## Evaluasi Berbasis Data: Kebijakan Pembatasan Mobilitas Publik dalam Mitigasi Persebaran COVID-19 di Jakarta
Nuzulul Khairu Nissa
Divisi Analisa Data
Jakarta Smart City DKI Jakarta - Indonesia nuzululkha@gmail.com
Yudhistira Nugraha*
Jakarta Smart City dan Fakultas Informatika – Universitas Telkom Jakarta – Bandung, Indonesia yudhistiranugraha@telkomuniversity.ac.id
Clarissa Febria Finola Divisi Analisa Data Jakarta Smart City
DKI Jakarta - Indonesia clarfebfin@gmail.com
Andy Ernesto
Divisi Analisa Data Jakarta Smart City
DKI Jakarta - Indonesia
andyernesto43@gmail.com Juan Intan Kanggrawan Divisi Analisa Data Jakarta Smart City
DKI Jakarta - Indonesia juan.tan.kang@gmail.com
Alex L. Suherman Direktorat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Telkom, Bandung - Indonesia
alexsuherman@telkomuniversity.ac.id
*Korespondensi
Abstrak—COVID-19, sebagai penyakit menular yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 yang baru  ditemukan,  telah  menjadi  pandemi  yang  sedang  dihadapi  oleh  banyak  kota  di  dunia,  tak terkecuali  di  DKI  Jakarta. Salah  satu dampak  pandemi  ini adalah terbatasnya  mobilitas  publik atau  pergerakan  masyarakat.  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  perlu  membuat  kebijakan  yang dapat  mengatur  mobilitas  penduduknya  dalam  rangka  mengurangi  risiko  penyebaran  virus COVID-19. Dalam artikel ini, Exploratory Data Analysis (EDA) dilakukan untuk menganalisis dan  mengevaluasi  pengaruh  dari  kebijakan  yang  telah  dibuat  oleh  Pemerintah  Provinsi  DKI Jakarta terhadap mobilitas masyarakat di Jakarta. Data yang digunakan di antaranya adalah data harian  COVID-19  dari  Dinas  Kesehatan  DKI  Jakarta,  data  rata-rata  kecepatan  kendaraan  di jalan- jalan yang dilewati oleh pengguna aplikasi Waze , data tren pergerakan masyarakat selama pandemi COVID-19 yang diperoleh dari Google COVID-19 Community Mobility Reports , serta data Apple  Mobility  Trends  Reports yang  merupakan  data  tren  pergerakan  masyarakat berdasarkan  kategori  berkendara  dan  berjalan.  Melalui  hasil  analisis  data  yang  dilakukan, terlihat  bahwa  tingkat  mobilitas  di  DKI  Jakarta  lebih  rendah  pada  saat  diberlakukannya Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB),  yang  kemudian  berpengaruh  terhadap  penekanan jumlah kasus positif harian di DKI Jakarta. Penurunan mobilitas ini diharapkan menjadi langkah penting dalam menangani COVID-19 di DKI Jakarta.
Kata Kunci— COVID-19, Jakarta, mobilitas, exploratory data analysis, kebijakan

## I. PENDAHULUAN
Pada  Desember  2019,  wabah  COVID-19  mulai  menyebar  di  Wuhan,  China. World  Health Organization (WHO) mendeklarasikan hal tersebut sebagai sebuah " Public Health Emergency of International Concern " pada tanggal 30 Januari 2020,  dan meningkatkan status keadaannya menjadi pandemi pada tanggal 11 Maret 2020 [1]. DKI Jakarta maupun setiap kota di sebagian besar  negara  di  dunia  saat  ini  sedang  menghadapi  pandemi  COVID-19  yang  dampaknya mempengaruhi  segala  aspek  kehidupan,  di  antaranya  aspek  politik,  ekonomi,  sosial,  budaya, pertahanan,  keamanan,  kesejahteraan  masyarakat  serta  mobilitas  [2].  Efeknya  pun  membuat segala  bentuk  mobilitas,  baik  itu  mobilitas  manusia,  barang  maupun  jasa  yang  sebelumnya sudah  biasa  dilakukan,  sekarang  menjadi  serba  terbatas  dikarenakan  pandemi  COVID-19. Seorang ahli virologi di Amerika Serikat mencatat bahwa menghentikan perjalanan adalah cara terbaik untuk menghentikan penyebaran virus [3].
Negara-negara  lain  sudah  menerapkan  berbagai  macam  kebijakan  guna  menahan  laju
penyebaran COVID-19, di antaranya menerapkan kebijakan lockdown , pembatasan jarak sosial, pembatasan  penerbangan  Internasional  dan  penangguhan  sektor  bisnis  untuk  sementara  waktu [4].
Untuk  Indonesia,  dikarenakan  pemerintah  pusat  tidak  ingin  mengambil  risiko  jika  kondisi ekonomi  akan  memburuk,  maka  pemerintah  pusat  menginstruksikan  kepada  setiap  pemerintah daerah  agar  menerapkan  suatu  kebijakan  pembatasan  sosial  tanpa  menerapkan lockdown [5]. Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  berusaha  untuk  memberikan  kebijakan  yang  tepat  dan  aman kepada masyarakatnya.
Pada  tanggal  16  Maret  2020,  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  mengeluarkan  kebijakan pertama  yang  berkaitan  dengan  mobilitas  yaitu  pencabutan  kebijakan  Ganjil  Genap,  agar masyarakat yang biasanya menggunakan transportasi umum bisa sedikit berkurang dan beralih ke kendaraan pribadi, dengan tujuan mencegah kemungkinan penyebaran COVID-19 [6]. Selain itu,  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  memperketat  aturan  transportasi  umum  dengan menghimbau  masyarakat  untuk  menjaga  jarak  antar  penumpang  [7].  Kursi  antar  penumpang diberikan jarak satu hingga dua meter dan jam operasional dari transportasi umum pun dibatasi, hal  tersebut  demi  mencegah  penyebaran  COVID-19.  Sejak  berlakunya  kebijakan  Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) di DKI Jakarta pada tanggal 10 April 2020, dimana salah satu hal yang  diatur  adalah  pembatasan  terhadap  ojek  online,  yang  hanya  diberikan  izin  pengangkutan barang  atau  pelayanan  antar  makanan  saja.  Untuk  kendaraan  pribadi  seperti  mobil,  diterapkan suatu kebijakan pembatasan penumpang, sehingga setiap kendaraan roda empat hanya diizinkan mengangkut tiga sampai lima penumpang saja [8].
Pada tanggal 12 April 2020, Pemerintah Provinsi DKI Jakarta semakin memperketat aturan agar setiap masyarakat wajib menggunakan masker di transportasi umum, maupun saat berjalan kaki.  Hal  ini  pun  diperkuat  dengan  dikeluarkannya  Seruan  Gubernur  Provinsi  DKI  Jakarta Nomor 9 Tahun 2020 tentang Penggunaan Masker untuk mencegah penularan COVID-19, yang juga  sejalan  dengan  anjuran  WHO,  bahwa  penggunaan  masker  merupakan  bagian  dari rangkaian  komprehensif  untuk  pencegahan  dan  pengendalian  penyebaran  COVID-19  [9]. Walaupun  kebijakan  PSBB  di  DKI  Jakarta  dikatakan  mampu  menekan  penyebaran  virus COVID-19,  pasalnya  sekitar  60%  warga  DKI  Jakarta  tinggal  di  rumah  sejak  pemberlakuan PSBB, pertambahan kasus positif COVID-19 di DKI Jakarta saat itu tetap masih menunjukkan angka yang fluktuatif [10].
Selanjutnya, untuk mencegah pertambahan kasus COVID-19 saat momentum hari raya Idul Fitri  yang  lalu,  pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  mengeluarkan  suatu  kebijakan  pembatasan pergerakan orang, dimana setiap individu yang hendak keluar atau masuk wilayah DKI Jakarta wajib  mengurus  dan  memiliki  Surat  Izin  Keluar  Masuk  (SIKM)  sesuai  dengan  Peraturan Gubernur  No  47  Tahun  2020.  Pada  tanggal  5  Juni  2020,  pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta memutuskan  untuk  memperpanjang  masa  PSBB  menjadi  PSBB  Transisi.  Pada  masa  PSBB Transisi  ini  kegiatan  sosial  ekonomi  sudah  bisa  dilakukan  secara  bertahap  dengan  tetap menerapkan beberapa batasan tertentu [11]. Untuk melihat seberapa efektif kebijakan-kebijakan terkait penanganan COVID-19 di DKI Jakarta, Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID- 19  tingkat  Provinsi  serta  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  selalu  melakukan  pemantauan  dan evaluasi terhadap kebijakan-kebijakan tersebut berdasarkan data ( data-driven ).
Artikel  ini  disusun  untuk  menganalisis  dan  mengevaluasi  pengaruh  kebijakan  pemerintah DKI  Jakarta  terhadap  perubahan  tingkat  mobilitas  masyarakat  DKI  Jakarta  saat  pandemi COVID-19 [12]. Pendekatan yang dipilih dalam artikel ini adalah analisis data eksplorasi atau Exploratory  Data  Analysis (EDA).  EDA  dipilih  sebab    pengaplikasiannya  menyesuaikan  pada konteks dan rincian analisis. Data diekplorasi dengan berbagai perspektif, sehingga EDA tidak terpaku  pada  suatu  teknik  yang  baku.  Hal  ini  dikarenakan,  EDA  memiliki  karakteristik  yang fleksibel  dan  diperlukan  untuk  melakukan  identifikasi  dan  investigasi  suatu  fenomena  yang muncul  pada  saat  melaukan  penelitian empiris  [13]. Sumber  data  yang  digunakan  pada  artikel ini,  di  antaranya  adalah  data  harian  COVID-19  dari  Dinas  Kesehatan  DKI  Jakarta,  data Waze yang  merupakan  data  rata-rata  kecepatan  kendaraan  di  beberapa  ruas  jalan  DKI  Jakarta  yang dilewati  oleh  pengguna  aplikasi Waze ,  data Google  COVID-19  Community  Mobility  Reports
yang merupakan data tren pergerakan masyarakat akibat adanya pandemi COVID-19 dari waktu ke waktu di berbagai kategori tempat seperti tempat rekreasi, toko bahan makanan dan apotek, taman,  stasiun/  transportasi  publik,  tempat  kerja,  serta  rumah.  Data  lainnya  yang  akan digunakan,  yaitu  data Apple  Mobility  Trends  Reports yang  merupakan  data  tren  pergerakan masyarakat  berdasarkan  kategori  berkendara  dan  berjalan.  Berdasarkan  penggunaan  berbagai macam data tersebut serta berdasarkan pedoman beberapa kebijakan, dapat dibuat suatu analisis yang  harapannya  bisa  relevan  untuk  menghasilkan  suatu  intervensi  dan  kebijakan  yang  lebih baik  kedepannya,  guna  mendorong  masyarakat  untuk  lebih  waspada  terhadap  penyebaran COVID-19.
Adapun  struktur  penulisan  artikel  ini,  sebagai  berikut:  Bab  II  akan  memberikan  informasi terkait  dataset  dan  metodologi  yang  digunakan  dalam  kajian  artikel  ini.  Bab  III  menampilkan hasil  dan  analisa  dari  evaluasi  kebijakan  mobilitas  masyarakat  di  DKI  Jakarta.  Bab  IV mendiskusikan  implikasi  dari  hasil  analisis  data  dan  interpretasi  serta  rekomendasi  yang dihasilkan dari studi ini. Selanjutnya Bab V mengakhiri artikel ini dengan kesimpulan dan studi lanjutan.

## II. DATASET DAN METODOLOGI
Penulisan  artikel  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengevaluasi  pengaruh  kebijakan pemerintah Provinsi DKI Jakarta terhadap perubahan tingkat mobilitas masyarakat DKI Jakarta saat  pandemi  COVID-19  dengan  menggunakan  pendekatan  kebijakan  berdasarkan  data  ( data- driven  policy ).  Untuk  melakukan  kajian  tersebut  dibutuhkan  kumpulan  dataset  sebagai  bahan analisis dan eksplorasi.
Gambar 1. Diagram Proses Pengolahan Data
Gambar 1 menunjukkan proses pengolahan data yang dilakukan, yang terdiri dari beberapa tahap,  di  antaranya:  tahap  pertama  merupakan data  collection, yaitu  tahap  pengumpulan  data, selanjutnya  adalah data  preparation yaitu  proses  mempersiapkan  data  dengan  tujuan  agar dataset terjamin kualitasnya untuk dianalisis lebih jauh dan tahap terakhir adalah data analysis yang menggunakan pendekatan Exploratory Data Analysis (EDA).
Dataset yang digunakan dalam artikel ini di antaranya: data harian COVID-19 yang berasal dari database COVID-19 yang digunakan oleh Dinas Kesehatan, Puskesmas, dan pihak Rumah Sakit  dan  sudah  melalui  proses data  cleansing ,  serta  data Waze ( filtering untuk  membatasi periode  1  Maret  -  2  Juli  2020)  yang  diambil  dari  data crowdsourcing terkait  kemacetan  yang diberikan  secara  reguler  via  API  dan  disimpan  dalam  platform  Big  Data  Jakarta  Smart  City. Data-data  ini  mencakup  berbagai  detail  kolom  seperti  kode  kasus  COVID-19,  status,  tanggal, waktu,  latitude,  longitude,  kecepatan  rata-rata  dan  nilai  akhir  mobilitas.  Selain  itu  digunakan pula data-data eksternal, yaitu Google COVID-19 Community Mobility Reports (15 Februari - 3 Juli  2020)  dan Apple  Mobility  Trends  Reports (13  Januari  -  3  Juli  2020).  Sebelum  digunakan dalam analisis, kedua dataset ini perlu melalui proses filtering dan pivoting untuk menyesuaikan wilayah dan range waktu yang dibutuhkan dalam analisis.
Semua  dataset  yang  digunakan  adalah  data  berkualitas  baik  karena  masing-masing  dataset mempunyai  elemen  karakteristik  berikut:  kredibilitas (credibility) ,  ketersediaan (availability) , keandalan (reliability) ,  relevansi (relevance) ,  dan  mudah  dipahami (readability) [14].  Data harian  COVID-19  diperbarui  setiap  harinya  oleh  Dinas  Kesehatan  DKI  Jakarta  dan  dapat diakses  oleh  publik  melalui  situs  corona.jakarta.go.id,  yang  berarti  dataset  tersedia  dan mempunyai  kredibilitas.  Keandalannya  terlihat  dari  akurasi  data  yang  merepresentasikan keadaan  sesungguhnya  yang  terjadi,  dalam  hal  ini  adalah  banyaknya  kasus  COVID-19  yang
telah tercatat oleh Dinas Kesehatan DKI Jakarta dan terverifikasi oleh Kementerian Kesehatan RI.  Selain  itu,  dataset  ini  relevan  dengan  kebutuhan  dan  mempunyai  struktur  yang  jelas  dan mudah dimengerti.
Lalu,  digunakan  pula  data  kecepatan  rata-rata  yang  merupakan database aktual  bersumber dari Waze .  Meskipun  data  ini  tidak  dapat  diakses  secara  langsung  oleh  publik,  namun  pihak- pihak  terkait  yang  membutuhkan  data  ini  dalam  rangka  pembuatan  kebijakan  (seperti Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta)  dapat  melakukan  kerjasama  dengan Waze .  Data  ini merepresentasikan  keadaan  sesungguhnya  yang  direkam  dari  pengguna  aktif Waze yang melewati jalan-jalan di Jakarta. Dataset ini juga relevan dengan kebutuhan analisis pada kajian ini dan mempunyai konten yang mudah dipahami.
Data  ketiga  dan  keempat  yang  digunakan  adalah  data Google dan Apple dalam  bentuk rangkuman (bukan data mentah). Data Google COVID-19 Community Mobility Reports dibuat setiap hari oleh Google berdasarkan rekaman data Google Maps penggunanya. Rangkuman data ini  merepresentasikan  perubahan  pola  kunjungan  di  suatu  tempat  pada  masa  pandemi  relatif terhadap masa sebelum pandemi ( baseline yang digunakan adalah rentang waktu 3 Januari  - 6 Februari 2020). Begitu pula dengan data Apple Mobility Trends Reports yang dibuat setiap hari oleh Apple berdasarkan  rekaman  perjalanan Apple  Maps penggunanya.  Data Apple ini merepresentasikan  perubahan  volume  mobilitas  pada  masa  pandemi  relatif  terhadap  masa sebelum  pandemi  ( baseline yang  digunakan  dalam  data Apple ini  adalah  13  Januari  2020). Kedua dataset eksternal ini mempunyai struktur yang jelas dan mudah dimengerti, serta relevan dengan kebutuhan analisis pada kajian ini. Berdasarkan hal-hal di atas, dapat dikatakan bahwa dataset  yang  akan  digunakan  telah  terjamin  berkualitas  dan  layak  digunakan  dalam  konteks analisis eksplorasi data.
Setelah dataset sudah terjamin kualitasnya, maka langkah selanjutnya adalah dilakukan suatu proses  pendekatan.  Proses  pendekatan  yang  dipilih  pada  artikel  ini  adalah Exploratory  Data Analysis (EDA).  EDA  merupakan  suatu  metode  eksplorasi  data  dengan  menggunakan  teknik aritmatika statistik dasar dan teknik visualisasi data dalam meringkas data pengamatan [15].
Gambar 2. Proses Exploratory Data Analysis
Gambar 2 menunjukkan bagaimana proses pendekatan EDA yang akan dilakukan. Langkah pertama, yaitu Types of Data atau mengetahui tipe data dari masing-masing field (kolom) yang akan  digunakan,  apakah  data  tersebut  tergolong  kategorikal  atau  kuantitatif.  Langkah selanjutnya adalah Dimensionality of Data atau mengetahui dimensi data, apakah data tersebut berdimensi satu ( univariate ), berdimensi dua ( bivariate ) atau berdimensi banyak ( multivariate ). Lalu  dilakukan Numerical  Summaries  of  Data atau  melihat  rangkuman  numerik  dari  datasets seperti  nilai mean,  median,  standar  deviation dan  lain-lain  guna  mengetahui  kondisi  statistik dari  data.  Tahap  akhir  yaitu Graphical  Summaries  (Visualization)  of  Data atau  melakukan visualisasi  guna  mendapatkan  pola-pola  dan  informasi  menarik  terkait  dataset  yang  sedang dianalisis  [16].  Pemilihan  grafik/  chart  disesuaikan  dengan  tujuan  informasi  yang  ingin didapatkan, tipe dan dimensi data yang telah diketahui dari proses sebelumnya.
Pendekatan  EDA  dinilai  cukup  dalam  konteks  ini  karena  belum  diperlukan  teknik  analisa yang  kompleks.  Pengamatan  pola  secara  umum  dan  melihat  keterkaitan/  korelasi  antara beberapa  variabel  sudah  dinilai  cukup.  Dalam  analisis  ini,  digunakan  penjabaran  berdasarkan runtun  waktu  ( time  series ).  Data time  series merupakan  urutan  data  kronologis  suatu pengamatan untuk variabel tertentu. Pengamatan dilakukan secara berkala, yakni berdasar hari, bulan dan tahun [15]. Tujuan metode time series , di antaranya memahami dan menjelaskan serta menemukan  pola  dalam  deret  data  historis  kemudian  mengekstrapolasikan  pola  tersebut  ke masa depan. Langkah selanjutnya yaitu melakukan analisis penelusuran lebih jauh berdasarkan
kategori atau faktor lain seperti: nama jalan, hari kerja, akhir pekan dan berdasarkan fase PSBB.

## III. HASIL DAN ANALISA
Mobilitas masyarakat di jalan-jalan DKI Jakarta dalam rentang waktu 1 Maret – 2 Juli jika dilihat  berdasarkan  data Waze menghasilkan  pola  seperti  Gambar  3.  Rentang  waktu  tersebut dibagi menjadi lima periode: 1) 1 Maret – 15 Maret: Awal COVID-19 atau pertama kali kasus COVID-  19  ditemukan  di  DKI  Jakarta;  2)  16  Maret  –  9  April:  Pra-PSBB;  3)  10  April  –  23 April:  PSBB  I;  4)  24  April  –  4  Juni:  PSBB  II;  dan  5)  5  Juni  –  3  Juli:  PSBB  Transisi.  Perlu diketahui  bahwa  data Waze yang  diambil  hanyalah  data  di  hari  kerja,  tujuannya  agar  dapat dilihat  secara  lebih  konkret  pengaruh  kebijakan Work  From  Home (WFH)  yang  pernah  dan masih berlangsung di beberapa instansi atau perusahaan terhadap mobilitas masyarakat di jalan- jalan DKI Jakarta.
Gambar 3. Rata-rata kecepatan di semua jalan DKI Jakarta yang terekam oleh Waze
Gambar 3 menunjukkan bahwa rata-rata kecepatan kendaraan terendah terjadi pada periode awal  COVID-19  dengan  rata-rata  kecepatan  sebesar  16,2  km/jam.  Kemudian  rata-rata kecepatannya meningkat sebesar 26,35% pada periode Pra PSBB menjadi 20,47 km/jam. Periode PSBB  I,  PSBB  II,  dan  PSBB  Transisi  secara  berurutan  mempunyai  rata-rata  yang  tidak  jauh berbeda,  yaitu  21  km/jam,  21,5  km/jam,  dan  21,23  km/jam.  Kenaikan  rata-rata  kecepatan  ini menunjukkan  adanya  penurunan  tingkat  mobilitas  masyarakat  di  jalan-jalan  dalam  kota  dari periode  awal  COVID-19  hingga  periode  PSBB  Transisi.  Penurunan  mobilitas  masyarakat  ini memberikan  beberapa  dampak  positif,  seperti  membaiknya  kualitas  udara  di  Jakarta  dan  juga mengurangi penambahan kasus COVID-19 baru di Jakarta [17].
Selanjutnya,  untuk  melakukan  evaluasi  kebijakan  pembatasan  mobilitas  publik,  diambil sampel sebanyak 25 ruas jalan yang berbeda (lima jalan dari setiap kotamadya yang merupakan jalan-jalan tempat pos pengecekan PSBB/ SIKM berada, atau jalan-jalan raya yang sering dilalui masyarakat) untuk dianalisis guna keperluan intervensi.
Gambar 4. Tren harian rata-rata kecepatan di 25 sampel jalan
Berdasarkan tren harian rata-rata 25 sampel jalan pada Gambar 4, dapat dilihat bahwa, secara
garis  besar,  terjadi  tren  naik  dari  rata-rata  kecepatan  dalam  rentang  waktu  1  Maret  –  2  Juli, meskipun  masih  ditemukan  fluktuasi.  Tren  minor  berupa  fluktuasi  naik  turun  ini  dapat  terjadi karena  Gambar  4  memuat  tren rata-rata  kecepatan  di semua  hari, termasuk  hari libur. Tingkat mobilitas  masyarakat  pada  hari  libur  lebih  rendah  dibandingkan  pada  hari  kerja.  Berdasarkan pola  ini,  bisa  dilihat  bahwa  pembatasan  mobilitas  memberikan  dampak  langsung  terhadap berkurangnya  kemacetan  di  DKI  Jakarta  yang  ditandai  dengan  meningkatnya  kecepatan  rata- rata kendaraan di 25 sampel jalan.
Gambar 5. Rata-rata kecepatan per periode di 25 sampel jalan
Berdasarkan  Gambar  5,  dapat  disimpulkan  bahwa,  seiring  dengan  berjalannya  waktu sebagian besar jalan mengalami peningkatan rata-rata kecepatan. Pada periode Pra PSBB, 20 dari 25 sampel jalan mengalami peningkatan dibanding pada saat  awal COVID-19. Namun, selama periode  PSBB  I,  22  dari  25  jalan  sampel  justru  mengalami  penurunan  rata-rata  kecepatan dibanding  pada  saat  periode  Pra  PSBB.  Rata-rata  kecepatan  kemudian  meningkat  kembali  di periode  PSBB  II  dan  PSBB  Transisi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  mobilitas  di  jalan- jalan di DKI Jakarta menurun selama PSBB. Kebijakan PSBB bisa dinilai efektif karena telah memberikan  dampak  langsung  terhadap  penurunan  mobilitas  di  DKI  Jakarta.  Dampak  lebih jauh terhadap persebaran COVID-19 akan dijabarkan dalam bagian-bagian berikutnya.
Nuzulul K.N et al. / Jurnal Sistem Cerdas 2020 Vol 03 - No 02 eISSN : 2622-8254  Hal : 84  -94
Gambar 6. Tren Mobilitas DKI Jakarta Berdasarkan Google COVID-19 Community Mobility Reports
Gambar 7. Detail Tren Mobilitas DKI Jakarta Berdasarkan Google COVID-19 Community Mobility Report s
Gambar  6  dan  Gambar  7 memperlihatkan  bahwa  tren  mobilitas  masyarakat  di DKI  Jakarta saat PSBB dan PSBB Transisi di hampir semua kategori kecuali kategori rumah, menunjukkan suatu  penurunan  jika  dibandingkan  dengan baseline .  Angka  mobilitas  untuk  menggunakan transportasi umum terlihat mengalami penurunan. Selain karena aturan moda transportasi umum yang  dibatasi,  masyarakat  juga  mulai  memahami  bahwa  risiko  penularan  COVID-19  di transportasi umum cukup tinggi dikarenakan besarnya volume penumpang dan terbatasnya ruang. Selain itu, terlihat juga penurunan yang tidak terlalu signifikan di kategori tempat kerja. Hal ini disebabkan, untuk masyarakat yang bekerja di sektor informal masih tetap melakukan aktivitas pekerjaannya,  dan  sebagian  pekerja  kantoran  tetap  ada  yang  bekerja  di  kantor.  Bahkan  sejak diberlakukannya PSBB Transisi sebagian besar kantor mulai memberlakukan pola hidup normal yang  baru.  Untuk  angka  mobilitas  dirumah  yang  merupakan  satu-satunya  kategori  yang menunjukkan  suatu  peningkatan.  Hal  tersebut  sejalan  dengan  imbauan  dari  pemerintah  agar masyarakat  sebisa  mungkin  tinggal  dirumah  demi  memutus  persebaran  COVID-19.  Seluruh aktivitas, mulai dari sekolah, bekerja, sosialisasi, peribadatan dilakukan dari dalam rumah dengan memanfaatkan teknologi.
Selanjutnya untuk pergerakan ke toko bahan makanan dan apotik terpantau nilai penurunannya tidak terlalu signifikan, mengingat bahan makanan dan obat-obatan merupakan kebutuhan primer yang  dibutuhkan  manusia.  Aturan  keluar  rumah  demi  kepentingan  berbelanja  bahan  makanan pokok  dan  obat-obatan  merupakan  salah  satu  yang  tetap  diizinkan.  Selanjutnya,  untuk  tingkat pergerakan masyarakat ke tempat rekreasi dan taman terlihat mengalami penurunan. Masyarakat mulai  memahami  akan  berbahayanya  jika  beraktivitas  di  tempat-tempat  terbuka  yang  bersifat umum, ditambah lagi dengan kebijakan yang memang tidak memungkinkan masyarakat dengan mudah untuk melakukan kunjungan ke tempat-tempat umum tertentu.
Gambar 8. Tren Mobilitas DKI Jakarta Berdasarkan Data Apple Mobility Trends Reports
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  tingkat  mobilitas  masyarakat  DKI  Jakarta  untuk  kegiatan berkendara dan berjalan saat fase PSBB tergolong sangat rendah, hal tersebut dikarenakan sejalan dengan beberapa poin kebijakan PSBB, di antaranya pembatasan jumlah penumpang di dalam kendaraan, pengawasan terhadap pengendara yang hendak keluar masuk DKI Jakarta di beberapa titik  jalan  dan  semakin  meningkatnya  kesadaran  masyarakat  untuk  mengurangi  mobilitas berpergian ke luar rumah. Hal ini juga terkait dengan kebijakan Surat Izin Keluar Masuk (SIKM) Jakarta. Kebijakan ini memberikan kontribusi untuk meredam persebaran kasus positif COVID- 19 di DKI Jakarta, maupun penularan dari DKI Jakarta ke kota/ provinsi lain.
Gambar 9. Tren Harian COVID-19 Berdasarkan data Dinas Kesehatan
Dari  berbagai  usaha  pembatasan  mobilitas  yang  dilakukan,  sedikit  banyak  memberikan dampak terhadap persebaran COVID-19 di DKI Jakarta. Tentu sangat banyak faktor yang dapat memberikan  pengaruh  terhadap persebaran  COVID-19,  namun  dari analisa sederhana  ini,  bisa dilihat keterkaitan (korelasi) antara mobilitas dengan persebaran COVID-19. Seperti yang bisa dilihat pada Gambar 9, sejak 1 Maret sampai 11 April, kasus positif cukup meningkat, menimbang fase tersebut adalah fase awal dalam penularan dan juga dalam  melakukan deteksi kasus yang terjadi.  Pada  periode  12  April  -  7  Juni,  jumlah  kasus  positif  harian  cenderung  stabil.  Sejalan dengan analisa sebelumnya, pada periode ini sudah dilakukan pembatasan mobilitas dengan lebih intensif, sehingga peningkatan kasus harian menjadi lebih terkendali.

## IV. DISKUSI
Pada  bagian  ini,  pembahasan  kajian  akan  dibandingkan  dengan  berbagai  studi  kasus,  riset, dan  analisa  serupa  yang  sudah  dikerjakan  di  provinsi  lain,  maupun  kota/  negara  lain.  Melalui perbandingan ini, dapat dilihat apakah hasil analisis dalam kajian sudah sesuai dengan konteks kebijakan pembatasan sosial yang terjadi di tempat lain. Selain itu, akan dijelaskan pula berbagai implikasi  terhadap  berbagai  pihak,  baik  itu  pemerintah,  industri/  swasta,  lembaga  riset,  dan masyarakat  pada  umumnya.  Melalui  penjelasan  implikasi  ini,  diharapkan  berbagai  lapisan
masyarakat  di  DKI  Jakarta juga  dapat  mengambil  bagian  sekaligus  mendapatkan  manfaat  dari kajian ini.
Kebijakan  pembatasan  sosial  kerap  diterapkan  dalam  menahan  laju  persebaran  COVID-19. Berbagai kota dan negara memiliki variasi dalam menerapkan hal ini, dari yang bersifat lunak (masih  ada  berbagai  aktivitas  di  tempat  umum)  sampai  yang  bersifat  ketat  ( lockdown agresif dengan  mobilitas  sangat  terbatas).  Aspek  kesiapan  ekonomi,  sarana  prasarana  kesehatan,  dan demografi  masyarakat  menjadi  pertimbangan  dalam  memberlakukan  kebijakan  pembatasan sosial. Sejalan dengan pembahasan kajian ini, kebijakan pembatasan sosial memberikan dampak positif dalam menahan pertambahan kasus COVID-19 baru. Pembatasan sosial juga dapat dilihat dampaknya  dari  berkurangnya  kemacetan  dan  kepadatan  di  tempat-tempat  umum.  Negara pertama  yang  menerapkan  pembatasan  sosial  ketat  adalah  Tiongkok  (kota  Wuhan)  di  bulan Januari. Akses transportasi umum ditutup dan warga kota juga tidak diperbolehkan berpindah ke kota lain [18]. Italia menjadi negara Eropa pertama yang melakukan pembatasan sosial di bulan Maret.  Seluruh  kegiatan  bisnis  dan  ritel  dihentikan  selama  kebijakan  pembatasan  sosial berlangsung. Ada sedikit pengecualian yang diberikan oleh pemerintah Italia. Toko makanan dan obat-obatan  masih  boleh  terus  beroperasi  karena  dinilai  sebagai  elemen  penting  dalam menghadapi COVID-19 ini. Sedikit berbeda di negara Spanyol, pemerintah Spanyol relatif lebih lunak dalam pembatasan sosial. Masyarakat Spanyol masih diperbolehkan bekerja dalam periode ini. WHO juga memberikan konfirmasi terkait riset dan rekomendasi dari poin utama kajian ini. Kebijakan  pembatasan  sosial  yang  dilakukan  pemerintah  tentunya  mengurangi  mobilitas masyarakat di tempat tersebut. Meskipun dampak dari berkurangnya mobilitas sangat tergantung dari  seberapa  ketat  pemerintah  memberlakukan  kebijakan  pembatasan  sosial.  Dampak  dari berkurangnya mobilitas juga sangat berpengaruh terhadap jumlah persebaran kasus COVID-19 baru. Faktor keketatan dan eksekusi dari pembatasan sosial ini juga menjadi pertimbangan penting dalam terjadinya kasus-kasus positif COVID-19 yang baru. Dalam beberapa kasus dan analisa, ada  penambahan  signifikan  kasus-kasus  baru,  meskipun  pembatasan  sosial  ketat  sedang dijalankan. Salah satu contoh penyebab adalah karena testing COVID-19 di tempat tersebut baru dilakukan secara lebih masif dan sistematik.
Kajian ini tentunya diharapkan dapat memberikan penjelasan dampak dan kemungkinan peran dari  berbagai  lapisan  masyarakat.  Bagi  pemerintah,  kajian  ini  diharapkan  menjadi  studi pembelajaran, baik itu untuk pemerintah provinsi DKI Jakarta, pemerintah di provinsi-provinsi lain,  dan  juga  pemerintah  pusat.  Dalam  konteks  Indonesia,  keketatan  dalam  pemberlakuan pembatasan  sosial  bisa  menjadi  pertimbangan  penting.  Ini  tentunya  harus  disesuaikan  dengan kebutuhan dan kondisi di provinsi dan kota masing-masing. Bagi pihak industri/ swasta, kajian ini  bisa  memberikan  gambaran  dampak  mobilitas  di  berbagai  sektor  dan  lokasi.  Bagi  sektor industri krusial yang tetap harus bekerja dan melakukan operasi distribusi (misal: bahan makanan pokok dan obat-obatan), kajian pola mobilitas ini bisa menjadi pertimbangan untuk jalur distribusi dan  pergi-pulang  kantor  yang  seharusnya  lebih  lancar  selama  fase  pembatasan  sosial.  Bagi lembaga riset, masih sangat banyak potensi kajian lebih jauh yang bisa dilakukan. Berbagai teknik dan  sumber  data  tambahan  bisa  digunakan  untuk  memperkaya  dan  mempertajam  hasil  analisa kajian  ini.  Salah  satu  data  yang  potensial  adalah  data  telekomunikasi  untuk  melihat  agregat pergerakan masyarakat, baik untuk level pejalan kaki maupun dalam kendaraan. Bagi masyarakat secara umum, kajian ini bisa membuka kesadaran bagaimana kebijakan pembatasan sosial yang sudah  dikerjakan  bisa  memberikan  dampak  positif  dalam  menekan  laju  bertambahnya  kasus positif COVID-19.

## V. KESIMPULAN DAN STUDI LANJUTAN
Berdasarkan proses analisis data mobilitas yang telah dilakukan serta dengan memperhatikan kebijakan-kebijakan Pemerintah Provinsi DKI Jakarta, maka dapat disimpulkan, bahwa sebagian besar masyarakat DKI Jakarta mematuhi kebijakan-kebijakan tersebut (pembatasan kegiatan di tempat  umum,  kegiatan  belajar  mengajar  dari  rumah,  bekerja  dengan  mekanisme work  from home ). Hal tersebut dapat terlihat saat fase PSBB, rata-rata kecepatan ruas jalan di DKI Jakarta
mengalami peningkatan, dikarenakan faktor kondisi jalan yang tidak lagi dipadati oleh kendaraan. Selain itu, diperoleh bahwa rata-rata tingkat mobilitas masyarakat yang beraktivitas di luar rumah menunjukkan  angka  yang  cukup  rendah,  dan  untuk  tingkat  mobilitas  di  rumah  masih menunjukkan angka yang cukup tinggi. Kebijakan yang diterapkan oleh Pemerintah Provinsi DKI Jakarta  membuat  perubahan  dalam  kehidupan  masyarakat,  dan  perubahan  ini  berdampak  pada berubahnya pola mobilitas masyarakat [19].
Penggunaan data Waze, data Google COVID-19 Community Mobility Reports dan data Apple Mobility  Trends  Reports pada  analisis  yang  telah  dilakukan,  terbukti  berhasil  memberikan gambaran  terkait  tingkat  mobilitas  masyarakat  di  DKI  Jakarta,  karena  tingkat  perubahan  dari analisis, sejalan dengan periode perubahan kebijakan-kebijakan yang ditetapkan oleh Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta.  Penurunan  tingkat  mobilitas  masyarakat  DKI  Jakarta  juga  memberikan pengaruh dalam menekan jumlah kasus positif harian pada periode 12 April - 7 Juni. Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  diharapkan  bisa  terus  mempelajari  pola  mobilitas  masyarakat  selama pandemi COVID-19, agar bisa berinovasi dan bisa menetapkan kebijakan smart mobility yang lebih tepat sasaran, dengan tujuan untuk menekan tingkat persebaran COVID-19 di DKI Jakarta. Meskipun saat ini, sudah memasuki fase kebijakan PSBB Transisi, masyarakat DKI Jakarta harus tetap sadar dan waspada terhadap COVID-19. Salah satu karakter suatu pandemi adalah dapat mempercepat,  memperlambat,  dan  mengulang  kejadian  itu  sendiri,  sehingga  pemerintah  dan masyarakat perlu berhati-hati akan kemungkinan terjadinya gelombang kedua [20].
Kajian  ini  tentunya  masih  memerlukan  pengembangan  lebih  jauh,  terutama  dalam  melihat keterkaitan  variabel  mobilitas  dan  variabel  persebaran  COVID-19  secara  lebih  sistematis  dan mendalam. Perhitungan korelasi dapat dikerjakan dengan lebih detail di waktu-waktu ke depan. Dalam konteks lingkungan nyata, ada sangat banyak faktor yang dapat memberikan dampak dari suatu  inisiatif/  kebijakan  yang  diambil.  Dalam  kondisi  ini,  diperlukan  cara  analisa  yang  dapat mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  begitu  banyak,  sebelum  menyatakan  kesimpulan  dari dampak  suatu  kebijakan  [21].  Salah  satu  contoh  teknik  yang  sangat  mungkin  untuk  dilakukan adalah causal  impact  analysis .  Dengan  teknik  ini,  dapat  dipastikan  bahwa  tren/  dampak  yang terjadi  adalah  benar-benar  diakibatkan  oleh  variabel  yang  sedang  diamati,  bukan  karena faktor/variabel lain yang sangat mungkin memberikan pengaruh terhadap variabel yang sedang diamati.

## REFERENSI
[1] Nikos,  A.,  Konstantinos,  T.,  Bertrand,  V.,  ―Lockdown  Strategies,  Mobility  Patterns  and COVID-19‖, in Discussion Paper Series , IZA Institute Labor Economics, 2020, pp. 1-2.
[2] Hawryluck,  L.,  ―SARS  Control  and  Psychological  Effects  of  Quarantine,  Toronto, Canada‖, in Emerg Infect Dis , vol 11, 2004, pp. 1206–1212.
[3] Upton, J., ―Pandemics Are the Dark Side of Global Mobility‖, in Nautilus , 2020, Issue no. 84.
[4] Nikola,  M.,  Angela,  E.,  Emily,  H.,  ―Impacts  of  COVID-19  on  Mobility,  Preliminary Analysis of Regional Trends Urban Mobility‖, in Slocat , 2020, pp.3.
[5] CNBC  Indonesia,  ―Terungkap  Alasan  Jokowi  Pilih  PSBB  Bukan  Lockdown,‖  23  April 2020 [Online]. Available:https://www.cnbcindonesia.com/news/20200423075855-4- 153804/terungkap-alasan-jokowi-pilih-psbb-bukan-lockdown. [Diakses 10 Juli 2020]
[6] KOMPAS, ― Pemprov DKI Cabut Sementara Kebijakan Ganjil Genap di Jakarta,‖ 15 Maret 2020. [Online]. Available:https://megapolitan.kompas.com/read/2020/03/15/14452021/ pemprov-dki-cabut-sementara-kebijakan-ganjil-genap-di-jakarta?page=all. [Diakses 10 Juli 2020]
[7] KOMPAS,  ―Berbagai  Kebijakan  Pemprov  DKI  Hadapi  COVID-19  Dalam  Sepekan Terakhir,‖  20  Maret  2020.  [Online].Available:  megapolitan.kompas.com/read/2020/03/20/ 11082501/berbagai-kebijakan-pemprov-dki-hadapi-COVID-19-dalam-sepekan-terakhir?
page=all. [Diakses 10 Juli 2020]
[8] KATADATA,  ―PSBB  DI  Jakarta  Dinilai  Efektif,  Corona  Dapat  Berhenti  Sebelum Lebaran‖.  3  Mei  2020.  [Online].  Available:  https://katadata.co.id/berita/2020/05/03/psbb- di-jakarta-dinilai-efektif-corona-dapat-berhenti-sebelum-lebaran. [Diakses 10 Juli 2020]
[9] CNN,  ―Anies  Perpanjang  PSBB  Jakarta,  Juni  Jadi  Masa  Transisi‖.  4  Juni  2020.  [Online].
Available : www.cnnindonesia.com/nasional/20200603155954-20-509512/anies- perpanjang-psbb-jakarta-juni-jadi-masa-transisi. [Diakses 10 Juli 2020]
[10] C.  Martin,  A.  Caimo,  ―Technical  Report  Time  Series  Analysis‖,  in ESPON  M4D ,  2020, pp.1
[11] Y.  R.  Damuri,  H.  Aswicahyono,  dan  D.  A.  W.  Lestari,  ―Evaluasi  Kegiatan  Ekonomi  dan Intensitas Penyebaran COVID-19 di Masa New Normal: Tinjauan atas Beberapa Indikator Cepat [Pembaruan Data 29 Juni 2020]‖, CSIS, 2020.
[12] Norman  J,  Bar-Yam  Y,  Taleb  NN.,  ―Systemic  Risk  of  Pandemic  via  Novel  Pathogens— Coronavirus‖, New England Complex Systems Institute, 2020.
[13] Behrens JT., ―Principles and Procedures of Exploratory Data Analysis‖, Psychol Methods , vol 2, 1997, pp. 131–60.
[14] Cai, L., Zhu, Y., ―The Challenges of Data Quality and Data Quality Assessment in the Big Data Era‖, Data Science Journal , 2015, 14:2, pp. 1-10.
[15] Makridakis,  Wheelwright  &  McGee., Metode  dan  Aplikasi  Peramalan ,  Jakarta:  Binarupa Aksara, 1999.
[16] UW Genome Sciences, ―Lecture 2: Descriptive Statistics and Exploratory Data Analysis‖, Available:    www.gs.washington.edu/academics/courses/akey/56008/lecture/lecture2.pdf, [Diakses 5 Agustus 2020],
[17] Litman, T., ―Autonomous Vehicle Implementation Predictions: Implications for Transport Planning‖, Victoria, Canada: Victoria Transport Policy Institute, 2017.
[18] Wu Z, McGoogan JM., ―Characteristics of and Important Lessons From the Coronavirus Disease  2019  (COVID-19)  Outbreak  in  China‖,  in Journal  of  the  American  Medical Association , 2020.
[19] Scheiner,  J.,  K.  Chatterjee,  and  E.  Heinen.,  "Key  events  and  multimodality:  a  life  course approach", in Transportation Research Part A: Policy and Practice , vol 91, 2016, pp. 148- 165.
[20] Pennington,  T.,  ―The  Coronavirus  Preparedness  Handbook:  How  to  Protect  Your  Home, School,  Workplace,  and  Community  from  a  Deadly  Pandemic‖,  New  York:  Skyhorse, 2020, pp. 49-60.
[21] Poel, M.,  Schroeder,  R., Treperman, J.,  Rubinstein, M.,  Meyer,  E.,  Mahieu,  B.,  Scholten, C., Svetachova, M., ―Data for policy: a study of big data and other innovative data-driven approaches for evidence-informed policymaking‖, Report about the State-of-the-Art, 2015.