http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Pemetaan Sebaran Informasi Covid-19 menggunakan Sistem Informasi Berbasis Web

## Mapping the Distribution of Covid-19 Information using a Web-based Information System
1 Ali Ibrahim*, 2 Ahmad Fali Okllilas, 3 Iman Saladin B. Azhar, 4 Yadi Utama, 5 Ahmad Hafizh Zahran
1,4,5 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya, Indonesia
2,3 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya, Indonesia 1,4,5 Group Riset Manajemen sistem informasi dan bisnis, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia
e-mail: aliibrahim@unsri.ac.id, fali@ilkom.unsri.ac.id , imansaladin@unsri.ac.id , yadiutama@unsri.ac.id , hafizzahra@gmail.com
( received : 17 December 2023, revised : 07 March 2024, accepted : 17 March 2024)

## Abstrak
Berdasarkan informasi dari beberapa website resmi pemerintah dan media televisi nasional, bahwa di awal bulan November 2021 telah terjadi penuruan tingkat penyebaran virus cobid-19. Diakhir bulan November 2022 ditemukan kembali virus jenis baru yaitu SARS-CoV-2 atau di kenal dengan istilah varian  Omicron,  sehingga  terjadi  penambahan  kasus  lagi.  Oleh  sebab  itu  peneliti  melakukan penelitian  dengan  tujuan  dapat  memberikan  informasi  tentang  penyebaran  virus  dengan  sistem pemetaan  sampai  ke  tingkat  RT,  sehingga  masyarakat  mendapat  informasi  yang  detail  dan  realtime dengan  wilayah  berdasarkan  pemetaan.  Urgensinya  penelitian  ini  adalah  dengan  hasil  penelitian  ini masyarakat  dapat  lebih  menjaga  dan  dapat  memberikan  kesadaran  diri  terhadap  protocol  kesehatan. Hal  ini  karena  masyarakat  mengetahui informasi  secara  detail  dengan  pemetaan tentang  penyebaran virus. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah mengadopsi dengan perubahan metodologi desaign  science  reseach  yang  kemukan  oleh  Hevner.  Hasil  penelitian  adalah  Sistem  Informasi Pemetaan  Penyebaran  Kasus  Covid-19  dan  tingkat  bahayanya  dengan  5  kategori  perhitungan,  yaitu kelas I dengan range 66-80 memliki kriteria tingkat bahaya sangat tinggi, kelas II dengan range 51-65 memliki kriteria tingkat bahaya tinggi, kelas III dengan range 36-50 memliki kriteria tingkat sedang, kelas IV dengan range 36–50 memliki kriteria tingkat bahaya rendah, dan kelas V dengan range 5-20 memliki tingkat bahaya sangat rendah.
Kata kunci: Pemetaan, Covid-19, Informasi, Website

## Abstract
Based on information from several official government websites and national television media, at the beginning of November 2021, there was a decrease in the spread of the COVID-19 virus. At the end of November  2022,  a  new  type  of  virus  was  discovered,  namely  SARS-CoV-2,  also  known  as  the Omicron  variant,  resulting  in  additional  cases.  Therefore,  researchers  conducted  research  with  the aim  of  providing  information  about  the  spread  of  the  virus  with  a  mapping  system  down  to  the  RT level, so that the public gets detailed and real-time information about the area based on mapping. The urgency of this research is that, with the results of this research, the public can take better care of and be able to provide self-awareness regarding health protocols. The public can have access to detailed information and mapping about the spread of the virus. This research adopts changes in the design science  research  methodology  proposed  by  Hevner.  The  results  of  the  research  are  an  Information System for Mapping the Distribution of COVID-19 Cases and Their Danger Level with 5 calculation categories, namely class I with a range of 66–80 has very high danger level criteria, class II with a
e-ISSN:2540-9719
range  of  51–65  has  high  danger  level  criteria,  class  III  with  a  range  of  36–50  has  medium  level criteria,  class  IV  with  a  range  of  36–50  has  criteria  for  a  low  level  of  danger,  and  class  V  with  a range of 5–20 has a very low level of danger.
Keywords: Mapping, COVID-19, Information, Website

## 1 Pendahuluan
Penyebaran kasus COIVD-19 di Indonesia semakin hari telah semakin menurun, dilihat dari data yang  diambil  dari  Website  resmi  pemerintah  padalink  https://covid19.go.id/.  Namun  hal  tersebut tidaklah  membuat  masyarakat  harus  menurunkan  penjagaan  terhadap  kasus  COVID-19  ini.  Pada  25 November 2021 telah ditemukannya  varian baru dari virus yang disebut SARS-CoV-2 atau di kenal dengan  istilah  varian  Omicron.  Berdasarkan  penelitian  oleh  Karim  [1]  Kasus  Omicron  pertama dilaporkan  pada  tanggal  11  November  2021  di  Botswana  dan  dilanjutkan  laporan  di  Hongkong, ditemukan pada traveller yang berasal dari Afrika Selatan.
Mengutip dari penelitian Nurhidayati [2] Dalam rangka mengatasi penyebaran Covid19, Menteri Komunikasi dan Informatika berdasarkan Keputusan Menteri Komunikasi dan Informatika nomor 171 Tahun  2020,  telah  membuat  Aplikasi  PeduliLindungi  untuk  mendukung  surveilans  kesehatan, melengkapi Keputusan Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 159 Tahun 2019, tentang Upaya Penanganan virus desease (Covid-19) melalui dukungan sektor Pos dan Informatika. Aplikasi ini akan membantu  Instansi  Pemerintah  terkait  dalam  melakukan  pelacakan  dalam  rangka  menghentikan penyebaran Corona virus Disease (COVID-19).
Dinas  Komunikasi  dan  Informasi  Kota  Palembang  telah  semaksimal  mungkin  menyebarkan informasi  akan  persebaran  dan  berita  tentang  COVID-19  yang  dapat  di  akses  pada https://hallo.palembang.go.id/.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  observasi  peneliti  masih  banyak  fitur yang  tidak  berjalan  dengan  semestinya,  sehingga  dalam  penyebaran  informasi  kepada  masyarakat Kota Palembang belum  maksimal. Menurut peneliti penyebaran informasi yang  realtime dan mudah diakses  dengan  sistem  pemetaan  sampai  ke  masyarakat  tingkat  RT  sangat  membantu  dalam kewaspadaan  masyarakat  untuk  tetap  menjaga  protocol  kesehat.  Menurut  Mardalius  [3]  penyebaran informasi dengan bantuan sistem informasi geografis pemetaan, dan disajikan secara dinamis ataupun statis  dapat  membantu  masyarakat  dalam  menanggapi  informasi.  Selain  itu,  Menurut  Hudoyo  [4] dengan  sistem  informasi  geografis  khususnya  dalam  memetakan  dapat  meningkatkan  kesadaran  diri dan  lingkungan  dalam  masyarakat.  Peneliti  melakukan  penelitian  pengembangan  sistem  informasi geografis  pemetaan  penyebaran  kasus  covid-19  di  kota  Palembang,  untuk  dapat  memberikan informasi secara realtime dan mudah diakses oleh masyarakat sampai tingkat RT yang dapat diakses melalui smartphone yang berbasis Android. Dengan hasil penelitian ini, diharapkan masyarakat akan selalui mendapat informasi pemetaan wilayah cobid-19 secara detail

## 2 Tinjauan Literatur
Berdasarkan  Penelitian  Dahlia  [5]  menggunakan  sistem  informasi  geografis  memberikan informasi  yang  maksimal.  Penelitian  Mulyani  [6]  tentang  sistem  informasi  geografis  sebaran  kasus covid-19  di  kabupaten  garut  menghasilkan  informasi  yang  maksimal.  Chandra  Wibawa,  dkk  [7] melakukan  penelitian  implementasi  web  service  pada  sistem  informasi  geografis  (SIG)  juga memberikan  informasi  yang  lebih  mudah  ditangkap  oleh  masyarakat.  Menurut  Bakti,  dkk  [8] penelitian  tentang  sistem  informasi  geografis  (SIG)  lokasi  praktek  kerja  industri  (prakerin), mendapatkan sebuah hasil berupa aplikasi pemetaan yang memudahkan siswa untuk melihat kawasan atau  daerah  pakerin  di  daerahnya.  Syahputra  dkk  [9]  dalam  penepitian  sistem  informasi  geografis pemetaan daerah rawan kriminalitas di kota mataram berbasis web, mendapatkan sebuah hasil berupa pemetaan untuk memantau daerah rawan kriminal di kota Mataram.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  [10][11][12]  tentang  sistem  informasi  geografis  pemetaan, yang hasilkan dapat memberikan informasi kepada masyarakat secara detail. Penelitian serupa tentang bangun  sistem  informasi  geografis,  dengan  hasil  informasi  yang  di  dapat  masyarakat  sangat memuaskan  [13][14][7][15][16][17].  Sasoeng  dkk,  [17]  melakukan  penelitian  sistem  informasi geografis  potensi  sumber  daya  alam  di  kabupaten  talaud  berbasis  web  yang  menghasilkan  sebuah Website  pemetaan  sebuah  daerah  di  Kabupaten  Talaud  yang  memiliki  potensi  sumber  daya  alam.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Mula Pengumpulan data data API COVID-19 di Kota Palembang Skoring dan Parameter tingkat bahaya COVID-19 Diagram untuk implemntasi berbasis website Penyebaran informasi data COVID-19 Pemetaan informasi data COVID-19 Informasi tingkat COVID-19
Khasanah dkk, [18] penelitian tentang sistem informasi geografis seni budaya indonesia berbasis web yang  hasil  penelitiaanya  berisikan  perancangan  dan  pembuatan  Website  Sistem  Informasi  Geografis seni dan budaya yang tersebar di Indonesia. Hal ini senada dengan hasil penelitian tentang informasi geografis  pemetaan  upah  minimum  kota  menghasilkan  rancangan  pemetaan  [19][20][21].  Penelitian Nurhindarto  [22]  sistem  informasi  geografis  objek  wisata  dan  kuliner  di  kabupaten  kudus  berbasis smartphone android dengan  hasil  dari  penelitiannya berupa  sebuah  aplikasi  android  yang  digunakan untuk  mengetahui  posisi  dan  letak  objek  wisata  dan  kulener  di  Kabupaten  Kudus.  Berdasarkan Penelitian Arismunandar & Sonjaya [23] bahwa Sistem  Informasi Geografis dapat digunakan bahan pengambilan keputusan juga sekaligus alat monitoring

## 3 Metode Penelitian
Penelitian menggunakan data data API yang telah dibuat dan dikelola oleh Dinas Komunikasi dan Informasi Kota Palembang. Data tersebut akan dijadikan sebagai pondasi dalam pemetaan dan penentuan tingkat bahaya kasus COVID-19 di Kota Palembang. Tahapan-tahapan yang dipakai dalam penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitain
Pada Gambar 1. Merupakan alur dari penelitian yang dilakukan. Dari proses pengumpulan data yaitu menggunakan data sekunder yang didapat dari data API COVID-19 di kota Palembang. Dalam penelitian ini menggunakan metode skoring dan parameter tingkat bahwa covid. Setelah data diproses selanjutnya  dibuat  diagram  untuk  dilanjutkan  dalam  implementasi  berbasis  web,  sehingga  informasi dapat  dilihat  oleh  masyarakt  umum  melalui  website,  tentang  penyebaran  informasi  data  covid-19. Dalam penyebaran informasi, ada 2 hal yaitu: dibuat dalam bentuka pemetaan informasi  dan dibuat informasi tingkat covid-19.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4 Hasil dan Pembahasan
1. Jenis  data  penelitian  adalah  data  sekunder  yang  diambil  dari  Data  API  COVID-19  di  Kota Palembang melalui https://hallo.palembang.go.id/ , seperti pada gambar 2.
Gambar 2. API Data Persebaran Kasus COVID
2. Skoring dan parameter tingkat bahaya COVID-19 Berdasarkan penelitian [24] yang berjudul Analisis Spasial Tingkat Resiko Bencana COVID-19 di Provinsi Bali , dengan berdasarkan peraturan kepala BNPB no 2 tahun 2012 dengan beberapa penyesuaian  didapatkan  Skoring  dan  Parameter  tingkat  bahaya  COVID-19  sebagai  berikut: seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Skoring dan Parameter tingkat bahaya
Parameter Keterangan Skor  Bobot Terkonfirmasi <50 Jiwa 50 Jiwa >50 Jiwa 30 60 90 40% Meninggal <5 Jiwa 5 Jiwa >5 Jiwa 30 60 90 20% PDP <30 Jiwa 60 Jiwa >90 Jiwa 30 60 90 30% Sembuh <50 Jiwa 50 Jiwa >50 Jiwa 30 60 90 10%
Pada  Tabel  1  dapat  diketahui  mengenai  skoring  dan  parameter  tingkat  bahaya.  Adapun parameter  memiliki  4  kategori  yang  terdiri  dari  terkonfirmasi,  meninggal,  Kasus  Suspek  dan sembuh.  Selain  itu,  setiap  parameter  memiliki  keterangan  yang  berbeda  –  beda  salah  satu contoh  parameter  terkonfirmasi  memiliki  3  keterangan,  yang  pertama  keterangan  <50  jiwa maka  skor  30,  yang  kedua  keterangan  50  jiwa  maka  skor  60  dan  yang  ketiga  >50  jiwa  maka skor  90.  Selain  itu,  setiap  parameter  memiliki  nilai  bobot  masing  –  masing.  Paramater terkonfirmasi  memiliki  bobot  40%,  parameter  meninggal  memiliki  bobot  20%,  parameter KASUS SUSPEK memiliki bobot 30% dan parameter sembuh memiliki bobot 10%.
Tabel 2. Interval Kelas Tingkat Bahaya
Volume 13, Nomor 2, 2024: 728-739
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Interval Kriteria Kelas 66 - 80 Tingkat Bahaya Sangat Tinggi I 51 – 65 Tingkat Bahaya Tinggi II 36 – 50 Tingkat Bahaya Sedang III 21 – 35 Tingkat Bahaya Rendah IV 5 - 20 Tingkat Bahaya Sangat Rendah V
Pada  Tabel  2  merupakan  tabel  interval  kelas  tingkat  bahaya.  Pada  tabel  ini  memiliki  interval dengan 5 kategori, yaitu interval dengan range 66 – 80 memiliki kriteria tingkat bahaya sangat tinggi  dan  merupakan  kelas  ke  I.  Kemudian,  Interval  dengan  range  51  –  65  memiliki  kriteria tingkat bahaya tinggi dan masuk kategori kelas ke II. Selanjutnya, interval dengan range 36  – 50 memiliki kriteria tingkat sedang dengan kelas ke III. Setelah itu, interval dengan range 21 – 35 memiliki kriteria tingkat bahaya rendah dengan kelas ke IV. Yang terakhir, interval dengan range 5 – 20 memiliki kriteria tingkat bahaya sangat rendah tergolong ke dalam kategori kelas ke  V.  selanjutnya  ditentukannya  Skoring  dan  Parameter  tingkat  bahaya  menggunakan  Rumus untuk menghitung Kuantitatif Berjenjang yaitu:
Nilai Parameter = Skor x Bobot
Berikut  data  setiap  kecamatan  beserta  kriterianya  masing  masing  kecamatan  pada  kota Palembang, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Data kriteria setiap kecamatan Kecamatan Terkon firmasi Meninggal Kasus Sembuh Kecamatan Alang-Alang Lebar 61 5 30 70 Kecamatan Bukit Kecil 47 3 19 21 Kecamatan Gandus 11 3 8 42 Kecamatan Ilir Barat Satu 133 6 36 111 Kecamatan Ilir Barat Dua 29 2 25 18 Kecamatan Ilir Timur Satu 72 9 35 48 Kecamatan Ilir Timur Dua 84 13 56 96 Kecamatan Ilir Timur Tiga 53 7 16 53 Kecamatan Jakabaring 54 5 11 59 Kecamatan Kalidoni 56 4 70 92 Kecamatan Kemuning 81 8 31 108 Kecamatan Kertapati 33 3 24 45 Kecamatan Plaju 40 8 43 50 Kecamatan Sako 98 5 52 49 Kecamatan Seberang Ulu Satu 67 10 50 31 Kecamatan Seberang Ulu Dua 35 4 34 64 Kecamatan Sematang Borang 19 3 18 30 Kecamatan Sukarami 113 1 43 95 Luar  Wilayah/  Wilayah  tidak 12 0 3 9
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
jelas
Setelah  itu  data  tersebut  kita  transformasikan  sesuai  dengan  bobot  yang  telah  ditentukan sebelumnya, sehingga didapatkanlah data seperti pada Tabel 4.
Tabel  4. Tabel transformasi bobot. Kecamatan Terkonfirmasi Meninggal Kasus Sembuh Kecamatan  Alang-Alang Lebar 90 60 30 30 Kecamatan Bukit Kecil 30 30 30 90 Kecamatan Gandus 30 30 30 90 Kecamatan Ilir Barat Satu 90 90 30 30 Kecamatan Ilir Barat Dua 30 30 30 90 Kecamatan Ilir Timur Satu 90 90 30 90 Kecamatan Ilir Timur Dua 90 90 90 30 Kecamatan Ilir Timur Tiga 90 90 30 30 Kecamatan Jakabaring 90 60 30 30 Kecamatan Kalidoni 90 30 90 30 Kecamatan Kemuning 90 90 30 30 Kecamatan Kertapati 30 30 30 90 Kecamatan Plaju 30 90 90 60 Kecamatan Sako 90 60 90 90 Kecamatan  Seberang  Ulu Satu 90 90 90 90 Kecamatan  Seberang  Ulu Dua 30 30 30 30 Kecamatan Sematang Borang 30 30 30 90 Kecamatan Sukarami 90 30 90 30 Luar  Wilayah/  Wilayah tidak jelas 30 30 30 90
Seperti data pada Tabel 4. dapat dihitung interval dari setiap kecamatan, sebagai berikut dengan alternative kecamatan Alang Alang lebar:
1. Nilai Kriteria Terkonfirmasi N  = 90 x 40 / 100 N  = 36
2. Nilai Kriteria Meninggal
N  = 60 x 20 / 100
N  = 12
3. Nilai Kriteria Kasus Suspek
N  = 30 x 30 / 100 N  = 9
4. Nilai Kriteria Sembuh
N  = 30 x 10 / 100 N  = 3
Setelah  didapatkan  nilai  dari  kuantitatif  berjenjang  pada  tiap  parameter  pada  tiap  alternative, nilai tersebut dijumlahkan sehinggan mendapatkan hasil, seperti pada Tabel 4.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 4. Tabel Hasil Interval Kecamatan Interval Kriteria Kecamatan Alang-Alang Lebar 60 Tinggi Kecamatan Bukit Kecil 36 Sedang Kecamatan Gandus 36 Sedang Kecamatan Ilir Barat Satu 66 Sangat Tinggi Kecamatan Ilir Barat Dua 36 Sedang Kecamatan Ilir Timur Satu 72 Sangat Tinggi Kecamatan Ilir Timur Dua 84 Sangat Tinggi Kecamatan Ilir Timur Tiga 66 Sangat Tinggi Kecamatan Jakabaring 60 Tinggi Kecamatan Kalidoni 72 Sangat Tinggi Kecamatan Kemuning 66 Sangat Tinggi Kecamatan Kertapati 36 Sedang Kecamatan Plaju 63 Tinggi Kecamatan Sako 84 Sangat Tinggi Kecamatan Seberang Ulu Satu 90 Sangat Tinggi Kecamatan Seberang Ulu Dua 30 Rendah Kecamatan Sematang Borang 36 Sedang Kecamatan Sukarami 72 Sangat Tinggi Luar Wilayah/ Wilayah tidak jelas 36 Sedang
Pada  gambar  4  merupakan  hasil  dari  skor  yang  dikalikan  dengan  bobot  tiap  –  tiap  daerah  di kota  palembang.  Gambar  diatas  memiliki  sebanyak  19  alternative  yang  dimana  alternative tersebut  merupakan  kecamatan  –  kecamatan  yang  ada  di  kota  palembang.  Setiap  alternative memiliki nilai interval dan kriteria yang telah dihitung.
3. Diagram untuk implemntasi berbasis website a. Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram
Pada  Gambar  3,  menggambarkan  pengguna  dari  sistem  ini  hanya  terdiri  dari  2  pengguna yaitu  masyarakat  umum  dan  admin.  Admin  dapat  melakukan  login,  input  data  persebaran RT  dan  Kelola  data  Kasus.  Sedangkan  User  dapat  melihat  data  persebaran,  melihat  data statistika kasus, melihat tingkat bahaya dan melihat data persebaran dearah sekitar.
b. Sequence Diagram Melihat Peta Pesebaran
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 4. Sequence Diagram Melihat Peta Pesebaran Pada  Gambar  4,  merupakan  sequence  diagram  melihat  peta  pesebaran.  Gambar  4 menjelaskan  alur  dari  masyarakat  umtuk  melihat  peta  persebaran  kasus  Covid-19  pada sistem. Dimulai dari user mengakses laman, kemudian akan ada proses request data, setelah itu  API  akan  merespon  mendapatkan  data  persebaran,  dan  sistem  akan  menampilkan  peta persebaran.
Gambar 5.  Sequence Diagram Melihat Data Covid
Pada  Gambar  5,  merupakan  sequence  diagram  melihat  data  covid.  Gambar  5  menjelaskan alur dari masyarakat umtuk melihat data covid kasus Covid-19 pada sistem ini. Dimulai dari user  mengakses  laman,  kemudian  akan  ada  proses  request  data,  setelah  itu  API  akan merespon  mendapatkan  data  persebaran,  dan  sistem  akan  menampilkan  peta  persebaran. Lalu  user  mengakses  menu  data  covid,  dan  ada  proses  request  data,  sehingga  akan  ada respon dari API mendapatkan data kasus Covid di palembang dan sistem akan menampilkan data statistika kasus covid.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 6.  Sequence Diagram Melihat Tingkat Bahaya
Pada  Gambar  6.  merupakan  sequence  diagram  melihat  tingkat  bahaya.  Gambar  6 menjelaskan alur dari masyarakat umtuk melihat tingkat bahaya kasus Covid-19 pada sistem ini. Dimulai dari user mengakses laman, kemudian akan ada proses request data, setelah itu API  akan  merespon  mendapatkan  data  persebaran,  dan  sistem  akan  menampilkan  peta persebaran.  Lalu  user  mengakses  menu  tingkat  bahaya,  dan  ada  proses  request  data, sehingga akan ada respon dari API mendapatkan data kasus Covid di palembang dan sistem akan menampilkan data tingkat bahaya.
4. Pemetaan informasi data COVID-19 dan informasi tingkat bahasa COVID-19 peta  pesebaran  akan  menampilkan  peta  pesebaran  kasus  beserta  tingkat  bahaya.  Terdapat  menu akses data covid, tingkat bahaya, dan daerah, seperti terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Interface Peta Pesebaran
Terdapat  menu  akses  data  covid,  tingkat  bahaya,  dan  daerah.  Pada  menu  data  covid  akan menampilkan  data  statistika  Covid-19.  Pada  menu  tingkat  bahaya  akan  menampilkan  peta pesebaran  dan  tingkat  bahaya  beserta  tabel  yang  berisikan  kriteria,  alternatif,  dan  bobot  agar masyarakat  mengetahui  bagaimana  cara  perhitungannya.  Lalu  pada  menu  daerah  anda  akan menampilkan peta pesebaran dan data kasus pada daerah sekitar user.  Sedangkan Tingkat Bahaya, terdapat  data  persebaran  yang  sebelumnya  telah  diproses  menggunakan  metode  Analisis Kuantitatif  Berjenjang.  Hasilnya  berupa  perhitungan  serta  pembagian  tingkat  bahaya  yang  telah
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dibagi sesuai dengan interval dan kiteria yang telah ditentukan dengan hasil seperti pada Gambar 8.
Gambar 8.  Interface Data Covid

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan didapat kesimpulan bahwa: melalui adanya pemetaan sangat membantu dalam memberikan informasi tentang persebaran kasus COVID-19 dan juga tingkat bahaya pada  tiap  kecamatan.  Sedangkan  perhitungan  tentang  pemetaan  Covid-19  pada  5  kategori,  yaitu interval dengan range 66 – 80 memiliki kriteria tingkat bahaya sangat tinggi dan merupakan kelas ke I.  Kemudian,  Interval  dengan  range  51  –  65  memiliki  kriteria  tingkat  bahaya  tinggi  dan  masuk kategori  kelas  ke  II.  Selanjutnya,  interval  dengan  range  36  –  50  memiliki  kriteria  tingkat  sedang dengan kelas ke III. Setelah itu, interval dengan range 21 – 35 memiliki kriteria tingkat bahaya rendah dengan kelas ke IV, dan interval dengan range 5 – 20 memiliki kriteria tingkat bahaya sangat rendah tergolong ke dalam kategori kelas ke V.

## Referensi
[1]  Karim,  S.  S.  A.,  &  Karim,  Q.  A.  (2021).  Omicron  SARS-CoV-2  variant:  a  new  chapter  in  the COVID-19  pandemic. The  Lancet , 398 (10317),  2126–2128. https://doi.org/10.1016/s0140- 6736(21)02758-6
[2] Nurhidayati, N., Sugiyah, S., & Yuliantari, K. (2021). Settings for Personal Data Protection in the Use of Peduli Protect Applications. Widya Cipta: Jurnal Sekretari Dan Manajemen , 5 (1), 39–45.
[3]  Mardalius,  Dristyan,  F.,  &  Syafnur,  A.  (2021). KABUPATEN  ASAHAN  MENGGUNAKAN FRAMEWORK . 4307 (3), 347–351.
[4]  Hudoyo,  F.  (2021).  Implementasi  Web  Service  Pada  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  Peta Sebaran  Data  Covid-19  Berbasis  Mobile  Apps. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem Informasi) , 8 (3), 1278–1293. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i3.1010
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[5]  Dahlia,  S.  (2021).  Analisis  Pola  Spasial  Pesebaran  Kasus  Covid-19  Menggunakan  Sistem Informasi  Geografis  Di  DKI  Jakarta. Jurnal  Geografi,  Edukasi  Dan  Lingkungan  (JGEL) , 5 (2), 101–108. https://doi.org/10.22236/jgel.v5i2.7098
[6]  Mulyani,  A.,  Kurniadi,  D.,  &  Fauziah,  N.  (2021).  Perancangan  Sistem  Informasi  Geografis Pemetaan  Sebaran  Kasus  Covid-19  di  Kabupaten  Garut. Jurnal  Algoritma , 18 (1),  119–130. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.18-1.938 .
[7]  Chandra  Wibawa,  J.,  &  Hardiyana,  B.  (2019).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Geografis Rumah  Tidak  Layak  Huni  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Kebijakan  Di  Tingkat  Desa. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 5 (1), 40–50. https://doi.org/10.28932/jutisi.v5i1.1580
[8]  Bakti,  I.  R.,  Bunda,  Y.  P.,  &  Utari,  C.  T.  (2021).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Geografis (Sig) Lokasi Praktek Kerja Industri (Prakerin) Smk Methodist Medan Berbasis Web. Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 6 (1), 1–6. https://doi.org/10.36341/rabit.v6i1.1505 [9]  Syahputra,  E.,  Widiartha,  I.  B.  K.,  &  Zubaidi,  A.  (2019).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Daerah  Rawan  Kriminalitas  Dikota  Mataram  Berbasis  Web. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi , 2 (2), 39. https://doi.org/10.36595/misi.v2i2.102
[10] Hardiana, H., & Akramunisa, A. (2021). Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pemetaan lokasi dan spesifikasi Hotel di Kota Palopo Berbasis Website. Patria Artha Technological Journal , 5 (1), 19–32. https://doi.org/10.33857/patj.v5i1.395
[11]Umagapi, D., Ambarita, A., & Kharie, N. F. (2020). Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pemetaan  Tanaman  Pangan  Kabupaten  Pulau  Morotai. Jurnal  Ilmiah  ILKOMINFO  -  Ilmu Komputer & Informatika , 3 (1), 12–20. https://doi.org/10.47324/ilkominfo.v3i1.39
[12]Tuasikal,  N.  R.,  Faisol,  A.,  &  Vendyansyah,  N.  (2020).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Zona  Ruang  Rawan  Bencana  Kota  Palu  Berbasis  Web. JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 4 (2), 269–275. https://doi.org/10.36040/jati.v4i2.2653
[13] Dipayana, D. M., Albar, M. A., Bagus, I., Widiartha, K., Informatika, T., Teknik, F., & Mataram, U. (2020). Web Dan Android Untuk Pemetaan Industri Kecil Dan Menengah Di Kota Mataram ( Designing  Web  and  Android  Based  Geographic  Information  System  for  Mapping  Small  and Medium Industry in Mataram City ) . 2 (1).
[14]  Fitriani,  L.,  &  Rostini,  T.  (2021).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Geografis  Monitoring Proyek Hotel Berbasis Web. Jurnal Algoritma , 18 (1), 266–273.
https://doi.org/10.33364/algoritma/v.18-1.844 .
[15]  Munthe,  I.  R.,  Wardana,  E.  W.,  &  Yanris,  G.  J.  (2021).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Hutan  Pada  Kabupaten  Labuhan-Batu. Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 6 (2), 77–82. https://doi.org/10.36341/rabit.v6i2.1717 .
[16]Raja, H. M., Putra, A. B., & Irwansyah, A. (2015). Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Berbasis  Web  Fasilitas  Pelayanan  Kesehatan  Di  Kota  Pontianak. Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian Informatika (JEPIN) , 1 (2). https://doi.org/10.26418/jp.v1i2.10520
[17]  Sasoeng,  A.  A.,  Sentinuwo,  S.  R.,  &  Rindengan,  Y.  D.  Y.  (2018).  Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Geografis  Potensi  Sumber  Daya  Alam  Di  Kabupaten  Talaud  Berbasis  Web. Jurnal Teknik Informatika , 13 (1), 1–8. https://doi.org/10.35793/jti.13.1.2018.20763
[18] Khasanah, K., Triyani, E., Harsono, D., Ismail, I., & Sulistyowati, R. (2020). Rancang Bangun Sistem  Informasi Geografis Seni Budaya Indonesia Berbasis Web. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) , 5 (1), 36–46. https://doi.org/10.31294/ijcit.v5i1.6309
[19]Yusuf, M. R. N., Pranoto, Y. A., & Ariwibisono, F. X. (2020). Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pemetaan Upah Minimum Kota (Umk) Dan Biaya Kebutuhan Hidup Di Provinsi Jawa Timur  Berbasis  Web. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 4 (2),  247–253. https://doi.org/10.36040/jati.v4i2.2722
[20]  Mamulak,  N.  M.  R.  (2018).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Geografis  Lokasi  Debitur Berbasis  Web. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi) , 5 (1),  12–23. https://doi.org/10.35957/jatisi.v5i1.105
[21]  Ikhsan,  M.,  Widiartha,  I.  B.  K.,  &  Agitha,  N.  (2018).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Geografis Kependudukan di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Mataram. Journal of Computer Science and Informatics Engineering (J-Cosine) , 2 (2), 112–119. https://doi.org/10.29303/jcosine.v2i2.98
[22]  Nurhindarto,  A.,  Santoso,  D.  R.,  &  Hidayat,  E.  Y.  (2020).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Informasi  Geografis  Objek  Wisata  dan  Kuliner  di  Kabupaten  Kudus  Berbasis  Smartphone Android.
JOINS (Journal of Information System) , 5 (2), 288–299.
https://doi.org/10.33633/joins.v5i2.4297
[23]  Arismunandar,  R.,  &  Sonjaya,  I.  (2017).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Geografis  sebagai Alat  Monitoring  dan  Bahan  Pengambilan  Keputusan  terhadap  Apotek  Kerja  Sama  (APKS). Multinetics , 3 (1), 41. https://doi.org/10.32722/vol3.no1.2017.pp41-47
[24] Novia Wahyuni, D., Gede, I., Wesnawa, A., & Christiawan, P. I. (2021). Analisis Spasial Tingkat Risiko Bencana Covid-19 Di Provinsi Bali. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha, 9(3), 175–192. http://dx.doi.org/10.23887/jjpg.v9i3.36496