Journal of Natural Resources and Environmental Management 11 (2): 334-341. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.11.2.334-341 E-ISSN: 2460-5824
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl
Pandemi  COVID-19  di  DKI  Jakarta:  Model  dampak  ekonomi  dan  lingkungan dengan pendekatan systems thinking
The pandemic COVID-19 in DKI Jakarta: An economic and environmental impact model with a systems thinking approach
Tri Edhi Budhi Soesilo a
a Sekolah Ilmu Lingkungan, Universitas Indonesia, Salemba, Jakarta, 14040, Indonesia [+62 816922716]
Article Info: Received: 18 - 05 - 2021 Accepted: 17 - 06 - 2021
Keywords: COVID-19, economic impact, environmental impact, system dynamics
Corresponding Author: Tri Edhi Budhi Soesilo Sekolah Ilmu Lingkungan, Universitas Indonesia; Tel. +62816922716 Email: soesilo@indo.net.id
Abstract. WHO has been assessing this COVID-19 outbreak as a global health emergency. The easy spread of this virus posing enormous health, economic, environmental,  and  social  challenges  to  the  entire  human  population.  This paper aims to understand the incidence of epidemics of a disease such as the COVID-19 pandemic, which is currently a concern of people worldwide with a  systems  thinking  approach.  Data  from March  1  to  April  7  were  analyzed using a system dynamics method. The simulation result shows that the number of cases of COVID-19 in DKI Jakarta will continue to increase if intervention is not carried out with exponential growth behavior. The total cost of care and medication incurred for 100 days without intervention is 3.4 trillion rupiahs. On the other hand, economic loss arising from restricting 50% activity policy reached  415  billion  rupiahs.  Meanwhile,  the  environmental  impact  also caused, in this case, is increasing medical waste in the environment, reaching 45 200 tons over the 200 next days.

## How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Soesilo TEB. 2021. Pandemi COVID-19 di DKI Jakarta: Model dampak ekonomi dan lingkungan dengan pendekatan systems thinking . JPSL 11 (2): 334-341. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.11.2.334-341.

## PENDAHULUAN
Kasus pertama COVID-19 di Indonesia diumumkan pada tanggal 2 Maret 2020 yaitu sebanyak dua kasus di  Depok.  Kemudian  dalam  jangka  waktu  28  hari,  jumlah  kasus  terus  meningkat  secara  signifikan.  Novel Coronavirus atau 2019-nCoV yang diumumkan secara resmi oleh Badan Kesehatan Dunia sebagai COVID- 19 (Cucinotta dan Vanelli, 2020) menyebar dengan sangat cepat melalui kontak langsung dengan penderita yang  terinfeksi  (Chinazzi et  al., 2020).  Di  Kota  Wuhan,  Cina,  tempat  virus  ini  pertama  kali  ditemukan diketahui dalam waktu tiga bulan telah terjadi 68 500 kasus. Dalam waktu yang sangat cepat, virus baru yang menyerang  saluran  pernapasan  dan  radang  paru  ini  menyerang  hampir  seluruh  dunia  (Buder et  al., 2020). dimana  terdapat  hampir  6.4  juta  kasus  terinfeksi  virus  COVID-19  di  216  negara,  termasuk  Indonesia (covid19.go.id diakses tanggal 4 Juni 2020; 10.26).
Penyakit ini tidak hanya menyebabkan masalah kesehatan bagi masyarakat tetapi juga berdampak secara ekonomi, sosial, dan politik (Kraemer et al., 2020). Sebagai upaya dalam penanganan COVID-19, pemerintah telah mengeluarkan serangkaian produk hukum untuk penanganan COVID-19 diantaranya adalah Keputusan Presiden  Nomor  7  Tahun  2020  tentang  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan Corona  Virus  Disease 2019 (COVID-19), kemudian dilakukan perubahan atas Keputusan tersebut menjadi Keputusan Presiden Nomor 9
Tahun 2020. Setelah itu, ditetapkan  situasi kedaruratan  melalui Keputusan Presiden Nomor 11 Tahun 2020 tentang  Penetapan  Kedaruratan  Kesehatan  Masyarakat Corona  Virus  Desease 2019  (COVID-19). Menindaklanjuti  status  kedaruratan  pandemi  ini  pemerintah  juga  melakukan  Pembatasan  Sosial  Bersakala Besar  (PSBB)  dalam  rangka  penanganan  COVID-19  melalui  Peraturan  Pemerintah  Nomor  21  Tahun  2020 dengan pedoman pelaksanaannya mengacu kepada Peraturan Kementerian Kesehatan Nomor 9 Tahun 2020.
Tujuan dari Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) adalah untuk mengurangi penyebaran COVID-19 (Wilder-Smith dan  Freedman, 2020; Dickens et al., 2020) melalui pembatasan beberapa aktivitas ekonomi, pembatasan jumlah penumpang serta pembatasan jam operasional transportasi umum. Akan tetapi, pembatasan aktivitas yang bertujuan mengurangi kontak untuk menurunkan penyebaran virus ini (Fang et al., 2020) juga berdampak  pada  sektor  ekonomi.  Diketahui  pada  Kuartal  I  Tahun  2020,  Produk  Domestik  Bruto  Nasional (PDB) mengalami penurunan sebesar 4.97% dan jumlah pengangguran bertambah signifikan mencapai 2.92 juta orang (BPS, 2020) seiring dengan banyaknya industri yang collaps . Tidak hanya di sektor manufaktur, sektor pariwisata juga tumbuh negatif dengan adanya larangan penerbangan sejak Februari 2020.
Proses penyebaran yang dapat berlangsung sangat cepat antar manusia, serta angka kasus parah (severe) dan  kritis (critical) serta  kematian (death) yang  tinggi,  menyebabkan  kehidupan  sosial  berubah  drastis, sekolah-sekolah ditutup, pusat keramaian seperti pusat perbelanjaan, rumah ibadah, kantor, pasar, dan lainnya dikosongkan,  serta  perintah  untuk  tetap  tinggal  di  rumah (stay  at  home) untuk  bekerja,  sekolah,  maupun beribadah  semakin  digalakkan  untuk  menekan  jumlah  korban  jiwa  ataupun  korban  terjangkit  demi  tidak membanjiri  fasilitas  kesehatan  yang  terbatas.  Kondisi  ini  menyebabkan  perekonomian  terdampak  secara signifikan, kebijakan lockdown di banyak wilayah menyebabkan perputaran ekonomi berhenti. Di sisi makro, kebijakan  stimulus  fiskal  dengan  realokasi  anggaran  untuk  kesehatan,  perlindungan  sosial,  dan  pemulihan ekonomi dilakukan pemerintah untuk pemulihan kondisi ekonomi ini.
Makalah  ini  dibuat  untuk  memberikan  pemahaman  tentang  kejadian  epidemi  suatu  penyakit  seperti pandemi COVID-19 yang saat ini menjadi perhatian orang di seluruh dunia dengan permodelan menggunakan metode system dynamics dan bagaimana dampak yang ditimbulkan secara ekonomi dan lingkungan. Dengan dirancangnya pemodelan ini maka diharapkan dapat diprediksi jumlah korban baik yang terinfeksi, sembuh, ataupun meninggal, serta melihat penyebaran dari imported case hingga ke local transmission yang dilihat dari jumlah Orang Dalam Pemantauan (ODP) dan Pasien Dalam Pengawasan (PDP) serta populasi positif, sembuh, ataupun meninggal. Pemodelan ini juga dilakukan untuk melihat besar kerugian ekonomi dan limbah medis yang timbul dari kejadian pandemi COVID-19 ini di DKI Jakarta.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Model yang akan disajikan ini adalah model yang memperlihatkan fenomena pandemi Corona Virus atau yang lebih populer dengan nama COVID-19. Struktur model yang dibangun adalah berdasarkan kejadian di DKI Jakarta dan berdasarkan data yang dikeluarkan laman resmi pemerintah DKI Jakarta. Data referensi yang digunakan untuk membangun struktur model dari tanggal 1 Maret 2020 sampai dengan tanggal 7 April 2020. Beberapa istilah yang digunakan dalam situs tersebut disesuaikan dan beberapa lagi tidak ikut dimodelkan.

## Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah data sekunder  untuk mendapatkan struktur hubungan antar komponen yang menyebabkan timbulnya COVID-19 di DKI Jakarta sebagai sebuah kejadian yang nyata (fenomena  riil).  Komponen  utama  sistem  yang  dibuatkan  struktur  modelnya  adalah:  (1)  Total  Populasi,  (2) Orang  Rentan,  (3)  Laju  Penularan,  (4)  Orang  Terinfeksi,  (5)  Fraksi  Kontak  Normal,  (6)  Angka  Infeksi  Per Kontak, (7) Orang Dalam Pemantauan, (8) Periode Menjadi ODP, (9) Pasien Dalam Pengawasan, (10) Periode Menjadi PDP, (11) Orang Positif COVID-19, (12) Orang Negatif COVID-19, (13) Orang Sembuh, dan (14) Orang Mati (meninggal dunia).
Bererapa keterbatasan dalam penyusunan model ini adalah: (1) belum diperoleh berapa Angka Infeksi Per Kontak dengan pasti, (2) belum diperoleh Fraksi Kontak Normal dengan pasti, (3) belum diperoleh data yang cukup akurat berapa lama orang positif COVID-19 menjalani perawatan sampai sembuh atau meninggal dunia. Sebagai  konsekuensi,  untuk  mengatasi  hal  tersebut  dalam  model  ini  digunakan  asumsi.  Semua  hal  tersebut dapat dimaklumi karena karakter Virus Corona 19 sebagai spesies baru (Novel Corona) juga belum diketahui. Oleh  karena  itu,  dalam  model  ini  angka-angka  yang  digunakan  adalah  angka  asumsi  dengan  rujukan berdasarkan pengalaman kasus epidemi lain yang penyebabnya adalah virus yang satu kelompok dengan Virus Corona19. Beberapa asumsi yang digunakan untuk membangun struktur model antara lain adalah:
1. Penduduk DKI Jakarta konstan dalam wilayah administratifnya (tidak memperhitungkan migrasi/komuter),
2. Tidak terjadi mutasi COVID-19 dalam masa pandemi yang sedang berlangsung, dan
3. Tidak terjadi penularan selain droplet infection (walaupun ada informasi tentang COVID-19 pada mamalia tertentu dan airborne infection ).

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  untuk  membangun  model  dampak  ekonomi  dan  lingkungan pandemic COVID-19 di DKI Jakarta adalah dengan menggunakan metode system dynamics . Mengacu kepada model pandemic yang diciptakan Kermack dan McKendrick pada tahun 1927 yang dikenal sebagai metode SIR ( Susceptible, Infectious, Recovered ) akan menjadi dasar pemodelan dan analisis data dalam pemodelan ini.  Menggunakan  perangkat  lunak Powersim  Studio  10, akan  dibangun  struktur  yang  menggambarkan hubungan  sebab  akibat  diantara  komponen  sistem  yang  dapat  menjelaskan  fenomena  nyata  yang  terjadi  di alam (dalam hal ini Pandemi COVID-19 di DKI Jakarta). Karena model mempunyai pengertian menirukan dunia nyata, maka hasil simulasi model dengan metode system dynamics tujuannya tidak untuk memperoleh angka atau hasil yang akurat, namun hanya memperlihatkan tren-tren perilaku. Jika tren perilaku hasil simulasi sudah sesuai dengan pola referensi (sesuai dengan data riil/data referensi), maka model dinyatakan valid.
Berdasarkan  tren  perilaku  tersebut,  akan  dibuat  intervensi  pada  komponen  sistem  tertentu  untuk menghasilkan  perilaku  sesuai  dengan  yang  diinginkan  di  masa  mendatang.  Aspek-aspek  yang  belum dimodelkan dalam pembuatan model ini antara lain adalah:
1. Pengaruh suhu pada kejadian infeksi COVID-19,
2. Kejadian re-infeksi COVID-19,
3. Dampak sosial dari Pandemi COVID-19 akibat kebijakan yang diterapkan oleh pemerintah,
4. Pengaruh budaya (culture) masyarakat dalam hal merespon keadaan darurat COVID-19 termasuk merespon kebijakan yang ditetapkan oleh pemerintah,
5. Pengaruh fasilitas kesehatan (faskes) pada penanganan dan prognosis orang yang positif COVID-19, dan
6. Dampak sosial lain akibat Pandemi COVID-19.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Total  penduduk  Jakarta  dianggap  orang  terpajan (exposure  population) yang  dengan  munculnya  orang terinfeksi akan menyebabkan semakin banyak penduduk yang rentan (susceptible population) . Seperti halnya agen penyakit yang lain, Virus COVID-19 ini juga mempunyai daya tular ke orang lain setiap kali orang rentan kontak  dengan  orang  terinfeksi (infections  per  contact) . Orang  yang  terinfeksi  dan  asimptomatis  atau  tidak memperlihatkan  gejala  klinis (carrier) ,  dengan  semua  aktivitas  sehari-harinya,  melakukan  kontak  dengan manusia lain dengan jumlah kontak tertentu yang dianggap normal (normal contact fraction) . Kontak antara orang rentan dengan orang yang carrier akan meningkatkan laju penularan. Jumlah kasus COVID-19 di Jakarta ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Jumlah kasus COVID-19 di DKI Jakarta
Berdasarkan data tersebut, dibangun struktur model terdiri atas tujuh umpan balik yang terdiri atas satu umpan  balik  positif  ( Reinforcing  Loop  1 ,  R1)  dan  enam  umpan  balik  negatif  ( Balancing  Loop ,  B2-B7) (Gambar 2).  Awal kejadian penularan COVID-19 dapat dijelaskan dengan umpan balik R1 dan B2, yang mana orang rentan yang berkontak dengan orang terinfeksi atau orang tanpa gejala (OTG) akan meningkatkan laju penularan dengan suatu angka “fraksi kontak normal” dan “angka infeksi per kontak” tertentu. Semakin besar laju penularan akan menyebabkan semakin banyak orang yang rentan, dan semakin banyak orang rentan akan menyebabkan semakin besar pula laju penularan. “Fraksi kontak normal” adalah angka yang menggambarkan kontak  antara  satu  orang  dengan  orang  lain  secara  normal  dalam  satu  hari  berdasarkan  pekerjaan  atau aktivitasnya. Misalnya interaksi antara pedagang dengan pembeli, guru dengan peserta didik, dokter dengan pasien,  dan  lain-lain.  “Angka  infeksi  per  kontak’  adalah  angka  yang  menggambarkan  berapa  besar kemungkinan  seorang  rentan  yang  telah  kontak  dengan  orang  terinfeksi  menjadi  terinfeksi  dalam  waktu tertentu. Kedua faktor inilah yang menentukan besar atau kecilnya “laju penularan”.

## Gambar 2 Causal loop diagram
Hubungan antara “orang rentan” dengan “laju penularan” membentuk umpan balik positif (R1). Umpan balik  negatif  (B2)  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut:  semakin  besar  “laju  penularan”  akan  menyebabkan semakin  banyak  “orang  terinfeksi”,  selanjutnya  “orang  terinfeksi”  yang  jumlahnya  semakin  banyak  akan menyebabkan jumlah “orang rentan” berkurang. Hal ini disebabkan karena “orang rentan” semula berasal dari “total populasi”. Selanjutnya, “Orang terinfeksi” pada tahap selanjutnya sejalan dengan waktu tertentu akan
0 20 40 60 80 100 120 140 160 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 Ju m la h P o si ti f C O V ID -19 Hari ke-
ORANG RENTAN LAJU PENULARAN PASIEN DALAM PENGAWASAN ORANG POSITIF COVID19 ORANG MATI ORANG SEMBUH + - + + + + - + - - - Fraksi Kontak Normal Angka Infeksi Per Kontak + + R1 B2 B5 B4 B7 Periode Menjadi ODP - TOTAL POPULASI + + B3 Budhi Soesilo 2020 ORANG DALAM PEMANTAUAN + - Periode Menjadi PDP - B6 ORANG TERINFEKSI
berubah  status  menjadi  “ODP”  (Orang  Dalam  Pengawasan)  kemudian  menjadi  “PDP”  (Pasien  Dalam Pengawasan). Selanjutnya “PDP” yang menjalani tes konfirmasi dengan hasil positif akan ditetapkan statusnya menjadi “orang positif COVID-19”. “Orang positif COVID-19” yang dirawat dalam waktu tertentu sebesar 96.3% akan sembuh dan 3.7% meninggal dunia (www.corona.jakarta.go.id diakses pada 3 Juni 2021). Analogi penjelasan terbentuknya B2 dapat digunakan untuk menjelaskan terbentuknya umpan balik B3, B4, B5, B6, dan B7.
Hasil  simulasi  umum business  as  usual  (BAU) selama  240  hari perilakunya  dapat  dijelaskan  sebagai berikut: Perilaku “Orang Rentan” akan berkurang dengan landai kemudian akan berkurang dengan cepat (rapid decline) sampai  pada batas  tertentu  menjadi  stabil  jumlahnya  (Gambar  3).  Dalam  dunia  nyata  hal  ini  dapat dimengerti  karena  orang  rentan  dalam  fase  berikutnya  (sejalan  dengan  perubahan  waktu)  akan  berubah statusnya  menjadi  Orang  Terinfeksi,  ODP,  PDP,  Orang  Positif  COVID-19,  Orang  Sembuh,  dan  Orang Meninggal (yang secara keseluruhan disebut “Total Manusia”).
Gambar 3 Hasil simulasi pandemi Covid-19 di DKI Jakarta
Oleh  karena  itu,  secara  umum  perilaku  Total  Manusia  memperlihatkan  kondisi  sebaliknya  yaitu  pada awalnya meningkat dengan landai, lalu meningkat dengan pesat (rapid growth) dan akhirnya mencapai kondisi tunak (steady state) . Jika kedua perilaku tersebut dijumlahkan hasilnya akan sama dengan jumlah orang rentan semula (zero  sum  game) .  Selanjutnya  karena  fase  Orang  Positif  COVID-19  berada  diantara  kedua  perilaku utama yang sudah dijelaskan di atas, maka perilaku Orang Positif COVID-19 adalah Growth and Decline yaitu kurvanya seperti bel (bell curve) (Gambar 4).
50 100 150 200 250 0 2.000.000 4.000.000 6.000.000 8.000.000 10.000.000 orang ORANG RENTAN TOTAL MANUSIA ORANG POSITIF COVID19 Non-commercial use only! Orang Positif Covid19 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 0 200.000 400.000 600.000 orang Non-commercial use only!
Kemudian  dilakukan  perhitungan  ekonomi  yaitu  kerugian  yang  diakibatkan  turunnya/hilangnya pemasukan dari beberapa sektor yaitu pariwisata, transportasi, perdagangan, dan industri. Aspek lain adalah biaya pengobatan dan perawatan PDP dan orang positif COVID-19 serta biaya kebutuhan hidup minimal yang harus ditanggung oleh pemerintah jika menetapkan kebijakan mengurangi aktivitas masyarakat. Hasil simulasi tanpa intervensi  selama 100 hari  untuk  aspek ekonomi menunjukkan bahwa hingga hari  ke-100 biaya yang dikeluarkan untuk biaya perawatan dan pengobatan Orang Positif COVID-19 (termasuk kebutuhan APD dan fasilitas kesehatan lain yang digunakan oleh petugas kesehatan) dapat mencapai 3.4 triliun rupiah. Kerugian sektor dihitung secara makro dengan indikasi turun/hilangnya penghasilan dari sektor pariwisata (ditutupnya tempat  hiburan/rekreasi,  dibatasinya  kegiatan  restoran,  cafe,  karaoke,  dan  lain-lain),  sektor  transportasi (dibatasinya operasional busway , kereta api, angkutan umum, dan lain-lain), sektor perdagangan (dibatasinya kegiatan  supermarket, mall ,  pasar-pasar,  dan  lain-lain),  dan  sektor  industri  (dengan  dibatasinya  kegiatan industri  dan  merumahkan  buruh/karyawan).  Kerugian  yang  timbul  dengan  kebijakan  mengurangi  aktivitas masyarakat  sampai  50%  mencapai  415  miliar  rupiah  sampai  hari  ke-100.  Kerugian  yang  timbul  dengan kebijakan  mengurangi  aktivitas  masyarakat  sampai  50%  mencapai  415  miliar  rupiah  sampai  hari  ke-100. Kerugian  ekonomi  ini  timbul  karena  berkurangnya  kegiatan  ekonomi  masyarakat  (Susilawati et  al., 2020; Duan et al., 2020) sehingga tingkat konsumsi menurun (Chen et al., 2020; Mohsin et al., 2021),
Pada tahap berikutnya model dikembangkan dengan menambah perhitungan kerugian ditinjau dari satu aspek lingkungan hidup terkait dengan Pandemi COVID-19 ini yaitu limbah rumah sakit (Gambar 5). Simulasi dilakukan  dengan  membandingkan  antara  tanpa  dan  dengan  intervensi  kebijakan  mengurangi  aktivitas masyarakat. Limbah rumah sakit yang dimaksud adalah semua limbah yang dihasilkan selama perawatan dan pengobatan Orang Positif COVID-19 serta limbah yang dihasilkan oleh tenaga kesehatan (pemakaian APD, reagens , dan limbah lainnya yang terkait).

## Gambar 5  Dampak lingkungan Covid-19
Hasil  simulasi BAU untuk  aspek limbah RS  yang dihasilkan  selama perawatan dan pengobatan Orang Positif COVID-19 termasuk limbah dari petugas  kesehatan memperlihatkan dan menunjukkan  jumlah  yang besar yaitu mencapai sekitar 45 200 ton sampai hari ke-200. Hal ini akan menimbulkan masalah baru jika tidak dipikirkan  pengelolaannya  dengan  baik.  Hal  ini  disebabkan  karena  limbah  yang  dihasilkan  itu  tergolong limbah  B3  (bahan  berbahaya  dan  beracun)  yang  mengandung  materi  bersifat  infeksius.  Hal  ini  akan menimbulkan  masalah  baru  jika  tidak  dipikirkan  pengelolaannya  dengan  baik  karena  terkait  dengan pengetahuan  dan  kebiasaan  masyarakat  yaitu  masalah  kultur  membuang  limbah  dengan  penanganan  yang belum tepat (Kulkarni dan Aantharama, 2020). Hal ini disebabkan karena limbah yang dihasilkan itu tergolong limbah  B3  (bahan  berbahaya  dan  beracun)  yang  mengandung  materi  bersifat  infeksius  (Agamuthu  dan Barasathi,  2020;  Fan et  al., 2021).  Jika  hal  ini  terus  terjadi  maka  akan  menimbulkan  masalah  baru  untuk kesehatan dan juga lingkungan (Wen-Tien, 2021; Cheval et al., 2020).
Total Limbah RS - Covid19 10 30 50 70 90 110 130 150 170 190 0 10.000 20.000 30.000 40.000 ton
Non-commercial use only!

## KESIMPULAN
Simpulan dari model ini adalah jumlah kasus COVID-19 di DKI Jakarta akan terus meningkat jika tidak dilakukan intervensi. Biaya perawatan dan pengobatan total jika tidak ada intervensi sebesar 3.4 triliun rupiah sampai hari ke-100. Kerugian sektor dihitung secara makro dengan indikasi turun/hilangnya penghasilan dari sektor pariwisata (ditutupnya tempat hiburan/rekreasi, dibatasinya kegiatan restoran, kafe, karaoke, dan lain- lain), sektor transportasi (dibatasinya operasional busway , kereta api, angkutan umum, dan lain-lain), sektor perdagangan (dibatasinya kegiatan supermarket, mall , pasar-pasar, dan lain-lain), dan sektor industri (dengan dibatasinya  kegiatan  industri  dan  merumahkan  buruh/karyawan).  Kerugian  yang  timbul  dengan  kebijakan mengurangi  aktivitas  masyarakat  sampai  50%  mencapai  415  miliar  rupiah  sampai  hari  ke-100,  sedangkan biaya  yang  harus  dikeluarkan  pemerintah  DKI  Jakarta  untuk  menunjang  kebutuhan  hidup  masyarakat  tidak mampu jika menerapkan kebijakan mengurangi aktivitas kontak sampai 50% adalah sebesar 1.2 triliun rupiah sampai  hari  ke-100.  Dampak  lingkungan  yang  ditimbulkan  dari  peningkatan  kasus  COVID-19  adalah meningkatnya jumlah limbah medis di lingkungan mencapai 45 200 ton.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2020. Infografis Ekonomi Indonesia . Jakarta (ID): BPS.
Agamuthu P, Barasarathi J. 2020. Clinical waste management under COVID-19 scenario in Malaysia. Waste Management dan Research . 29: 442-450.
Buder F, Hitzenbichler F, Ehrenstein B, Salzberger B. 2020. The  outbreak covid in China. Internist (Berl ). 61(8): 776-781.
Chen  H,  Qian  W,  Wen  Q.  2020. The  Impact of  The  COVID  19  Pandemic on  Consumption:  Learning  from High  Frequency  Transaction  Data [Internet].  [diunduh  2021  Mei  15].  Tersedia  pada: https://ssrn.com/abstract=3568574.
Cheval S, Adamescu CM, Georgiadis T. 2020. Observed and potential impacts of the COVID-19 pandemic on the environment. International Journal of Environmental Research dan Public Health . 17: 1-25.
Chinazzi M, Davis JT, Ajelli M, Gioannini C, Litvinova M, Merler S, Piontti AP, Mu K, Rossi L, Sun K, et al .  2020.  The  effect  of  travel  restriction  on  the  spread  of  the  2019  novel  corona  virus  (COVID-19) outbreak. Science . 368: 395-400.
Cucinotta D, Vanelli M. 2020. WHO declares COVID-19 a pandemic. Acta Biomedica . 91(6): 157-160. Dickens BL, Koo JR, Wilder-Smith A, Cook AR. 2020. Institutional, not home-based, isolation could contain the COVID-19 outbreak. Lancet . 395: 1541-1542.
Duan H, Wang S, Yang C. 2020. Coronavirus: Limit shortterm economic damage. Nature . 578: 515-515. doi: https:// doi.org/10.1038/d41586-020-00522-6.
Fan YV, Jiang P, Hemzal M. 2021. An update of COVID-19 influence on waste management. Science of the Total Environment . 754: 1-6.
Fang H, Wang L, Yang Y. 2020. Human mobility restrictions and the spread of the novel coronavirus (2019- nCoV) in China. Journal of Public Economics . 191: 104272.
Kementerian  Kesehatan.  2020.  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  9  Tahun  2020  tentang  Pedoman Pembatasan Sosial Berskala Besar Dalam Rangka Percepatan Penanganan Corona Virus Disease 2019. Jakarta (ID): Kementerian Kesehatan.
Kraemer MUG, Chia-Hung Y, Bernardo G, Chieh-Hsi W, Brennan K, David MP, Louis P, Nuno RF, Ruoran L, William PH, John SB, Maylis L, Alessandro V, Huaiyu T, Christopher D, Oliver GP, Samuel VS, 2020. The effect of human mobility and control measure on the Covid19 epidemic in China. Science. 368: 493-497.
Kulkarni  BN,  Aantharama  V.  2020.  Repercussions  of  COVID-19  pandemic  on  municipal  solid  waste management: Challenges and opportunities. Science of the Total Environment . 743: 1-33.
Mohsin  AKM,  Hongzen  L,  Syed  FAH.  2021.  Impact  of  COVID-19  pandemic  on  consumer  economy:
Countermeasures analysis. SAGE Open Journal. 1-10.
Pemerintah Indonesia. 2020. Peraturan Pemerintah Nomor 21 Tahun 2020  tentang Pembatasan Sosial. Jakarta (ID): Sekretariat Negara.
Pemerintah  Indonesia.  2020.  Keputusan  Presiden  Nomor  11  Tahun  2020  tentang  Penetapan  Kedaruratan Kesehatan Masyarakat Corona Virus Desease 2019 (COVID-19). Jakarta (ID): Sekretariat Negara.
Susilawati,  Reinpal  F,  Purwoko  A.  2020.  Impact  of  COVID-19’s  pandemic  on  the  economy  of  Indonesia.
Budapest International Research and Critics Institute-Journal . 3(2): 1147-1156.
Wen-Tien T. 2021. Analysis of medical waste management and impact analysis of COVID-19 on its generation in Taiwan. Waste Management dan Research. 39(1): 27-33.
Wilder-Smith  A, Freedman DO. 2020. Isolation, quarantine, social distancing and community containment: pivotal role for old-style public health measures in the novel coronavirus (2019-nCoV) outbreak. Travel Med . 27(2): 1-4.