## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 19 No. 1 Tahun 2021 | 46 – 53 https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index

## Studi perbandingan sebaran spasial COVID-19 di Yogyakarta dan Gorontalo
Nursida Arif a, 1* , Dyah Respati Suryo Sumunar a, 2 , Nurul Khotimah a, 3 , Etika Cahyani a, 4 , Yusuf Susena a, 5 , Riga Aditya Ariyanto a, 6
a Unversitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
1 nursida.arif@uny.ac.id*; dyah_respati@uny.ac.id; nurulkhotimah@uny.ac.id; etikacahyani.2017@student.uny.ac.id; yusufsusena.2017@student.uny.ac.id; rigaaditya.2018@student.uny.ac.id *korespondensi penulis
Informasi artikel A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 17 April 2021 : 06 Mei 2021 : 31 Mei 2021 Perbedaan sebaran COVID-19 di berbagai negara masih menjadi isu yang terus  dikaji  karena  banyak  faktor  yang  mempengaruhinya.  Salah  satu faktor yang berkorelasi dengan penyebaran COVID-19 adalah faktor suhu. Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar yang memiliki keunikan karena  letak  dan  kondisi  geografisnya.  Penelitian  melihat  perbedaan sebaran  COVID-19  di  dua  provinsi  di  Indonesia  yaitu  Yogyakarta  dan Gorontalo. Secara geografis kedua wilayah ini sangat berbeda. Suhu pada masing-masing  wilayah  dilihat  berdasarkan  suhu  permukaan  lahan menggunakan citra satelit Landsat 8. Suhu rata-rata tertinggi di provinsi Gorontalo  yaitu  34,24°C  terdistribusi  di  kota  Gorontalo  dan  kabupaten Gorontalo.  Sedangkan  suhu  tertinggi  di  DIY  terdistribusi  di  kota Yogyakarta  dengan  suhu  32,72°C.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh Gorontalo  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia  yang  terdampak paling  akhir,  namun  memiliki  memiliki  persentase  terpapar  lebih  besar yaitu  0,23%  yaitu  dibandingkan  DIY  0,07%.  Sebaran  spasial  yang mengelompok  diperkotaan  menunjukkan  bahwa  mobilitas  penduduk dapat menjadi pemicu meningkatnya jumlah kasus COVID-19. Sedangkan faktor-faktor yang diinvestigasi dalam penelitian ini yaitu suhu, lamanya waktu terpapar dan jumlah penduduk tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap persebaran COVID-19.
Kata kunci:
COVID-19 Gorontalo Yogyakarta Suhu

## A B S T R A C T
Keywords:
COVID-19 Gorontalo Yogyakarta Temperature The  difference  in  the  contagious  spreading  of  COVID-19  in  various countries is still an issue to be studied. Many factors influence it. One of the  factors  is  geographical  factors.  Indonesia  is  the  largest  archipelago country  which  has  a  unique  location  and  geographical  conditions.  This study looks at the differences spreading of COVID-19 in two provinces in Indonesia, namely Yogyakarta and Gorontalo. Geographically, these two regions are very different. The temperature in each region were seen based on  the  land  surface  temperature  using  Landsat  8  satellite  imagery.  The highest average temperature in Gorontalo province is 34.24°C, distributed in  Gorontalo  city  and  Gorontalo  district.  Meanwhile,  the  highest temperature  in  DIY  is  distributed  in  the  city  of  Yogyakarta  with  a temperature of 32.72°C. Based on the data obtained, Gorontalo is one of the most affected provinces in Indonesia, but has a greater percentage of exposure, namely 0.23%, compared to DIY 0.07%. The spatial distribution clustered in cities shows that population mobility can trigger an increase in the number of COVID-19 cases. Meanwhile, the factors investigated in
this  study  which  are  temperature,  length  of  time  of  exposure,  and population, did not show a significant effect on the spread of COVID-19.
© 2021 (Nursida Arif). All Right Reserved

## Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan dimana  setiap  pulaunya  memiliki  karakteristik yang berbeda sehingga menarik untuk diketahui sejauh  mana  kondisi  tersebut  mempengaruhi penyebaran  COVID-19.  Berdasarkan  data  per  27 April  2020  total  ada  9.096  kasus  COVID-19  di Indonesia  dengan  jumlah  kematian  765  orang dengan sebaran terbanyak berada di pulau Jawa. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan penyebaran  COVID-19  di  Gorontalo  dan Yogyakarta,  Indonesia  yang  berbeda  secara geografis.
Setiap  lokasi  memiliki  iklim  yang  khas  dan parameter  geografis  yang  tidak  berubah  ( Sun  et al.,  2020a ).  Faktor  iklim  merupakan  salah  satu faktor pengendali pada sejumlah kasus COVID-19 selain migrasi populasi ( Wu et al., 2020 ). Beberapa penyakit  pernapasan  menyebar  dengan  cepat  di lingkungan yang lebih dingin seperti influenza ( Liu et  al.,  2018 ; Zhang  et  al.,  2015 ).  Berdasarkan analisis pada variabel iklim, ada bukti bahwa suhu mempengaruhi epidemi influenza di daerah tropis ( Tamerius  et  al.,  2013 ).  Suhu  yang  meningkat adalah  faktor  lingkungan  yang  dikaitkan  dengan penurunan  tingkat  kasus  di  China  berdasarkan kasus COVID-19 yang dikonfirmasi setiap hari ( Shi et al., 2020 ). Selain itu kepadatan penduduk dan kebiasaan  masyarakat  juga  mempengaruhi penyebaran  COVID-19  ( Byass,  2020;  Sun  et  al., 2020b ).
Yogyakarta  termasuk  salah  satu  provinsi  di Indonesia yang pertumbuhan populasinya sangat dinamis  karena  merupakan  tujuan  utama  wisata serta  pusat  pendidikan  dan  budaya  ( Rana, Shreema  &  Marwasta,  2015 ).  Sehingga  sangat memungkinkan  transmisi  penyebaran  COVID-19 tidak  terkontrol.  Dalam  beberapa  penelitian terdahulu  menyebutkan  bahwa  kepadatan populasi sangat berkorelasi dengan meningkatnya jumlah  kasus  COVID-19  ( Hanibuchi  et  al.,  2020; Sun  et  al.,  2020a ).  Gorontalo  dipilih  menjadi
wilayah perbandingan karena menjadi salah satu dari  dua  Provinsi  di  Indonesia  yang  terdampak paling  akhir,  bersama  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur  (NTT).  Kasus  pertama  di  Gorontalo  baru dikonfirmasi pada tanggal 10 April 2020.

## Metode

## Study Area
Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY)  terletak pada 7°47 ′ S dan 110°22 ′ E, memiliki luas 3,133.15 km 2 dengan  3,594,290  populasi  ( BPS-Statistik Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  2020 ).  Secara geografis  DIY  terletak  ditengah-tengah  pulau Jawa,  dibagian  utara  terdapat  Gunung  Merapi yang  merupakan  salah  satu  gunung  aktif  di Indonesia,  sedangkan  bagian  selatan  terdapat dataran  pantai  yang  terletak  di  pinggiran samudera  Indonesia.  Secara  administrasi  DIY terletak antara Kabupaten Klaten di sebelah Timur Laut,  Kabupaten  Wonogiri  di  sebelah  Tenggara, kabupaten Purworejo di sebelah Barat, Kabupaten Magelang  di  seblah  Barat  Laut  dan  Samudera Indonesia  di  sebelah  Selatan.  DIY  terdiri  dari empat  Kabupaten  dan  1  Kota  Madya  yaitu Kabupaten  Kulonprogo,  Bantul,  Gunung  Kidul, Sleman dan Kota Yogyakarta.
Gorontalo  terletak  pada  0°19’ - 0°57’  N  dan 121°23’ - 125°14’  E,  memiliki  total  l uas  wilayah 11.257,07  km 2 (0,59%  luas  wilayah  Indonesia) dengan total penduduk mencapai 1.202.631 jiwa ( BPS  Provinsi  Gorontalo  dalam  Angka  2020 ). Provinsi  Gorontalo  memiliki  lima  kabupaten  dan satu  kota,  yaitu  Kabupaten  Boalemo,  Kabupaten Gorontalo, Kabupaten Pohuwato, Kabupaten Bone Bolango,  Kabupaten  Gorontalo  Utara,  dan  Kota Gorontalo.  Gorontalo  memiliki  kondisi  geografis yang strategis, yaitu berbatasan langsung dengan Laut Sulawesi di utara dan Teluk Tomini di selatan. Secara administratif wilayah Gorontalo berbatasan dengan dua provinsi  lain,  yaitu Provinsi  Sulawesi Tengah  di  sebelah  barat  dan  Provinsi  Sulawesi Utara di sebelah timur.

## Analisis Data
Pada  penelitian  ini  data  iklim  hanya  dilihat berdasarkan  suhu  permukaan  lahan  yang dianalisis citra Landsat 8 OLI rekaman tanggal 19 September  2019  untuk  wilayah  Gorontalo  dan rekaman tanggal 25 Juni 2019 untuk wilayah DIY. Sedangkan  jumlah  kasus  COVID-19  yang  di analisis  yaitu  data  sejak  kasus  pertama  hingga tanggal  30  September  2020  menggunakan statistik  dengan  teknik  analisis  deskriptif.    Data tingkat  infeksi  COVID-19  dihitung  menggunakan persamaan:
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑒𝑘𝑠𝑖 = ( 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑓𝑒𝑘𝑠𝑖 )

## Hasil dan pembahasan Suhu Permukaan Lahan
Parameter  iklim  dalam  penelitian  ini  hanya berdasarkan  suhu  permukaan  lahan  karena merupakan  faktor  yang  berperan  besar  dalam perubahan iklim global dan tata guna lahan ( Arif et  al.,  2019 ; Ma  et  al.,  2010 ).  Hasil  analisis  suhu secara  spasial  di  Gorontalo  disajikan  dalam Gambar 1 dan suhu di Yogyakarta disajikan pada Gambar 2 . Gambar 1 menunjukkan suhu tertinggi di  Gorontalo  34,24  °C  dan  terendah  21,02  °C. Sedangkan Gambar 2 menunjukkan suhu tertinggi di  Yogyakarta  yaitu  34,32  °C  dan  suhu  terendah 28,58 °C.
Gambar 1. Peta Suhu Gorontalo (Hasil Analisis Interpolasi, 2020)
Gambar 2. Peta Suhu di DIY (Hasil Analisis Interpolasi, 2020)
Kedua  wilayah  memiliki  kesamaan  pola distribusi spasial dimana pusat kota memiliki suhu yang  lebih  tinggi  dibandingkan  wilayah  lainnya. Hal  ini  mengindikasikan  jumlah  lahan  terbangun yang  lebih  banyak  di  perkotaan  dibandingkan dengan  non  terbangun  mempengaruhi  suhu panas kota ( Gadrani et al., 2018; Khandelwal et al., 2018; Sumunar et al., 2020 ).
Gambar 2 menunjukkan suhu tinggi terpusat di  wilayah  kota  Yogyakarta  dan  sekitar  Bantul. Suhu yang tinggi pada suatu wilayah dapat dipicu oleh padatnya lahan terbangun karena sifat termal bahan  konstruksi  bangunan  memungkinkan perpindahan  panas  lebih  cepat  sehingga berkontribusi pada peningkatan suhu ( Peres et al., 2018 ; Sumunar et al., 2020 ).

## Data Sebaran Spasial COVID-19
Data  COVID-19  pada  kedua  wilayah Yogyakarta  dan  Gorontalo  berdasarkan  data
terkonfirmasi  tanggal  30  September  2020.  Sejak kasus  COVID-19  pertama  terjadi  di  berbagai wilayah  di  Indonesia,  penyebarannya  melampaui kapasitas  kesiapsiagaan  setiap  pemangku kepentingan, dan dalam kurun waktu yang singkat (sekitar  satu  minggu)  memasuki  fase  kritis ( Hizbaron et al., 2021 ). Distribusi sebaran COVID- 19 di Provinsi Gorontalo disajikan pada Gambar 3 dan  sebaran  COVID-19  di  DIY  disajikan  pada Gambar 4 .
Gambar  3 menunjukkan  sebaran  kasus terbanyak yaitu di kota Gorontalo sebagai ibu kota provinsi  dan  pusat  kegiatan  perekonomian Gorontalo,  kemudian  terbanyak  kedua  yaitu kabupaten  Gorontalo  yang  berbatasan  langsung dengan  kota.  Sedangkan  kasus  terendah  di kabupaten Pohuwato. Gorontalo termasuk dalam wilayah di sulawesi yang memiliki ekstensi tingkat pemanasan tertinggi ( Supari et al., 2017 ).
Gambar 3. Peta sebaran kasus terkonfirmasi COVID-19 terkonfirmasi di Gorontalo (Data Per 30 September 2020)
Berdasarkan  hasil  LST  ( Gambar  1 )  dan sebaran  spasial  COVID-19  ( Gambar  3 )  dilakukan analisis  perbandingan  pada  masing-masing wilayah  di  provinsi  Gorontalo  untuk  melihat
korelasi  LST  dan  jumlah  kasus  COVID-19 sebagaimana yang disajikan pada Tabel 1. Korelasi hanya  dilihat  berdasarkan  rerata  LST  dan  total kasus pada masing-masing wilayah.
Tabel 1. Perbandingan LST dan COVID-19 di Provinsi Gorontalo Kabupaten Rerata LST (°C) *) Kasus terkonfirmasi**) Boalemo 32,53 259 Bone Bolango 33,30 259 Gorontalo Utara 32,93 226 Kabupaten Gorontalo 34,24 855 Kota Gorontalo 34,24 1047 Pohuwato 32,19 107 *) Landsat 8 OLI, 19 September 2019
**) https://dinkes.gorontaloprov.go.id/covid-19/
Tabel  1 menunjukkan  rerata  suhu  tertinggi yaitu  kabupaten  Gorontalo  dan  kota  Gorontalo namun  memiliki  jumlah  kasus  terbanyak. Sedangkan suhu terendah di kabupaten Pohuwato memiliki  jumlah  kasus    lebih  sedikit.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  suhu  tidak  mempengaruhi sebaran COVID-19 di provinsi Gorontalo.
Pola spasial yang agak berbeda di DIY karena jumlah  kasus  terbanyak  bukan  di  pusat  kota namun  di  kabupaten  Sleman  dan  kabupaten Bantul  yang  berbatasan  langsung  dengan  kota. Sebaran  spasial  COVID-19  di  DIY  disajikan  pada Gambar 4 .
Gambar 4. Distribusi spasial COVID-19 terkonfirmasi di DIY (Per 30 September 2020)
Sleman  menjadi  wilayah  pertama  di Yogyakarta  yang  terkonfrmasi  positif  Covid-19 dua minggu setelah dua kasus nasional pertama. Sedangkan  kasus  terendah  yaitu  di  kabupaten Kulonprogo, dimana Kulonprogo menjadi wilayah terdampak paling akhir di DIY. Kasus pertama di Kulonprogo  baru  terkonfirmasi  pada  tanggal  26 maret 2020. Sebaran COVID-19 di masing-masing wilayah  DIY  dengan  suhu  rerata  masing-masing wilayah disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Perbandingan LST dan COVID-19 di DIY Kabupaten Rerata LST (°C) *) Kasus terkonfirmasi**) Kulonprogo 29,51 170 Bantul 32,01 682 Sleman 30,87 1151 Gunungkidul 31,24 231 Kota Yogyakarta 32,72 390 *)Landsat 8 OLI, 19 September 2019; **) https://corona.jogjaprov.go.id/data-statistik
Tabel  2 diatas  menunjukkan  kasus  tertinggi yaitu  di  kabupaten  Sleman  (1151  kasus)  namun suhu yang tertinggi di kota Yogyakarta (32,72°C) . Demikian  pula  suhu  terendah  secara  spasial terdistribusi di Kulonprogo namun memiliki kasus Covid-19  terendah  di  DIY.  Sebagaimana  hasil analisis sebaran COVID-19 di Provinsi Gorontalo, sebaran COVID-19 di DIY juga tidak dipengaruhi oleh  suhu.  Walaupun  dalam  beberapa  penelitian terdahulu  menyebutkan  bahwa  terdapat  korelasi positif  antar  suhu  dan  sebaran  virus  corona (Casanova et al., 2010; van Doremalen et al., 2013; Xie  &  Zhu,  2020 ).  Namun,  tidak  ada  bukti  yang mendukung jika cuaca lebih hangat maka jumlah kasus menurun seperti yang terjadi di Brasil pada suhu  tropis  berkisar  antara  16,8-27,4°C  memiliki hubungan linier negatif dengan jumlah kasus yang terkonfirmasi (Prata et al., 2020 ).  Secara statitistik perbandingan  COVID-19  di  DIY  dan  provinsi Gorontalo disajikan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Perbandingan Statistik COVID-19 Gorontalo-DIY
Sumber:
1) https://corona.jogjaprov.go.id/data-statistik
2) Inf. Rate = Jumlah terpapar/ hari terpapar
Berdasarkan  data  COVID-19  sejak  kasus pertama  di  kedua  provinsi  tersebut  hingga  pada tanggal  30  September  2020  menunjukkan Gorontalo memiliki kasus tertinggi dibandingkan DIY ( Tabel 3 ), walaupun dari jumlah hari terpapar Gorontalo terhitung 174 hari sedangkan DIY lebih lama  yaitu  199  hari  terhitung  sejak  tanggal  15 Maret 2020 namun memiliki persentase terpapar lebih sedikit yaitu 0,07% dibandingkan Gorontalo
0,23%. Hizbaron  et  al.,  (2021 )  mengungkapkan bahwa DIY telah menunjukkan tata kelola adaptif terhadap  pandemi  COVID-19,  antara  lain  terlihat dari  akses  data  spasial  dan  non-spasial  secara terbuka, mendorong keterlibatan aktif masyarakat dalam penegakan aturan baru dan regulasi yang diamanatkan  oleh  pemerintah  nasional  dan provinsi.
Tabel 3 ini menunjukkan bahwa lama periode terpapar  tidak  mempengaruhi  pertambahan jumlah kasus COVID-19. Demikian pula kepadatan populasi  bukanlah  faktor  penting  dalam penyebaran COVID-19 ( Sun et al., 2020a ). Dalam hal  ini  faktor-faktor  lain  yang  tidak  diinvestigasi dalam  penelitian  ini  dapat  menjadi  pemicu meningkatnya sebaran COVID-19 seperti kebiasaan  masyarakat  termasuk  pekerjaan  dan pendidikan. Menariknya dalam penelitian terdahulu  menyatakan  bahwa  pendidikan  dan pekerjaan  dapat  menjadi  faktor  kunci  dalam eksposur resiko COVID-19 ( Hanibuchi et al., 2020 ).

## Simpulan
Persebaran  COVID-19  di  DIY  dan  Gorontalo memiliki pola yang sama dimana sebaran tertinggi mengelompok  di  pusat  kota.  Faktor-faktor  yang diinvestigasi dalam penelitian yaitu suhu, lamanya waktu  terpapar  dan  jumlah  penduduk  tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap persebaran  COVID-19.  Gorontalo  dengan  suhu yang relatif lebih tinggi dibandingkan DIY memiliki persentase terpapar lebih besar dibandingkan DIY. Sebaran spasial yang mengelompok diperkotaan menunjukkan  bahwa  mobilitas  penduduk  dapat menjadi  pemicu  meningkatnya  jumlah  kasus COVID-19.

## Ucapan terima kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian,  Universitas Negeri  Yogyakarta  yang  telah  memberikan  dana untuk penelitian ini.

## Referensi
Arif,  N.,  Khasanah,  A.  N.,  Jaya,  R.,  Gozan,  M.,  & Hendrawan,  B.  (2019).  The  Effect  of  Land
Gorontalo DIY Kasus positif 2753 2643 Populasi 1.202.631 3.842.932 Kasus pertama 10-Apr-20 15-Mar-20 Periode kajian (hari) 174 199 Inf. Rate 15,82 13,28 Populasi terpapar (%) 0,23 0,07
Surface  Temperature  and  Land  Use  on Energy  System  Development  in  Gorontalo City. Journal  of  Physics:  Conference  Series ,
1179 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1179/1/012103
Badan  Pusat  Statistik.  2020.  Provinsi  Gorontalo Dalam Angka 2020, BPS Gorontalo
Badan  Pusat  Statistik.  2020.  Provinsi  Yogyakarta Dalam Angka 2020, BPS Yogyakarta Byass, P. (2020). Eco-epidemiological  assessment of the COVID-19 epidemic in China, January – February  2020. Global  Health  Action , 13 (1). https://doi.org/10.1080/16549716.2020.176 0490
Casanova, L. M., Jeon, S., Rutala, W. A., Weber, D. J.,  &  Sobsey,  M.  D.  (2010).  Effects  of  air temperature  and  relative  humidity  on coronavirus survival on surfaces. Applied and Environmental  Microbiology , 76 (9),  2712 – 2717.  https://doi.org/10.1128/AEM.02291- 09
Gadrani, L., Lominadze, G., & Tsitsagi, M. (2018). F assessment  of  landuse/landcover  (LULC) change of Tbilisi and surrounding area using remote  sensing  (RS)  and  GIS. Annals  of
Agrarian Science , 16 (2), 163 – 169. https://doi.org/10.1016/j.aasci.2018.02.005 Hanibuchi, T., Yabe, N., & Nakaya, T. (2020). Who
Is  Staying  Home  and  Who  Is  Not? Demographic, Socioeconomic, and Geographic  Differences  in  Time  Spent outside  the  Home  during  the  COVID-19 Outbreak in Japan. SSRN Electronic Journal , 21 , 101306. https://doi.org/10.2139/ssrn.3692144
Hizbaron,  D.  R.,  Ruslanjari,  D.,  &  Mardiatno,  D. (2021).  Amidst  Covid-19  Pandemic:  An Adaptive Disaster Governance in Yogyakarta, Indonesia. Social  Sciences , 10 (3),  92. https://doi.org/10.3390/socsci10030092
Khandelwal,  S.,  Goyal,  R.,  Kaul,  N.,  &  Mathew,  A. (2018).  Assessment  of  land  surface temperature  variation  due  to  change  in elevation  of  area  surrounding  Jaipur,  India. Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing  and
Space Science , 21 (1), 87 – 94.
https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.01.005
Liu, T., Kang, M., Zhang, B., Xiao, J., Lin, H., Zhao, Y., Huang, Z., Wang, X., Zhang, Y., He, J., & Ma, W.  (2018).  Independent  and  interactive effects of ambient temperature and absolute humidity  on  the  risks  of  avian  influenza A(H7N9)  infection  in  China. Science  of  the Total  Environment , 619 – 620 (160),  1358 – 1365.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.11.2 26
Ma,  Y.,  Kuang,  Y.,  &  Huang,  N.  (2010).  Coupling urbanization  analyses  for  studying  urban thermal  environment  and  its  interplay  with biophysical parameters based on TM/ETM+ imagery. International  Journal  of  Applied Earth  Observation  and  Geoinformation , 12 (2), 110 – 118.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.12.002
Peres, L. de F., Lucena, A. J. de, Rotunno Filho, O. C., & França, J. R. de A. (2018). The urban heat island in Rio de Janeiro, Brazil, in the last 30 years using remote sensing data. International  Journal  of  Applied  Earth
Observation and Geoinformation , 64 (October 2016), 104 – 116.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.08.012
Prata, D. N., Rodrigues, W., & Bermejo, P. H. (2020).
Temperature significantly changes COVID-19 transmission  in  (sub)tropical  cities  of  Brazil. Science  of  the  Total  Environment , 729 , 138862. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138 862
Rana,  Shreema,  &  Marwasta,  D.  (2015). Urbanisation trends in developing countries: Comparative  study  of  Yogyakarta  City  and Kathmandu  Valley. Journal  of  Natural Resources  and  Development ,  29 – 36. https://doi.org/10.5027/jnrd.v5i0.04
Shi, P., Dong, Y., Yan, H., Zhao, C., Li, X., Liu, W., &
He, M. (2020). Impact of temperature on the dynamics  of  the  COVID-19  outbreak  in China . January .
Sumunar, D. R. S., Arif, N., Hadi, B. S., & Endro, K.
(2020).  Urban  Energy  Modeling  Using Remote  Sensing  Approaches. International Journal  of  GEOMATE , 19 (75),  203 – 208. https://doi.org/10.21660/2020.75.23161
Sun, Z., Zhang, H., Yang, Y., Wan, H., & Wang, Y.
(2020a).  Impacts  of  geographic  factors  and population  density  on  the  COVID-19 spreading  under  the  lockdown  policies  of China. Science  of  the  Total  Environment , 746 (666),
141347. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141
347
Sun, Z., Zhang, H., Yang, Y., Wan, H., & Wang, Y. (2020b).  Impacts  of  geographic  factors  and population  density  on  the  COVID-19 spreading  under  the  lockdown  policies  of China. Science of the Total Environment , 746 , 141347.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141 347
Supari, Tangang, F., Juneng, L., & Aldrian, E. (2017). Observed  changes  in  extreme  temperature and precipitation over Indonesia.
International  Journal  of  Climatology , 37 (4), 1979 – 1997. https://doi.org/10.1002/joc.4829 Tamerius, J. D., Shaman, J., Alonso, W. J., Bloom- Feshbach,  K.,  Uejio,  C.  K.,  Comrie,  A.,  & Viboud, C. (2013). Environmental Predictors of  Seasonal  Influenza  Epidemics  across Temperate  and  Tropical  Climates. PLoS
Pathogens ,
9 (3).
https://doi.org/10.1371/journal.ppat.100319 4
Van Doremalen, N., Bushmaker, T., & Munster, V. J. (2013).  Stability  of  middle  east  respiratory syndrome  coronavirus  (MERS-CoV)  under different environmental conditions. Eurosurveillance , 18 (38), 1 – 4.
https://doi.org/10.2807/1560- 7917.ES2013.18.38.20590
Wu, Y., Jing, W., Liu, J., Ma, Q., Yuan, J., Wang, Y., Du,  M.,  &  Liu,  M.  (2020).  Effects  of temperature and humidity on the daily new cases  and  new  deaths  of  COVID-19  in  166 countries. Science of the Total Environment , 729 , 1 – 7. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139
051
Xie,  J.,  &  Zhu,  Y.  (2020).  Association  between ambient  temperature  and  COVID-19 infection in 122 cities from China. Science of the  Total  Environment , 724 ,  138201. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138 201
Zhang,  Y.,  Shen,  Z.,  Ma,  C.,  Jiang,  C.,  Feng,  C., Shankar,  N.,  Yang,  P.,  Sun,  W.,  &  Wang,  Q. (2015).  Cluster  of  human  infections  with avian  influenza  a  (H7N9)  cases:  A  temporal and spatial analysis. International Journal of Environmental  Research  and  Public  Health , 12 (1), 816 – 828. https://doi.org/10.3390/ijerph120100816