Mengukur Perilaku Manusia dalam Skala Besar dan Secara Real-time: Studi Kasus Pola Mobilitas Penduduk dan Fase Awal Pandemi COVID-19 di Indonesia
Aditya Lia Ramadona *, Risalia Reni Arisanti**, Anis Fuad**, Muhammad Ali Imron***, Citra Indriani**, Riris Andono Ahmad**
*Department of Health Behavior, Environment, and Social Medicine, Faculty of Medicine, Public Health, and Nursing, Universitas Gadjah Mada, **Department of Biostatistics, Epidemiology, and Population Health Faculty of Medicine, Public Health, and Nursing, Universitas Gadjah Mada, ***Wildlife Laboratory, Faculty of
Forestry, Universitas Gadjah Mada

## ABSTRACT
Background: Good decisions in policy-making rely on acquiring the best possible understanding at the fast pace of what is happening and what might happen next in the population. Immediate measurements and  predictions  of  disease  spread  would  help  authorities  take  necessary  action  to  mitigate  the  rapid geographical spread of potential emerging infectious diseases. Unfortunately, measuring human behavior in nearly real-time, specifically at a large scale, has been labor-intensive, time-consuming, and expensive. Consequently, measurements are often unfeasible or delayed in developing in-time policy decisions. The increasing  use  of  online  services  such  as  Twitter  generates  vast  volumes  and  varieties  of  data,  often available at high speed. These datasets might provide the opportunity to obtain immediate measurements of human behavior. Here we describe how the patterns of population mobility can be associated with the number  of  COVID-19  cases  and,  subsequently,  could  be  used  to  simulate  the  potential  path  of  disease spreading.
Methods: Our analysis of country-scale population mobility networks is based on a proxy network from geotagged Twitter data, which we incorporated into a model to reproduce the spatial spread of the early phase COVID-19 pandemic in Indonesia. We used aggregated province-level mobility data from January through  December  2019  for  the  baseline  mobility  patterns  from  DKI  Jakarta  as  the  origin  of  the  33 provinces' destinations in Indonesia.
Result: We found that population mobility patterns explain 62 percent of the variation in the occurrence of COVID-19 cases in the early phases of the pandemic. In addition, we confirm that online services have the potential to measure human behavior in nearly real time.
Conclusion: We  believe  that  our  work  contributes  to  previous  research  by  developing  a  scalable  early warning  system  for  public  health  decision-makers  in  charge  of  developing  mitigation  policies  for  the potential spread of emerging infectious diseases.
Keywords: COVID-19 ; big data, early warning system, ;human behavior ; digital public health .
* Penulis korespondensi , alramadona@ugm.ac.id

## JEKK

## Jurnal Epidemiologi Kesehatan Komunitas
8 (2), 2023, 153-160

## Pendahuluan
COVID-19 dinyatakan sebagai pandemi global  pada  Maret  2020.  Sejak  pertama dilaporkan  di  Wuhan,  China,  COVID-19  telah mengancam kesehatan masyarakat serta menimbulkan  risiko  besar  bagi  kesejahteraan umat  manusia  di  seluruh  dunia.  Di  Indonesia, COVID-19  pertama  kali  terdeteksi  pada  awal Maret 2020, 1 dan 11 kasus pertama diakibatkan oleh  transmisi  lokal  yang  terjadi  di  klub  dan restoran. 2 Infeksi  COVID-19  kini  pun  telah menyebar dan dilaporkan dari seluruh provinsi di Indonesia.
Mobilitas  penduduk  diyakini  memiliki peran  penting  dalam  membentuk  penyebaran penyakit menular, baik secara temporal maupun secara  spasial. 3,4 Infeksi  yang  terbawa  melalui mobilitas dapat menginisiasi atau memfasilitasi epidemi, 5 dan oleh karena itu, memahami pola mobilitas  penduduk  menjadi  penting  untuk tujuan  pencegahan  penyakit.  Data  mobilitas penduduk  berpotensi  untuk  menginformasikan di  mana  dan  kapan  kasus  baru  kemungkinan akan terjadi. Studi sebelumnya telah menunjukkan  bahwa  mobilitas  penduduk mempengaruhi  penyebaran  spasial  penyakit yang ditularkan melalui vektor, baik pada skala spasial  sempit  atau  lebih  luas  sesuai  dengan jarak dalam suatu kota atau negara. 6,7
Terdapat berbagai hambatan dan keterbatasan ketika diperlukan pengukuran pola perilaku  manusia  dalam  skala  besar,  apalagi secara  real-time.  Di  masa  lalu,  pola  perilaku manusia sebagian besar diperkirakan berdasarkan data survei pelaporan diri. Estimasi semacam ini berpotensi memiliki ketidakakuratan  karena  kesalahan  responden dalam mengingat informasi, belum lagi jumlah sumber daya yang dibutuhkan untuk mengerahkan tenaga surveyor, serta waktu dan biaya  untuk  mentranskripsikan  data  yang diperoleh. Studi yang lebih baru mengandalkan catatan  ponsel  beresolusi  rendah,  tetapi penggunaan data ponsel untuk melacak perilaku manusia  cenderung  penuh  dengan  masalah privasi dan pembatasan akses data. 8
Layanan online seperti Twitter, YouTube, Facebook, dan Instagram, menghasilkan  volume  dan  variasi  data  yang sangat  besar,  seringkali  tersedia  dengan kecepatan tinggi dan dengan biaya  yang relatif
rendah.  Interaksi  Internet  dan  penggunanya menghasilkan aliran data yang dapat membantu menyediakan  cara  baru  dalam  mengamati perilaku  manusia.  Kehadiran  layanan  berbagi lokasi,  misalnya,  dari  data  Twitter  yang  diberi geotag, memungkinkan peneliti untuk mendapatkan  akses  yang  belum  pernah  terjadi sebelumnya ke rekaman langsung pada perilaku manusia. 9 Tipe  data  ini  memiliki  karakteristik unik  dan  informasi  berharga  dengan  resolusi yang  halus  atau  rinci.  Studi  sebelumnya menunjukkan  bahwa  data  media  sosial  yang mengambil  informasi  dari  segmen  waktu  yang berbeda - instan, harian, bulanan, dan tahunan - memberikan informasi mendalam dalam memahami kehidupan di perkotaan. 10
Pada saat terjadi gangguan atau keadaan darurat, pihak berwenang perlu mengembangkan  kebijakan  untuk  memandu tindakan  yang  diperlukan  dalam  mengurangi konsekuensi  atau  dampak  buruk  dari  krisis. Namun,  sejauh  ini,  terdapat  banyak  tantangan dan hambatan untuk mengukur dan memahami perilaku  manusia  dalam  upaya  memperoleh wawasan  terbaik  tentang  apa  yang  terjadi  dan apa  yang  mungkin  terjadi  dalam  waktu  dekat selanjutnya.  Secara  tradisional,  mengukur perilaku  manusia  hampir  secara  real-time, khususnya  dalam  skala  besar,  seringkali  tidak dapat  dilakukan.  Akibatnya,  pengembangan kebijakan  seringkali  tidak  berbasis  bukti  atau tertunda.
Beberapa  studi  yang  telah  dilakukan sebelumnya terutama lebih cenderung menyelidiki  konten  media  sosial  terkait kekhawatiran publik dalam menghadapi pandemi COVID-19. 11-14 Sementara itu, penelitian kami menyelidiki potensi penggunaan meta-data media sosial, yakni data geotag,  yang  tersedia  dan  sebelumnya  masih kurang diekplorasi dan manfaatkan. Dalam hal ini, Twitter menyediakan sampel data penggunanya secara gratis yang potensial untuk dapat  digunakan  sebagai  sumber  data  baru. Selain  itu,  platform  media  sosial  ini  umum digunakan di Indonesia. 15
Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki bagaimana  menyediakan  wawasan tentang  jalur  potensial  penyebaran  COVID-19 dalam  skala  nasional,  berdasarkan  informasi perilaku  manusia  yang  diproksikan  dari  data
media  sosial.  Kami  berhipotesis  bahwa  data Twitter
yang
diberi geotag dapat mengungkapkan  tingkat  keterhubungan  antar provinsi-provinsi  di  Indonesia  yang  mungkin terkait  dengan  status  situasi  ancaman  penyakit pada fase awal epidemi. Selanjutnya, informasi ini  dapat  memberikan  dukungan  informasi dalam  mendeteksi  atau  memprediksi  lokasi potensi  wabah  yang  akan  datang  sebagai landasan  sistem  peringatan  dini,  baik  pada tingkat nasional maupun daerah.

## Metode
Kami  memperoleh  kasus  COVID-19 untuk  setiap  provinsi  di  Indonesia  yang disediakan oleh Kawal COVID-19 (kawalcovid19.id)  periode  2  sampai  22  Maret 2020.  Sementara  itu,  untuk  baseline  tingkat frekuensi  pola  mobilitas  penduduk,  kami menggunakan geotag tweet yang diposting pada periode dari Januari sampai Desember 2019.
(a) (b)
Gambar 1. (a) Nomor identifikasi administrasi setiap provinsi;
(b) Tingkat frekuensi perpindahan penduduk dari DKI Jakarta ke 33 provinsi lainnya.
Kami menggunakan Application Programming  Interface (API)  Twitter  dan memfilter  tweet  dalam  batas-batas  wilayah Indonesia  untuk  dianalisis.  Untuk  tujuan  ini, Kami  hanya  mengekstrak string identifikasi pengguna, stempel waktu, serta informasi bujur dan  lintang  lokasi  pengguna  di  tweet. Selanjutnya,  kami  melakukan overlay geotag tweet  pada  peta  administrasi  provinsi  wilayah studi  dan  menukar geocode dengan  nomor identifikasinya ( Gambar 1.a. ).
Kami  merumuskan  sebuah  algoritma untuk memperkirakan tingkat frekuensi mobilitas  penduduk  di  antara  34  provinsi  di Indonesia. Tingkat frekuensi dihitung berdasarkan  pola  mobilitas  pengguna  Twitter antar pasangan provinsi. Pola mobilitas dihitung dengan  memperkirakan  tingkat  pengguna Twitter  di  satu  provinsi  yang  kemudian  men- tweet  ulang  di  provinsi  lain  dalam  periode penelitian. 6,7 Selanjutnya, untuk menilai hubungan  antara  tingkat  frekuensi  mobilitas penduduk  dan  jumlah  kasus  COVID-19,  kami
hanya  mempertimbangkan  tingkat  frekuensi mobilitas  penduduk  dari  DKI  Jakarta  ke  33 provinsi lainnya ( Gambar 1.b. ).

## Hasil
Dalam  analisis  kami,  total  kasus COVID-19 di 33 provinsi, tidak termasuk DKI Jakarta,  adalah  sebanyak  4.009  kasus,  dengan jumlah  kasus  tertinggi  dilaporkan  dari  Jawa Barat.  Ketiga  kasus  penyumbang  terbanyak berasal dari provinsi yang berada di Pulau Jawa, sebagai provinsi terdekat dengan DKI Jakarta. Sebagian  besar  mobilitas  (83%)  yang  berasal dari  DKI  Jakarta  adalah  menuju  ke  5  provinsi lainnya  di  Pulau  Jawa,  yakni  Jawa  Barat, Banten,  Jawa  Timur,  Jawa  Tengah,  dan  DI Yogyakarta  ( Tabel  1 ).  Kami  mengidentifikasi bahwa laju mobilitas penduduk dari DKI Jakarta ke provinsi lain terkait erat dengan jumlah kasus COVID-19 di provinsi tersebut ( Gambar 2 ). Model  linier  sederhana  dengan  menggunakan laju mobilitas penduduk sebagai prediktor dapat menjelaskan 62 persen variasi terjadinya kasus COVID-19.  Sisanya  38  persen  variasi  yang tidak  dapat  dijelaskan  bisa  disebabkan  oleh pengaruh faktor-faktor lain.

## Pembahasan
Hasil  kami  menunjukkan  bahwa  pola mobilitas  yang  diproksikan  dari  data  Twitter dapat  mencerminkan  dinamika  mobilitas  dan menunjukkan  kemampuan  dalam  menjelaskan secara kuantitatif fase awal situasi COVID-19 di Indonesia.  Oleh  karena  itu,  pengetahuan metodologi  penelitian  ini  dapat  menjadi landasan  untuk  aplikasi  masa  depan  dari  data Twitter  yang  mudah  diakses  untuk  memantau dinamika  mobilitas  manusia. 19 Memahami mobilitas  manusia  pada  tahap  awal  pandemi sangat  penting  untuk  menilai  pola  perjalanan guna mencegah penyebaran penyakit. 20
Hasil kami menunjukkan bahwa mobilitas  populasi  dapat  menjadi  salah  satu pendorong penting penyebaran COVID-19 dari area hotspot atau  episentrum  ke  area  lain,  dan data  Twitter  yang  diberi  geotag  dapat memberikan  informasi  penting  tentang  pola mobilitas populasi untuk meningkatkan pemahaman  kita  tentang  potensi  dan  arah sebaran  risiko  penyakit.  Temuan  kami  dapat memberikan  informasi  yang  bermanfaat  untuk mengembangkan  sistem  peringatan  dini  dan respons  tepat  waktu  yang  lebih  efisien.  Oleh karena itu, kami mengusulkan bahwa mobilitas penduduk berpotensi digunakan sebagai indikator  proksimal  untuk  memprediksi  lokasi wabah  di  masa  mendatang.  Nantinya,  ini  bisa menjadi  landasan  untuk  mengembangkan kewaspadaan dini dan kebijakan turunan untuk menginformasikan intervensi non-farmasi proaktif  untuk  pengendalian  penyakit,  seperti relokasi sumber daya untuk mengekang wabah penyakit dan pengaruh negatifnya. 16-18
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan,  khususnya  terkait  keterbatasan sumber data. Kami berasumsi bahwa pergerakan pengguna  antara  tweet  berturut-turut  mewakili mobilitas  populasi  secara  keseluruhan.  Pada kenyataannya,  pengguna  Twitter  mungkin hanya  mewakili  sekelompok  individu  tertentu. Oleh  karena  itu,  pengguna  Twitter  berpotensi bias  berasal  dari  golongan  dan  status  sosial ekonomi  tertentu,  serta  dari  wilayah  dengan infrastruktur  telekomunikasi  yang  memadai. Namun  demikian,  kami  percaya  bahwa penelitian  ini  menggunakan  data  aktual  untuk memberikan  hasil  yang  terbatas  namun  tetap bermakna.  Penting  untuk  dicatat  bahwa penggunaan  Twitter  dan  platform  media  sosial lainnya sangat umum di Indonesia. 15
Penelitian sebelumnya telah memvalidasi Twitter sebagai sumber data yang layak untuk
mempelajari mobilitas penduduk. 8,21,22
Tabel 1. Tingkat frekuensi mobilitas penduduk dari DKI Jakarta ke 33 provinsi lainnya dan jumlah kasus COVID-19 di tingkat provinsi
Origin Destination Frekuensi Mobilitas (Januari-Desember 2019) Jumlah Kasus (sampai 22 Maret 2020) DKI Jakarta Jawa Barat 0.43573 762 DKI Jakarta Banten 0.18893 337 DKI Jakarta Jawa Timur 0.08656 638 DKI Jakarta Jawa Tengah 0.07625 479 DKI Jakarta DI Yogyakarta 0.04321 75 DKI Jakarta Bali 0.03543 152 DKI Jakarta Kalimantan Tengah 0.01864 82 DKI Jakarta Sumatera Utara 0.01587 93 DKI Jakarta Sulawesi Selatan 0.01042 387 DKI Jakarta Lampung 0.01021 27 DKI Jakarta Sumatera Selatan 0.00805 89 DKI Jakarta Kalimantan Timur 0.00725 69 DKI Jakarta Sumatera Barat 0.00675 81 DKI Jakarta Nusa Tenggara Timur 0.00583 1 DKI Jakarta Riau 0.00561 35 DKI Jakarta Nusa Tenggara Barat 0.00486 109 DKI Jakarta Kepulauan Riau 0.00481 81 DKI Jakarta Kalimantan Selatan 0.00466 107 DKI Jakarta Kalimantan Barat 0.00451 31 DKI Jakarta Aceh 0.00412 7 DKI Jakarta Bangka-Belitung 0.00412 8 DKI Jakarta Sulawesi Utara 0.00325 20 DKI Jakarta Jambi 0.00242 13 DKI Jakarta Sulawesi Tengah 0.00196 29 DKI Jakarta Papua 0.00192 123 DKI Jakarta Sulawesi Tenggara 0.00171 37 DKI Jakarta Maluku 0.00170 17 DKI Jakarta Papua Barat 0.00141 8 DKI Jakarta Bengkulu 0.00138 8 DKI Jakarta Gorontalo 0.00100 7 DKI Jakarta Maluku Utara 0.00087 12 DKI Jakarta Sulawesi Barat 0.00030 8 DKI Jakarta Kalimantan Utara 0.00027 77 total 1.00000 4009
kasus

## frekuensi mobilitas penduduk dari DKI Jakarta
Gambar 2. Hubungan antara tingkat frekuensi mobilitas penduduk dari DKI Jakarta ke 33 provinsi lain dan jumlah kasus COVID-19
(Adjusted R2 = 0.62; intercept = 66.5; slope = 1813.5; P = 3.83e-08)
Selain itu, pola mobilitas manusia yang diekstraksi  dari  tweet  yang  diberi  geotag  telah dilaporkan  memiliki  fitur  keseluruhan  yang serupa  dengan  yang  diproksikan  dari  catatan ponsel. 8 Membuat  keputusan  dalam  kebijakan bergantung  pada  ketersediaan  pemahaman terbaik  tentang  apa  yang  terjadi  dan  apa  yang mungkin  terjadi  selanjutnya  dalam  populasi. Oleh  karena  itu,  pengukuran  perilaku  manusia yang  cepat  akan  membantu  pihak  berwenang untuk  menghindari  kerusakan  dan  kerugian yang  dapat  dicegah,  serta  mengambil  tindakan yang  diperlukan  untuk  mengatasi  krisis  dalam situasi  darurat.  Meskipun  secara  tradisional mengukur  perilaku  manusia  membutuhkan banyak  tenaga,  memakan  waktu,  dan  mahal, ketersediaan  sumber  data  baru,  seperti  data Twitter, memberikan peluang untuk mengurangi  bahkan  menghilangkan  semua hambatan  ini.  Sumber  data  baru  tersebut menawarkan  kesempatan  untuk  mendapatkan pengukuran  langsung,  cepat,  dan  efisien  dari perilaku manusia.
Analisis kami terhadap jaringan mobilitas penduduk skala negara yang diproksikan dari data Twitter yang diberi geotag dapat mereproduksi secara memadai
penyebaran spasial COVID-19 selama fase awal pandemi  di  Indonesia.  Kami  percaya  bahwa pekerjaan  kami  berkontribusi  pada  penelitian sebelumnya  dengan  mengurangi  biaya  dan keterlambatan dalam mengukur perilaku manusia, serta mengembangkan sistem peringatan dini yang dapat dikembangkan untuk menyusun kebijakan yang tepat waktu.

## Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami telah menunjukkan bahwa menggunakan sumber data baru  dari  media  sosial  akan  bermanfaat  untuk mengukur  perilaku  manusia  dalam  skala  besar dan  hampir  secara real  time .  Studi  ini  juga menunjukkan  bahwa  pada  saat  krisis  dan laporan ilmiah atau resmi sangat terbatas, setiap data  yang  tersedia  dapat  dieksplorasi  dan dimanfaatkan  untuk  membantu  memberikan wawasan  dalam  mengembangkan  strategi intervensi dan pengendalian.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada pihak jurnal JEKK karena  telah  mengijinkan  kami  menggunakan template yang mereka miliki.

## Daftar Pustaka
1. R.  Djalante  et  al.  2020.  “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. doi: 10.1016/j.pdisas.2020.100091.
2. Vivi Setiawaty et al. 2020. “The Identification of First COVID-19 Cluster in Indonesia.,”  Am.  J.  Trop.  Med.  Hyg.,  vol. 103, no. 6, pp. 2339–2342. doi: 10.4269/ajtmh.20-0554.
3. R.  O.  Nanda  et  al.  2022  “Community Mobility  and  COVID-19  Dynamics  in Jakarta,  Indonesia,”  Int.  J.  Environ.  Res. Public. Health, vol. 19, no. 11, p. 6671. doi: 10.3390/ijerph19116671.
4. S.  Changruenngam,  D.  J.  Bicout,  and  C. Modchang.  2020.  “How  the  individual human  mobility  spatio-temporally  shapes the  disease  transmission  dynamics,”  Sci. Rep.,  vol.  10,  no.  1.  doi:  10.1038/s41598- 020-68230-9.
5. A. Findlater and I. I. Bogoch. 2018. “Human Mobility and the Global Spread of Infectious Diseases:  A  Focus  on  Air  Travel,”  Trends Parasitol., vol. 34, no. 9, pp. 772–783. doi: 10.1016/j.pt.2018.07.004.
6. A. L. Ramadona, Y. Tozan, L. Lazuardi, and J.  Rocklöv,  2019.  “A  combination  of incidence  data  and  mobility  proxies  from social media predicts the intra-urban spread of dengue in Yogyakarta, Indonesia,” PLoS Negl. Trop. Dis., vol. 13, no. 4, p. e0007298, Apr doi: 10.1371/journal.pntd.0007298.
7. J. Rocklöv  et  al.  2019.  “Using  Big Data to Monitor  the  Introduction  and  Spread  of Chikungunya,  Europe,  2017,”  Emerg. Infect.  Dis.,  vol.  25, no.  6, pp. 1041–1049. doi: 10.3201/eid2506.180138.
8. R. Jurdak, K. Zhao, J. Liu, M. AbouJaoude, M.  Cameron,  and  D.  Newth,  2015. “Understanding  human  mobility  from Twitter,” PLoS ONE, vol. 10, no. 7, pp. 1– 16.  doi: 10.1371/journal.pone.0131469.
9. B.  Hawelka,  I.  Sitko,  E.  Beinat,  S. Sobolevsky, P. Kazakopoulos, and C. Ratti, “Geo-located  Twitter  as  proxy  for  global mobility patterns,” Cartogr. Geogr. Inf. Sci.,
vol. 41, no. 3, pp. 260–271, May 2014, doi: 10.1080/15230406.2014.890072.
10. T.  Üsküplü,  F.  Terzi,  and  H.  Kartal.  2020. “Discovering  Activity  Patterns  in  the  City by  Social  Media  Network  Data:  a  Case Study of Istanbul,” Appl. Spat. Anal. Policy, vol.  13,  no.  4,  pp.  945–958.  doi: 10.1007/s12061-020-09336-5.
11. S.  F.  Pane  and  J.  Ramdan,  2022. “Pemodelan  Machine  Learning:  Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Kebijakan PPKM Menggunakan Data Twitter,” J. Sist. Cerdas, vol. 5, no. 1. doi: https://doi.org/10.37396/jsc.v5i1.191.
12. D.  Thorpe  Huerta,  J.  B.  Hawkins,  J.  S.
Brownstein, and Y. Hswen. 2021. “Exploring  discussions  of  health  and  risk and  public  sentiment  in  Massachusetts during  COVID-19  pandemic  mandate implementation: A Twitter analysis,” SSM - Popul.  Health,  vol.  15,  p.  100851.  doi: 10.1016/j.ssmph.2021.100851.
13. A.  Abd-Alrazaq,  D.  Alhuwail,  M.  Househ, M.  Hamdi,  and  Z.  Shah.  2020.  “Top Concerns  of  Tweeters  During  the  COVID- 19 Pandemic: Infoveillance Study.,” J. Med.
Internet  Res.,  vol.  22,  no.  4.  doi: 10.2196/19016.
14. Z. T. Osakwe, I. Ikhapoh, B. K. Arora, and O.  M.  Bubu.  2020.  “Identifying  public concerns  and reactions during the COVID- 19  pandemic  on  Twitter:  A  text-mining analysis,” Public Health Nurs., vol. 19, no. June, pp. 1–7, 20. doi: 10.1111/phn.12843.
15. K. M. Carley, M. Malik, M. Kowalchuk, J. Pfeffer,  and  P.  Landwehr.  2015.  “Twitter Usage in  Indonesia,” Institute for Software Research,  School  of  Computer  Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA.
16. C.  Zeng  et  al.,  2021.  “Spatial-Temporal Relationship  Between  Population  Mobility and  COVID-19  Outbreaks  in  South Carolina: Time Series Forecasting Analysis,” J. Med. Internet Res., vol. 23, no. 4, p. e27045. doi: 10.2196/27045.
17. N.  Setyasaputra,  2021.  “Kajian  Sistem Deteksi Dini pada saat Pandemi COVID19,” J.  Sist.  Cerdas,  vol.  4,  no.  1.  doi: https://doi.org/10.37396/jsc.v4i1.108.
18. R. Rachmawati, E. T. W. Mei, I. W. Nurani,
R.  A.  Ghiffari,  A.  A.  Rohmah,  and  M.  A. Sejati. 2021. “Innovation in Coping with the COVID-19  Pandemic:  The  Best  Practices from  Five  Smart  Cities  in  Indonesia,” Sustainability, vol. 13, no. 21, p. 12072. doi: 10.3390/su132112072.
19. X.  Huang,  Z.  Li,  Y.  Jiang,  X.  Li,  and  D.
Porter.  2020.  “Twitter  reveals  human mobility  dynamics  during  the  COVID-19 pandemic,” PLOS ONE, vol. 15, no. 11, p. e0241957. doi: 10.1371/journal.pone.0241957.
20. LSHTM  CMMID  COVID-19  working group et al., 2020. “Changing travel patterns in  China  during  the  early  stages  of  the COVID-19 pandemic,” Nat. Commun., vol.
11, no. 1, p. 5012. doi: 10.1038/s41467-020-
18783-0.
21. G. McNeill, J. Bright, and S. A. Hale. 2012. “Estimating local commuting patterns from geolocated Twitter data,” EPJ Data Sci., vol.
6,  no.  1,  p.  24.  doi:  10.1140/epjds/s13688- 017-0120-x.
22. S.  Hasan,  X.  Zhan,  and  S.  V.  Ukkusuri, 2013. “Understanding urban human activity and  mobility  patterns  using  large-scale location-based  data  from  online  social media,”  in  Proceedings  of  the  2nd  ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing - UrbComp ’13, New York, New York,
USA. p.
1. doi: 10.1145/2505821.2505823.