Disubmit 1 November 2021 Diterima 30 Desember 2021
DISPARITAS JUMLAH KASUS MINGGUAN COVID- 19 DI KABUPATEN MAGELANG: STUDI EKOLOGI DENGAN ANALISIS SPASIAL TEMPORAL
(DISPARITY IN WEEKLY NUMBER OF COVID-19 CASES IN MAGELANG REGENCY: ECOLOGICAL STUDY WITH TEMPORAL SPATIAL ANALYSIS)
Sidiq Purwoko 1* , Agus Supinganto 2 , Ina Kusrini 3 , Muhamad Arif Musoddaq 4
1,3,4 Balai Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Magelang
2 STIKES Yarsi Mataram

## ABSTRAK
Kabupaten Magelang adalah salah satu kabupaten di Jawa Tengah yang wilayahnya di lalui jalur  lintasan  utama  antar  dua  provinsi  yaitu  Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Provinsi  DI Yogyakarta.  Posisi  strategis  tersebut  mengakibatkan  tingginya  mobilitas  penduduk  di wilayah Kabupaten Magelang sehingga membuat kabupaten Magelang menjadi kabupaten dengan angka kasus positif Covid-19 tahun 2020 tertinggi kedua di Provinsi Jawa Tengah dengan 4418 kasus setelah Kota Semarang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran  secara  spasial  dan  temporal  timgkat  kejadian  mingguan  kasus  baru  Covid-19 pada  masa  puncak  pandemi  tahun  2020  yaitu  Bulan  Desember.  Jenis  penelitian  adalah penelitian  deskriptif  kuantitatif  dengan  studi  ekologis  menggunakan  pendekatan  spasial dan temporal. Sampel adalah semua kasus baru Covid-19 pada masa puncak kasus yaitu bulan Desember 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan analisis spasial temporal terlihat wilayah yang dilintasi jalur transportasi nasional memiliki kecenderungan penambahan  kasus  yang  tinggi  Covid-19  mingguan  pada  Bulan  Desember  2020. Sedangkan Kecamatan yang di dominasi area perdesaan adalah wilayah kecmatan dengan kecendrungan penambahan kasus Covid-19 yang rendah.
Kata kunci : Pola Spasial-Temporal, Covid-19, Sistem Informasi Geografi

## ABSTRACT
Magelang Regency is one of the regencies in Central Java whose territory is traversed by the main route between two provinces, namely Central Java Province and DI Yogyakarta Province.  This  strategic  position  resulted  in  high  population  mobility  in  the  Magelang Regency area, making Magelang Regency the district with the second-highest number of positive Covid-19 cases in 2020 in Central Java Province with 4418 cases after Semarang City. The purpose of this study was to find out a spatial and temporal description of the weekly  incidence  of  new  Covid-19  cases  at  the  peak  of  the  2020  pandemic,  namely December. The type of research is quantitative descriptive research with ecological studies using spatial and temporal approaches. The sample is all new cases of Covid-19 during the peak period of cases, namely December 2020. The results show that based on spatial- temporal analysis, it is seen that areas crossed by national transportation routes have a tendency to increase weekly Covid-19 cases in December 2020. dominated by rural areas are sub-districts with a low tendency to add Covid-19 cases.
Keywords : Spatial-Temporal Pattern, Covid-19, Geographic Information System
Alamat Korespondensi : Balai Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Magelang Email : sidiq.purwoko@gmail.com

## PENDAHULUAN
World  Health  Organization (WHO)  menetapkan  pandemi Corona  Virus Disease 2019 (Covid-19) pada Januari tahun 2020 (WHO, 2020). Penetapan situasi pandemi tersebut di sebabkan oleh makin merebaknya kejadian Covid-19 di hampir seluruh  negara  di  dunia  dimana  penyakit  tersebut  adalah  salah  satu  penyakit infeksius yang dipicu oleh virus Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) (Yuliana,  2020).  WHO  mencatat  sampai  dengan  semester  pertama tahun  2021  virus Covid-19 telah  menginfeksi  175.406.608  penduduk  di  dunia dengan  2,16  %  angka  kematian  dan  menyebar  di  216  negara(Ding,  Yu,  &  Cao, 2020).
Indonesia menutup tahun 2020 dengan catatan 743.198 penduduknya terinfeksi Covid-19 dengan 109.963 kasus yang masih aktif. Case Fatality Rate (CFR) Covid- 19 Indonesia secara nasional adalah 3,0 % dan Provinsi Jawa Tengah adalah salah satu provinsi yang memiliki CFR diatas CFR nasional yaitu 4,4% (Kemenkes RI, 2021).  Dalam  laporan  yang  di  terbitkan  pertengahan  tahun  2021  oleh  Dinas Kesehatan  Provinsi  Jawa  Tengah  di  jabarkan  bahwa  Covid-19  telah  menjangkiti seluruh  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  dengan  Kabupaten  Magelang berada di peringkat kedua dengan 4418 kasus positif sepanjang tahun 2020.
Peningkatkan arus urbanisasi penduduk di negara berkembang akan memicu peningkatan  konsentrasi  penduduk,  mobilisasi  penduduk  yang  lebih  tinggi  serta pola interaksi antar penduduk namun tidak dibarengi dengan jumlah tenaga medis akan menjadi kendala dan acamana tersendiri dalam penanganan Covid-19 (Zhou et  al.,  2020).  Mobilitas  penduduk  yang  tinggi  juga  akan  meningkatkan  potensi risiko terhadap penularan penyakit infeksi Covid-19 di negara berkembang (Desai, 2020). Kabupaten Magelang adalah salah satu kabupaten yang wilayahnya berada pada jalur mobilisasi tinggi mengingat berada pada lintasan utama jalur transportasi antar provinsi yaitu Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi DI Yogyakarta.
Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  adalah  salah  satu  sistem  informasi  berbasi keruangan  atau  spasial  yang  dapat  di  manfaatkan  untuk  membantu  memecahakn permasalahan  kesehatan  komunitas  seperti  mencegah  penyebaran  Covid-19  pada wilayah tertentu (Pourghasemi et al., 2020). Teknologi tersebut telah menjadi salah satu teknologi sistem informasi yang dapat membantu memetakan masalah dengan keunggulan  pada  kemampuannya  mengolah  data  dengan  cepat,  visualisasi  yang cepat dan mudah di pahami, pelacakan kasus penyakit infeksi, prediksi penebaran penyakit serta pecegahannya (Zhou et al., 2020). Selain hal tersebut SIG mampu menyediakan hasil pengolahan data secara langsung (real-time) untuk membantu mengambil keputusan secara cepat dan akurat dalam mitigasi bencana(Fahri, 2020). Pemetaan  dengan  pendekatan  spasial  memanfaatkan  Sistem  Informasi  Geografi
(SIG)  menjadi  penting  dilakukan  karena  mampu  membantu  memetakan  risiko penyakit,  mengetahui  jalur  distribusi  penyakit  serta  memperkirakan  kecepatan sebaran penyakit (Pourghasemi et al., 2020).
Analisis spasial dan temporal adalah salah satu metode dan teknik analisis yang dapat dilakukan dengan pendekatan kewilayahan atau keruangan (Indarto, 2012). Salah  satu  teknik  yang  efektif  dalam  menentukan  tindakan  pencegahan  dan pengendalian  wilayah  kebencanaan  dengan  risiko  tinggi  adalah  teknik  analisis spasial dan temporal (Xie et al., 2020). Analisis spasial temporal ini juga di nilai sangat  penting  oleh  (Franch-Pardo,  Napoletano,  Rosete-Verges,  &  Billa,  2020) karena dalam penelitiannya analisis ini sangat membantu dalam mitigasi pandemi Covid-19 karena dapat membantu dalam pengambilan keputusan, pencegahan dan tindakan  yang  dilakukan  masyarakat.  Berdasarkan  hal  tersebut  diatas,  artikel  ini akan  membahas  lebih  lanjut  analisis  spasial  dan  temporal  kejadian  Covid-19 mingguan  pada  masa  tertinggi  kasus  yaitu  bulan  Desember  tahun  2020.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  gambaran  secara  spasial  dan  temporal tingkat kejadian mingguan kasus baru Covid-19 pada masa puncak pandemi tahun 2020 yaitu Bulan Desember di Kabupaten Magelang.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  berupa  data harian kasus Covid-19 Kabupaten Magelang yang diperoleh dari kanal resmi Dinas Komunikasi  dan  Informasi  Kabupaten  Magelang  serta  dari  Biro  Pusat  Statistik (BPS)  Kabupaten  Magelang.  Untuk  memetakan  tingkat  kejadian  Covid-19 memerlukan data digital administrasi wilayah yang didapat dari kanal resmi Badan Informasi Geospasial (BIG). Jenis penelitian adalah penelitian deskriptif kuantitatif dengan  pendekatan  studi  ekologi.  Analisis  ekologi  adalah  salah  satu  metode penelitian untuk melihat kesehatan populasi pada wilayah tertentu (Boskey, 2019). Sampel  penelitian  adalah  seluruh  penduduk  yang  terkonfirmasi  positif  Covid-19 melalui  metode  uji polymerase  chain  reaction  (PCR  Test) pada  masa  puncak pandemi  tahun  2020  yaitu  Bulan  Desember  2020  dengan  unit  analisis  adalah seluruh kecamatan di Kabupaten Magelang yang berjumlah 21 kecamatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kabupaten  Magelang  memiliki  luas  wilayah  1.085,73  km 2 dan  berada  pada ketinggian  mulai  202  meter  diatas  permukaan  laut  (mdpl)  sampai  1.378  mdpl dengan  sebagian  wilayahnya  terletak  di  daerah  lereng/puncak  gunung  (BPS Kabupaten  Magelang,  2021).  Berbatasan  langsung  dengan  Kabupaten  Boyolali, Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Semarang,  Kabupaten  Purworejo,  Kota Magelang serta Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Terletaknya pada koordinat antara 110’01’51” dan 110’26’58” Bujur Timur dan antara 7’19’13” dan 7’42’16” Lintang Selatan. Waktu penelitian di laksanakan pada Bulan Februari-Maret 2020.

## Gambar 1. Peta Wilayah Kabupaten Magelang
Data kasus baru mingguan Covid-19 pada Bulan Desember 2020 di Kabupaten Magelang tersaji dalam tabel 1. Berikut ini : Tabel 1. Kasus Baru Mingguan Covid-19 Per Kecamatan
No. KECAMATAN Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu 5 Total 1 Bandongan 36 27 38 34 26 161 2 Borobudur 43 28 59 96 38 264 3 Candimulyo 20 9 12 23 28 92 4 Dukun 16 16 16 21 2 71 5 Grabag 26 59 38 20 5 148 6 Kajoran 19 4 29 11 22 85 7 Kaliangkrik 6 15 12 8 11 52 8 Mertoyudan 78 83 196 95 65 517 9 Mungkid 45 60 63 61 21 250 10 Muntilan 64 29 37 53 29 212 11 Ngablak 24 6 12 10 4 56 12 Ngluwar 10 3 23 22 11 69 13 Pakis 20 12 4 14 10 60 14 Salam 13 27 27 39 14 120 15 Salaman 26 19 34 22 21 122 16 Sawangan 29 25 21 18 9 102
17 Secang 63 52 51 52 50 268 18 Srumbung 33 27 14 35 8 117 19 Tegalrejo 31 36 35 20 31 153 20 Tempuran 40 20 56 22 17 155 21 Windusari 12 18 13 18 16 77 Total 654 575 790 694 438 3151
Sumber : Dinas Komunikasi dan Informasi Kab. Magelang,2020
Berdasarkan tabel 1 terlihat sebaran kasus Covid-19 di Kabupaten Magelang telah  tersebar  merata  di  seluruh  kecamatan  dengan  jumlah  kasus  variatif  dan berbeda  untuk  setiap  kecamatannya.  Jumlah  kasus  baru  pada  Bulan  Desember adalah 3151 kasus dengan Kecamatan Mertoyudan merupakan Kecamatan dengan kasus tertinggi yaitu 517 Kasus sedangkan Kecamatan Windusari adalah kecamatan dengan kasus terendah dengan 77 Kasus. Rata-rata kasus mingguan adalah 630,2 Kasus di Kabupaten Magelang dengan rata-rata kasus kecamatan sejumlah 30,01 Kasus. Terdapat 6 kecamatan yang memiliki rata-rata kasus mingguan diatas rata- rata  kasus  mingguan  kabupaten  yaitu  Kecamatan  Mertoyudan  (103,4  kasus), Secang (53,6 kasus), Borobudur (52,8 kasus), Mungkid (50 kasus), Muntilan (42,4 kasus) dan Bandongan (32,2 kasus).

## Pemetaan Tingkat Kejadian Mingguan Covid-19
Pemetaan  tingkat  kejadian  Covid-19  mingguan  per  kecamatan  di  Kabupaten Magelang dilakukan dengan melihat pola spasial dan temporal pada masa puncak kasus di Bulan Desember 2020. Analisis spasial temporal tersebut di sajikan dalam Gambar  2.  Dalam  peta  tersebut  pengkategorian  jumlah  kasus  di  bagi  menjadi  4 kategori kasus setiap minggunya dimana jumlah kasus 0-20 kasus dalam seminggu masuk kedalam kategori rendah, lalu jumlah kasus antara 21-50 dalam seminggu masuk kedalam kategori sedang, 51-150 kasus dalam seminggu adalah tinggi dan kategori diatas 150 kasus dalam seminggu termasuk kedalam wilayah dengan kasus sangat tinggi. Berdasarkan peta spasial temporal tersebut terlihat bahwa Kecamatan Mertoyudan  adalah  kecamatan  yang  kondisi  sebarannya  konstan  dalam  wilayah tinggi (51-150 kasus) dengan minggu ke tiga meningkat di wilayah dengan kasus sangat  tinggi  (  >  150  kasus).  Kasus  penyebaran  pada  Kecamatan  Mertoyudan  di mungkinkan  karena  wilayah  Kecamatan  Mertoyudan  adalah  termasuk  wilayah yang  memiliki  anglomerasi  perkotaaan    yang  khas  dimana  munculnya  pusat perekonomian di kecamatan tersebut akan menarik penduduk sekitar untuk merapat karena  alasan  dan  motivasi  ekonomi,  kondisi  tersebut  yang  ketika  kebijakan pematasan  masyarakat  di  longgarkan  akan  memicu  terjadinya  lonjakan  kasus Covid-19  seperti  yang  terjadi  di  Carolina  Utara,  Amerika  Serikat  (Huang  et  al., 2021).
Letak  Kecamatan  Mertoyudan  yang  dilalui  jalur  transportasi  nasional  antar provinsi  di  sinyalir  juga  menjadi  faktor  meningkatkatnya  kasus  Covid-19  di kecamatan  tersebut.  Penelitian  yang  dilakukan  di  Tiongkok  menjelaskan  bahwa wilayah sub distrik yang dilalui jalur transportasi nasional seperti Kereta Api dan jalan  nasional  memiliki  risiko  yang  lebih  tinggi  2,07  kali  (p  <  0,001)  dibanding wilayah yang tidak dilalui jalur transportasi utama tersebut (Wei et al., 2020). Oleh karena  hal  tersebut  wilayah  kecamatan  yang  dilalui  jalur  transportasi  nasional
tersebut di Kabupaten Magelang memiliki kecendrungan penambahan kasus baru rata-rata  tinggi  dalam  5  minggu  dimana  Kecamatan  Borobudur  (52,8 Kasus/minggu),  Mungkid  (50  kasus/minggu),  Muntilan  (42,4  kasus/minggu)  dan Secang (53,6 kasus/minggu) diatas rata-rata kasus mingguan Kabupaten Magelang yaitu  30,01  kasus  per  minggu.  Terlihat  juga  pada  peta  spasil  temporal  bahwa lonjakan  tertinggi  terjadi  pada  minggu  ke  tiga  (196  kasus)  dimana  di  minggu tersebut  dimungkinkan  terjadi  transmisi  lokal  di  karenakan  mobilitas  dan pergerakan penduduk yang tinggi di wilayah tersebut.
Kecamatan  Windusari  dan  Kaliangrik  adalah  dua  kecamatan  yang  selalu konsisten berada pada kategori penambahan kasus Covid-19 mingguan yang rendah dalam lima minggu di Bulan Desember 2020. Kondisi tersebut terjadi karena kedua kecamatan  tersebut  adalah  kecamatan  yang  didominasi  oleh  wilayah  perdesaan dimana  penduduk  wilayah  perdesaan  adalah  penduduk  yang  secara  konsisten menaati peraturan dan himbauan untuk menjaga jarak, menjauhi kerumunan yang di  kampanyekan  pemerintah  setempat.  Kondisi  tersebut  sesuai  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  (Kim,  Shepherd,  &  Clinton,  2020)  pada  771  sub  distrik  di Amerika serikat yang menyatakan bahwa penduduk area perdesaan lebih mematuhi aturan jaga jarak secara sosial karena perilakunya yang memang berbeda dengan penduduk  perkotaan.  Kecamatan  Kaliangkrik  adalah  kecamatan  dengan penambahan kasus terendah di Kabupaten Magelang untuk Bulan Desember 2020 yaitu  52  kasus  atau  rata-rata  perminggunya  adalah  10,4  kasus,  Sedangkan Kecamatan Windusari tercatat terdapat 77 penambahan kasus dengan rata-rata 15,4 kasus perminggu.
Gambar 2. Peta Tingkat Kejadian Covid-19 Mingguan

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis pola spasial temporal pada peta kasus mingguan terlihat untuk wilayah dengan penambahan kasus baru Covid-19 mingguan tertinggi yaitu Kecamatan  Mertoyudan  juga  merupakan  wilayah  yang  dilalui  jalur  transportasi nasioanal,  kondisi  tersebut  juga  di  ikuti  oleh  wilayah  kecamatan  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  seperti  Kecamatan  Secang,  Mungkid,  Muntilan  dan Borobudur. Di sisi lain kecamatan didominasi oleh area perdesaan adalah wilayah dengan angka penambahan kasus baru Covid-19 mingguan cenderung rendah pada kelima  minggu  di  Bulan  Desember  2020  wilayah  tersebut  adalah  Kecamatan Windusari, Kaliangkrik dan Pakis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Balai  Penelitian  dan Pengembangan  Kesehatan  Magelang  dan  STIKES  Yarsi  Mataram  yang  telah memberikan  dukungan    kegiatan  penelitian  ini  sehingga  terlaksana  dengan  baik. Ucapan terimakasih juga kami sampaikan semua pihak  yang telah menjadi mitra dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Boskey,  E.  (2019).  Ecological  Analysis  on  Population  Health  [Internet]. Sexual Health , 1.
BPS  Kabupaten  Magelang.  (2021). Kabupaten  Magelang  Dalam  Angka  tahun 2021 . Kabupaten Magelang.
Desai,  D.  (2020).  Urban  densities  and  the  Covid-19  pandemic:  Upending  the sustainability myth of global megacities. ORF Occasional Paper , 244 (4), 1– 4.
Ding, J., Yu, C. W., & Cao, S.-J. (2020). HVAC systems for environmental control to minimize the COVID-19 infection. Indoor and Built Environment , 29 (9), 1195–1201.
Fahri,  M.  (2020).  Melihat  Peta  Penyebaran  Pasien  Covid-19  Dengan  Kombinasi QGIS Dan Framework Laravel. Jurnal Teknologi Terpadu , 6 (1), 25–30.
Franch-Pardo, I., Napoletano, B. M., Rosete-Verges, F., & Billa, L. (2020). Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review. Science of The Total Environment , 739 , 140033.
Huang, Q., Jackson, S., Derakhshan, S., Lee, L., Pham, E., Jackson, A., & Cutter, S. L. (2021). Urban-rural differences in COVID-19 exposures and outcomes in  the  South:  A  preliminary  analysis  of  South  Carolina. PloS  One , 16 (2), e0246548.
Indarto, F. (2012). Konsep Dasar Analisis Spasial. Yogyakarta: Penerbit Andi . Kemenkes  RI.  (2021).  Profil  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2020.  In Pusdatin Kemenkes . Jakarta: Kementerian Kesehatan RI.
Kim, E., Shepherd, M. E., & Clinton, J. D. (2020). The effect of big-city news on rural America during the COVID-19 pandemic. Proceedings of the National Academy of Sciences , 117 (36), 22009–22014.
Pourghasemi,  H.  R.,  Pouyan,  S.,  Farajzadeh,  Z.,  Sadhasivam,  N.,  Heidari,  B., Babaei,  S.,  &  Tiefenbacher,  J.  P.  (2020).  Assessment  of  the  outbreak  risk, mapping  and  infection  behavior  of  COVID-19:  Application  of  the autoregressive integrated-moving average (ARIMA) and polynomial models. Plos One , 15 (7), e0236238.
Wei,  J.-T.,  Liu,  Y.-X.,  Zhu,  Y.-C.,  Qian,  J.,  Ye,  R.-Z.,  Li,  C.-Y.,  …  Wang,  Y. (2020).  Impacts  of  transportation  and  meteorological  factors  on  the transmission  of  COVID-19. International  Journal  of  Hygiene  and Environmental Health , 230 , 113610.
WHO. (2020). https://www.who.int/news/item/30-01-2020-statement-on-the- second-meeting-of-the-international-health-regulations-(2005)-emergency- committee-regarding-the-outbreak-of-novel-coronavirus-(2019-ncov).
Xie, Z., Qin, Y., Li, Y., Shen, W., Zheng, Z., & Liu, S. (2020). Spatial and temporal differentiation  of  COVID-19  epidemic  spread  in  mainland  China  and  its influencing factors. Science of The Total Environment , 744 , 140929.
Yuliana,  Y.  (2020).  Corona  virus  diseases  (Covid-19):  Sebuah  tinjauan  literatur. Wellness And Healthy Magazine , 2 (1), 187–192.
Zhou, C., Su, F., Pei, T., Zhang, A., Du, Y., Luo, B., … Zhu, Y. (2020). COVID- 19: challenges to GIS with big data. Geography and Sustainability , 1 (1), 77– 87.