INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 5 Tahun 2023 Page 6845-6854 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Covid-19 dan Teknologi: Perspektif Ekonomi Teori
Tuti Eka Asmarani
Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: tutiekaasmarani@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  akan  mengidentifikasi  hubungan  antara  Covid-19  dan  teknologi.  Data  yang digunakan  adalah  data  persentase  penduduk  yang  memiliki/menguasai  telepon  seluler  tiap provinsi untuk mewakili teknologi dan jumlah kasus di tiap provinsi untuk mewakili Covid-19. Data diambil dari Badan Pusat Stastistik (BPS) dan situs resmi Covid-19 mulai tahun 2020 hingga 2022 Harapannya,  penelitian  ini  dapat  menunjukkan  bahwa  teknologi  dapat  mengurangi  dampak Covid-19 dengan penggunaan telepon seluler.
Kata Kunci: Covid-19, Teknologi

## Abstract
This study identifies the relationship between Covid-19 and technology. The data used consists of the  percentage  of  mobile  users  in  each  province  to represent  technology and the  number  of Covid-19 cases in each province to represent Covid-19. The data was obtained from the Central Statistics Agency (BPS) and the official Covid-19 website from the year 2020 to 2022. This research can demonstrate that technology can mitigate the impact of the Covid-19 pandemic  by using telephone celullar.
Keywords: Covid-19, Technology

## PENDAHULUAN
Penyakit Virus Corona (COVID-19), yaitu penyakit infeksi saluran pernapasan akibat virus corona, pertama kali terdeteksi di Kota Wuhan, Tiongkok. Virus ini menyebar dengan sangat  cepat  ke  negara  lain.  Oleh  karena  itu,  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO) menetapkan wabah virus corona sebagai pandemi pada tanggal 11 Maret 2020, karena banyaknya kasus yang terinfeksi dan tingginya angka kematian yang disebabkan oleh virus tersebut (Putri, 2020). Di Indonesia, kasus pertama COVID-19 terkonfirmasi pada 2 Maret 2020. Hanya dalam waktu 8 hari, virus corona menyebar ke 34 provinsi di Indonesia dan 8 bulan setelah COVID-19 masuk, jumlah kasus mencapai 440.569 kasus (CNN Indonesia, 2020)
Virus corona berdampak hampir di semua sektor. Pembatasan aktivitas masyarakat berpengaruh pada aktivitas sekolah dan bisnis. Siswa belajar dari rumah dan karyawan bekerja dari rumah. Dalam kondisi tersebut, teknologi sangatlah dibutuhkan bagi seluruh kalangan. Saat itu, mulai dikenal platform cloud meeting sebagai sarana untuk melakukan aktivitas belajar bagi siswa maupun aktivitas meeting bagi karyawan. Selain itu, teknologi juga digunakan untuk mempertemukan antara pedagang dan pembeli melalui berbagai penyedia  aplikasi.  Pedagang  dan  pembeli  tidak  perlu  keluar  rumah  dalam  melakukan transaksi jual-beli. Oleh karenanya, penggunaan internet kala itu sangatlah tinggi.
Tabel 1. Persentase Penduduk Usia 5 Tahun ke Atas yang Pernah Mengakses Internet
dalam 3 Bulan Terakhir di Indonesia Menurut Kelompok Umur Usia Pengguna Internet (%) 2020 2021 2022 5-12 tahun 9,55 13,32 12,43 13-15 tahun 7,42 7,23 6,77 16-18 tahun 8,83 8,12 7,47 19-24 tahun 17,13 15,26 14,69 25+ tahun 57,07 56,08 47,64
Sumber: (Badan Pusat Statistik, 2023)
Berdasarkan data di atas, dapat diketahui bahwa internet telah diakses mulai dari usia 5 hingga lebih dari 25 tahun. Penggunaan tertinggi di tahun 2020 dan 2021. Penduduk yang lebih banyak mengakses adalah penduduk usia lebih dari 25 tahun, yakni sebanyak 57,07% di tahun 2020 dan 56,08% di tahun 2021, selanjutnya disusul oleh penduduk yang berusia 19-24 tahun dengan persentase sebesar 17,13% di tahun 2020 dan 15,26% di tahun 2021.
Studi mengenai peran teknologi dalam mengurangi dampak Covid-19 telah banyak dilakukan, di antaranya (Shah et al., 2022), (Kumar et al., 2020), (Radanliev et al., 2020), (Fagherazzi et al., 2020), (Al-Maroof et al., 2020), (Firouzi et al., 2021), (Khan et al., 2021), (Alghamdi & Alghamdi, 2022), (Gupta et al., 2022), (Thomas et al., 2021), (Goel et al., 2021), (Vargo et al., 2021), (Berawi, 2021), dan (Abubakari & Mashoedah, 2021).  (Thomas et al., 2021) menemukan bahwa teknologi digital merupakan instrumen yang mampu merespons pandemi secara cepat dan efektif melalui aplikasi seluler, robot dan drone, platform media sosial (seperti mesin pencari, Twitter, dan Facebook), televisi, dan teknologi terkait. (Goel et  al.,  2021)  menemukan  bahwa  kemajuan  teknologi  dapat  membantu  membendung akibat dari pandemi di India. (Vargo et al., 2021) menemukan bahwa (1) teknologi digital yang diwakili oleh mesin topografi terkomputerisasi, platform komunikasi berbasis video, dan kecerdasan buatan telah banyak digunakan dalam perawatan kesehatan, pendidikan, pekerjaan, dan kehidupan sehari-hari selama pandemi Covid-19; (2) kelompok pengguna utama teknologi elektronik dikategorikan menjadi dokter dan pasien, guru dan siswa, dan pemerintah  dan  masyarakat  umum;  (3)  memberikan  pelayanan  kesehatan  dan berkomunikasi  adalah  kegiatan  yang  paling  sering  dikaitkan  dengan  teknologi  dalam perawatan kesehatan selama pandemi dan (4) solusi digital melindungi secara signifikan mendukung  kesehatan  masyarakat.  (Berawi,  2021)  menyatakan  bahwa  teknologi  digital telah  memainkan  peran  penting  dalam  menjaga  keberfungsian  masyarakat  dengan mengaktifkan  kerja  jarak  jauh,  memfasilitasi  transaksi  bisnis  nirsentuh,  dan mengotomatisasi proses perusahaan selama pandemi. Teknologi membantu menciptakan “normal baru” dengan memberikan cara -cara inovatif agar hampir semua aktivitas dapat dilakukan dengan lebih banyak lagi hasil yang produktif. Teknologi ini dapat digunakan sebagai  pendorong  pembangunan  ekonomi  pada  masa  krisis  dan  pemulihan  pasca pandemi  untuk  meningkatkan  ketahanan  nasional.  (Abubakari  &  Mashoedah,  2021) memberikan  gambaran  situasi  terkini  mengenai  wabah  Covid-19  dan  potensi  peran Internet of Things (IoT) sebagai solusi teknologi dalam memitigasi wabah.
Oleh karenanya, penelitian ini akan mengidentifikasi hubungan antara Covid-19 dan teknologi.  Data  yang  digunakan  adalah  data  persentase  penduduk  yang memiliki/menguasai  telepon  seluler  tiap  provinsi  untuk  mewakili  teknologi  dan  jumlah kasus di tiap provinsi untuk mewakili Covid-19. Data diambil dari Badan Pusat Stastistik (BPS) dan situs resmi Covid-19 mulai tahun 2020 hingga 2022. Harapannya, penelitian ini dapat  menunjukkan  bahwa  teknologi  dapat  mengurangi  dampak  Covid-19  dengan penggunaan  telepon  seluler  untuk  berbagai  keperluan,  baik  di  dunia  pendidikan, kesehatan, dan lain sebagainya.

## METODE PENELITIAN
Dalam mengidentifikasi  hubungan  antara  Covid-19  dan  teknologi,  studi  ini menggunakan analisis panel data regresi, karena data yang digunakan menggabungkan antara time series dan cross section, yakni tahun 2020, 2021 dan 2022 serta jumlah provinsi yang ada di Indonesia, dengan persamaan umum sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = ∝ +𝛽𝑋 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (1) 𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 𝑖𝑡 =  ∝ +𝛽 1 𝑡𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦 𝑖𝑡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2) 𝑖: 𝑃𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑒 𝑖𝑛 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑎
𝑡: 𝑌𝑒𝑎𝑟
Untuk tahapan pengolahannya adalah sebagai berikut:
1. Estimasi persamaan OLS dengan asumsi bahwa intersep dan slope tidak berubah di setiap i dan t (Hill et al., 2011)
𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 𝑖𝑡 =  ∝ +𝛽 1 𝑡𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (3)
2. Estimasi persamaan Fixed Effect Model (FEM) dengan asumsi bahwa intersep merubah i dan t dengan slope konstan (Hill et al., 2011)
𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 𝑖𝑡 = ∝ +𝛽 1 𝑡𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦 𝑖𝑡 + 𝛾 1 𝐴𝑐𝑒ℎ. . . +𝛾 34 𝑃𝑎𝑝𝑢𝑎 + +𝛿 1 2020 𝑖1 + 𝛿 2 2021 𝑖2 +𝛿 3 2022 𝑖3 + 𝜀 𝑖𝑡 . . . (4) 3. Pemilihan model terbaik antara OLS dan FEM dengan menggunakan Chow test
4. Estimasi persamaan Random Effect Model (REM) dengan asumsi bahwa error merubah I dan t dengan slope konstan (Hill et al., 2011)
𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 𝑖𝑡 =  ∝ +𝛽 1 𝑡𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (5)
𝜀 𝑖𝑡 = 𝑈 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑒 + 𝑉 𝑌𝑒𝑎𝑟 + 𝑊 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑜𝑢𝑛𝑑 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (6) 5. Pemilihan model terbaik antara OLS dan REM dengan Breusch Pagan test
6. Pemilihan model terbaik antara FEM dan REM dengan Hausman test

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tiga model dalam panel data (OLS, fixed effect, and random effect) telah di- compare dengan Chow, Hausman, and Breucsh Pagan tests untuk mengetahui pengaruh teknologi terhadap Covid-19. Fixed Effect Model (FEM) merupakan model yang terbaik. Hal ini dapat ditunjukkan sebagai berikut:

## Tabel 2. Pemilihan Model Terbaik
Source: (EViews Software, 2022)
Prob adalah Probability, FEM adalah Fix Effect Model dan REM adalah Random Effect Model.
Tabel 3. Output Fixed Effect Model
Berdasarkan  hasil  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  teknologi  yang  diwakili  oleh penggunaan telpon seluler memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Covid- 19,  sehingga  masyarakat  yang  memiliki/menguasai  telepon  seluler  mengalami peningkatan  selama  pandemi  Covid-19.  Masyarakat  yang  banyak  memiliki/menguasai telpon  seluler  sebagian  besar  berasal  dari  perkotaan  dan  Kalimantan  Timur  sebagai provinsi dengan rangking teratas, ditunjukkan oleh tabel berikut:
Tabel 4. Persentase Penduduk yang Memiliki/Menguasai Telepon Seluler Menurut Provinsi dan Klasifikasi Daerah 2020-2022
Provinsi Persentase Penduduk yang Memiliki/Menguasai Telepon Seluler Menurut Provinsi dan Klasifikasi Daerah Perkotaan Perdesaan Perkotaan+Perdesaan 2020  2021  2022  2020  2021  2022  2020  2021  2022 ACEH 68.49  69.52  70.22  55.31  57.03  58.77  59.60  61.20  62.65 SUMATERA UTARA 65.90  70.60  72.21  51.92  58.10  61.93  59.56  65.05  67.71 SUMATERA BARAT 69.78  72.71  74.28  54.74  58.17  62.43  61.83  65.34  68.24 RIAU 74.88  76.78  77.37  60.58  66.42  70.86  66.35  70.57  73.47 JAMBI 73.86  78.17  76.95  59.34  62.01  66.05  64.06  67.32  69.64 SUMATERA SELATAN 70.48  75.66  74.52  54.82  57.83  61.25  60.68  64.53  66.25 Test Choice Model Prob Significance  Best Model Chow 0.0000 0.05 FEM Breusch Pagan  0.0000 0.05 REM Hausman 0.0000 0.05 FEM Log_Covid Coef.  St.Err.  t-value  p-value Sig HP_Persen  0.5396  0.037  14.573 0.000 *** Constant  -19.746  2.428  -8.130 0.000 ***
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source: (EViews Software, 2022)
BENGKULU 72.75  75.79  76.33  53.94  58.65  62.05  60.19  64.34  66.81
LAMPUNG 67.89  72.05  72.91  55.05  59.98  62.78  59.03  63.83  66.08 KEP. BANGKA BELITUNG  72.63  73.24  77.55  59.15  61.69  67.32  66.61  68.22  73.16 KEP. RIAU 75.44  81.70  81.29  64.44  66.01  68.74  74.33  80.51  79.88 DKI JAKARTA 77.57  81.83  82.27 - - 0.00  77.57  81.83  82.27 JAWA BARAT 67.63  70.66  72.60  55.68  57.80  62.10  64.83  67.83  70.37 JAWA TENGAH 65.27  67.13  68.84  56.24  58.08  61.11  60.87  62.76  65.15 DI YOGYAKARTA 71.44  73.87  73.78  57.34  58.23  60.41  67.62  69.81  70.37 JAWA TIMUR 68.01  68.75  70.47  54.72  56.04  58.70  61.82  62.99  65.22 BANTEN 70.10  74.25  74.79  49.90  52.93  56.67  64.40  68.20  70.25 BALI 75.32  76.03  76.28  58.04  61.21  64.19  69.93  71.65  72.82 NUSA TENGGARA BARAT 60.57  64.72  65.59  52.39  53.62  56.55  56.36  59.16  61.11
NUSA TENGGARA TIMUR  64.99  73.63  74.08  37.47  44.69  45.35  44.12  51.92  52.73 KALIMANTAN BARAT  72.46  74.18  75.96  50.32  55.73  58.15  58.11  62.39  64.69 KALIMANTAN TENGAH  77.62  80.38  80.95  62.45  65.41  66.92  68.56  71.62  72.83 KALIMANTAN SELATAN  75.28  77.75  76.78  60.86  61.75  64.49  67.69  69.49  70.51
KALIMANTAN TIMUR 79.61  84.20  84.83  70.72  74.29  76.94  76.71  81.10  82.37 KALIMANTAN UTARA  74.93  80.78  81.88  67.35  68.30  72.81  71.95  76.02  78.62 SULAWESI UTARA 74.90  77.05  77.65  58.61  62.36  63.47  67.13  70.32  71.12 SULAWESI TENGAH 74.18  73.44  73.34  50.92  55.53  57.28  57.89  61.10  62.39 SULAWESI SELATAN 73.44  76.42  77.10  58.77  63.20  66.05  65.14  69.13  71.10 SULAWESI TENGGARA  73.25  76.15  77.53  57.74  63.75  65.70  63.86  68.22  70.00 GORONTALO 68.89  73.14  73.81  55.94  58.02  62.95  61.42  64.64  67.73 SULAWESI BARAT 62.75  68.60  71.86  51.84  57.18  58.33  54.41  59.51  61.07 MALUKU 70.55  76.27  75.25  44.69  51.32  55.30  56.16  62.41  63.85 MALUKU UTARA 72.24  78.10  75.05  47.81  51.40  56.17  54.88  59.08  61.58 PAPUA BARAT 77.63  80.44  80.06  58.52  58.76  59.49  66.61  68.11  68.01 PAPUA 73.56  78.80  72.92  27.18  22.92  20.47  40.44  38.94  35.33
(Thomas  et  al.,  2021)  menjabarkan  berbagai  jenis  teknologi  yang  muncul  dalam mengatasi covid 19 di berbagai negara seperti aplikasi mobile seluler untuk contact tracing, remote assistance, isolation monitoring, quarantine reinforcement. Selain itu juga terdapat aplikasi  support  untuk  mental  health,  kemudian  beberapa  negara  juga  menerapkan
teknologi  robotic.  Adapun  social  media  juga  digunakan beberapa negara  untuk mensharingkan informasi mengenai covid yang terverifikasi, informasi mengenai metode pencegahan covid dan statistic pandemic. Berikut adalah contoh penggunaan teknologi pada  pandemic  di  berbagai  negara  dan  diantaranya  sudah  ada  Indonesia  dengan PeduliLindungi:
Tabel 4. Penggunaan Contact Tracing di Berbagai Negara
Sumber: (Thomas et al., 2021)
Kemunculan berbagai perkembangan teknologi saat Covid-19 ini sesuai dengan teori yang dikemukakan oleh  Solow-Swan  model  dengan  labor-augmenting  technological progress oleh Barro and Sala-i-Martin dalam (Okuyama, 2003), di mana menurutnya “the level  of  technology  grows  at  the  constant  rate,  x,  over  time  under  the  normal circumstances, but grows at a somewhat faster rate, Xr ( Xr > X ), due to the technological replacement, during the recovery period” . Artinya, perkembangan teknologi saat recovery jauh lebih cepat dibandingkan dengan saat normal, ditunjukkan oleh gambar berikut ini:
Gambar 1. Technological Progress and a Disaster
Sumber: (Okuyama, 2003)

## SIMPULAN
Virus corona berdampak hampir di semua sektor. Pembatasan aktivitas masyarakat berpengaruh pada aktivitas sekolah dan bisnis. Siswa belajar dari rumah dan karyawan bekerja dari rumah. Dalam kondisi tersebut, teknologi sangatlah dibutuhkan bagi seluruh kalangan.  Studi  mengenai  peran  teknologi  dalam  mengurangi  dampak  Covid-19  telah banyak dilakukan, di antaranya (Shah et al., 2022), (Kumar et al., 2020), (Radanliev et al., 2020), (Fagherazzi et al., 2020), (Al-Maroof et al., 2020), (Firouzi et al., 2021), (Khan et al., 2021), (Alghamdi & Alghamdi, 2022), (Gupta et al., 2022), (Thomas et al., 2021), (Goel et al., 2021),  (Vargo  et  al.,  2021),  (Berawi,  2021),  dan  (Abubakari  &  Mashoedah,  2021).  Oleh karenanya, penelitian ini akan mengidentifikasi hubungan antara Covid-19 dan teknologi. Data yang digunakan adalah data persentase penduduk yang memiliki/menguasai telepon seluler  tiap  provinsi  untuk  mewakili  teknologi  dan  jumlah  kasus  di  tiap  provinsi  untuk mewakili Covid-19. Data diambil dari Badan Pusat Stastistik (BPS) dan situs resmi Covid-19 mulai  tahun  2020  hingga  2022  Harapannya,  penelitian  ini  dapat  menunjukkan  bahwa teknologi dapat mengurangi dampak Covid-19 dengan penggunaan telepon seluler untuk berbagai keperluan, baik di dunia pendidikan, kesehatan, dan lain sebagainya. Berdasarkan hasil  pengolahan,  dapat  disimpulkan  bahwa  teknologi  yang  diwakili  oleh  penggunaan telpon seluler memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Covid-19, sehingga masyarakat  yang  memiliki/menguasai  telepon  seluler  mengalami  peningkatan  selama pandemi Covid-19. Masyarakat yang banyak memiliki/menguasai telpon seluler sebagian besar  berasal  dari  perkotaan  dan  Kalimantan  Timur  sebagai  provinsi  dengan  rangking teratas. (Thomas et al., 2021) menjabarkan berbagai jenis teknologi yang muncul dalam mengatasi covid 19 di berbagai negara. Kemunculan berbagai perkembangan teknologi saat Covid-19 ini sesuai dengan teori yang dikemukakan oleh Solow-Swan  model yang menyatakan bahwa perkembangan teknologi saat recovery jauh lebih cepat dibandingkan dengan saat normal. Saran untuk studi selanjutnya adalah adanya penambahan variabel yang memproxy teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abubakari,  M.  S.,  &  Mashoedah.  (2021).  The  Internet  of  Things  (IoT)  as  an  Emerging Technological Solution for the Covid-19 Pandemic Mitigation: An Overview. Journal of Physics: Conference Series, 1737(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1737/1/012003
Al-Maroof, R. S., Salloum, S. A., Hassanien, A. E., & Shaalan, K. (2020). Fear from COVID-19 and technology adoption: the impact of Google Meet during Coronavirus pandemic.
Interactive Learning
Alghamdi, N. S., & Alghamdi, S. M. (2022). The Role of Digital Technology in Curbing COVID- 19. International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public  Health,  19(14). https://doi.org/10.3390/ijerph19148287
Badan Pusat Statistik. (2017). Badan Pusat Statistik (pp. 335 – 358). https://doi.org/10.1055/s- 2008-1040325
Berawi,  M.  A.  (2021).  Innovative  Technology  for  Post-Pandemic  Economic  Recovery.
International Journal of Technology, 12(1), 1 – 4.
https://doi.org/10.14716/ijtech.v12i1.4691
CNN Indonesia. (2020). Kilas Balik Pandemi Covid-19 di Indonesia. In 11/11/2020 (pp. 4 – 11). EViews Software. (2022). EViews 12 Student Version Lite. https://www.eviews.com/
Fagherazzi, G., Goetzinger, C., Rashid, M. A., Aguayo, G. A., & Huiart, L. (2020). Digital health strategies to fight COVID-19 worldwide: Challenges, recommendations, and a call for papers. Journal of Medical Internet Research, 22(6). https://doi.org/10.2196/19284
Firouzi, F., Farahani, B., Daneshmand, M., Grise, K., Song, J., Saracco, R., Wang, L. L., Lo, K., Angelov, P., Soares, E., Loh, P. S., Talebpour, Z., Moradi, R., Goodarzi, M., Ashraf, H., Talebpour, M., Talebpour, A., Romeo, L., Das, R., … Luo, A. (2021). Harnessing the Power of Smart and Connected Health to Tackle COVID-19: IoT, AI, Robotics, and Blockchain for  a  Better  World. IEEE  Internet  of  Things  Journal,  8(16),  12826 – 12846. https://doi.org/10.1109/JIOT.2021.3073904
Goel, I., Sharma, S., & Kashiramka, S. (2021). Effects of the COVID-19 pandemic in India: An analysis of policy and technological interventions. Health Policy and Technology, 10(1),
151 – 164. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2020.12.001
Gupta, M., Shoja, A., & Mikalef, P. (2022). Toward the understanding of national culture in the success of non‐pharmaceutical technological interventions in mitigating COVID - 19 pandemic. Annals  of  Operations  Research,  319(1),  1433 – 1450. https://doi.org/10.1007/s10479-021-03962-z
Hill, R. C., Griffiths, W. E., & Lim, G. C. (2011). Principles of econometrics 4th edition,. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.
Khan, H., Kushwah, K. K., Singh, S., Urkude, H., Maurya, M. R., & Sadasivuni, K. K. (2021). Smart technologies driven approaches to tackle COVID-19 pandemic: a review. 3 Biotech, 11(2), 1 – 22. https://doi.org/10.1007/s13205-020-02581-y
Kumar, A., Gupta, P. K., & Srivastava, A. (2020). A review of modern technologies for tackling COVID-19  pandemic. Diabetes  and  Metabolic  Syndrome:  Clinical  Research  and
Reviews, 14(4), 569 – 573. https://doi.org/10.1016/j.dsx.2020.05.008
Okuyama,  Y.  (2003).  Economics  of  natural  disasters:  A  critical  review. Research  Paper,
February, 23.
Radanliev, P., Roure, D. C. De, Walton, R., Van Kleek, M., Montalvo, R. M., Santos, O., Maddox, L.,  &  Cannady,  S.  (2020).  COVID-19  What  Have  We  Learned?  The  Rise  of  Social Machines and Connected Devices in Pandemic Management Following the Concepts of Predictive, Preventive and Personalised Medicine. SSRN Electronic Journal, 311 – 332. https://doi.org/10.2139/ssrn.3692585
Shah, I., Doshi, C., Patel, M., Tanwar, S., Hong, W. C., & Sharma, R. (2022). A Comprehensive
Review of the Technological Solutions to Analyse the Effects of Pandemic Outbreak on Human Lives. Medicina (Lithuania), 58(2), 1 – 38. https://doi.org/10.3390/medicina58020311
Thomas,  M.  J.,  Lal,  V.,  Baby,  A.  K.,  Rabeeh  VP,  M.,  James,  A.,  &  Raj,  A.  K.  (2021).  Can technological advancements help to alleviate COVID-19 pandemic? a review. Journal of Biomedical Informatics, 117(October 2020), 103787.
https://doi.org/10.1016/j.jbi.2021.103787
Vargo, D., Zhu, L., Benwell, B., & Yan, Z. (2021). Digital technology use during COVID-19 pandemic: A rapid review. Human Behavior and Emerging Technologies, 3(1), 13 – 24. https://doi.org/10.1002/hbe2.242 https://covid19.go.id/