggal di rumah. Dalam situasi seperti ini sangat berpengaruh terhadap majunya perekonomian penduduk.
Rumusan masalah pada penelitian ini adalah: (1) Bagaimana dampak tingkat mobilitas kerja,  mobilitas  rumah,  mobilitas  hotel,  serta  jumlah  penduduk,  pertumbuhan  ekonomi,  dan PDRB  Perkapita  terhadap  penyebaran  jumlah  positif  Covid-19  di  Indonesia.  Pada  tingkat provinsi? (2) Bagaimana dampak Tingkat Mobilitas Kerja, Mobilitas Rumah, Mobilitas Hotel, serta jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi, dan PDRB Perkapita terhadap penyebaran laju insidensi kasus positif Covid-19 di Indonesia pada tingkat provinsi?
Adapun tujuan penelitian ini adalah: (1) Untuk mengetahui dampak Tingkat Mobilitas Kerja, Mobilitas Rumah, Mobilitas Hotel, serta jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi, dan PDRB Perkapita terhadap penyebaran jumlah kasus positif Covid-19 di Indonesia pada tingkat provinsi. (2) Untuk mengetahui dampak Tingkat Mobilitas Kerja, Mobilitas Rumah, Mobilitas Hotel,  serta  jumlah  penduduk,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  PDRB  Perkapita  terhadap penyebaran laju insidensi kasus positif Covid-19 di Indonesia pada tingkat provinsi.

## KAJIAN PUSTAKA Covid-19
Corona  Virus  yaitu  virus  yang  menyebarkan  penyakit  pada  manusia  dan  hewan. Apabila manusia terinfeksinya  pada saluran pernafasan, mulai dari flu, batuk kering, demam 38 0 C, sesak nafas. Corona virus ini ditemukan di Wuhan Cina pada Desember 2019.

## Penyebaran Kasus Covid-19
Covid-19 menyebar melaui droplet dari hidung atau mulut kemudian droplet tersebut jatuh  ke  benda  yang  ada  disekitar  dan  ada  yang  menyentuh  benda  yang  terkenna  droplet tersebut  lalu ornag itu  menyentuh yang ada di segitiga wajahnya maka orang itu terinfeksi Covid-19

## Mobilitas Penduduk
Mobilitas  penduduk  adalah  perpindahan  penduduk  sampai  dengan  melewati  batas administratif,  namun  tidak  mempunyai  niat  untuk  menetep.  Perpindahan  penduduk  (migrasi atau  mobilitas)  tiga  komponen  utama  pertumbuhan  penduduk  yang  menambah  atau mengurangi jumlah penduduk.

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi adalah perubahan ekonomi yang terjadi pada ekonomi negara dalam jangka waktu tertentu dalam menuju keadaan prekonomian yang lebih baik.

## PDRB Perkapita
Pdrb perkapita yaitu rata-rata penapatanyang diterima setiap penduduk selama 1 tahun di suatu daerah. Pdrb perkapita diperoleh antara Pdrb harga berlaku dan jumlah penduduk.

## Populasi
Populasi adalah perhitungan penduduk perorangan dalam suatu wilayah melalui sensus.

## Mobilitas Kerja
Mobilitas kerja adalah kegiatan melakukan sesuatu pergerakan masyarakat di tempat kerja pada saat Covid-19.

## Mobilitas Tinggal di Rumah
Mobilitas orang tinggal di rumah adalah pergerakan masyarakat yang berada menetap di rumah saja.

## Baseline (Dasar Pengukuran)
Data  ini  menunjukkan  perubahan  jumlah  pengunjung  atau  durasi  waktu  yang dihabiskan di berbagai katagori tempat jika dibandingkan dengan hari dasar pengukuran. Hari dasar  pengukuran  adalah  nilai  median  yang  diambil  selama  jangka  waktu  5  minggu  antara tanggal 3 Januari- 6 Februari 2020. Untuk setiap katagori  wilayah, dasar pengukuran bukan
merupakan nilai tunggal, tetapi 7 nilai individual. Jumlah pengunjung yang sama pada 2 hari yang berbeda menghasilkan perubahan persentase yang berbeda.

## METODE
Ruang lingkup penelitian ini adalah laju sebaran Kasus Positif Covid-19 dan insidensi Kasus Positif Covid-19, Mobilitas Kerja, Mobilitas Orang di Rumah, Tingkat Hunian Hotel, Populasi, Pertumbuhan  Ekonomi  dan  PDRB  Perkapita  di  Indonesia  pada  tingkat  provinsi  pada  tahun 2020. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif karena analisis yang digunakan regresi untuk menemukan bagaimana hubungan kuasalitas antara variabel independen dengan variabel dependen. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari BPS Indonesia dan BPS Provinsi, Google dan Kawal Covid-19.

## Variabel dan Definisi Operasional Variabel
Tabel 1 Defini Operasional Variabel No Variabel Penelitian Defenisi Operasional 1 Kasus_Covid19 Jumlah  kasus  kumulatif  penduduk  yang  dikonﬁrmasi  positif Covid-19. 2 Insidensi_Covid19 Rata-rata  jumlah  kasus  kumulatif  penduduk  yang  dikonﬁrmasi positif Covid-19 per 100 ribu penduduk. 3 Pertumbuhan_Ekonomi Adalah  tingkat  perubahan  PDRB  Harga  Konstan  pada  suatu periode dibandingkan dengan periode sebelumnya dalam satuan persen. 4 PDRB_Perkapita Adalah  salah  satu  indikator  yang  menggambarkan  tingkat kesejahteraan  penduduk  berupa  nilai  PDRB  Harga  Berlaku dibagi dengan jumlah penduduk pertengahan tahun dalam satuan juta rupiah perkapita. 5 Populasi Populasi  yang  dimaksud  adalah  Jumlah  penduduk  tingkat Provinsi di Indonesia 6 Mobilitas_Kerja Adalah perubahan tingkat pegerakan penduduk        ke tempat kerja dibandingkan dasar pengukuran       (3 Januari-6 Februari 2020) dalam satuan persen. Data  ini  berdasarkan  data  Google  dalam  Laporan  Mobilitas Masyarakat Selama Pandemi Covid-19. 7 Mobilitas_Rumah Mobilitas  di  Rumah  adalah  perubahan  tingkat  pegerakan penduduk di area pemukiman dibandingkan dasar pengukuran (3 Januari-6 Februari 2020) dalam satuan persen. Data  ini  berdasarkan  data  Google  dalam  Laporan  Mobilitas Masyarakat Selama Pandemi Covid-19. 8 Mobilitas_Hotel Mobilitas  Hotel  menggambarkan  pergerakan  penduduk  keluar dari daerah kediamannya sehingga mereka kemudian menginap di  hotel  bukan  di  rumah.  Variabel  ini  berdasarkan  indikator Tingkat Penghunian Kamar (TPK) dalam satuan persen.
Sumber: Diolah 2021

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan adalah regresi data panel dengan menggabungkan data  cross  section,  yaitu  sebanyak  34  provinsi  dan  data  time  series  yang  mencakup  empat triwulan kurun waktu pada tahun 2020.
Adapun model regresi data panelnya sebagai berikut : Model Regresi 1 Kasus_Covid19 it = β 0 + β 1 *Pertumbuhan_Ekonomi it + β 2 *PDRB_Perkapita it + β 3 * Populasi it + β 4 *Mobilitas_Kerja it + β 5 *Mobilitas_Rumah it + β 6 * Mobilitas_Hotel it + 𝜀 𝑖𝑡 Model Regresi 2
Insidensi_Covid19 it = β 0 + β 1 *Pertumbuhan_Ekonomi it + β 2 *PDRB_Perkapita it + β 3 *Populasi it + β 4 *Mobilitas_Kerja it + β 5 *Mobilitas_Rumah it + β 6 * Mobilitas_Hotel it + 𝜀 𝑖𝑡 Kasus_Covid19 =  Jumlah  kasus  kumulatif  penduduk  yang  dikonﬁrmasi  positif Covid-19. Insidensi_Covid19 = Rata-rata jumlah kasus yang dikonfirmasi positif Covid-19 per 100 ribu penduduk. β0 =  Konstanta Pertumbuhan_Ekonomi = Tingkat perubahan PDRB Harga Konstan pada suatu periode dibandingkan  dengan  periode  sebelumnya  dalam  satuan persen. PDRB_Perkapita = Adalah  salah  satu  indikator  yang  menggambarkan  tingkat kesejahteraan  penduduk  berupa  nilai  PDRB  Harga  Berlaku dibagi  dengan  jumlah  penduduk  pertengahan  tahun  dalam satuan juta rupiah perkapita. Populasi =  Populasi  yang  dimaksud  adalah  Jumlah  penduduk  tingkat Provinsi di Indonesia Mobilitas_Kerja =  Perubahan  tingkat  pegerakan  penduduk  ke  tempat  kerja dibandingkan dasar pengukuran (3 Januari-6  Februari 2020) dalam satuan persen Mobilitas_Rumah =  Perubahan  tingkat  pegerakan  penduduk  di  area  pemukiman dibandingkan dasar pengukuran (3 Januari-6  Februari 2020) dalam satuan persen. Mobilitas_Hotel =  Pergerakan  penduduk  keluar  dari  daerah  kediamannya sehingga  mereka  kemudian  menginap  di  hotel  bukan  di rumah.  Variabel ini  berdasarkan  indikator  Tingkat Penghunian Kamar (TPK) dalam satuan persen. i = provinsi ke i t = tahun t 𝜀 𝑖𝑡 = Erorr Term Estimasi Model Untuk Data Panel Model Kuadrat Terkecil (Common Effect Model)
Model  kuadrat  terkecil  diterapkan  pada  data  yang  berbentuk pool yang  mana merupakan pendekatan  yang paling sederhana untuk pengolahan data panel.

## Model Effect Tetap  (Fixed Effectt Model)
Model  effect  tetap  digunakan  untuk  menganalisis  data  panel  yang  menghasilkan intercept  atau  slope  pada  data  panel  sehingga  tidak  ada  perubahan  antara  individu  atau antarwaktu.

## Model Efec Acak (Random Effect Model)
Model efek acak dapat mengkomodasikan perbedaan karakteristik individu dan waktu dengan erorr dan model.
Uji Asumsi Klasik

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  melihat  adanya  korelasi  antar pengamatan namun masih dalam satu variabel yang sama.

## Uji Multikolinearitas
Uji  ini  untuk  menguji  medol  regresi    untuk  menemukan  apakah  ada  korelasi  antara variabel independen.

## Uji Heterokedastisitas
Uji  heterokedastisitas  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  menguji  apakah  pada model regresi terdapat ketidaksamaan variasi dari residual antar pengamatan.

## Pengujian Penyesuaian Model Uji Chow
Terkadang  asumsi  tiap  unit cross  section mempunyai  perilaku  yang  sama  dan cenderung  tidak  realistis,  karena  dimungkinkan  tiap  unit cross  section punya  perilaku  yang berbeda.

## Uji Hausman
Uji Hausman digunakan dalam menentukan anatara dua model yaitu model efek acak dan model efek tetap.

## Pengujian Hipotesis
Uji F
Uji  F  dapat  menunjukkan  apakah  variabel  –  variabel  bebas  dalam  model  memiliki pengaruh secara bersamaan pada variabel terikat yang dapat dilihat dengan eviews.

## Uji T
Uji  T  digunakan  untuk  menguji  hubungan  regresi  secara  parsial,  pada  uji  ini  dapat menunjukkan  jauhnya  pengaruh  suatu  variabel  bebas  secara  individual  dalam  menerangkan variabel terikat menggunakan eviews.

## Koefesien Determinasi
Koefesien  determinasi  ( R 2 )  nilai  koefesien  atau  R  square  yang  berguna  untuk memprediksi  pengaruuh kontirubsi variabel bebas terhadap variabel terikat.

## HASIL DAN ANALISIS Hasil dan Analisis Model 1
Tabel 2 Pemilihan Model Regresi Data Panel
NO. KETERANGAN MODEL I VARIABEL DEPENDEN: Kasus_Covid-19 OLS FEM REM 1 Konstanta -14.77122 -1785.557 14.77122 VARIABEL INDEPENDEN 2 Pertumbuhan_Ekonomi -0.159174*** -0.185044*** -0.159174*** 3 PDRB_Perkapita 0.599921** 0.854571** 0.599921** 4 Populasi 0.617730** 116.4634* 0.617730** 5 Mobilitas_Kerja -0.225557*** -0.121736*** -0.225557*** 6 Mobilitas_Rumah 0.040308 0.155594*** 0.040308 7 Mobilitas_Hotel 1.666099** 0.872574** 1.666099** DIAGNOSA MODEL 9 Jumlah Observasi 10 F-Test 32.56704 7.284584 32.56704 11 R-Squared 0.560853** 0.688402** 0.560853** 12 Adj R-Squared 0.543631** 0.593900** 0.543631** 13 Chow Test 0.0357 14 Hausman Test 0.0000 15 Lagrange Multiplier Test
Sumber Hasil Olah Data Ket : *** = signifikan dengan tingkat 1% **  = signifikan dengan tingkat 5%
* = signifikan dengan tingkat 10%
Setelah  melakukan  Uji  F  melalui Redundant  Test atau  Uji  Chow  dan  melakukan  Uji Huasman. Maka model estimasi yang terpilih adalah Fixed Effect Model Kasus_Covid19 it = -178.557 + -0.185044* Pertumbuhan_Ekonomi it + 0.854571* PDRB_Perkapita it + 116.4634* Populasi it + - 0.121736* Mobilitas_Kerja it + 0.155594* Mobilitas_Rumah it + 0.872574* Mobilitas_Hotel it + 𝜺 𝒊𝒕 Uji Asumsi Klasik Multikolinearitas
Hasil uji ini terdapat bahwa nilai koefesien korelasi lebih kecil dari 0.9 bahwa uji ini tidak ada multikolinearitas.

## Heteroskedastisitas
Hasil uji ini terdapat bahwa nilai probabilitas chi squaresnya adalah 0.3988 lebih besar dari alpha jadi uji ini tidak heterokedastisitas.

## Autokorelasi
Hasil uji ini terdapat bahwa nilai durbin watson adalah 2.040132 nilai ini diantara  -2 dan 2  bahwa uji ini tidak mengandung autokorelasi.
Hasil dan Analisi Model 2
Tabel 3 Hasil Model Regresi 2 NO KETERANGAN MODEL 2 VARIABEL DEPENDEN: Insidensi_Covid-19 OLS FEM REM 1 Konstanta 1.097.452 -2.315.598 1.097.452 VARIABEL INDEPENDEN 2 Pertumbuhan_Ekonomi 0.122696** 0.108686** 0.122696** 3 PDRB_Perkapita 0.306664** -1.066148* 0.306664** 4 Populasi 0.506915** 16.71244* 0.506915** 5 Mobilitas_Kerja 0.141793** 0.210768** 0.141793** 6 Mobilitas_Rumah 0.024312 0.061133** 0.024312 7 Mobilitas_Hotel -1.234463* -1.548366* -1.234463** DIAGNOSA MODEL 8 Jumlah Observasi 9 F-Test 4.184898* 1.862084* 4.184898* 10 R-Squared 0.140977 0.360912 0.140977 11 Adj R-Squared 0.107290 0.167091 0.107290 12 Chow Test 0.125 13 Hausman Test 0.006 14 Lagrange Multiplier Test
Sumber Hasil Olah Data Ket : *** = signifikan dengan tingkat 1% **  = signifikan dengan tingkat 5%
* = signifikan dengan tingkat 10%
Setelah melakukan Uji F melalui Redundant Test atau Uji Chow dan melakukan Uji Huasman. Maka model estimasi yang terpilih adalah Common Effect Model Insidensi_Covid19 it = 10.97452 +
0.122696*Pertumbuhan_Ekonomi it + 0.306664*PDRB_Perkapita it +  0.506915*Populasi it +  -  0.141793*Mobilitas_Kerja it + 0.024312*Mobilitas_Rumah it + -1.234463* Mobilitas_Hotel it + 𝜺 𝒊𝒕 Uji Asumsi Klasik Multikolinearitas
Hasil uji ini terdapat bahwa nilai koefesien korelasi lebih kecil dari 0.9 bahwa uji ini tidak ada multikolinearitas.

## Heteroskedastisitas
Hasil uji ini terdapat bahwa nilai probabilitas chi squaresnya adalah 0,3457  lebih besar dari alpha jadi uji ini tidak heterokedastisitas.

## Autokorelasi
Hasil uji ini terdapat bahwa nilai durbin watson adalah 1.996879 nilai ini diantara -2 dan 2  bahwa uji ini tidak mengandung autokorelasi.

## PENUTUP Kesimpulan
1. Dalam Model Regresi 1, variabel Pertumbuhan Ekonomi (B 1 ) Populasi (B 3 ) Mobilitas Kerja (B 4 ) Mobilitas Rumah (B 5 ) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kasus Covid-19 di Indonesia pada tingkat provinsi. Yang berpengaruh dominan terhadap Kasus Covid-19 di Indonesia pada tingkat provinsi adalah Pertumbuhan Ekonomi.
2. Dalam Model Regresi 2, Variabel Mobilitas Kerja (B 4 ) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Insidensi Covid-19 di Indonesia pada tingkat provinsi. Sedangkan untuk Variabel lainnya tidak berpengaruh signifikan terhadap Insidensi Covid-19.

## Saran
1. Bagi Pemerintah
Bagi  Pemerintah  lebih  banyak  mempersiapkan  kesehatan,  memberikan  himbauan kepada masyarakat untuk tetap mematuhi protokol kesehatan dengan 5 M, memakai masker, menjaga jarak, menajaga kebersihan tangan, menghindari kerumunan, mengurangi mobilitas. 2. Bagi Peneliti Lain
Bagi  peneliti  selanjutnya  disarankan  untuk  menambah  variabel  independen  yang berpengaruh terhadap lajunya penyebaran kasus Covid-19. Apabila penyebaran kasus Covid- 19  menurun  maka  pertumbuhan  ekonomi  kita  meningkat  dan  kita  bisa  beraktifitas  seperti normal lagi. Kemudian peneliti selanjutnya lebih banyak mempersiapkan tenaga, waktu agar berjalan dengan lancar, agar sesuai apa yang di inginkan sehingga penelitiannya lebih baik.

## BIBLIOGRAPHY
Firdaus, M. (2011) “ Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series”, Bogor: IPB Press,
Prof. Ida Bagoes Mantra, Ph. D. (2003). Demografi Umum Pustaka Pelajar : Yogyakarta Syeikha  Nabilla  Setiawan,  Nunung  Nurwati,  M.Si  (  2020). Dampak  COVID-19  Terhadap Tenaga Kerja di Indonesia.
https://www.researchgate.net/publication/340925534 Tim Redaksi. 2005. Kamus Besar Bahasa Indonesia Edisi Ketiga. Jakarta: Balai Pustaka Tjiptoherijanto. (2000). Mobilitas Penduduk dan Pembangunan Ekonomi, Naskah No.20, Juni- Juli 2000.
Todaro,  Michael  P.  and  Smith,  Stephen  C  (2005). Economic  Development.  UK:  Pear‐  son Education Limited
Wu, M., Han, S., Sun, M., & Han, D. (2018). How the Distance Between Regional and Human Mobility Bhevior Affect The Epidemic Spreading, Physica A, 492, 1823-11830