Pemodelan Distribusi Spasial Kasus Positif Covid-19 Menggunakan Algoritma Geographically Weighted Regression ................ (Ali, et al)

## PEMODELAN DISTRIBUSI SPASIAL KASUS POSITIF COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR)

## Studi Kasus Provinsi DKI Jakarta
( Modeling Spatially Distribution of COVID-19 using Geographically Weighted Regression (GWR) Case Study DKI Jakarta Province)
Abdullah Ali 1,2 , Iddam Hairuly Umam 2 , Masita Dwi Mandini Mannesa 1 , Umi Sa’adah 3
1 Departemen Ilmu Geografi, Universitas Indonesia
2 Pusat Meteorologi Publik, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
3 Stasitun Meteorologi Soekarno-Hatta, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Gedung H Kampus UI Depok, Jawa Barat, Indonesia 16424 E-mail: abdullah.ali@bmkg.go.id
Diterima: 29 November 2021; Direvisi (Revised):22 Desember 2021; Disetujui untuk Dipublikasikan: 29 Maret 2022

## ABSTRAK
Wabah  novel  corona  virus  2019  (Covid-19)  yang  pertama  kali  ditemukan  di  Wuhan,  China  menjadi sebuah pandemi global yang berdampak sangat signifikan terhadap seluruh aspek kehidupan. Kasus positif Covid-19  di  Indonesia  pertama  kali  terkonfirmasi  pada  tanggal  2  Maret  2020  di  Provinsi  DKI  Jakarta  yang kemudian ditetapkan sebagai episentrum transmisi Covid-19 di Indonesia. Berbagai penelitian dilakukan untuk melakukan  upaya  mitigasi,  mengetahui  dampak  dan  penyebab,  hingga  investigasi  berberapa  faktor  yang sangat  terkait  dengan  transmisi  Covid-19.  Distribusi  kasus  positif  Covid-19  sangat  terkait  dengan  lokasi, sehingga salah satu algoritma yang tepat untuk melakukan investigasi adalah model Geographically Weighted Regression (GWR).  Model  GWR  merupakan  pengembangan  dari  model  regresi  global  dimana  nilai  bobot variabel  prediktor  dihitung  pada  setiap  lokasi  pengamatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memodelkan distribusi spasial kasus positif Covid-19 menggunakan model GWR dengan fungsi Kernel Adaptif Bisquare. Variabel prediktor yang ditentukan melalui studi literatur adalah tingkat kepadatan penduduk, jumlah fasilitas kesehatan,  dan  kelompok  usia  rentan.  Pemilihan  rentang  kelompok  usia  rentan  dilakukan  menggunakan algoritma Lasso-Cross Validation (Lasso-CV). Hasil model GWR menunjukkan koefisien determinasi sebesar 0,908 yang artinya 90,8% kasus positif Covid-19 di DKI Jakarta dipengaruhi oleh variabel yang digunakan, sedangkan  9,2%  kasus  positif  Covid-19  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  di  luar  penelitian.  Wilayah  dengan koefisien determinasi tertinggi terdapat pada wilayah Jakarta Utara bagian barat, Jakarta Barat bagian utara, dan Jakarta Timur, sedangkan nilai koefisien determinasi terendah terdapat pada wilayah Jakarta Pusat.
Kata kunci : Covid-19, distribusi spasial, Fungsi Kernel Adaptif Bisquare, GWR

## ABSTRACT
The  novel  coronavirus  2019  (Covid-19)  outbreak,  which  was  first  discovered  in  Wuhan,  China,  has become a global pandemic that has a very significant impact on all aspects of life. DKI Jakarta Province has become the epicenter of Covid-19 transmission in Indonesia. Various studies were done to carry out mitigation efforts, find out the impacts and causes, and investigate several factors closely related to the transmission of Covid-19. The distribution of positive cases of Covid-19 is closely related to location, so one of the appropriate algorithms for conducting investigations is the Geographically Weighted Regression (GWR). The GWR model is  a  development  of  the  global  regression  model  where  the  weight  values  of  the  predictor  variables  are calculated at each observation location. This study aims to model the spatial distribution of Covid-19 positive cases using the GWR model with an adaptive kernel bisquare function. The predictor variables determined through the literature study are population density, number of health facilities, and vulnerable age groups. The range of vulnerable age groups was selected was carried out using the Lasso-Cross Validation (Lasso-CV) algorithm. The results of the GWR model show a coefficient of determination of 0.908, which means that 90.8% of positive cases of Covid-19 in DKI Jakarta are influenced by the variables used, while other factors outside the study influence 9.2% of positive cases of Covid-19. The areas with the highest coefficient of determination are  found  in  West  North  Jakarta,  North  West  Jakarta,  and  East  Jakarta,  while  the  lowest  coefficient  of determination is in the Central Jakarta area .
Keywords: Covid-19, spatial distribution, Bisquare Adaptive Kernel Function, GWR

## PENDAHULUAN
World  Health  Organization (WHO)  telah menetapkan  Covid-19  sebagai Public  Health
Emergency of International Concern (PHEIC) atau
Kedaruratan Kesehatan
Masyarakat yang Meresahkan  Dunia  (KKMMD).  Pada  tanggal  11 Maret  2020,  WHO  menetapkan  Covid-19  sebagai pandemik global (Ali et al., 2021). Menurut laporan WHO,  virus  Covid-19  pertama  kali  ditemukan  di Wuhan,  China  (Moghadas  et al.,  2020;  Sha et  al., 2020;  Yang  et  al.,  2020).  Wabah  Covid-19  telah mengubah  seluruh  aspek  kehidupan  masyarakat, mulai  dari  mobilitas,  kondisi  lingkungan,  sosial, hingga  menyebabkan  krisis  ekonomi  hampir  di seluruh  negara  (Ahmar  &  Boj,  2020;  Bashir  et  al., 2020; Bilal et al., 2020).
Seluruh negara berupaya keras untuk mengambil tindakan emergensi, seperti melakukan pembatasan  pergerakan  masyarakat,  menutup sekolah, serta menerapkan protokol kesehatan, dan adaptasi kebiasan baru pada seluruh aspek. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk meminimalisir  adanya  korban  jiwa  adalah  dengan mengelompokkan  unsur  yang  berkaitan  erat dengan Covid-19, baik unsur yang berupa dampak maupun unsur yang berupa penyebab.
Distribusi  kasus  Covid-19  sangat  terkait dengan  keruangan,  sehingga  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  dapat  mengintegrasikan  berbagai basis data berdasarkan georeferensi (Silalahi et al., 2020;  Wu  &  Zhang,  2021).  Penelitian  mengenai pemodelan hubungan karakteristik distribusi spasial kasus  Covid-19  dengan  aspek  lain  banyak dilakukan menggunakan SIG, antara lain pengaruh Covid-19  dengan  kondisi  sosial-ekonomi  (Smith  & Mennis,  2020;  Yang  et  al.,  2020),  prediksi  kasus positif  Covid-19  di  Amerika  Serikat  menggunakan metode SutteARIMA oleh Ahmar & Boj, (2020), dan analisis  spasial  non-linier  tingkat  kematian  akibat Covid-19 di Amerika Serikat oleh (Luo et al., 2021).
Penelitian  berbasis  SIG  yang  dilakukan  di Provinsi  DKI  Jakarta  yang  merupakan  episenter transmisi  Covid-19  di  Indonesia  masih  belum banyak dilakukan. Hingga saat ini, transmisi Covid- 19 dari manusia ke manusia masih menjadi sumber transmisi.  Hal  ini  tentu  akan  berdampak  pada wilayah  dengan  kepadatan  penduduk  yang  tinggi. Tingkat  kepadatan  penduduk  yang  tinggi  akan menimbulkan  tingginya  frekuensi  interaksi  antar- individu, dan memperbesar peluang transmisi virus. Unsur meteorologi juga tidak berpengaruh signifikan  terhadap  transmisi  Covid-19  di  DKI Jakarta (Ali et al., 2021).
Sejarah  mencatat  bahwa  kasus  positif  dan kematian  tinggi  pada  wabah  Flu  Spanyol  pada tahun 1918 terjadi pada negara dengan kepadatan penduduk  yang  tinggi    (Alirol  et  al.,  2011).  Hasil penelitian  Edriani  et  al.,  (2021)  menunjukkan adanya  hubungan  antara  kepadatan  penduduk dengan  kasus  Covid-19  di  Provinsi  DKI  Jakarta menggunakan  analsis  regresi robust dengan koefisien  determinasi  ( R  square) sebesar  50,8%
pada  kasus  positif  dan  49,2%  pada  kasus  negatif Covid-19.  Penelitian  yang  dilakukan  Edriani  et  al. (2021) masih  dapat  dikembangkan  dengan memasukkan unsur spasial. Kualitas dan kuantitas fasilitas  kesehatan  juga  menjadi  faktor  penting dalam  penanganan  wabah  Covid-19  (Qomariah  et al.,  2020).  Hasil  penelitian  Esteve  et  al.,  (2020) mengenai kelompok usia rentan terhadap Covid-19 di  seluruh  dunia  menyebutkan  bahwa  tingkat kematian  tertinggi  terjadi  pada  pasien  dengan kelompok  usia  65  tahun  ke  atas,  sedangkan kelompok  anak-anak  masih  dalam  perdebatan. Salah  satu  pendekatan  spasial  dalam  pemodelan regresi adalah Geographically Weighter Regression (GWR).  Model  GWR  pertama  kali  diperkenalkan oleh Fortheringham pada tahun 1967
(Fotheringham et al., 2002).
Model  GWR  merupakan  pengembangan  dari model  regresi  global  dimana  variabel  independen dihitung pada setiap lokasi pengamatan, sehingga lokasi  pengamatan  memiliki  nilai  regresi  yang berbeda-beda. Hal ini berdasarkan konsep analisis spasial dimana nilai suatu parameter di suatu lokasi akan  lebih  dipengaruhi  oleh  titik-titik  yang berdekatan  dibandingkan  dengan  titik-titik  yang lebih jauh  (Leung et al., 2000). Terdapat dua jenis fungsi kernel dalam model GWR, yaitu fungsi kernel tetap  atau fixed  kernel dan  fungsi  kernel  adaptif atau adaptive kernel (Wheeler & Páez, 2010) .
Sumber: (Oshan et al., 2019) Gambar 1. Ilustrasi bandwidth pada fungsi kernel tetap dan adaptif.
Fungsi  kernel  tetap  memliki bandwith yang sama  pada  setiap  titik  lokasi  pengamatan, sedangkan fungsi kernel adaptif memiliki bandwidth yang  berbeda  pada  setiap  titik  pengamatan. Bandwidth merupakan  pengontrol  keseimbangan antara kemulusan dan kesesuaian fungsi terhadap data. Jika nilai bandwidth sangat kecil, maka fungsi estimasi  yang  diperoleh  akan  sangat  kasar  dan menuju ke data, sebaliknya saat bandwidth sangat besar,  estimasi  fungsi  akan  sangat  mulus  dan menuju  rata-rata  variabel  dependen.  Ilustrasi bandwidth pada  fungsi  kernel  tetap  dan  adaptif
Pemodelan Distribusi Spasial Kasus Positif Covid-19 ..................................................................................................................... (Ali, et al)
terdapat  pada Gambar  1 .  Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  investigasi  variasi  spasial kelompok  usia  rentan,  kepadatan  penduduk,  dan jumlah  fasilitas  kesehatan  menggunakan  model GWR.

## METODE
Lokus  pada  penelitian  ini  adalah  seluruh kelurahan pada  Provinsi  DKI  Jakarta ( Gambar  2 ). Data  distribusi  kasus  positif  Covid-19  diambil melalui website Satgas  Covid-19  DKI  Jakarta (https://corona.jakarta.go.id). Data kepadatan penduduk,  kelompok  usia  rentan,  dan  jumlah fasilitas  kesehatan  diambil  melalui website open data Jakarta  (https://data.jakarta.go.id/).  Kelompok umur  yang  akan  digunakan  dalam  model  GWR ditentukan  menggunakan  metode Lasso  Cross- Validation (Lasso-CV). Secara umum, model GWR dapat diformulasikan sebagai berikut. 𝑦 𝑖 = 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + ∑ 𝛽 𝑗 𝑥 𝑖,𝑗 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + 𝜀 𝑖 𝑝 𝑗=1 …… (1)
dimana: y i = nilai observasi variabel depeden ke-i x ij =  nilai  observasi  pengamatan  ke-i  variabel independen ke-j, j=1, 2,..., p (u i, v i) = titik koordinat lokasi ke-i (lintang, bujur) β 0 (u i, v i) = nilai intersep model GWR β j (u i, v i) = koefisien regresi untuk setiap (u i, v i) ε i = error ke-i yang diasumsikan identik, independen dan  berdistribusi  normal  dengan  nilai  rata-rata  nol dan keragaman konstan.
Fungsi  kernel  yang  digunakan  adalah  fungsi kernel  adaptif  Bisquare.  Penentuan bandwidth menggunakan  metode Golden  Section ,  dimana pencarian  nilai bandwidth dilakukan  berdasarkan Cross-Validation (CV) yang melakukan kuantifikasi efisiensi model (Silva, 2018). Proses data cleaning, pemodelan  GWR,  dan  visualisasi  dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman python. Library yang  digunakan  untuk  pengelolaan  data input adalah pandas (McKinney, 2011), pemodelan GWR  dengan  pySAL  (Oshan  et  al.,  2019), sedangkan visualisasi menggunakan geopandas.
Alur  kerja  pada  penelitian  ini  tergambarkan dalam skema pada Gambar 3 . Analisis multikolinearitas  dilakukan  dengan  menggunakan nilai Variation Inflation Factor (VIF) untuk kelompok usia  rentan,  dan  nilai  Pearson  Correlation  untuk variabel  jumlah  fasilitas  kesehatan,  kepadatan penduduk,  dan  jumlah  fasilitas  kesehatan.  Uji parameter  dilakukan  dengan  menguji  parameter dari koefisien parameter secara parsial. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui parameter apa saja yang  secara  signifikan  mempengaruhi  distribusi Covid-19.  Uji  parameter  dilakukan  dengan melihat p-value masing-masing variabel independen.
Gambar 2 . Lokasi penelitian.
Gambar 3 . Diagram alir penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Wilayah  pengamatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  seluruh  kelurahan  di  Provinsi DKI  Jakarta  (sebanyak  261  kelurahan),  dengan variabel  respon  (y)  adalah  jumlah  positif  Covid-19 per tanggal 4 Juni 2021 dan tujuh variabel prediktor (X) yaitu kepadatan penduduk (x 1 ), jumlah fasilitas kesehatan  (x 2 ),  kelompok  usia  70-74  tahun  (x 3 ), kelompok usia 65-69 tahun (x 4 ), kelompok usia 60- 64 tahun (x 5 ), kelompok usia 55-59 tahun (x 6 ), dan kelompok  usia  50-54  tahun  (x 7 )  (lihat Tabel  1 & Gambar 4 ).
Tabel 1 .   Statistik deskriptif variabel respon dan variabel prediktor. Variabel Mean Max Min Std Y 1.356,8 3.201 121 666,8 X 1 22.487,8 94.166 1144 15.699 X 2 8 28 0 5,4 X 3 2.623,9 9.465 231 1.400 X 4 2.015,7 7.295 169 1.046 X 5 1.469,5 4.698 128 769 X 6 979 2.769 79 513,6 X 7 546,8 1.666 59 286 Hasil analisis
multikolinearitas dengan menggunakan  nilai  VIF  disajikan  pada Gambar  5 , Batas ambang nilai VIF yang digunakan adalah 10. Dari hasil tersebut nampak bahwa isu multikolinearitas  tertinggi  terdapat  pada  kelompok usia  50-54  tahun  dan  terkonsentrasi  di  wilayah Jakarta  Utara  bagian  barat  dan  Jakarta  Barat bagian  utara.  Nilai  koefisien  Pearson-Correlation digunakan untuk menganalisis signifikansi variabel prediktor  dan  juga  isu  multikolinearitas  untuk variabel  kepadatan  penduduk  dan  jumlah  fasilitas kesehatan.  Berdasarkan  hasil  analisis  Pearson- Correlation  pada Gambar  6 ,  unsur  yang  paling signifikan  adalah  jumlah  fasilitas  kesehatan,  dan tidak  terdapat  isu  multikolinearitas  antara  tingkat kepadatan penduduk dan jumlah fasilitas kesehatan.
Gambar 4 . Analisis Lasso-CV variabel kelompok usia.
Nilai bandwidth yang  digunakan  pada  setiap titik pengamatan adalah bervariasi, karena menggunakan  fungsi  kernel  adaptif dengan algoritma  bisquare.  Optimasi  pemilihan bandwidth dilakukan  menggunakan  metode Golden  Section , model akan mencari jarak minimum dan maksimum dan  menguji  nilai  Akaike  Information  Criterion (AICc)  pada  berbagai  jarak  secara  bertahap.  Nilai AICc  yang  dihasilkan  oleh  model  adalah  249,2 dengan nilai bandwidth 102.
Model  GWR  dijalankan  secara  sekuens dengan  model  regresi  global  terhadap  variabel respon dan variabel prediktor. Hal ini untuk melihat apakah  model  GWR  memberikan  perbaikan terhadap  nilai  koefisien  determinasi.  Model  global dijalankan  menggunakan  algoritma  Gaussian. Perbandingan hasil model global Gaussian dengan model GWR dengan fungsi kernel adaptif bisquare terdapat pada Tabel 2 .
Gambar 5 .  Analisis  multikolinearitas  pada  variabel prediktor kelompok usia rentan.
Gambar 6 . Analisis Pearson-Correlation untuk variabel prediktor kepadatan penduduk dan jumlah fasilitas kesehatan.
Tabel  2. Perbandingan  hasil  model  global  Gaussian dengan  model  GWR  fungsi  kernel  adaptif bisquare.
Variabel Model Global GWR Residual 46,332 24,004 AICc 308,161 249,220 R 2 0,823 0,908 Adjusted R 2 0,818 0,885
Model  global  Gaussian  menghasilkan  nilai koefisien  determinasi  0,823,  dan  model  GWR memberikan  perbaikan  hingga  nilai  koefisien determinasi  menjadi  0,908.  Perbaikan  yang cukup signifikan  ini  menandakan  terdapat  heterogenitas spasial  pada  variabel  respon  maupun  prediktor. Nilai  koefisien  determinasi  hasil  model  GWR tersebut  menunjukkan  bahwa  variasi  spasial variabel  prediktor  (tingkat  kepadatan  penduduk, jumlah  fasilitas  kesehatan,  dan  kelompok  umur rentan)  mempunyai  pengaruh  terhadap  distribusi spasial  kasus  positif  Covid-19  di  Provinsi  DKI Jakarta  sebesar  90,8%,  sedangkan  sisanya  9,2% dipengaruhi oleh variabel lain di luar penelitian ini. Nilai  koefisien  determinasi  hasil  GWR  berbeda- beda pada setiap titik pengamatan kelurahan. Hasil plot nilai koefisien determinasi beserta nilai residual pada setiap kelurahan disajikan pada Gambar 7 .
Distribusi  nilai  koefisien  determinasi  terendah terdapat  pada  wilayah  Jakarta  Pusat,  hal  ini menunjukkan  bahwa  pada  wilayah  tersebut
pengaruh  variabel  prediktor  terhadap  variabel respon tidak sekuat dengan wilayah lain.
Sedangkan  nilai  koefisien  determinasi  tertinggi terdistribusi  pada  wilayah  Jakarta  Utara  bagian barat,  Jakarta  Barat  bagian  utara,  dan  Jakarta Timur.  Model  GWR  juga  menghasilkan  nilai bobot/koefisien  beta  pada  masing-masing  variabel pada  setiap  wilayah.  Besaran  bobot  variabel prediktor dapat dilihat pada Gambar 8 .
Nilai  bobot  variabel  prediktor  pada  setiap kelurahan  sangat  bervariasi.  Pada  variabel kepadatan  penduduk,  nilai  bobot  hampir  sama  di seluruh  wilayah,  hal  ini  menunjukkan  distribusi spasial tingkat kepadatan  penduduk  cukup homogen,  hal  tersebut  didukung  dengan tingginya laju urbanisasi di DKI Jakarta sehingga menyebabkan  hampir  semua  wilayah  memiliki tingkat  kepadatan  penduduk  yang  tinggi.  Bobot variabel  jumlah  fasilitas  kesehatan  tidak  terlalu signifikan terhadap distribusi kasus positif Covid-19, hal tersebut dibuktikan dengan rentang bobot pada nilai  0,05  hingga  0,25.  Bobot  tertinggi  dari  seluruh variabel prediktor terdapat pada variabel kelompok usia 65-69, hal ini sesuai dengan analisis Lasso-CV ( Gambar  4 )  yang  menunjukkan  bahwa  kelompok usia  tersebut  mempunyai  signifikansi  yang  paling tinggi  dibandingkan  dengan  kelompok  usia  yang lain.
Gambar 7 . Nilai koefisien determinasi (kiri) dan residual (kanan) model GWR dengan fungsi kernel adaptif bisquare.
Gambar 8 .  Nilai bobot/ koefisien beta variabel prediktor pada setiap kelurahan. Bagian atas dari kiri ke kanan: intercept , kepadatan penduduk, jumlah fasilitas kesehatan, kelompok usia 70-74 tahun. Bagian bawah dari kiri ke kanan: kelompok usia 50-54 tahun, kelompok usia 55-59 tahun, kelompok usia 60-64 tahun, kelompok usia 65-69 tahun.

## KESIMPULAN
Distribusi  kasus  positif  Covid-19  sangat berkaitan dengan lokasi, sehingga investigasi faktor yang  mempengaruhi  juga  harus  dimodelkan menggunakan  model  yang  mempertimbangkan jarak  dan  lokasi.  Salah  satu  algoritma  yang  tepat untuk  digunakan  adalah  model  GWR,  yang merupakan  pengembangan  dari  model  regresi global, dimana setiap variabel prediktor dihitung di setiap  lokasi  pengamatan.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya,  terdapat  beberapa  variabel  yang dapat mempengaruhi jumlah kasus positif Covid-19, antara  lain  kepadatan  penduduk,  jumlah  fasilitas kesehatan, dan kelompok usia rentan.
Hasil  pemodelan  GWR  terhadap  tujuh variabel  prediktor  menunjukkan  nilai  koefisien determinasi 0,908, yang artinya 90,8% kasus positif
Covid-19 dipengaruhi oleh variabel prediktor dalam penelitian  ini,  dan  9,2%  dipengaruhi  oleh  variabel lain  di  luar  penelitian.  Nilai  koefisien  determinasi tersebut  lebih  tinggi  dibandingkan  nilai  koefisien determinasi  hasil  model  regresi  global,  yaitu sebesar 0,823. Wilayah dengan koefisien determinasi tertinggi terdapat pada wilayah Jakarta Utara bagian barat, Jakarta Barat bagian utara, dan Jakarta Timur, sedangkan nilai koefisien determinasi terendah terdapat pada wilayah Jakarta Pusat. Hal ini dapat terjadi karena adanya intervensi melalui kebijakan khusus pada  pemerintah setempat maupun intervensi dari perilaku masyarakat di Jakarta Pusat.
Model  GWR  memiliki  kelemahan  dalam memodelkan  kejadian  Covid-19  karena  jumlah angka  positif  Covid-19  yang  sangat  bervariasi setiap  harinya,  sedangkan  model  hanya  dilakukan
Pemodelan Distribusi Spasial Kasus Positif Covid-19 ..................................................................................................................... (Ali, et al)
berdasarkan  jumlah  kasus  pada  periode  tertentu. Verifikasi  persamaan  regresi  juga  perlu  dilakukan untuk  menguji  keakuratan  model.  Pada  penelitian ini  belum  dilakukan  verifikasi  persamaan  regresi hasil  model  GWR,  sehingga  penulis  mendorong adanya  penelitian  lanjutan  untuk  melakukan verifikasi  dan  uji  akurasi  terhadap  persamaan regresi model GWR.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapakan  terimakasih  kepada Satgas  Covid-19  Provinsi  DKI  Jakarta  yang  telah melakukan  pendataan  dengan  rinci  setiap  hari. Penulis  juga  mengucapkan  terimakasih  kepada Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  yang  telah menyediakan  data  kependudukan,  dan  data-data geospasial lainnya secara terbuka.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmar,  A.S.  &  Boj  de  Val,  E.  (2020).  Will  COVID-19 confirmed  cases  in  the  USA  reach  3  million?  A forecasting  approach  by  using  SutteARIMA Method. Current Research in Behavioral Sciences , 1 (2020), 100002. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.crbeha.2020.100002. Ali, A., Tambunan, M.P. & Tambunan, R.P. (2021). Kajian Meteorologi  Transmisi  Covid-19  di  Provinsi  DKI Jakarta. Jurnal  Sains  &  Teknologi  Modifikasi Cuaca , 22 (1), 1 –8. DOI: https://doi.org/10.29122/jstmc.v22i1.4627.
Alirol,  E.,  Getaz,  L.,  Stoll,  B.,  Chappuis, F.  &  Loutan,  L. (2011).  Urbanisation  and  infectious  diseases  in  a globalised  world. The  Lancet  Infectious  Diseases , 11 (2),  131 –141.  DOI:  https://doi.org/10.1016/ S1473-3099(10)70223-1.
Bashir, M.F., Ma, B., & Shahzad, L. (2020). A brief review of  socio-economic  and  environmental  impact  of Covid-19. Air  Quality,  Atmosphere  and  Health , 13 (12),  1403 –1409.  DOI:  https://doi.org/10.1007/ s11869-020-00894-8
Bilal,  B.,  Latif,  F.,  Bashir,  M.F.,  Komal,  B.  &  Tan,  D. (2020).  Role  of  electronic  media  in  mitigating  the psychological  impacts  of  novel  coronavirus (COVID-19). Psychiatry  Research , 289 (April),
113041. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.psychres.2020.113041.
Edriani,  T.S.,  Rahmadani,  A.  &  Noor,  D.M.M.  (2021). Analisis  Hubungan  Kepadatan  Penduduk  dengan Pola  Penyebaran  COVID-19  Provinsi  DKI  Jakarta menggunakan Regresi Robust. Indonesian Journal of Applied Mathematics , 1 (2), 51. DOI: https://doi.org/10.35472/indojam.v1i2.353.
Esteve,  A.,  Permanyer,  I.,  Boertien,  D.  &  Vaupel,  J.W. (2020).  National  age  and  coresidence  patterns shape  COVID-19  vulnerability. Proceedings  of  the National Academy of Sciences of the United States of America , 117 (28), 16118 –16120. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2008764117.
Fotheringham, A.S., Brunsdon, C. & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression: The Analysis of  Spatially  Varying  Relationships. John  Wiley  & Sons, LTD .
Leung,  Y.,  Mei,  C.L.  &  Zhang,  W.X.  (2000).  Statistical tests  for  spatial  nonstationarity  based  on  the geographically weighted regression model. Environment  and  Planning  A , 32 (1),  9-32.  DOI:
https://doi.org/10.1068/a3162.
Luo, Y., Yan, J. & McClure, S. (2021). Distribution of the environmental  and  socioeconomic  risk  factors  on COVID-19  death  rate  across  continental  USA:  a spatial  nonlinear  analysis. Environmental  Science and  Pollution  Research , 28 (6),  6587 –6599.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-020-10962-2.
McKinney,  W.  (2011).  Pandas:  a  foundational  Python library  for  data  analysis  and  statistics. Python  for High Performance and Scientific Computing , 14 (9), 1-9.
Moghadas, S.M., Shoukat, A., Fitzpatrick, M.C., Wells, C. R.,  Sah,  P.,  Pandey,  A.,  Sachs,  J.D.,  Wang,  Z., Meyers, L.A., Singer, B.H. & Galvani, A.P. (2020). Projecting hospital utilization during the COVID-19 outbreaks in the United States. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , 117 (16), 9122 –9126. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2004064117. Oshan,  T.  M.,  Li,  Z.,  Kang,  W.,  Wolf,  L.J.  &  Stewart Fotheringham,  A.  (2019).  MGWR:  A  python implementation of multiscale geographically weighted  regression  for  investigating  process spatial heterogeneity and scale. ISPRS International Journal of Geo-Information , 8 (6). DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi8060269.
Qomariah,  N.,  Hermawan,  H.,  Isnaini,  N.H.  &  Naely Azhad,  M.  (2020).  How  to  Improve  Employee Performance at Level 1 Health Facilities during the Covid  19  Pandemic? International  Journal  of Engineering  Research  and  Technology , 13 (9), 2511 –2518. https://doi.org/10.37624/ijert/13.9.2020.2511-2518 Sha,  D.,  Malarvizhi,  A.S.,  Liu,  Q.,  Tian,  Y.,  Zhou,  Y., Ruan, S., Dong, R., Carte, K., Lan, H., Wang, Z. & Yang, C. (2020). A state-level socioeconomic data collection of the united states for covid-19 research. Data , 5 (4), 1 –18. DOI: https://doi.org/ 10.3390/data5040118.
Silalahi,  F.E.S.,  Hidayat,  F.,  Dewi,  R.S.,  Purwono,  N.  & Oktaviani, N. (2020). GIS-based approaches on the accessibility  of  referral  hospital  using  network analysis  and  the  spatial  distribution  model  of  the spreading case of COVID-19 in Jakarta, Indonesia. BMC Health Services Research , 20 (1), 1-20. DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-020-05896-x. Smith,  C.D.  &  Mennis,  J.  (2020).  Incorporating Geographic Information Science and Technology in Response to the COVID-19 Pandemic. Preventing Chronic Disease: Public Health Research, Practice,
and Policy , 17 (E58), 1-7. DOI:
https://doi.org/10.5888/pcd17.200246.
Wheeler,  D.C.  &  Páez,  A.  (2010).  Geographically Weighted  Regression.  In Handbook  of  Applied
Spatial Analysis . pp.461-462. DOI:
https://doi.org/10.1007/978-3-642-03647-7
Wu, X. & Zhang, J. (2021). Exploration of spatial-temporal varying  impacts  on  COVID-19  cumulative  case  in Texas  using  geographically  weighted  regression (GWR). Environmental  Science  and  Pollution Research , 28 (32), 43732-43746. DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-021-13653-8.
Yang, C., Sha, D., Liu, Q., Li, Y., Lan, H., Guan, W. W., Hu, T.,  Li,  Z., Zhang,  Z., Thompson, J.  H.,  Wang, Z.,  Wong,  D.,  Ruan,  S.,  Yu,  M.,  Richardson,  D., Zhang, L., Hou, R., Zhou, Y., Zhong, C., … Ding, A. (2020).  Taking  the  pulse  of  COVID-19:  a spatiotemporal perspective. International Journal of Digital Earth , 13 (10), 1186 –1211. DOI:
https://doi.org/10.1080/17538947.2020.1809723

## Halaman ini sengaja kami kosongkan