## AHMAR METASTASIS HEALTH JOURNAL
Available online at: http://journal.ahmareduc.or.id/index.php/AMHJ Vol. 1. No. 2.  September 2021, Halaman 49-58 P-ISSN: 2797-6483  E-ISSN: 2797-4952

## Analisis Risiko Penularan Covid-19 Berdasarkan Aspek Demografis dan
Geografis Di Kota Semarang Tahun 2020

## Daud Maulana Mufti*, Arum Siwiendrayanti
Fakultas Ilmu Kesehatan Masyarakat, Universitas Negeri Semarang, Semarang, Jawa Tengah, Indonesia.

## A R T I C L E  I N F O
Article Type :
Research
Article History:
Received: 7/13/2021 Accepted: 9/30/2021
Corresponding author Email: daud354@students.unnes. ac.id

## ABSTRAK
Pendahuluan: Kota Semarang  merupakan salah satu Kota  di Indonesia  yang  masukdalam zona merah covid-19. Pada tanggal 18 Januari 2021 Kota Semarang terdapatkasus covid-19 sebanyak  24.690  kasus.  Diperlukan  suatu  tindakan  pencegahan  untuk  mengurangi penyebaran kasus covid-19. Manajemen penyakit berbasis wilayah dapat menjadi salah satu upaya  dalam  mencegah  persebaran  covid-19.  Terdapat  tiga  metode  dalam  manajemen penyakit  berbasis  wilayah  dan  salah  satunya  adalah  menggunakan  analisis  spasial  peta risiko  penularan  penyakit.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  wilayah  yang  berisiko terjadi  penularan  covid-19 dan  mengetahui relevansi  peta  yang dibuat dengan  kasus  covid- 19terkini. Metode: Jenis  penelitian  ini  merupakan  deskriptif  kuantitatif  dengan  luaran  peta risiko  penularan  covid-19.  Hasil  peta  risiko  akan  dibandingkan  dengan  kasus  terkini  untuk mengetahui  tingkat  relevansi  peta  menggunakan  scatter  plot. Hasil: Dari  hasil  penelitian wilayah  yang  masuk  dalam  kategori  risiko  penularan  rendah  yaitu  kecamatan  Tugu,  Mijen, Gunungpati,  Gajahmungkur,  Candisari,  Gayamsari,  dan  Genuk.  Wilayah  yang  masuk kategori risiko penularan sedang yaitu Kecamatan Ngaliyan, Tembalang, Semarang Selatan, Semarang  Tengah,  Semarang  Timur,  dan  Semarang  Utara.  Untuk  wilayah  yang  masuk dalam  kategori  risiko  penularan  tinggi  yaitu  Kecamatan  Semarang  Barat,  Banyumanik,  dan Pedurungan.  Berdasarkan  analisis  regresi  skor  risiko  berkorelasi  dengan  kasus  bulan
ABSTRAC T Introduction : Semarang City is one of the cities in Indonesia that is included in the covid-19 red zone. On January 18, 2021, Semarang City had 24,690 covid-19 cases. A precautionary measure  is  needed  to  reduce  the  spread  of  covid-19  cases.  Region-based  disease management can be an effort to prevent the spread of  covid-19. There are three methods in area-based  disease  management  and  one  of  them  is  using  spatial  analysis  of  disease transmission  risk  maps.  This  study  aims  to  determine  areas  that  are  at  risk  of  covid-19 transmission  and to determine the relevance  of the map  made to the latest  covid-19 cases. Methods : This type of research is a quantitative descriptive with a map output of the risk of covid-19 transmission. The results of the risk map will be compared with the current case to determine the level of relevance of the map using a scatterplot. Results : From the results of the  study  the  areas  that  fall  into  the  category  of  low  risk  of  transmission  are  Tugu,  Mijen, Gunungpati,  Gajahmungkur,  Candisari,  Gayamsari,  and  Genuk  sub-districts.  Areas  that  fall into  the  moderate  risk  category  are  Ngaliyan,  Tembalang,  South  Semarang,  Central Semarang, East Semarang, and North Semarang. For areas that fall into the category of high risk of transmission, namely Districts  West Semarang, Banyumanik, and Pedurungan. Based on the regression analysis, the risk score correlated with cases in January (r square = 0.843), February  (r  square  =  0.740)  and  May  (r  square  =  0.609).  The  risk  score  has  a  moderate correlation  in  March  (r  square  =  0.551)  and  has  a  low  correlation  in  April  (r  square  = 0.331). Conclusion :  There  are  3  districts  that  fall  into  the  category  of  high  covid-19 transmission, 6  districts that fall into the category  of  moderate  covid-19  transmission,  and  7 subdistricts that fall into the category of low covid-19 transmission. The risk map is relevant to the  daily  cases  of  covid-19  cases  in  January,  February  and  May.  However  the  risk  map  is irrelevant to the daily covid-19 cases in March and April. It is hoped that future research can add PPKM variables so that it can produce a more accurate risk map .
Keywords : Covid-19, Mapping, SIG, Vulnerability Level .
O R I G I N A L   A R T I C L E
Januari (r square = 0.843), Februari (r square = 0.740) dan Mei (r square = 0.609). Skor risiko memiliki korelasi sedang  pada bulan Maret (r square =  0.551)  dan  memiliki korelasi rendah pada  bulan  April  (r square =  0,331). Kesimpulan  : Terdapat  3  kecamatan  yang  masuk kategori  penularan  covid-19  tinggi,  terdapat  6  Kecamatan  yang  masuk  kategori  penularan covid-19 sedang,  dan  7 Kecamatan  masuk kategori  penularan  covid-19  rendah. Peta  risiko relevan  dengan  kasus  harian  kasus  harian  covid-19  pada  bulan  Januari,  Februari  dan  Mei. Namun peta risiko tidak relevan dengan  kasus harian  covid-19  pada bulan  Maret  dan April. Diharapkan  untuk  penelitian  kedepannya  dapat  menambahkan  variabel    PPKM  sehingga dapat menghasilkan peta risiko yang lebih akurat.
Kata Kunci : Covid-19, Pemetaan, SIG, Tingkat Kerentanan .

## PENDAHULUAN
Coronavirus  Disease 2019  (Covid-19)  merupakan  penyakit  menular  yang  diakibatkan oleh  (SARS-COV2) Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2 .  Penyakit  ini  menular melalui droplet yang berasal dari mulut dan hidung (Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 2020).  Pada  30  Januari  2020  WHO  menetapkan  kejadian  tersebut  sebagai  Kedaruratan Kesehatan  Masyarakat  yang  Meresahkan  Dunia/ Public  Health  Emergency  of  International Concern dan pada 11 Maret 2020 WHO menetapkan  covid-19 sebagai pandemi (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2020). Terdapat empat skenario dalam penilaian risiko nasional terhadap  penyebaran  covid-19  dari WHO,  yaitu negara-negara  tanpa  kasus  konfirmasi  positif, kasus  pertama,  kluster  pertama,  dan  negara-negara  dengan  transmisi  lokal.  Indonesia termasuk  negara  yang  masuk  skenario  ke  empat  dimana  telah  terdapat  transmisi  lokal  di beberapa  wilayah  termasuk  Kota  Semarang,  oleh  karena  itu  diperlukan  kesiapsiagaan  guna meningkatkan tanggap darurat dalam penanganan kasus covid-19.
Pada  tanggal  18  Januari  2021  di  Kota  Semarang  terdapat  kasus  covid-19  sebanyak 24.690  kasus  dengan  pembagian  333  orang  masuk  dalam  kasus  suspek,  76  orang  masuk dalam  kasus  probable,  701  orang  sedang  dirawat,  16.694  orang  sembuh,  dan  1.360  orang dinyatakan  meninggal.  Hal  tersebut  menjadikan  Kota  Semarang  menempati  posisi  pertama dengan kasus terbanyak se Jawa Tengah. (Dinkes Kota Semarang, 2021).
Peningkatan  kasus  covid-19  dipengaruhi  banyak  aspek  diantaranya  aspek  demografi, aspek geografi,  dana spek metereologi.  Dalam aspek demografi hal yang berpengaruhya itu mobilitas  penduduk,  kepadatan  penduduk,  sosial  ekonomi  penduduk,  jumlah  kasus terkonfirmasi  dan  perilaku  penduduk  (Dewie  et  al.,  2021;  Mollalo  et  al.,  2020).  Dalam  aspek geografi hal yang berpengaruh adalah keberadaan fasilitas umum seperti pasar tradisional dan pasar  swalayan,  tingkat  pencemaran  udara  di  suatu  wilayah,  dan    posisi  perbatasan  dengan wilayah lain (Coccia, 2020). Pada aspek metereologi hal yang mempengaruhi yaitu suhu, dan kecepatan  arah  angin  (Franch-Pardo  et  al.,  2020).  Diperlukan  suatu  tindakan  pencegahan untuk  mengurangi  penyebaran  kasus  covid-19.  Manajemen  penyakit  berbasis  wilayah  dapat menjadi salah satu upaya dalam mencegah persebaran covid-19 (Achmadi, 2009).
Berdasarkan  observasi  Dinas  Kesehatan  Kota  Semarang  telah  menerapkan  beberapa program  guna  menurunkan  jumlah  kasus  covid-19,  salah  satunya  yaitu tracking , tracing dan testing terhadap  pasien  covid-19  maupun  kontak  erat  dari  pasien  tersebut.  Hasil  temuan  dari tracking , tracing dan testing disajikan dalam bentuk grafik dan  peta wilayah zona risiko  covid- 19 tiap Kecamatan namun hanya sebatas jumlah kasus saja. Maka dari itu diperlukan analisis lebih  lanjut  terkait  penentuan  zona  risiko  covid-19  dengan  menambahkan  variabel-variabel yang  menjadi  faktor  risiko  penularan  covid-19.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  wilayah  yang  berisiko  terjadi  penularan  covid-19  di  Kota  Semarang  yang dipaparkan  dalam  bentuk  peta  dan  mengetahui  tingkat  relevansi  peta  risiko  dengan  kasus covid-19 terbaru.

## METODE PENELITIAN
Jenis  dari  penelitian  ini  adalah  deskriptif  analitik  dengan  pendekatan  Sistem  Informasi Geografi.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  berupa  jumlah pasar, jumlah usia produktif, data kepadatan penduduk, dan batas administrasi kecamatan yang
dikumpulkan  dari  BPS  Kota  Semarang.  Adapun  data  kasus  Covid-19  diambil  dari  Dinas Kesehatan Kota Semarang, Dinas Kesehatan Kabupaten Demak, Dinas Kesehatan Kabupaten Kendal, dan Dinas Kesehatan Kabupaten Semarang.
Data  yang  telah  dikumpulkan  akan  diklasifikasikan  dan  diberi  pembobotan  dari  tiap kategori.  Skor  zona  risiko  Covid-19  dihitung  berdasarkan  penjumlahan  skor  dari  tiap  variabel yang disesuaikan dengan rumus dari buku Husein & Onasis, (2017), adapun rumusnya berikut:
Risiko= Ancaman x Kerentanan
Kapasitas

## Keterangan :
- Ancaman = Skor dari jumlah kasus per wilayah.
- Kerentanan  = Penambahan ada risk or risiko jumlah pasar, skor risiko perbatasan wilayah, jumlah skor usia produktif dan skor risiko kepadatan penduduk.
- Kapasitas = Perlakuan PSBB dikarenakan Kota Semarang tidak menerapkan PSBB maka nilai kapabilitas dianggap 1.
Tabel 1. Tabel pembobotan Kategori Skor Rendah 1 Sedang 2 Tinggi 3 Tabel 2. Klasifikasi Data Penelitian Kategori Kategori Rendah Sedang Tinggi Kepadatan Penduduk X <  5181jiwa/ 𝑘𝑚 2
5181 jiwa/ 𝑘𝑚 2 – 9312 jiwa/ 𝑘𝑚 2
X > 9312 jiwa/ 𝑘𝑚 2 Jumlah Usia Produktif X < 71.414 jiwa 71.414 – 114.679 jiwa X > 114.679 jiwa Jumlah Pasar X < 42 pasar 42 – 60 pasar X > 60 pasar Jumlah Kasus Covid-19  X <  137 kasus 137 – 232 kasus X > 232 kasus
Adapun untuk data perbatasan wilayah dibagi menjadi dua kategori yaitu berbatasan dan tidak  berbatasan  yang  dihitung  berdasarkan  perbandingan  jumlah  kasus  covid-19  pada kecamatan  yang  berbatasan  langsung  secara  geografis.  Untuk  pemberian  skor  pada  data perbatasan  wilayah  apabila  masuk  kategori  berbatasan  mendapat  skor  2  dan  jika  tidak berbatasan mendapat skor 1. Analisis regresi digunakan dalam penelitian ini untuk mengetahui tingkat  keselarasan  peta  risiko  yang  dibuat  dengan  kejadian  kasus  covid-19  terkini  yang disajikan dalam bentuk scatter plot. Perbandingan data yang digunakan adalah data skor risiko dengan  sampel  data  kasus  harian  covid-19  per  31  Januari  2021,  28  Februari  2021,  31  Maret 2021, 30 April 2021, dan 31 Mei 2021.

## HASIL PENELITIAN
Gambar  1. Peta  Kerentanan  Berdasarkan  Jumlah  Kasus  Covid-19  Per  Kecamatan  Di  Kota Semarang.
Gambar  1. Menunjukan peta sebaran kasus  covid-19 per Kecamatan di Kota Semarang periode  Desember  Tahun 2020.  Berdasarkan  pengkategorian  jumlah  kasus,  Kecamatan  yang masuk  dalam  kategori  tinggi  berjumlah  7  Kecamatan  diantaranya  Kecamatan  Ngaliyan, Kecamatan  Banyumanik,  Kecamatan  Tembalang,  Kecamatan  Pedurungan,  Kecamatan Semarang Selatan, Kecamatan Semarang Barat, dan Kecamatan Semarang Utara.
Gambar  2. Peta  Kerentanan  Berdasarkan  Kepadatan  Penduduk  Per  Kecamatan  Di  Kota Semarang.
Gambar 2. Terlihat peta kerentanan berdasarkan kepadatan penduduk per Kecamatan di Kota Semarang. Dari pengkategorian kepadatan penduduk terdapat 7 Kecamatan yang masuk kategori  kepadatan  penduduk  tinggi  yaitu  Kecamatan  Candisari,  Kecamatan  Pedurungan, Kecamatan  Gayamsari,  Kecamatan  Semarang  Selatan,  Kecamatan  Semarang  Tengah, Kecamatan Semarang Timur, dan Kecamatan Semarang Utara.
Gambar  3. Peta  Kerentanan  Berdasarkan  Jumlah  Usia  Produktif  Per  Kecamatan  Di  Kota Semarang.
Gambar  3  terlihat  peta  sebaran  penduduk  usia  produktif  di  Kota  Semarang.  Dari  hasil kategorisasi  Kecamatan  yang  masuk  dalam  kerentanan  tinggi  terdapat  4  kecamatan  yaitu Kecamatan  Tembalang,  Kecamatan  Pedurungan,  Kecamatan  Banyumanik  dan  Kecamatan Semarang Barat.
Gambar 4. Peta Kerentanan Berdasarkan Jumlah Pasar Per Kecamatan Di Kota Semarang.
Gambar  4  terlihat  peta  kerentanan  berdasarkan  jumlah  pasar  per  Kecamatan  di  Kota Semarang. Dari hasil pengkategorian Kecamatan yang masuk dalam kategori tinggi terdapat 5 kecamatan  yaitu  Kecamatan  Banyumanik,  Kecamatan  Tembalang,  Kecamatan  Pedurungan, Kecamatan Gayamsari, dan Kecamatan Semarang Barat.
Gambar  5. Peta  Kerentanan  Berdasarkan  Perbatasan  Wilayah  Per  Kecamatan  Di  Kota Semarang.
Gambar 5 terlihat peta hasil pengkategorian dari perbatasan wilayah berdasarkan jumlah kasus tiap kecamatan di Kota Semarang. Terdapat dua kecamatan yang masuk dalam kategori tidak  berbatasan  yaitu  Kecamatan  Ngaliyan  dan  Kecamatan  Tembalang.  Sedangkan  sisanya masuk dalam kategori berbatasan.
Gambar 6. Peta Risiko Penularan Covid-19 di Kota Semarang
Gambar 6. Menunjukan hasil scoring risiko penularan covid-19 di tiap Kecamatan di Kota Semarang  yang  mana  didominasi  wilayah  dengan  kategori  rendah  sebanyak  7  kecamatan (Tugu,  Mijen,  Gunungpati,  Gajah  mungkur,  Candisari,  Gayamsari,  dan  Genuk). Wilayah  yang masuk  kategori  sedang  terdapat  6  Kecamatan  (Ngaliyan,  Tembalang,  Semarang  Selatan,
Semarang Tengah, Semarang Timur, dan Semarang Utara. Untuk wilayah yang masuk dalam kategori tinggi terdapat 3 Kecamatan (Semarang Barat, Banyumanik, dan Pedurungan).
Gambar 7. Hasil Scatter Plot Skor Risiko dengan Kasus Terkini
Gambar  7  merupakan  hasil  perbandingan  uji  regresi  antara  skor  risiko  dengan  kasus harian per 31 Januari 2021, per 28 Februari, per 31 Maret 2021, per 30 April 2021, dan per 31 Mei  2021.  Hasil  uji  regresi  antara  skor  risiko  dan  kasus  harian  per  tiap  bulan  memiliki  jenis korelasi positif. Pada per 31 Januari 2021 hasil perbandingan antara skor risiko dengan kasus harian memiliki korelasi kuat ( 𝑟 2 = 0.843). Lalu pada per 28 Februari hasil uji regresi antara skor risiko  dengan  kasus  harian  menunjukan  derajat korelasi  kuat  ( 𝑟 2 =  0.740).  Pada  bulan  Maret dan April tingkat korelasi antara skor risiko dengan kasus harian mengalami penurunan dengan derajat korelasi sedang pada bulanMaret ( 𝑟 2 = 0.551) dan derajat korelasi rendah pada bulan April  ( 𝑟 2 =  0.331).  Namun  pada  bulan  Mei  tingkat  korelasi  antara  skor  risiko  dengan  kasus harian mengalami peningkatan dengan derajat korelasi kuat ( 𝑟 2 = 0.609).

## PEMBAHASAN
Banyaknya kasus terkonfirmasi di Kota Semarang menjelaskan bahwa penularan covid-19 masih  terus  berjalan.  penularan  covid-19  di  pengaruhi beberapa faktor  diantaranya  kepadatan penduduk,  jumlah  fasilitas  umum,  perilaku  masyarakat,  tingkat  mobilitas  penduduk,  dan  letak geografis suatu wilayah (Budiyono et al., 2021).

## 1. Kepadatan Penduduk
Kepadatan  penduduk  dapat  menjadi  faktor  risiko  dalam  penularan  covid-19.  Padatnya penduduk  pada  suatu  wilayah  menimbulkan  berbagai  masalah  diantaranya  tingginya  angka pengangguran dan  rendahnya pendidikan.  Hal  ini  akan berdampak  pada  menurunnya  kualitas sosial seperti banyaknya tuna wisma, kriminalitas dan lain-lain (Nuria & Sulistyorini, 2019). Tidak hanya  itu  semakin  padat  penduduk  di  suatu  wilayah  maka  kontak  erat  di  wilayah  tersebut semakin  tinggi,  sehingga  tingginya  kontak  erat  antar  penduduk  dapat  meningkatkan  risiko penularan  covid-19  (Budiyono  et al., 2021). Pada  penelitian di  Bangladesh oleh  Alam,  (2021), bahwa terdapat korelasi kuat antara kepadatan penduduk dengan kasus terkonfirmasi covid-19. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Nelwan,  (2020)  wilayah  yang    memiliki  kepadatan  penduduk yang tinggi cenderung memiliki kejadian covid-19 yang tinggi.

## 2. Jumlah Usia Produktif
Usia  produktif  menjadi  kelompok  umur  yang  rentan  terhadap  penularan  covid-19.  Kasus terkonfirmasi  positif  covid-19  di  Indonesia  di  dominasi  oleh  penduduk  kelompok  umur  muda dengan rentang usia 31 – 45 tahun sebesar 31% dari jumlah kasus yang terkonfirmasi secara keseluruhan, namun untuk tingkat kematian covid-19 di dominasi kelompok umur lanjut usia 60 tahun ke atas (Styawan, 2020). Salah satu penyebab tingginya angka kasuster konfirmasi pada usia  produktif  karena  kelompok  usia  ini  memiliki  tingkat  mobilitas  yang  tinggi.  Tingginya mobilitas  pada  kelompok  usia  produktif,  menyebabkan  kelompok  ini  lebih  sering  melakukan kontak  dengan  orang  banyak  dan  bersentuhan  pada  tempat-tempat  publik  yang  mana  dapat meningkatkan  risiko  penularan  covid-19  pada  seseorang  (Budiyono  et  al.,  2021;  Mogot  et  al., 2021).  Menurut  penelitian  di  Jakarta  terdapat  korelasi  dengan  nilai  sedang  antara  jumlah penduduk,  mobilitas  dalam  kota  dan  mobilitas  luar  kota  terhadap  persebaran  kasus  covid-19 (Ghiffari,  2020).  Sehingga  jumlah  usia  produktif  pada  suatu  wilayah  dapat  dijadikan  sebagai indikator penentu tingkat mobilitas di wilayah tersebut.

## 3. Jumlah Pasar
Jumlah pasar pada suatu wilayah merupakan salah satu faktor penentu dalam terjadinya penularan  covid-19.  Menurut  Ikatan  Pedagang  Pasar  Indonesia  (IKKAPI)  pasar  merupakan tempat  yang  berpotensi  untuk  menjadi  kluster  baru  covid-19  di  Indonesia.  Pasar  merupakan fasilitas  umum  yang  memiliki  potensi  untuk  mendatangkan  kerumunan  yang  mana  dapat meningkatkan  risiko  penularan  covid-19.  Tingginya  kerumunan  orang  di  pasar  mengakibatkan sulit  untuk  mejaga  jarak  yang  dapat  memudahkan  terjadinya  kontak  erat  antara  penderita COvid-19  tanpa  gejala  dengan  masyarakat  umum,  khususnya  yang  berada  dalam  lingkungan pasar  (Mizumoto  et  al.,  2020).  Tidak  hanya  itu  rendahnya  penerapan  protokol  kesehatan  di pasar  juga  menjadi  salah  satu  penyebab  mengapa  pasar  menjadi  tempat  yang  rentan  untuk terjadi penularan covid-19. Dari hasil penelitian Kuntardjo & Sebong, (2020) di salah satu pasar di  Kota  Semarang  dari  28  pedagang  yang  menjadi  responden  terdapat  21  pedagang  yang belum  menjaga  jarak  dan  memakai  masker  dengan  benar  selama  berjualan.  Diperlukan pemantauan  secara  berkelanjutan  terkait  penerapan  protokol  Kesehatan  di  pasar  guna mencegah penularan covid-19 di lingkungan pasar.

## 4. Perbatasan Wilayah
Letak suatu wilayah menjadi salah satu faktor yang dapat meningkatkan penularan covid- 19 di wilayah tersebut. menurut kang,et.al bahwa covid-19 dapat menyebar antar wilayah yang berdekatan  secara  geografis.  hal  ini  dikarenakan  wilayah  yang  berdekatan  lebih  cenderung melakukan  interaksi  satu  sama  lain  (Kang et al.,  2020). penerapan  karantina  wilayah ditingkat kelurahan hingga kecamatan menjadi salah satu alternatif yang dapat diterapkan guna menekan angka  lonjakan  kasus  covid-19.  namun  harus  mempertimbangkan  berbagai  kesiapan  yang harus dipenuhi guna menunjang pelaksanaan karantina wilayah.

## 5.  Perbandingan  Risiko  Penularan  Covid-19  di  Kota  Semarang  dengan  Kasus  Harian Covid-19 Terkini
Dari  hasil  perbandingan  scatter  plot  maka  terdapat  hubungan  dengan  derajat  korelasi kuatantaraskorrisiko  yang  dibuat  dengan  jumlah  kasus  harian  covid-19  bulan  januari  dan februari.  namun  terjadi  penurunan  tingkat  hubungan  antara  skor  risiko  yang  dibuat  dengan jumlah  kasus  harian  covid-19  bulan  mei  dan  april.  namun  pada  kasus  bulan  mei  terjadi peningkatan derajat korelasi antara skor risiko yang dibuat. penurunan tingkat hubungan pada bulan  maret  dan  april  diakibatkan  karena  adanya  program  ppkm  mikro  dan  puasa  ramadhan yang  mana kedua faktor  ini tidak dimasukan dalam penentuan  skor  risiko.  namun pada  bulan mei  terjadi  peningkatan  tingkat  korelasi  karena  disebabkan  telah  dilonggarkannya  program ppkm  dan  telah  selesainya  bulan  ramadhan.  adanya  pembatasan  sosial  ini  mengakibatkan penurunan  tingkat  mobilitas  penduduk  karena  terdapat  pembatasan  jam  operasional  fasilitas umum yang berdampak pada penurunan kasus  covid-19  (Nouvellet et al., 2021). pembatasan sosial  ( sosial  distancing )  menjadi  salah  satu  upaya  dalam  menurunkan  tingkat  mobilitas penduduk  sehingga  interaksi  antar  masyarakat  juga  ikut  berkurang.  hal  ini  juga  berdampak terhadap penularan covid-19, mengingat penyakit ini menular melalui droplet baik ketika kontak fisik  secara  langsung  maupun  menyentuh  benda  maupun  permukaan  yang  sudah terkontaminasi (Ezalia et al., 2020).

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian kecamatan di Kota Semarang yang masuk kategori tinggi penularan covid-19  terdapat  3  Kecamatan,  untuk  kategori  sedang  terdapat    6  Kecamatan  dan  kategori rendah terdapat 7 Kecamatan. Peta Risiko yang dibuat memiliki relevansi pada bulan Januari, Februari  dan  Mei.  Namun  peta  risiko  tidak  memliki  relevansi  dengan  bulan  Maret  dan  April. Diharapkan peta risiko dapat dioptimalkan dengan menambahkan parameter yang disesuaikan dengan program pemerintah terbaru seperti variabel PPKM dan persentase vaksinasi sehingga dapat menentukan peta risiko penularan covid-19 yang lebih akurat.

## REFERENSI
Achmadi,  U.  F.  (2009).  Manajemen  penyakit  berbasis  wilayah. Kesmas:  Jurnal  Kesehatan Masyarakat Nasional (National Public Health Journal) , 3 (4), 147-153. https://doi.org/10.21109/kesmas.v3i4.217
Alam,  M.  Z.  (2021).  Is  Population  Density  a  Risk  Factor  for  Communicable  Diseases  Like COVID-19?  A  Case  of  Bangladesh. Asia  Pacific  Journal  of  Public  Health , 1010539521998858. https://doi.org/10.1177/1010539521998858
Budiyono, B., Suhartono, S., Setiyani, O., Wahyuningsih, N. E., Sulistiyani, S., Nurjazuli, N., ... &  Budiyono,  B.  Population  Size,  Population  Density,  Migrants,  and  COVID-19  Cases  in Semarang  City,  Indonesia. Annals  of  Tropical  Medicine  &  Public  Health , 24 (01). https://doi.org/10.36295/ASRO.2021.24144
Coccia,  M.  (2020).  Diffusion  of  COVID-19  outbreaks:  the  interaction  between  air  pollution-to- human  and  human-to-human  transmission  dynamics  in  hinterland  regions  with  cold weather and low average wind speed. SSRN Electronic Journal , 48 . https://doi.org/10.2139/ssrn.3567841
Dewie, A., Pont, A. V., & Hasnah, H. (2021). Penyuluhan Berpengaruh terhadap Peningkatan Pengetahuan  Ibu  Hamil  Tentang  Senam  Hamil. Ahmar  Metastasis  Health  Journal , 1 (1),
36 –42. https://doi.org/10.53770/amhj.v1i1.7
Dinkes  Kota  Semarang.  (2021). Informasi  Coronavirus  (COVID-19)  Semarang .  Semarang: Dinas Kesehatan Kota Semarang.
Ezalia, E., R, I. E., Elizabeth, G., My, W. A. N. H., Norhanim, A., Wahidah, A., Ym, C., Rahimah, A.,  Chin,  J.  G.,  Juliana,  I.,  Hamid,  A.,  Gunasagaran,  K.,  Amir,  J.,  John,  P.,  Azmi,  A., Mangantig, E., Hockham, C., Ekwattanakit, S., Bhatt, S., … Mary Anne Tan, J.-A. (2020). Jurnal Syntax Transformation. Orphanet Journal of Rare Diseases , 21 (1), 1 –9.
Franch-Pardo, I., Napoletano, B. M., Rosete-Verges, F., & Billa, L. (2020). Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review. Science of The Total Environment , 739 , 140033. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140033
Ghiffari,  R.  A.  (2020).  Dampak  Populasi  Dan  Mobilitas  Perkotaan  Terhadap  Penyebaran
Pandemi Covid-19Di Jakarta. Tunas Geografi , 9 (1), 81. https://doi.org/10.24114/tgeo.v9i1.18622 Husein, A., & Onasis, A. (2017). Manajemen Bencana . Jakarta: Kementrian Kesehatan RI.
Kang,  D.,  Choi,  H.,  Kim,  J.-H.,  &  Choi,  J.  (2020).  Spatial  epidemic  dynamics  of  the  covid-19 outbreak  in  China. International  Journal  of  Infectious  Diseases , 94 ,  96 –102. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03.076
Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. (2020). Pedoman Pencegahan Dan Pengendalian Coronavirus Disease (COVID-19) (5th ed.). Kementrian Kesehatan RI.
Kuntardjo, N., & Sebong, P. H. (2020). Pola Interaksi Dan Kepatuhan Protokol Kesehatan Oleh Pedagang  Di  Pasar  X  Kota  Semarang:  Studi  Kualitatif  Eksploratif. Vitasphere , 1 (1),  1. https://doi.org/10.24167/vit.v1i1.2974
Mizumoto, K., Kagaya, K., & Chowell, G. (2020). Effect of a wet market on coronavirus disease (COVID-19)  transmission  dynamics  in  China,  2019 –2020. International  Journal  of Infectious Diseases , 97 , 96 –101. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.05.091
Mogot,  P.  J.  A.  V.,  Barus,  L.  S.,  &  Yola,  L.  (2021).  The  impact  of  covid-19  on  the  mobility  of Transjakarta  passengers. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 716 (1), 012135. https://doi.org/10.1088/1755-1315/716/1/012135
Mollalo,  A.,  Vahedi,  B.,  &  Rivera,  K.  M.  (2020).  GIS-based  spatial  modeling  of  covid-19 incidence  rate  in  the  continental  United  States  Science  of  the  Total  Environment  GIS- based  spatial  modeling  of  COVID-19incidence  rate  in  the  continental  United  States.
Science of the Total Environment , 728 (April), 138884.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138884
Nelwan, J. E. (2020). Kejadian Corona Virus Disease 2019 berdasarkan Kepadatan Penduduk dan Ketinggian Tempat per Wilayah Kecamatan. Journal of Public Health and Community Medicine , 1 (April), 32 –45. https://doi.org/https://doi.org/10.35801/ijphcm.1.2.2020.29176
Nouvellet,  P.,  Bhatia,  S.,  Cori,  A.,  Ainslie,  K.  E.  C.,  Baguelin,  M.,  Bhatt,  S.,  Boonyasiri,  A., Brazeau,  N.  F.,  Cattarino,  L.,  Cooper,  L.  V.,  Coupland,  H.,  Cucunuba,  Z.  M.,  Cuomo- Dannenburg, G., Dighe, A., Djaafara, B. A., Dorigatti, I., Eales, O. D., van Elsland, S. L., Nascimento,  F.  F.,  …  Donnelly,  C.  A.  (2021).  Reduction  in  mobility  and  covid-19 transmission. Nature  Communications , 12 (1),  1090.  https://doi.org/10.1038/s41467-021- 21358-2
Nuria, N., & Sulistyorini, Y. (2019). Analisis Kesehatan Masyarakat Berdasarkan Ruang Lingkup Kependudukan  dan  Ketenagakerjaan  di  Kelurahan  Pegirian  Kecamatan  Semampir  Kota Surabaya.
Jurnal Biometrika Dan Kependudukan , 7 (2), 131. https://doi.org/10.20473/jbk.v7i2.2018.131-140
Styawan,  D.  A.  (2020).  Pandemi  Covid-19  Dalam  Perspektif  Demografi.  In Seminar  Nasional Official Statistics , 2020 (1), pp. 182-189.
https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.716