## Kesehatan Mental dan Perubahan Aktivitas-Perjalanan Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia
Muhamad Rizki 1 , Dwi Prasetyanto 2 , Andrean Maulana 3
Institut Teknologi Nasional, Bandung, Indonesia Email: muhamadrizki1404@itenas.ac.id 1 , dwipras@itenas.ac.id 2 , andreanmaulana@itenas.ac.id 3
Received 30 November 201x | Revised 30 Desember 201x | Accepted 30 Januari 201x

## ABSTRAK
Pandemi COVID-19 telah secara signifikan mempengaruhi bagaimana kita menjalani kehidupan sehari- hari  kita.  Studi  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi  dampak  perubahan  kesehatan  mental  kepada perubahan  aktivitas  dan  perjalanan  saat  pandemi  di  Indonesia.  Convenient  sampling  digunakan  untuk menentukan jumlah sampel dan pengumpulan data dilakukan secara online pada masa pandemi dengan kuesioner.  Adapun  metode  regresi  linear  berganda  digunakan  untuk  menganalisis  data.  Hasil  analisis menujukkan bahwa telah terjadinya perubahan aktivitas dan perjalanan akibat dari pandemi COVID-19. Tipe kesehatan mental seperti depresi dan bosan sangat berkaitan dengan penurunan pola perjalanan, sedangkan kelelahan berkaitan dengan berkurangnya kegiatan berbasis online. Studi ini juga menemukan bahwa masyarakat berpendapatan tinggi cenderung memiliki akses lebih baik terhadap platform online dan melakukan kegiatan online lebih banyak. Kelompok tersebut juga cenderung mengurangi perjalanan keluar  tempat  tinggal.  Studi  ini  merekomendasikan  pembenahan  kualitas  internet  dan  pembangunan fasilitas  aktif  (taman)  dekat  tempat  tinggal  untuk  mengendalikan  pandemi  bersamaan  dengan  menjaga penurunan kesehatan mental.
Kata kunci : COVID-19, Aktivitas, Perjalanan, Regresi linear berganda

## ABSTRACT
The COVID-19 pandemic has significantly affected how we do our daily lives. This study aims to investigate the  effect  of  emotional  well-being  to  the  changes  in  activity  and  travel  during  COVID-19  pandemic  in Indonesia. Convenient sampling is used for dermine sampling size and online data collection was carried out during a pandemic using a questionnaire. Moreover, the multiple linear regression model is used for data analysis. It is found that there has been a change in activity and travel as a result of the COVID-19 pandemic. The results of the analysis show that several issues related to mental health, such as depression and  boredom,  are  strongly  associated  with  the  decrease  of  out-of-home  activities,  while  fatigue  is associated with a lower ICT activities. This study also found that high-income people, which have higher accessibility to ICT, tend to do more online activities and also reduce their out-of-home activities during pandemic. This study propose improving the quality of the internet and building active facilities (parks) near residential location to manage the pandemic while maintaining a decline in mental health.
Keywords : COVID-19, Activity, Travel, Multiple linear regression

## 1. PENDAHULUAN
Sejak  pengumuman  kasus  pertama  di  Wuhan,  Tiongkok,  kasus  pandemi Coronavirus  Disease 2019 (COVID-19)  di  Indonesia  pada  Januari  2021  telah  mencapai  lebih  dari  1  juta  kasus 1 .  Dikarenakan penyebaran  kasus  COVID-19  dapat  terjadi  akibat  dari  manusia  ke  manusia  dan  belum  adanya pengobatan efektif untuk penyakit tersebut, berbagai negara di dunia melakukan penerapan pembatasan pergerakan [1]. Hal ini dilakukan untuk menjaga resiko penyebaran penyakit tidak melewati kapasitas infrastruktur  kesehatan  yang  ada  [2].  Penerapanan  kebijakan  ini  sangat  mempengaruhi  bagaimana mobilitas masyarakat untuk memenuhi kebutuhan hidupnya sehari-hari.
Pembatasan ini telah berdampak secara signifikan kepada penggunaan angkutan umum dan lalulintas kendaraan  bermotor  di  berbagai  kota  di  dunia.  Berdasarkan  data  dari  Moovit  [3]  tentang  dampak COVID-19 pada penggunaan angkutan umum, penggunaan angkutan umum di kota-kota di dunia seperti London, New York City, Berlin, Paris dan Sydney mengalami penurunan yang signifikan di tempat umum penggunaan transportasi. Di Paris, misalnya, penurunannya mencapai sekitar 80% dibandingkan tingkat  sebelum  pandemi.  Senada,  UITP  [4]  juga  melaporkan  bahwa  pandemi  tersebut  telah menyebabkan  19%  operator  bus  India  kehilangan  90%  penumpangnya  dan  sisanya  91%  tanpa penumpang  sama  sekali.  Indonesia  juga  mengalami  kondisi  ini,  seiring  dengan  penurunan  kapasitas ( headway )  dan  pembatasan  ( load  factor ),  sebagian  besar  penumpang  angkutan  massal  (yaitu  MRT, BRT, dan Commuter Rail) di Jabodetabek mengalami penurunan lebih dari 80% dari kondisi biasanya [5].
Pandemi ini juga mengubah perilaku belanja masyarakat, karena masyarakat memaksimumkan aktivitas di rumah. Adaptasi teknologi informasi dan komunikasi (TIK) meningkat secara signifikan, termasuk belanja online . Menurut Clement [6], jumlah trafik website e-commerce dunia melonjak dari semula sekitar  12,81  miliar  pada  Januari  2020  menjadi  14,34  miliar  pada  Maret  2020.  Sebuah  survei  yang dilakukan Kunst [7] di tiga negara maju yaitu Jerman, Inggris, dan Amerika Serikat mengungkapkan bahwa ada sekitar 4% hingga 27% responden yang mulai membeli berbagai produk secara online karena pandemi COVID-19. Tren ini juga serupa dengan yang terjadi di Indonesia. Merujuk pada Pusparisa [8], sektor e-commerce Indonesia mengalami peningkatan yang cukup tinggi saat terjadi pandemi, yang ditunjukkan  dengan  peningkatan  penjualan  bulanan  sebesar  26%  dibandingkan  dengan  tahun sebelumnya.  Selain  itu,  jumlah  transaksi  harian  juga  meningkat  dari  3,1  juta  pada  triwulan  II  2019 menjadi 4,8 juta pada April 2020.
Pembatasan aktivitas di luar rumah juga ditemukan mempengaruhi kesejahteraan subjektif individu dan akibatnya  kesehatan  mental,  karena  beberapa  aktivitas  terlibat  untuk  menjaga  atau  meningkatkan kesejahteraan [9]. Studi dari Brooks et al. [10] pada karantina di pandemi sebelumnya menunjukkan berbagai masalah kesehatan muncul pada saat karantina. Dilaporkan bahwa masalah kesehatan mental meningkat seiring dengan jumlah hari selama lockdown, terutama bagi orang dengan kondisi khusus seperti  OCD,  depresi,  dan  ketergantungan  zat  [11].  Faktanya,  bahkan  bagi  orang-orang  yang  tidak memiliki ketergantungan zat, rutinitas baru dengan tempat berulang yang terus menerus selama periode waktu yang cukup lama juga akan mempengaruhi kesehatan mental pribadi [12]. Belajar dari pandemi dan  karantina  sebelumnya,  Brooks  et  al.  [10],  yang  meninjau  24  makalah  dari  pandemi  SARS  dan berbagai  karantina  di  seluruh  kota,  telah  menemukan  bahwa  selama  karantina  masyarakat  sangat mungkin mengembangkan berbagai gejala stres dan gangguan psikologis. Studi tersebut juga mencatat bahwa gejala stres pasca trauma terjadi.
Dampak pandemi kepada kehidupan sehari-hari sangat signifikan, namun mayoritas penelitian yang ada saat ini umumnya berfokus pada karakteristik penyakit COVID-19 [13] serta kebutuhan vaksin. Studi
1 Perkembangan kasus COVID-19 di Indonesia dapat dilihat pada covid19.go.id

## Kesehatan Mental dan Perubahan Aktivitas-Perjalanan Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia
tentang analisis perubahan aktivitas dan perjalanan dan hubungannya dengan kesehatan mental belum banyak dilakukan di negara berkembang seperti Indonesia. Studi untuk memahami perubahan aktivitas dan perjalanan sangat penting untuk melakukan manajemen perjalanan saat pandemi ini dan antisipasi pada  pandemi  mendatang.  Selain  itu,  studi  yang  mengintegrasikan  aspek  kesehatan  mental  sangat bermanfaat untuk merumuskan kebijakan untuk mencegah adanya penurunan kesehatan mental yang signifikan diakibatkan dari karantina untuk pandemi.
Selain itu, penyelidikan perubahan aktivitas perjalanan pasca COVID-19 di negara berkembang menjadi penting  karena  adanya  perbedaan  masyarakat,  ekonomi,  infrastruktur,  dan  budaya  dan  akibatnya berpengaruh terhadap dampak COVID-19, antara negara maju dan negara berkembang. Dalam kasus Indonesia,  urbanisasi,  bentuk  perkotaan  yang  tidak  efisien,  dan  kualitas  internet  yang  rendah  telah menjadi ciri daerah perkotaannya [14]. Dari segi pandemi, Indonesia melaporkan kasus pertama pada awal  Maret  2020.  Meski  tidak  seketat  yang  diterapkan  di  Wuhan,  pemerintah  Indonesia  juga  telah menerapkan berbagai kebijakan pembatasan aktivitas di luar rumah mulai minggu kedua Maret [15] dan setelah mengevaluasi pertumbuhan kasus di setiap provinsi, pada Juni 2020 beberapa kebijakan akan dilonggarkan. Oleh karena itu, studi ini akan memberikan wawasan baru untuk memahami perubahan perilaku  aktivitas  perjalanan  dan  implikasi  pandemi  di  Indonesia  sebagai  representasi  negara berkembang.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  secara  spesifik  tujuan  dari  dari  penelitian  ini  antara  lain:  i.) mengetahui perubahan aktivitas dan perjalanan saat pandemi; dan ii.) menginvestigasi hubungan dari kesehatan mental dan aspek sosio demografi kepada tingkat perubahan aktivitas dan perjalanan. Dengan menyebarkan kuesioner secara online , data dikumpulkan dan dianalisis menggunakan metode analisis faktor dan  regresi linear berganda. Makalah ini akan terbagi menjadi lima bagian. Setelah pendahuluan, pada bagian kedua akan disajikan metodologi perumusan kuesioner dan pengumpulan data. Selanjutnya analisis  data  dan  pembahasan  disampaikan  pada  bagian  ketiga  yang  dilanjutkan  dengan  diskusi. Makalah ini akan diakhiri dengan penarikan kesimpulan.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  menangkap  perubahan  aktivitas  dan  perilaku  perjalanan  selama pandemi  yang  melihat  sebelum  pandemi  sebagai  acuan.  Untuk  menyelidiki  faktor-faktor  yang mempengaruhi  perubahan  aktivitas  perjalanan  saat  pandemi,  studi  ini  menggabungkan  pengaruh karakteristik  sosio-demografis  dan  perjalanan  individu,  penggunaan  dan  pengalaman  TIK,  sikap terhadap  COVID-19,  dan  perilaku  untuk  mencegah  infeksi  penyakit  juga  sebagai  kesejahteraan subjektif.  Setelah  serangkaian  tinjauan  pustaka  terkait  perilaku  perjalanan  [16]  dan  determinannya seperti sikap [17], kesehatan mental/ well-being [18], dan TIK [19], kuesioner yang terdiri dari delapan bagian pun dibentuk. Pada makalah ini, hanya pertanyaan-pertanyaan yang digunakan yang dijelaskan, yaitu hanya tiga bagian.
Pada bagian pertama responden ditanyai tentang frekuensi perjalanan mingguan selama pandemi dan sebelum pandemi dalam enam jenis aktivitas di luar rumah, yaitu bekerja atau belajar, belanja bahan makanan, belanja elektronik/pakaian, makan di luar, bersantai, dan kegiatan sosial seperti mengunjungi kerabat  atau  keluarga.  Selanjutnya,  diberikan  pertanyaan  tentang  kesehatan  mental  individu  selama pandemi. Pertanyaan kesehatan mental terdiri dari delapan perasaan kognitif (frustrasi, bosan, kesal, lelah, khawatir, tertekan, tidak produktif, dan ketidaksabaran untuk mengakhirinya) dan satu evaluasi keseluruhan ("pengalaman terburuk dalam hidup saya"). Tanggapan tersebut ditangkap dalam bentuk skala Likert lima poin, mulai dari sangat tidak setuju (1) hingga sangat setuju (5). Kuesioner ditutup dengan  karakteristik  sosio-demografi  dan  spasial  responden,  seperti  jenis kelamin,  usia,  pendapatan, pendidikan, pekerjaan, dan lokasi tempat tinggal.
Data  dikumpulkan  saat  pandemi  COVID-19  terjadi  di  Indonesia.  Sesuai  dengan  protocol  untuk mengurangi resiko penularan melalui kontak fisik, pengumpulan data dilakukan secara online dengan menggunakan Google Form. Formulir kuesioner online diubah menjadi web-link dan didistribusikan melalui  berbagai  platform  media  sosial  (Facebook,  Instagram,  Twitter,  Line,  dan  WhatsApp). Rekrutmen  responden  menggunakan  metode convenience  sampling, dan  dengan  penyebaran  secara online tersebut diatas pada relasi para peneliti dan dibantu dengan para mahasiswa dari universitas para peneliti. Convenience  sampling digunakan  karena  keterbatasan  survei  secara  fisik  yang  terjadi  pada COVID-19, sehingga survei hanya dapat dilakukan secara online dengan bantuan jejaring sosial peneliti mahasiswa.  Adapun  untuk  meningkatkan  representasi  data,  perekrutan  surveyor  secara  acak  melalui media sosial juga dilakukan untuk melakukan penyebaran kuesioner secara online kepada kelompok sosial mereka. Survei dilakukan Mei hingga Juni 2020. Dari periode survei tersebut, 834 responden yang tinggal di beberapa provinsi di Indonesia dan menyelesaikan kuesioner

## 2.2. Regresi Linear Berganda
Dengan  data  pada  variabel  terikat  yang  merupakan  data  skala  menerus,  regresi  linear  berganda digunakan  [20].  Regresi  linear  berganda  merupakan  metode  statistika  untuk  memodelkan  pengaruh variabel  bebas  dengan  variabel  terikat  yang  berbentuk  skala  menerus.  Metode  ini  sudah  sering digunakan dalam melakukan investigasi di berbagai subjek ilmu pengetahuan. Persamaan regresi linear dapat ditulis dengan [20].
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 ! 𝑋 ! + 𝑏 " 𝑋 " + ⋯ + 𝑏 # 𝑋 # + 𝑒 (3.1)
dengan:
Y = variabel dependen
a
= konstanta b = koefisien regresi
X
= variabel independen e = error
Dikarenakan  tujuan  dari  regresi  linear  ini  adalah  untuk  menguji  pengaruh  antara  variabel-variabel penelitian  yang  terdiri  dari  variabel  dependen  (terikat)  dan  independen  (bebas),  untuk  makalah  ini variabel terikat adalah perubahan aktivitas/perjalanan dan variabel bebas ini adalah perubahan kesehatan mental dan sosio demografi. Variabel sosio demografi dimasukan sebagai variabel bebas dikarenakan temuan  pengaruhnya  kepada  perilaku  perjalanan  oleh  berbagai  studi  [21]–[23].  Beberapa  analisis dilakukan  sebagai  bagian  dari  pengujian  kesesuaian  model  dengan  data  yaitu  analisis  variansi  dan perhitungan koefisien determinasi (R 2 ).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Karakteristik Sosiodemografi
Deskripsi karakteristik responden yang didapatkan dari survei ditujukkan pada Tabel 1. Berdasarkan total responden, sebagian besar merupakan masyarakat pada usia produktif bekerja, yaitu 26-60 tahun (64,3%). Mayoritas jenis kelamin responden adalah laki-laki (51,9%) dan memiliki pekerjaan sebagai karyawan swasta (38,4%). Adapun dari sisi pendapatan, responden dengan pendapatan bulanan dalam kisaran Rp 2,5 hingga 5 juta/bulan dan Rp 5 hingga 10 juta/bulan mendominasi total responden, dengan 21,7 % dan 23,7% masing-masing. Adapun lokasi pemukiman responden sebagian besar tersebar di Bandung Raya, yaitu Kota Bandung dan sekitarnya sebesar 38,4% dan Jabodetabek, yaitu Jakarta dan sekitarnya sebesar 31,1%.
Kesehatan Mental dan Perubahan Aktivitas-Perjalanan Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia
Tabel 1. Karakteristik Demografi Responden (N=834) Variabel (%) Variabel (%) Sosio-demografi Sosio-demografi Usia < 18 tahun 2,0 Pendapatan/uang saku < 1 juta Rupiah 19,1 18–25 tahun 31,4 1–2,5 juta Rupiah 12,5 26–40 tahun 40,2 2,6–5 juta Rupiah 21,7 41–60 tahun 24,1 5-10 juta Rupiah 23,7 > 55 tahun 2,3 10-15 juta Rupiah 10,6 Gender Pria 51,9 15-20 juta Rupiah 5,8 wanita 48,1 >20 juta Rupiah 6,7 Pekerjaan Pelajar/mahasiswa 27,9  Karakteristik Tempat Tinggal PNS/TNI/Polri 7,1 Lokasi Tempat Tinggal Bandung Raya 38,4 Pegawai Swasta 38,4 Jabodetabek 31,1 Wiraswasta 11,2 Surabaya, Semarang, dan Yogyakarta 4,0 Ibu Rumah Tangga 6,0 Kota kecil lainnya di Jawa 15,7 Tidak Bekerja 1,8 Diluar Jawa 10,9 Pensiunan 1,3 Status Tempat Tinggal Kepemilikan Sendiri 79,3 Lainnya 6,4 Sewa 12,5 Kost 8,3

## 3.2 Deskripsi Kesehatan Mental Saat Pandemi COVID-19
Selain itu, parameter kesehatan mental responden pada saat penerapan pembatasan sosial juga dijelaskan pada Tabel 2, yaitu perasaan negatif. Skala tanggapan yang menggunakan skala likert lima poin, mulai dari sangat tidak setuju sampai sangat setuju, hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar rata-rata jumlah perasaan  responden  lebih  tinggi  dari  nilai  tengah  3  yang  mewakili  netral.  Sebagian  besar  responden merasa  bosan  selama  pandemi  dan  tidak  sabar  menunggu.  Perasaan  frustrasi  dan  depresi  adalah kesejahteraan subjektif terendah yang dirasakan responden selama pandemi. Namun, evaluasi kesehatan mental  secara  keseluruhan  dari  pandemi,  yang  diindikasikan  dengan  'pengalaman  terburuk', menunjukkan nilai yang relatif netral (3,06).

## Tabel 2. Deskripsi Kesehatan Mental Saat Pandemi
Saat pandemi ini saya merasa…*  Rata-rata  Standar Deviasi Frustrasi 2.79 1.060 Depresi 2.64 1.026 Khawatir 3.81 0.915 Bosan 3.94 1.059 Tidak produktif 2.98 1.239 Kesal 3.23 1.081 Lelah 3.25 1.072 Tidak sabar ini untuk berakhir 4.19 0.966 Pengalaman terburuk 3.06 1.136
*skala Likert dengan 1 = sangat tidak setuju hingga 5 = sangat setuju

## 3.3 Deskripsi Perubahan Aktivitas dan Perjalanan saat Pandemi COVID-19
Hasil  survei  menunjukkan  bahwa  pandemi  COVID-19  memang  mengubah  perilaku  perjalanan masyarakat dan cara orang melakukan aktivitasnya. Ada penurunan tajam secara statistik dalam jumlah aktivitas di luar rumah dan peningkatan aktivitas online di rumah sebelum dan selama pandemi COVID- 19. Bagian atas Tabel 3 menunjukkan bahwa pandemi mengurangi frekuensi perjalanan mingguan orang untuk berbagai jenis tujuan, termasuk bekerja, sekolah, dll. Misalnya, frekuensi perjalanan rata-rata ke tempat  kerja  atau  sekolah  menurun  dari  awalnya  pada  6,7  sebelum  pandemi  menjadi  2,77  selama pandemi.  Dibandingkan  dengan  jenis  perjalanan  liburan/hiburan  lainnya,  perjalanan  ke  kantor  atau sekolah  mengalami  penurunan  paling  tinggi  sedangkan  perjalanan  belanja  elektronik/  ashion  sedikit mengalami penurunan. Hal ini dikarenakan perjalanan ke kantor atau sekolah merupakan sesuatu yang
wajib dilakukan setiap hari sedangkan perjalanan belanja barang elektronik/pakaian bukan merupakan kebutuhan sehari-hari dan biasanya dilakukan sesekali. Itu sebabnya frekuensi perjalanan ke kantor atau sekolah sensitif terhadap gangguan .
Penurunan  frekuensi  perjalanan  kemungkinan  besar  disebabkan  oleh  ketakutan  masyarakat  akan penularan  serta  pembatasan  yang  diberlakukan  oleh  pemerintah  yang  biasanya  disebut  sebagai “lockdown” di banyak negara atau “circuit breaker” dalam kasus Singapura. Selama masa pembatasan, sebagian besar pusat kegiatan, kecuali yang vital, tidak boleh dibuka dan ini menjelaskan penurunan frekuensi perjalanan.
Tabel 3 juga menujukkan bahwa selama pandemi COVID-19, frekuensi mingguan dari berbagai jenis aktivitas online di rumah (termasuk bekerja dari rumah (WFH) atau sekolah dari rumah (SFH), aktivitas hiburan,  dll.)  meningkat  dibandingkan  periode  sebelumnya.  Frekuensi  rata-rata  WFH  dan  SFH meningkat dari 2,28 menjadi 5,49, sedangkan rata-rata frekuensi aktivitas hiburan online meningkat dari 4,51  menjadi  6,40.  Sebab,  meski  ada  pembatasan  perjalanan,  masyarakat  tetap  harus  memenuhi kebutuhannya,  sehingga  mereka  memilih  untuk  melakukan  aktivitas  tersebut  secara online terutama untuk aktivitas WFH atau SFH dan hiburan. Kegiatan seperti belanja online atau pesan antar online makanan  /  minuman  juga  meningkat  meskipun  sedikit  karena  ini  adalah  kegiatan  yang  masih  dapat dilakukan secara off-line tanpa harus bepergian jauh dari rumah. Selain itu, belanja elektronik/pakaian hanya meningkat sedikit karena aktivitas tersebut bukan kebutuhan sehari-hari dan seperti yang telah disebutkan sebelumnya, biasanya dilakukan sesekali.
Tabel 3. Karakteristik Frekuensi Perjalanan Sebelum dan Saat Pandemi Perminggu (kali/minggu)
Tipe Perjalanan Frekuensi Mingguan Sebelum COVID-19 Frekuensi Mingguan Saat COVID-19 Perubahan Frekuensi Mingguan Saat - Sebelum COVID-19 Mean SD Mean SD Mean SD t-stat Pekerjaan/pedidikan 6,70 3,309 2,77 2,84 -3,93 3,688 -26,024** Belanja kebutuhan sehari-hari 3,78 2,405 2,58 1,686 -1,20 2,121 -11,791** Belanja elektronik/pakaian 2,12 1,726 1,41 1,085 -0,71 1,59 -10,074** Makan diluar rumah 3,40 2,385 1,45 1,33 -1,95 2,372 -20,631** Liburan/hiburan 2,76 1,99 1,36 1,17 -1,40 1,976 -17,462** Sosial 3,59 2,458 1,89 1,63 -1,70 2,245 -16,624** Type Aktivitas Daring di Rumah Frekuensi Mingguan Sebelum COVID-19 Frekuensi Mingguan Saat COVID-19 Perubahan Frekuensi Mingguan Saat - Sebelum COVID-19 Mean SD Mean SD Mean SD t-stat E-meeting/e-learning 2,28 2,351 5,49 3,782 3,21 3,743 20,786** Belanja kebutuhan sehari-hari online 2,16 1,729 2,89 2,166 0,73 1,842 7,583** Belanja elektronik/pakaian online 1,80 1,433 2,07 1,769 0,27 1,418 3,377** Belanja makanan online 3,67 2,577 3,80 2,80 0,13 2,652 1,019 Hiburan online 4,51 3,554 6,40 3,597 1,89 2,931 10,799**
**signifikan pada 5%

## 3.4. Analisis Perubahan Aktivitas-Perjalanan dan Kesehatan Mental Saat Pandemi
Dalam rangka melakukan analisis perubahan aktivitas-perjalanan dengan variabel bebas karakteristik kesehatan mental, dilakukan analisis faktor untuk melakukan optimalisasi variabel perubahan aktivitas- perjalanan saat pandemi. Parameter kesesuaian pada analisis faktor disajikan pada tabel 4. Hasil nilai reliabilitas variabel menujukkan angka Cronbach-alpha >0,8 pada variabel perjalanan dan 0,40 pada aktivitas online . Uji Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) menunjukkan nilai lebih dari 0,6 menandakan faktor analisis sangat tepat dilakukan pada variabel pertanyaan yang ada serta uji Bartlett’s test of sphericity
menujukkan nilai signifikan (<5%) [20]. Analisis faktor menghasilkan masing-masing satu faktor pada tipe perjalanan dan aktivitas online yang digunakan dalam analisis regresi linear pada analisis perubahan aktivitas perjalanan saat pandemi dan efek dari kesehatan mental pada perubahan tersebut.
Tabel 4. Analisis Faktor Perubahan Aktivitas – Perjalanan saat Pandemi
Tipe Perjalanan Component Factor Analysis  Cronbach alpha Pekerjaan/pedidikan .663 0,818 Belanja kebutuhan sehari-hari .648 Belanja elektronik/pakaian .742 Makan diluar rumah .819 Liburan/hiburan .866 Sosial .777 Bartlett's Test of Sphericity [2009,393; 15; 0 , 000] [χ2; df.; p-value] KMO Measure of Sampling Adequacy 0 , 853 Tipe Aktivitas Online di Rumah Component Factor Analysis  Cronbach alpha E-meeting/e-learning .528 0,450 Belanja kebutuhan sehari-hari online .811 Belanja elektronik/pakaian online .724 Belanja makanan online .465 Hiburan online .392 Bartlett's Test of Sphericity [401,371; 10; 0 , 000] [χ2; df.; p-value] KMO Measure of Sampling Adequacy 0,609
Analisis regresi linear berganda untuk investigasi perubahan aktivitas-perjalanan disajikan pada tabel 5. Model regresi linear akan memahami hubungan antara kesehatan mental kepada perubahan aktivitas- perjalanan.  Selain  itu  variabel  sosio  demografi  juga  dimasukan  menjadi  variabel  bebas.  Data  sosio- demografi yang dimasukan dalam bentuk dummy variable [20]. Sebelum melakukan intepretasi model, dilakukan  evaluasi  kelayakan  model  yang  juga  dideskripsikan  pada  tabel  4.  Nilai  uji  ANOVA menujukkan  nilai  signifikansi  sehingga  model  regresi  dengan  variabel  bebas  dapat  digunakan  untuk mengekplorasi variabel terikat. Nilai koefisien determinasi atau R 2 menunjukkan cukup rendah pada kedua  model.  Beberapa  penelitian  menujukkan  nilai  R 2 pada  penelitian  khususnya  terkait  dengan ekplorasi ( explonatory research ) variabel dapat rendah sehingga nilai R 2 bukan suatu indikator utama model  dapat  diinterpretasikan  atau  tidak,  namun  menandakan  dari effect  size [24].  Namun  dengan beberapa variabel signifikan yang berhubungan dengan variabel terikat, maka secara statistik model ini cukup baik untuk dilakukan intepretasi.
Tabel 5. Estimasi Model Perubahan Aktivitas-Perjalanan dan Kesehatan Mental Saat Pandemi
Variabel Model Perubahan Aktivitas Online a Model Perubahan Perjalanan a Unstd. Std. t-stat Unstd. Std. stat B B B B (Constant) ,146 ,717 -,853 -4,284** Frustrasi ,078 ,083 1,319 -,065 -,069 -1,137 Depresi -,055 -,056 -,909 ,159 ,163 2,689** Khawatir ,019 ,017 ,441 ,029 ,026 ,683 Bosan -,029 -,030 -,687 ,139 ,147 3,398** Tidak produktif ,065 ,080 1,976** ,001 ,002 ,039 Jengkel -,078 -,084 -1,642 ,014 ,015 ,298 Lelah ,089 ,096 2,055** -,064 -,069 -1,515 Tidak sabar untuk cepat berakhir -,077 -,074 -1,622 ,065 ,063 1,412 Pengalaman terburuk saya ,003 ,004 ,084 -,046 -,052 -1,256 Usia 17-23 tahun [D] -,128 -,060 -1,468 ,317 ,147 3,727** Pria [D] -,157 -,078 -2,191** -,132 -,066 -1,897 Tinggal sendiri [D] -,176 -,054 -1,557 -,029 -,009 -,263 Pendapatan/bulan kurang dari 1 juta rupiah [D] ,158 ,062 1,546 -,140 -,055 -1,412 Pendapatan/bulan lebih dari 15 juta rupiah [D] -,266 -,088 -2,420** ,210 ,070 1,967** Bandung Raya [D] ,119 ,058 1,499 -,104 -,050 -1,344 F; p-values 2,177; 0,006 5,126; 0,000 R; R 2 0.196; 0,038 0.293; 0,086
[D] dummy variable= 1 jika ya, 0 lainnya; ** signifikan pada 5%; a perubahan frekuensi sebelum pandemi – saat pandemi
Model  perubahan  aktivitas online menunjukkan  pelaku  perjalanan  yang  mengalami  kelelahan  saat pandemi cenderung berasosiasi dengan berkurangnya aktivitas online saat pandemi. Pelaku perjalanan yang merasa tidak produktif juga cenderung merupakan pelaku perjalanan yang mengurangi aktivitas online saat  pandemi.  Adapun  pelaku  perjalanan  dengan  pendapatan  tinggi  cenderung  meningkatkan penggunaan TIK untuk aktivitas online saat pandemi. Pada model perubahan perjalanan saat pandemi, terdapat  beberapa  variabel  yang  signifikan  mempengaruhi  terjadinya  perubahan  perjalanan.  Aspek kesehatan  mental  seperti  depresi  dan  bosan  cenderung  berasosiasi  pada  pelaku  perjalanan  yang mengurangi frekuensi perjalanannya saat pandemi. Adapun usia pelajar dan mahasiswa cenderung tidak mengalami  perubahan  frekuensi  perjalanan  saat  pandemi.  Selain  itu  pelaku  perjalanan  dengan pendapatan tinggi cenderung mengurangi frekuensi perjalanannya saat pandemi.

## 4. DISKUSI
Pandemi COVID-19 telah secara signifikan mempengaruhi bagaimana kita menjalani kehidupan sehari- hari kita. Studi ini bertujuan untuk menginvestigasi perubahan aktivitas dan perjalanan saat pandemi di Indonesia. Dalam melakukan investigasi ini dilakukan integrasi dari pengaruh kesehatan mental saat pandemi dan aspek sosio demografi pelaku perjalanan.
Hasil  analisis  menujukkan  bahwa  telah  terjadinya  perubahan  aktivitas  dan  perjalanan  akibat  dari pandemi COVID-19. Misalnya, frekuensi perjalanan rata-rata ke tempat kerja atau sekolah menurun sebesar  66%  selama  pandemi.  Dibandingkan  dengan  jenis  perjalanan  liburan/hiburan  lainnya, perjalanan  ke  kantor  atau  sekolah  mengalami  penurunan  paling  tinggi  sedangkan  perjalanan  belanja elektronik/ pakaian sedikit mengalami penurunan. Hal ini dikarenakan perjalanan ke kantor atau sekolah merupakan sesuatu yang wajib dilakukan setiap hari sedangkan perjalanan belanja barang elektronik / pakaian bukan merupakan kebutuhan sehari-hari dan biasanya dilakukan sesekali. Disisi lain aktivitas bekerja/belajar dari rumah meningkat hingga 3 kali lipat. Selain itu penggunaan aplikasi belanja online juga meningkat dengan pesat disebabkan masyarakat tetap harus memenuhi kebutuhannya, sehingga mereka memilih untuk melakukan aktivitas tersebut secara online terutama untuk aktivitas WFH atau SFH dan hiburan. Adapun penurunan kesehatan mental ditemukan berdasarkan hasil studi ini. Mayoritas pelaku perjalanan merasakan rasa bosan selama pandemi dan tidak sabar menunggu didorong dengan penerapan  pembatasan  sosial  berskala  besar.  Perasaan  frustrasi  dan  depresi  adalah  kesehatan  mental yang  sangat  terdampak  yang  dirasakan  pelaku  perjalanan  pada  masa  pandemi.  Hal  ini  diduga berhubungan dengan berkurangnya kesempatan untuk pemenuhan kegiatan ekonomi maupun kegiatan hiburan dan sosial yang tidak dapat tergantikan oleh fasilitas TIK. Selain itu dengan menurunnya kinerja ekonomi yang berdampak kepada peningkatan penggangguran diduga berpengaruh kepada masyarakat khususnya yang sangat terdampak. Adapun evaluasi kesehatan mental secara keseluruhan menunjukkan nilai yang relatif netral.
Model perubahan perjalanan saat pandemi mengkonfirmasi dugaan bahwa perubahan kesehatan mental pada saat pandemi berkorelasi terhadap perubahan perilaku perjalanan dan aktivitas. Masyarakat yang memiliki  penurunan  kesehatan  mental  seperti  depresi  dan  bosan  sangat  berkaitan  dengan  kurangnya aktivitas  diluar  rumah  saat  pandemi.  Hal  ini  berkaitan  dengan  aktivitas  dirumah  yang  berhubungan dengan pemenuhan kesehatan mental [18], sehingga dengan terbatasnya kegiatan diluar rumah, pelaku perjalanan  merasakan  kekurangan  dan  keterbatasan  dari  kebutuhannya.  Pelaku  perjalanan  yang mengalami kelelahan saat pandemi cenderung berasosiasi dengan berkurangnya aktivitas online saat pandemi. Hal ini diduga terjadi karena akses kepada kegiatan online masih terbatas dibeberapa lokasi di Indonesia  sehingga  belum  meratanya  penggunaan  hal  tersebut.  Seragam  dengan  hal  tersebut,  studi Mokhtarian [19] menggarisbawahi bahwa adaptasi TIK untuk mengganti kebutuhan perjalanan sangat berkaitan dengan tersedianya infrastruktur, teknologi, serta kapasitas pengguna. Disisi lain aksesibilitas dalam hal kapasitas finansial sangat berkaitan dengan adaptasi TIK yang lebih tinggi. Hal ini sangat

## Kesehatan Mental dan Perubahan Aktivitas-Perjalanan Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia
berkaitan  dengan  mudahnya  masyarakat  berpedapatan  tinggi  untuk  mendapatkan/membeli  teknologi TIK terkini untuk melakukan kegiatan online daripada masyarakat berpendapatan rendah. Menariknya, masyarakat berpendapatan tinggi juga cenderung lebih mengurangi perjalanannya saat pandemi.

## 5. KESIMPULAN
Studi ini mengkonfirmasi bahwa terdapat perubahan aktivitas dan perjalanan saat pandemi COVID-19 dan perubahan ini berhubungan dengan penurunan kesehatan mental. Hasil analisis menunjukkan bahwa beberapa  tipe  kesehatan  mental  seperti  depresi  dan  bosan  sangat  berkaitan  dengan  penurunan  pola perjalanan, sedangkan kelelahan berkaitan dengan kurangnya aksesiblitas kepada kegiatan TIK. Studi ini juga menemukan bahwa masyarakat berpendapatan tinggi, memiliki kesempatan aksesbilitas kepada TIK yang tinggi, cenderung melakukan kegiatan online lebih banyak dan juga mengurangi perjalanan mereka keluar tempat tinggal.
Berdasarkan temuan tersebut beberapa rekomendasi dapat disampaikan. Pertama peningkatan kualitas infrastrutkur TIK ditemukan berkorelasi terhadap pemenuhan kebutuhan mental, sehingga pembenahan kualitas  internet  atau  subsidi  internet  direkomendasikan  untuk  menjadi  agenda  prioritas  pemerintah maupun  swasta.  Peningkatan  ini  dapat  juga  membantu  usaha  masyarakat  sehingga  perekonomian masyarakat dapat terbantu. Kedua, pemerintah perlu melakukan antisipasi penurunan kesehatan mental seperti  bosan  atau  depresi  dikarenakan  karantina  dengan  pembangunan  fasilitas  aktif  diluar  rumah seperti taman disekitar perumahan untuk mencegah kebosanan atau depresi. Menyeimbangkan kegiatan dirumah  dan  kegiatan  aktif  tersebut  dapat  mengurangi  tingkat  kebosanan  atau  depresi  saat  pandemi namun tetap sesuai dengan protokol kesehatan. Diharapkan dengan pembenahan ini tidak hanya dapat dilakukan  manajemen  pergerakan  pada  pandemi,  namun  juga  tetap  menjaga  kesehatan  mental masyarakat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  hibah  dosen  muda  Institut  Teknologi  Nasional  Bandung.  Para  penulis berterimakasih pada pihak-pihak yang membantu pengumpulan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Null and H. Smith, “COVID-19 Could Affect Cities for Years. Here Are 4 Ways They’re Coping Now,” Mar. 26, 2020. https://wri-indonesia.org/en/blog/how-cities-coping-with-covid-19 (accessed Jun. 06, 2020).
[2]  C. Musselwhite, E. Avineri, and Y. Susilo, “Editorial JTH 16 –The Coronavirus Disease COVID-19 and implications for transport and health,” J. Transp. Health , vol. 16, p. 100853, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.jth.2020.100853.
[3]  Moovit, “Moovit Public Transit Index,” May 2020. https://moovitapp.com/insights/en/Moovit_Insights_Public_Transit_Index-countries (accessed Jun. 10, 2020).
[4]  UITP, “Bus operations in India: what has been the impact of COVID-19?,” UITP , May 27, 2020. https://www.uitp.org/news/bus-operations-india-what-has-been-impact-covid-19 (accessed Jun. 10, 2020).
[5]  CNN Indonesia, “Corona Bikin Transjakarta, KRL, MRT, dan LRT Sepi Penumpang,” ekonomi , Apr. 20, 2020. https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20200420111334-92-495176/corona- bikin-transjakarta-krl-mrt-dan-lrt-sepi-penumpang (accessed Jun. 10, 2020).
[6]  J. Clement, “COVID-19 impact retail e-commerce site traffic 2020,” Statista , Jun. 03, 2020. https://www.statista.com/statistics/1112595/covid-19-impact-retail-e-commerce-site-traffic- global/ (accessed Jun. 10, 2020).
[7]  A. Kunst, “Online shopping due to the COVID-19 pandemic 2020,” Statista , Jun. 02, 2020. https://www.statista.com/statistics/1107859/shifting-to-online-purchases-because-of-the-covid- 19-pandemic-by-category/ (accessed Jun. 10, 2020).
[8]  Y. Pusparisa, “E-Commerce Tumbuh di Tengah Pandemi Covid-19,” May 20, 2020. https://katadata.co.id/infografik/2020/05/20/e-commerce-tumbuh-di-tengah-pandemi-covid-19 (accessed Jun. 10, 2020).
[9]  J. De Vos, “The effect of COVID-19 and subsequent social distancing on travel behavior,” Transp. Res. Interdiscip. Perspect. , vol. 5, p. 100121, May 2020, doi: 10.1016/j.trip.2020.100121.
[10]  S. K. Brooks et al. , “The psychological impact of quarantine and how to reduce it: rapid review of the evidence,” The Lancet , vol. 395, no. 10227, pp. 912–920, Mar. 2020, doi: 10.1016/S0140- 6736(20)30460-8.
[11]  J. McKimm, “Life in lockdown: how the COVID-19 pandemic complicates existing mental health conditions,” May 08, 2020. https://rcni.com/nursing-standard/features/life-lockdown-how- covid-19-pandemic-complicates-existing-mental-health-conditions-160426 (accessed Jun. 07, 2020).
[12]  D. Campbell, “UK lockdown causing ‘serious mental illness in first-time patients,’” the Guardian , May 15, 2020. http://www.theguardian.com/society/2020/may/16/uk-lockdown- causing-serious-mental-illness-in-first-time-patients (accessed Jun. 07, 2020).
[13]  S. M. Kissler, C. Tedijanto, E. Goldstein, Y. H. Grad, and M. Lipsitch, “Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period,” Science , vol. 368, no. 6493, pp. 860–868, May 2020, doi: 10.1126/science.abb5793.
[14]  M. Roberts, F. Gil Sander, and S. Tiwari, “Augment, Connect, Target: Realizing Indonesia’s Urban Potential,” World Bank, Text/HTML, 2019. Accessed: Mar. 31, 2020. [Online]. Available: https://www.worldbank.org/en/country/indonesia/publication/augment-connect- target-realizing-indonesias-urban-potential.
[15]  R. Djalante et al. , “Review and analysis of current responses to COVID-19 in Indonesia: Period of January to March 2020,” Prog. Disaster Sci. , vol. 6, p. 100091, Apr. 2020, doi: 10.1016/j.pdisas.2020.100091.
[16]  K. W. Axhausen, “Activity Spaces, Biographies, Social Networks and their Welfare Gains and Externalities: Some Hypotheses and Empirical Results,” Mobilities , vol. 2, no. 1, pp. 15–36, Mar. 2007, doi: 10.1080/17450100601106203.
[17]  M. Kroesen, S. Handy, and C. Chorus, “Do attitudes cause behavior or vice versa? An alternative conceptualization of the attitude-behavior relationship in travel behavior modeling,” Transp. Res. Part Policy Pract. , vol. 101, pp. 190–202, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.tra.2017.05.013.
[18]  D. Ettema, T. Gärling, L. E. Olsson, and M. Friman, “Out-of-home activities, daily travel, and subjective well-being,” Transp. Res. Part Policy Pract. , vol. 44, no. 9, pp. 723–732, Nov. 2010, doi: 10.1016/j.tra.2010.07.005.
[19]  P. L. Mokhtarian, “If telecommunication is such a good substitute for travel, why does congestion continue to get worse?:,” Transp. Lett. , vol. Vol 1, no. No 1, pp. 1–17, 2009.
[20]  J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis . Harlow, Essex: Pearson, 2010.
[21]  M. Z. Irawan, M. Rizki, T. B. Joewono, and P. F. Belgiawan, “Exploring the intention of out-of- home activities participation during new normal conditions in Indonesian cities,” Transp. Res. Interdiscip. Perspect. , vol. 8, p. 100237, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.trip.2020.100237.
[22]  M. Rizki, T. B. Joewono, P. F. Belgiawan, and M. Z. Irawan, “The travel behaviour of ride- sourcing users, and their perception of the usefulness of ride-sourcing based on the users’ previous modes of transport: A case study in Bandung City, Indonesia,” IATSS Res. , Dec. 2020, doi: 10.1016/j.iatssr.2020.11.005.
Kesehatan Mental dan Perubahan Aktivitas-Perjalanan Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia
[23]  M. Rizki, T. B. Joewono, and P. F. Belgiawan, “Travel Experience and Multitasking of Toll Road Users in Jakarta Metropolitan Area, Indonesia: An Investigation for Passenger of Private Car, Taxi, and Ride-sourcing,” J. East. Asia Soc. Transp. Stud. , vol. 13, pp. 523–541, 2019, doi: 10.11175/easts.13.523.
[24]  M. H. Kutner, Applied Linear Statistical Models . McGraw-Hill Irwin, 2005.