## DAMPAK POPULASI DAN MOBILITAS PERKOTAAN TERHADAP PENYEBARAN PANDEMI COVID-19 DI JAKARTA
Rizki Adriadi Ghiffari 1
1 Departemen Geografi Pembangunan, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Jl. Kaliurang, Sekip Utara, Sinduadi, Kec. Mlati, Kab. Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta
Email corresponding: rizki.adriadi.g@ugm.ac.id
Dikirimkan: 20-06-2020
Diterima:
24-06-2020 Diterbitkan: 27-07-2020

## Abstract
The  Covid-19  disease  outbreak  has  spread  to  more  than  200  countries,  including Indonesia. Epicenter of the spread of the disease is in big cities that have been designated as  local  transmission,  including  the  city  of  Jakarta.  In  addition  to  the  ability  of  virus transmission,  the  spread  of  infectious  diseases  directly  is  also  influenced  by  the characteristics  of  the  population  and  human  mobility  as  a  breeding  ground  for  viruses. Based on the results of the correlation test, it was found that mobility within the city and external  mobility,  had  an intermediate effect  on  the  spread  of  COVID-19  disease.  While the human development index, population growth, poor population, and vulnerable age variables also have a low impact on the spread of this disease. The ability to detect and respond  to  large-scale  disease  outbreaks  is  needed,  and  effective  population  mobility restrictions are needed to control the spread of this disease.
Key words: Urban Demographic, Urban Mobility, Covid-19 Pandemic

## Abstrak
Wabah penyakit Covid-19 telah menyebar ke lebih dari 200 negara, termasuk Indonesia. Episentrum penyebaran penyakit berada di kota-kota besar yang telah ditetapkan sebagai transmisi lokal, diantaranya Kota Jakarta. Selain kemampuan penularan virus, penyebaran penyakit  menular  langsung  juga  dipengaruhi  oleh  karakteristik  populasi  dan  mobilitas manusia sebagai inang perkembangbiakan virus. Berdasarkan hasil uji korelasi didapatkan bahwa mobilitas di dalam kota  dan mobilitas dari luar kota, berpengaruh dalam tingkat menengah  terhadap  penyebaran  penyakit  COVID-19.  Sedangkan  variabel  indeks pembangunan manusia, pertumbuhan penduduk, penduduk usia rentan, penduduk miskin juga  berpengaruh  secara  rendah  terhadap  penyebaran  penyakit  ini.  Diperlukan kemampuan  mendeteksi  dan  merespon  wabah  penyakit  skala  besar,  serta  pembatasan mobilitas penduduk yang efektif untuk dapat mengendalikan penyebaran penyakit ini.
Kata Kunci: Karakteristik Demografi, Mobilitas Penduduk, Pandemi Covid-19

## PENDAHULUAN
COVID-19  telah  menjadi  wabah  penyakit dengan  tingkat  penyebaran  dan  keparahan yang mengkhawatirkan. Oleh karena itu wabah penyakit  ini  ditetapkan  menjadi  pandemi global oleh WHO sejak tanggal 11 Maret 2020. Bukti  dari  gelombang  kedua  penyebaran penyakit  ini  dengan  berkembang  pesatnya kasus konfirmasi baru di luar China, yakni pada negara-negara  di  eropa,  amerika  utara,  asia, dan timur tengah (Bedford et al., 2020).
WHO  menetapkan  empat  skenario  dalam penilaian  risiko  nasional  terhadap  penyebaran COVID-19,  yakni:  negara-negara  tanpa  kasus konfirmasi  positif,  kasus  pertama,  klaster pertama,  dan  negara-negara  dengan  transmisi lokal.  Untuk  itu,  setiap  negara  perlu meningkatkan  tindakan  kesiapsiagaan  dan respon  tanggap  darurat  yang  cepat  dan memadai,  termasuk  kesiapan  infrastruktur kesehatan  dan  interaksi  sosial  masyarakat. Indonesia  telah  masuk  pada  skenario  ke-4 dengan  ditemukannya  kasus  konfirmasi  positif akibat  transmisi  lokal  di  beberapa  wilayah, termasuk Kota Jakarta.
Penyebaran  penyakit  menular  seperti pandemic COVID-19 dipengaruhi oleh interaksi anatara  dua  fakor  utama,  yakni  kemampuan penularan  pantogen  yang  bertanggung  jawab atas  infeksi  dan  karakteristik  populasi  manusia sebagai  inang  dalam  perkembangbiakan pantogen tersebut (Merler & Ajelli, 2010).
Penelitian  ini  bertujuan  menguji  pengaruh faktor-faktor  populasi  dan  mobilitas  penduduk terhadap  tingkat  penyebaran  wabah  penyakit COVID-19  di  wilayah  perkotaan  Provinsi  DKI Jakarta.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penyebaran  penyakit  menular  COVID-19, selain  dipengaruhi  oleh  faktor  spesifik patogennya,  juga  dipengaruhi  oleh  struktur populasi  dan  mobilitas  penduduk  sebagai kerentanan  sosial  dalam  menghadapi  wabah penyakit,  antara  lain:  kepadatan  penduduk, kemiskinan,  aktivitas  sosial  ekonomi  di  luar rumah,  dan  perjalanan  antar  kota  (Sands  dkk., 2016)  (Farmer,  1996).  Selain  itu,  keberadaan permukiman kumuh dengan kebersihan lingkungan  dan  sanitasi  yang  buruk  juga  dapat meningkatkan  indeks  kerentanan  terhadap wabah penyakit ini (Toole & Waldman, 1990).
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menguji korelasi pearson antara faktor-faktor demografi dan mobilitas penduduk terhadap pertambahan
jumlah  kasus  konfirmasi  positif  di  wilayah perkotaan  Indonesia.  Metode  korelasi  pearson digunakan  karena  dapat  menggambarkan kekuatan korelasi linear antara 2 variabel yang diasumsikan  memiliki  hubungan  monotonik dan memiliki skala data ratio atau interval (Lee Rodgers  &  Alan  Nice  Wander,  1988),  yakni setiap  variabel  independen  dari  faktor-faktor demografi  dan  mobilitas  penduduk  terhadap jumlah konfirmasi kasus positif sebagai variabel dependen.
Data  penelitian  didapatkan  dari hasil  survei sekunder instansional. Data demografi didapatkan  dari  dokumen  Provinsi  Dalam Angka  yang  diterbitkan  Badan  Informasi Statistika,  data  mobilitas  penduduk  didapatkan dari  hasil  tracking  perangkat  ponsel  yang didapatkan  dari  LOTaDATA,  sedangkan  data konfirmasi  positif  didapatkan  dari  data  yang dipublikasi  melalui  web  oleh  Gugus  Tugas COVID-19 di daerah.
Studi  kasus  dilakukan  pada  Kota  Jakarta sebagai kota terbesar di Indonesia yang menjadi episentrum  penyebaran  penyakit  COVID-19 dengan konfirmasi kasus transmisi lokal.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Perkembangan Pandemi COVID-19 di Jakarta Pandemi  COVID-19  dimulai  di  Indonesia sejak  teridentifikasi  kasus  konfirmasi  positif pertama  dan  kedua  pada  tanggal  3  Maret 2020.  Berdasarkan  Riono  dalam  Detikcom, (2020),  kasus  penularan  pertama  di  Indonesia diperkirakan terjadi sekitar akhir januari – awal februari,  hal  ini  mengacu  pada  data  jumlah pasien  gejala  COVID-19  di  beberapa  fasilitas kesehatan,  tingginya  jumlah  penerbangan  dari dan  ke  Wuhan,  serta  belum  tersedianya pemeriksaan  kesehatan  yang  memadai  di bandara,  sehingga  masih  memungkinkan lolosnya orang tanpa gejala atapun yang masih dalam  masa  inkubasi  virus.  Hingga  31  mei 2020, terdapat 7.272 kasus positif Covid-19 di Jakarta  yang  tersebar  di  seluruh  kecamatan. Jumlah  kasus  positif  terbesar  berada  di Kecamatan  Tanah  Abang,  sebesar  337  kasus, dimana  pada  wilayah  tersebut,  terdapat  lebih dari  2  jiwa  positif  Covid-19  pada  setiap  1000 penduduk.  Wilayah  dengan  konsentrasi  kasus positif  terbesar  kedua  adalah  Kecamatan Menteng,  Senen,  Cempaka  Putih,  dan Pademangan,  dimana  pada  wilayah  tersebut terdapat lebih dari 1 jiwa positif Covid-19 pada setiap 1000 penduduk.
Tabel 1. Jumlah Konfirmasi Positif Covid-19 di Jakarta (Hingga 31 Mei 2020)
Kota Kecamatan Jumlah Kasus Positif Jumlah Kasus Positif (Per 1000 Penduduk) Jakarta Pusat Tanah Abang 337 2.28 Menteng 73 1.07 Senen 118 1.21 Johar Baru 70 0.58 Cempaka Putih 94 1.10 Kemayoran 132 0.58 Sawah Besar 92 0.91 Gambir 49 0.62 Jakarta Utara Penjaringan 179 0.57 Pademangan 186 1.10 Tanjung Priok 291 0.70 Koja 128 0.37 Kelapa Gading 118 0.82 Cilincing 94 0.22 Jakarta Timur Pasar Rebo 55 0.25 Ciracas 63 0.21 Cipayung 69 0.24 Makasar 68 0.33 Kramat Jati 148 0.50 Jatinegara 147 0.53 Duren Sawit 252 0.63 Cakung 123 0.23 Pulogadung 140 0.53 Matraman 137 0.90 Jakarta Barat Kembangan 130 0.40 Kebon Jeruk 184 0.49 Palmerah 176 0.86 Grogol Petamburan 161 0.67 Tambora 133 0.55 Taman Sari 103 0.93 Cengkareng 138 0.23 Kalideres 122 0.26 Jakarta Selatan Jagakarsa 95 0.24 Pasar Minggu 114 0.37 Cilandak 94 0.46 Pesanggrahan 82 0.37 Kebayoran Lama 135 0.44 Kebayoran Baru 71 0.49 Mampang Prapatan 57 0.39 Pancoran 64 0.41 Tebet 132 0.62 Setia Budi 67 0.47 Sumber: Dinas Kesehatan Provinsi DKI Jakarta, 2020 Struktur Populasi Penduduk
Sebagai  kota  terbesar  sekaligus  ibu  kota Indonesia,  Jakarta  menempati  urutan  pertama sebagai  kota  terpadat  di  Indonesia,  dengan kepadatan rata-rata 18.191,65
Jiwa/Km 2 . Konsentrasi  penduduk  yang  tinggi,  terutama  di bagian  pusat  kota  yang  memiliki  permukiman informal  yang  padat,  dapat  menjadi  episentrum penularan penyakit dan mempercepat penyebaran patogen (Neiderud, 2015). Selain itu, kesenjangan sosial  dan  kemiskinan  juga  dapat  meningkatkan
kerentanan  individu  terhadap  infeksi  secara signifikan  (Farmer,  1996).  Oleh  karena  itu,  selain kepadatan  penduduk,  variabel  lain  yang  diukur sebagai  karakteristik  populasi  yang  berpengaruh terhadap  penyebaran  penyakit  menular  adalah rasio  jenis  kelamin,  persentase  penduduk  usia rentan,  persentase  penduduk  miskin,  dan  indeks pembangunan  manusia  (Sands  dkk.,  2016). Struktur  populasi  penduduk  DKI  Jakarta ditampilkan melalui Tabel 2.

## Tabel 2. Struktur Penduduk Provinsi DKI Jakarta
Kota Kecamatan Kepadatan Pendududuk (Jiwa/Km 2 ) Rasio Jenis Kelamin Penduduk Usia Rentan (%) Penduduk Miskin (%) Jakarta Pusat Tanah Abang 15,891.00 101.52 29.06 3.59 Menteng 10,477.00 95.35 29.06 3.59 Senen 23,122.00 97.57 29.06 3.59 Johar Baru 50,630.00 100.2 29.06 3.59 Cempaka Putih 18,227.00 103.13 29.06 3.59 Kemayoran 31,610.00 100.08 29.06 3.59 Sawah Besar 16,389.00 95.17 29.06 3.59 Gambir 10,347.00 97.29 29.06 3.59 Jakarta Utara Penjaringan 7,733.00 96.96 29.17 5.02 Pademangan 13,992.00 102.93 29.17 5.02 Tanjung Priok 17,499.00 99.42 29.17 5.02 Koja 25,844.00 100.76 29.17 5.02 Kelapa Gading 10,690.00 89.32 29.17 5.02 Cilincing 10,714.00 96.51 29.17 5.02 Jakarta Timur Pasar Rebo 17,040.00 100.66 30.06 3.12 Ciracas 18,680.00 100.79 30.06 3.12 Cipayung 9,920.00 100.74 30.06 3.12 Makasar 9,360.00 99.36 30.06 3.12 Kramat Jati 22,930.00 99.43 30.06 3.12 Jatinegara 26,920.00 106.55 30.06 3.12 Duren Sawit 17,640.00 97.7 30.06 3.12 Cakung 12,720.00 105.08 30.06 3.12 Pulogadung 17,050.00 98.59 30.06 3.12 Matraman 31,110.00 100.21 30.06 3.12 Jakarta Barat Kembangan 13,557.00 101.23 28.59 3.39 Kebon Jeruk 21,045.00 100.62 28.59 3.39 Palmerah 27,374.00 95.56 28.59 3.39 Grogol Petamburan 24,028.00 105.62 28.59 3.39 Tambora 44,711.00 92.18 28.59 3.39 Taman Sari 14,259.00 100.57 28.59 3.39 Cengkareng 22,325.00 96.17 28.59 3.39 Kalideres 15,337.00 97.47 28.59 3.39 Jakarta Selatan Jagakarsa 16,154.95 100.90 29.08 3.14 Pasar Minggu 14,245.11 100.65 29.08 3.14 Cilandak 11,156.18 96.06 29.08 3.14 Pesanggrahan 17,506.23 100.66 29.08 3.14 Kebayoran Lama 18,464.07 98.74 29.08 3.14 Kebayoran Baru 11,138.35 98.41 29.08 3.14 Mampang Prapatan 19,057.81 105.03 29.08 3.14 Pancoran 18,240.13 101.36 29.08 3.14 Tebet 23,419.11 98.82 29.08 3.14 Setia Budi 16,080.47 101.01 29.08 3.14
Sumber: Badan Pusat Statistika DKI Jakarta, 2020
Berdasarkan  data  dari  dokumen  Provinsi  DKI Jakarta Dalam Angka Tahun 2020 dan Kecamatan Dalam  Angka  Tahun  2020  (Tabel  2),  wilayah dengan  kepadatan  penduduk  tertinggi  adalah Kecamatan  Johar  Baru  di  Jakara  Pusat  (50.630 Jiwa/Km 2 )  dan  Kecamatan  Tambora  di  Jakarta Barat  (44.711  Jiwa/Km 2 ).  Provinsi  DKI  Jakarta dengan  rata-rata  kepadatan  penduduk  sangat tinggi  (18.920  Km 2 )  menjadikan  ancaman penyebaran virus dalam fase transmisi lokal.
Sementara dilihat dari variabel lainnya, jumlah penduduk  miskin  relatif  rendah,  namun  jumlah penduduk  usia  rentan  relatif  tinggi.  persentase penduduk  miskin  tertinggi  terdapat  di  Kota Jakarta  Utara,  sedangkan  persentase  penduduk usia rentan (< 15 tahun dan > 65 tahun) tertinggi di  Kota  Jakarta  Timur.  Tindakan  perlindungan terhadap  penduduk  usia rentan  diperlukan  untuk mencegah  melonjaknya  jumlah  positif  dengan keadaan  serius  yang  membutuhkan  perawatan
intensif  yang  melampaui  kapasitas  pelayanan rumah sakit.
Karakteristik Mobilitas Penduduk Selama  masa  pandemi  Covid-19,  sejak diumumkannya  kasus  pertama di  Indonesia  pada tanggal  3  Maret  2020,  telah  terjadi  penurunan aktivitas perjalanan masyarakat di perkotaan.
Anjuran  Physical  Distancing  Di  DKI  Jakarta telah  mulai  diterapkan  sejak  tanggal  14  Maret 2020, dibutikan melalui data mobilitas penduduk di  beberapa  fasilitas  umum  seperti  fasilitas perdagangan  dan  jasa,  fasilitas  transportasi, perkantoran,  dan  rekreasi,  yang  ditampilkan melalui  Gambar  1.  Penurunan  jumlah  pengguna transportasi publik dimulai tanggal 13 Maret 2020, dan  mencapai  puncaknya  sebesar  -79%  dari kondisi  normal  sejak  10  April  2020,  semenjak
diberlakukannya  PSBB  yang  salah  satu  aturannya adalah  pembatasan  sementara  beberapa  moda transportasi  publik  melalui  perubahan  jadwal operasional dan jumlah armada yang dioperasikan. Kegiatan perkantoran  mulai menerapkan  Work  from  Home  (WfH)  sejak  16 Maret  2020,  yang  juga  mencapai  puncaknya  (- 73%) pada saat dimulainya PSBB tahap I. Aktivitas masyarakat  di  taman  kota  dan  tempat  rekreasi lainnya mulai menurun tajam sejak 14 Maret 2020 dan mencapai  puncaknya (-70%)  pada  hari  ke-3 penerapan  PSBB  Tahap  1.  Aktivitas  di  pertokoan bahan  pangan  dan  obat-obatan  juga  mengalami penurunan  tajam,  walaupun  sempat  mengalami lonjakan  di  saat  menjelang  PSBB  Tahap  1 dan 2, namun tetap lebih rendah dari kondisi normal.
Gambar 1. Data Mobilitas Penduduk di DKI Jakarta Selama Masa Pandemi Covid-19 Sumber: Google Community, 2020
Berdasarkan  data  mobilitas  penduduk  di  DKI Jakarta  (Gambar  1)  dapat  diidentifikasi  bahwa penurunan  mobilitas  penduduk  jauh  lebih  tinggi saat  kasus  konfirmasi  positif  mengalami  lonjakan lebih  dari  200%  di  tanggal  13  Maret  2020, dibandingkan  pada  saat  penerapan  PSBB. Diasumsikan, dampak psikologis dari peningkatan kasus  konfirmasi  positif  yang  signifikan  lebih
berpengaruh  terhadap  perilaku  penduduk  dalam menghindari perjalanan dan kerumunan.
Kemudian  bila  dicermati  data  pergerakan orang  yang  di  tracking  berdasarkan  data  telepon seluler,  didapatkan  data  mobilitas  orang  pada setiap kota di Provinsi DKI Jakarta, yang dihimpun dari Kumar dkk., 2020, dan ditampilkan melalui Tabel 3.
Tabel 3. Mobilitas Penduduk Pada Setiap Kota di Provinsi DKI Jakarta (Minggu Ke-1 Maret – Minggu Ke-3 April 2020) Kota MOBILITAS (%) DAERAH DOMINAN ASAL PERGERAKAN DALAM KOTA KE LUAR KOTA DARI LUAR KOTA Jakarta Pusat 86.66 7.74 70.33  Serang (10,76%) Semarang (10,64%) Jakarta Utara 51.00 6.30 3.94 Cilegon (1,02%) Semarang (0,52%) Jakarta Timur 53.72 8.48 29.55  Semarang (5,37%) Cilegon (1,72%) Jakarta Barat 48.00 6.31 9.33  Serang (1,25%) Cilegon (1,17%) Jakarta Selatan 39.00 16.06 4.89  Semarang (0,69%) Yogyakarta (0,42%) Sumber: Diolah dari Kumar dkk., 2020
Berdasarkan  data  mobilitas  penduduk hingga  minggu  ke-3  April  2020  (Tabel  3), pergerakan  orang  yang  masuk  ke  DKI  Jakarta Sebagian  besar  menuju  Kota  Jakarta  Pusat  dan Kota Jakarta Timur. Sebagian besar pergerakan orang  berasal  dari  wilayah  Jawa  Barat  dan Banten  yang  merupakan  bagian  dari  Kawasan Megapolitan  JABODETABEK,  dimana  Jakarta sebagai pusat/inti kawasan. Sementara pergerakan  orang  dari  luar  JABODETABEK yang  terbesar  berasal  dari  Kota  Serang,  Kota Semarang,  dan  Kota  Cilegon.  Kota  Semarang tercatat  memiliki  kasus  konfirmasi  positif pertama pada tanggal 15 Maret 2020 dan pada Minggu  ke-3  April  2020  meningkat  menjadi 125  kasus  (Dinas  Kesehatan  Kota  Semarang, 2020).

## Analisis Korelasi
Analisis  korelasi  dilakukan  pada  variabel- variabel  independen  dari  faktor  populasi  dan mobilitas penduduk yang diujikan dengan variabel dependen  berupa  jumlah  kasus  positif  per  seribu jumlah  penduduk.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk menguji  kekuatan  hubungan  sebab  akibat  dari
setiap  variabel  independen  terhadap  penyebaran covid-19 di Kota Jakarta.
Nilai  korelasi  Pearson  (r)  terbagi  menjadi beberapa interval nilai, yakni: 0,1 – 0,39 (korelasi lemah);  0,4 – 0,69  (korelasi  menengah);  0,7 – 0,89 (korelasi kuat); dan 0,9 – 1,0 (korelasi sangat kuat) (Schober  & Schwarte,  2018).  Korelasi (r) < 0,1  dapat  diabaikan,  atau  pada  beberapa penelitian  ditetapkan  angka  (r)  <  0,03  sebagai nilai  korelasi  yang  diabaikan  (Nishimura  et  al., 2016).
Berdasarkan hasil uji korelasi, terdapat variabel jumlah  penduduk  (r  =  -0,53),  mobilitas  dalam kota  (r  =  0,56),  dan  mobilitas  luar  kota  (r  = 0,49)  yang  berkorelasi  menengah  terhadap penyebaran  Covid-19  di  Jakarta.  Sementara variabel lainnya yang berkorelasi rendah terhadap penyebaran  Covid-19  di  Jakarta  adalah pertumbuhan  penduduk,  indeks  pembangunan manusia, mobilitas keluar kota, jumlah penduduk miskin,  dan  penduduk  usia  rentan.  Secara  rinci hasil uji korelasi ditampilkan melalui Tabel 4.
Tabel 4. Analisis Korelasi Setiap Variabel Terhadap Kasus Konfirmasi Positif Faktor Variabel Independen Nilai Korelasi Populasi Penduduk Jumlah Penduduk (2019) -0,53551 Kepadatan Penduduk (Jiwa/Km2) 0,04356 Rasio Jenis Kelamin -0,05968 Pertumbuhan Penduduk (%) -0,30394 Penduduk Usia Rentan (%) -0,18377 Jumlah Penduduk Miskin (%) 0,19091 Indeks Pembangunan Manusia -0,34293 Mobilitas Penduduk Mobilitas Dalam Kota 0,56614 Mobilitas Keluar Kota -0,25523 Mobilitas Dari Luar Kota 0,49558 Sumber: Hasil Analisis Penulis, 2020
Jumlah penduduk berkorelasi negatif terhadap penyebaran  Covid-19  menunjukkan  bahwa banyaknya  jumlah  penduduk  dalam  suatu kawasan  tidak  menjadi  faktor  utama  yang mempengaruhi meluasnya pandemi ini, melainkan dari cara interaksi antar individu dalam komunitas. Sementara itu, berdasarkan variabel-variabel yang dianalisis,  kontrol  terhadap  mobilitas  penduduk dapat  menjadi  salah  satu  solusi  pengendalian pandemi Covid-19. Dikarenakan mobilitas internal dalam  kota  maupun  mobilitas  masuk  dari  luar kota,  sama-sama  menunjukkan  hubungan  yang positif  terhadap  penambahan  jumlah  kasus konfirmasi positif di Provinsi DKI Jakarta.
Indeks  pembangunan  manusia,  walaupun berkorelasi  lemah,  juga  perlu  diperhatikan  dalam menghadapi  bencana  non  alam  sejenis  di  masa depan. Indek pembangunan manusia menggambarkan  angka  harapan  hidup,  tingkat Pendidikan, dan standar kelayakan hidup. Variabel ini  juga  memiliki  pengaruh  terhadap  peyebaran wabah  penyakit  Covid-19,  yang  menggambarkan bahwa  penduduk  pada  permukiman  yang terpinggirkan,  termasuk  orang-orang  yang  tinggal di  daerah  kumuh  perkotaan  dan  permukiman informal,  kemungkinan  menghadapi  risiko  yang tinggi terhadap mordibilitas dan mortalitas selama pandemi.  Sementara  standar  kelayakan  hidup yang  rendah  juga  terkait  dengan  kondisi kebersihan lingkungan seperti kurangnya air bersih dan  sanitasi  yang  memadai,  juga  akan memperkuat  tingkat  penularan,  dan  juga meningkatkan mordibitas dan mortalitas (Toole & Waldman, 1990).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penyebaran  penyakit  COVID-19  di  Kota Jakarta  lebih  banyak  dipengaruhi  oleh  faktor mobilitas  penduduk,  terutama  mobilitas  di dalam  Kota  Jakarta  sendiri,  dari  salah  satu bagian  kota  ke  bagian  kota  yang  lain.  Hal  ini disebabkan  oleh  tahapan  penyebaran  penyakit ini  yang  telah  berlangsung  melalui  transmisi lokal,  dimana  banyak  orang  tanpa  gejala  / carrier  yang  masih  terus  menularkan  virus  di tengah-tengah  masyarakat.  Selain  itu  mobilitas penduduk dari luar Jakarta juga mempengaruhi tingkat  infeksi,  terutama  yang  berasal  dari daerah  yang telah  terkonfirmasi  memiliki  kasus transmisi lokal.
Oleh  karena  itu  penting  adanya  karantina wilayah  yang  efektif  untuk  mencegah meluasnya  wilayah  transmisi  lokal  yang disebabkan  oleh  mobilitas  orang  tanpa  gejala. Untuk itu diperlukan upaya pemerintah melalui Lembaga  yang  ditunjuk  dalam  mendeteksi  dan merespon wabah penyakit menular dalam skala besar.  Serta  kemampuan  keuangan  pemerintah untuk  memobilisasi  sumber  daya  keuangan untuk  membayar  biaya  penanganan  penyakit dan mengatasi guncangan ekonomi dari wabah (Oppenheim  et  al.,  2019).  Selain  itu,  Langkah- langkah pengendalian wabah penyakit berbasis masyarakat  melalui  peran  komunitas  dan institusi  lokal  pada  tingkatan  pemerintahan paling rendah juga diperlukan untuk mengawasi secara lebih detail dari pelaksanaan kebijakan yang tengah diambil oleh pemerintah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Departemen  Geografi Pembangunan,  Fakultas  Geografi,  Universitas Gadjah  Mada,  karena  atas  kesempatannya, penelitian ini dapat diselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistika  DKI  Jakarta.  (2020). Provinsi DKI Jakarta Dalam Agka. Jakarta: Badan Pusat Statistika.
Bedford,  J.,  Enria,  D.,  Giesecke,  J.,  Heymann,
D.  L.,  Ihekweazu,  C.,  Kobinger,  G.,  …
Wieler, L. H. (2020). COVID-19: towards controlling  of  a  pandemic. The  Lancet, 395(10229), 1015 – 1018. https://doi.org/10.1016/S0140-
6736(20)30673-5
Detikcom.  (2020,  April  20).  Ungkap  Corona Masuk  RI  Sejak  Januari  ,  Pakar  UI : Pemerintah  Menyangkal  Terus. Trans Media, pp. 1 – 6.
Dinas  Kesehatan  Kota  Semarang.  (2020).  Data Informasi  Coronavirus  (  Covid-19  )  Kota Semarang,  (April),  2020.  Retrieved  from https://siagacorona.semarangkota.go.id/h alaman/odppdpv2
Dinas  Kesehatan  Provinsi  DKI  Jakarta.  (2020).
Data  Pemantauan  COVID-19  DKI  Jakarta Tanggal 31 Mei 2020. Jakarta.
Farmer,  P.  (1996).  Social  Inequalities  and Emerging  Infectious  Diseases. Emerging Infectious  Diseases,  2(4),  259 – 269. https://doi.org/10.3201/eid0204.960402
Google Community. (2020). Google Community Mobility Report of Indonesia. Mountain  View,  California.  Retrieved from https://www.google.com/covid19/mobilit y/
Kumar,  A.,  Holenweger,  R.,  &  Martins,  J.
(2020). COVID-19 Aggregated movement patterns  correlated  to  confirmed  case counts  of  Indonesia.  San  Francisco.
Retrieved from http://wwwhttps//citydash.ai/data_for_hu manity/public_health/indonesia
Lee  Rodgers,  J.,  &  Alan  Nice  Wander,  W. (1988).  Thirteen  ways  to  look  at  the correlation coefficient. American Statistician, 42(1), 59 – 66.
https://doi.org/10.1080/00031305.1988.1 0475524 Merler,  S.,  &  Ajelli,  M.  (2010).  The  role  of population  heterogeneity  and  human mobility  in  the  spread  of  pandemic influenza.  In Proceedings  of  The  Royal Society (pp. 557 – 565). The Royal Society. https://doi.org/10.1098/rspb.2009.1605 Neiderud,  C.  J.  (2015).  How  urbanization affects  the  epidemiology  of  emerging infectious  diseases. African  Journal  of Disability, 5(1), 1 – 9.
https://doi.org/10.3402/iee.v5.27060 Nishimura,  A.,  Tabuchi,  Y.,  Kikuchi,  M., Masuda, R., Goto, K., & Iijima, T. (2016). The  Amount  of  Fluid  Given  During Surgery  That  Leaks  Into  the  Interstitium Correlates With Infused Fluid Volume and
Varies Widely Between Patients. Anesthesia & Analgesia, 123, 1.
https://doi.org/10.1213/ANE.0000000000
001505 Oppenheim,  B.,  Gallivan,  M.,  Madhav,  N.  K., Brown, N., Serhiyenko, V., Wolfe, N. D., &  Ayscue,  P.  (2019).  Assessing  global preparedness  for  the  next  pandemic: Development  and  application  of  an
Epidemic Preparedness Index. BMJ Global Health, 4(1), 1 – 9.
https://doi.org/10.1136/bmjgh-2018- 001157 Sands, P., El Turabi, A., Saynisch, P. A., & Dzau, V.  J.  (2016).  Assessment  of  economic vulnerability  to  infectious  disease  crises. The  Lancet,  388(10058),  2443 – 2448. https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(16)30594-3 Schober,  P.,  &  Schwarte,  L.  A.  (2018). Correlation  coefficients:  Appropriate  use and  interpretation. Anesthesia  and Analgesia, 126(5), 1763 – 1768.
https://doi.org/10.1213/ANE.0000000000 002864 Toole,  M.  J.,  &  Waldman,  R.  J.  (1990). Prevention of Excess Mortality in Refugee and  Displaced  Populations  in  Developing Countries. JAMA:  The  Journal  of  the American  Medical  Association,  263(24), 3296 – 3302. https://doi.org/10.1001/jama.1990.03440 240086021