## Mobilitas Manusia dan Tingkat Penyebaran Covid-19: Sebuah Analisis Kuantitatif

## (Human Mobility and Covid-19 Transmission: A Quantitative Analysis)
Lukito Edi Nugroho 1 , Arkham Zahri Rakhman 1,2
Abstract—The  Covid-19  pandemic  has  created  many uncertainties and decisions are often made without the support of undisputable facts. The presentation of facts based on quantitative data  becomes  an  important  factor  to  improve  the  quality  of decisions. This paper aims at building support for pandemic fact provisioning through a quantitative approach. Using community mobility data and data on Covid-19 daily transmission rate, this study  analyzes  the  correlation  between  these  two  factors  in  the Special  Region  of  Yogyakarta.  Correlation  was  calculated between  daily  Covid-19  transmission  rate  and  community mobility  in  six  types  of  areas  that  could  be  linked  to  social gathering. In the time span between March 2020 and March 2021, the  correlation  between  the  daily  transmission  rate  and community mobility  in  all areas  was  low  (correlation  coefficient between  0.03  and  0.33).  The  result  explained  that  reduced community  mobility  developed  social  distancing,  which  was effective  in  controlling  virus  transmission.  However,  in  shorter time spans which contain spikes in mobility to public destination areas triggered by several long holidays, the correlation between the increase of daily Covid-19 cases and the ‘stay at home’ activity increased significantly (correlation coefficient 0,64). This showed the  fact  that  Covid-19  spread  is  characterized  more  by  family clusters.
Intisari—Pandemi
Covid-19 menimbulkan banyak ketidakpastian  dan  sering  kali  pengambilan  keputusan  harus diambil tanpa dukungan fakta yang meyakinkan. Penyajian fakta berbasis  data  kuantitatif  menjadi  faktor  penting  untuk meningkatkan  kualitas  keputusan.  Makalah  ini  bertujuan membangun  dukungan  bagi  penyajian  fakta  terkait  situasi pandemi  melalui  pendekatan  kuantitatif.  Dengan  menggunakan data  mobilitas  masyarakat  dan  data  pertambahan  kasus  harian Covid-19, makalah ini menganalisis korelasi antara kedua faktor tersebut  di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Korelasi dihitung  antara  pertambahan  kasus  harian  Covid-19  dengan mobilitas  pada  enam  jenis  area  yang  dapat  dikaitkan  dengan aktivitas social gathering. Pada rentang waktu selama Maret 2020 sampai dengan Maret 2021, korelasi antara pertambahan harian kasus  Covid-19  dan  mobilitas  masyarakat  pada  semua  area cenderung  rendah  (koefisien  korelasi  berkisar  dari  0,03  sampai dengan 0,33). Hal ini mengindikasikan terbentuknya mekanisme social distancing akibat penurunan tingkat mobilitas masyarakat, yang  membuat  tingkat  penyebaran  Covid-19  relatif  terkontrol. Pada  rentang  waktu  yang  lebih  pendek  dan  mengandung
lonjakan-lonjakan  mobilitas  ke  area-area  tujuan  publik  yang dipicu oleh beberapa libur panjang, korelasi antara pertambahan kasus  harian  Covid-19  dengan  aktivitas  ‘tinggal  di  rumah’ meningkat  secara  drastis  (koefisien  korelasi  0,64).  Hal  ini menjelaskan fenomena penyebaran virus Covid-19 lebih dicirikan dengan penularan melalui klaster keluarga.

## Kata Kunci— Mobilitas Manusia, Tingkat Penyebaran Covid-19,
Analisis Korelasi, Pengambilan Keputusan.

## I. P ENDAHULUAN
Di banyak negara, penyebaran virus Covid-19 berlangsung dengan sangat cepat. Berdasarkan data yang dihimpun Gugus Tugas  Percepatan  Penanganan  Covid-19,  sejak  ditemukannya kasus  Covid-19  pertama  kali  di  Indonesia  pada  awal  bulan Maret  2020,  per  tanggal  28  Februari  2021  tercatat  1.334.634 kasus  terkonfirmasi  dan  separuh  dari  jumlah  tersebut  baru muncul menjelang akhir tahun 2020 [1]. Hal ini menunjukkan akselerasi penularan yang cepat.
Data  yang  sama  juga  menunjukkan  bahwa  lonjakan  kasus terjadi  beberapa  hari  setelah  libur  panjang.  Data  Jasa  Marga menunjukkan  bahwa  dalam  sembilan  hari  pada  periode  libur Natal  dan  tahun  baru  terjadi  lonjakan  pergerakan  masyarakat yang  cukup  masif:  1,2  juta  kendaraan  meninggalkan  Jakarta [2].  Dengan  membandingkan  antara  fakta  meningkatnya penyebaran  Covid-19  dengan  fakta  meningkatnya  mobilitas masyarakat,  dapat  dilihat  adanya  korelasi  positif  antara keduanya.  Analisis  kualitatif  terhadap  fenomena  ini  adalah bahwa mobilitas cenderung memicu terjadinya interaksi antar manusia  dalam  jarak  yang  cukup  dekat  dan  hal  ini memperbesar  peluang  terjadinya  penularan  karena  virus SARS-CoV-2 menular antara lain melalui droplet yang dengan mudah bertransmisi dalam bentuk cairan atau aerosol [3], [4].
Fakta  kualitatif  pada  umumnya  mencukupi  untuk menghadapi  situasi  secara  umum,  misalnya  untuk  keperluan sosialisasi  dan  edukasi  untuk  masyarakat  [5].  Namun,  situasi yang lebih kompleks atau spesifik memerlukan dukungan fakta yang  spesifik  dan  tegas,  lebih  dari  sekedar  pernyataan kualitatif.  Sebagai  contoh,  ketika  Covid-19  mulai  menyebar dengan  masif,  beberapa  daerah  menempuh  bentuk-bentuk kebijakan  yang  berbeda  terkait  mobilitas  masyarakat  [6]. Perbedaan  kebijakan  ini  muncul  karena  perbedaan  data  yang menunjukkan  karakteristik  lokal  pada  tiap  daerah.  Kondisi lokal  sebagai  basis  pengambilan  keputusan  pada  akhirnya menjadi dasar kebijakan pemerintah yang terkini dalam upaya penanggulangan  penyebaran  Covid-19,  yaitu  Pemberlakuan Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  Mikro  yang dijalankan  mulai  tanggal  5  Februari  2021  [7].  PPKM  Mikro
1 Departemen  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi,  Jalan Grafika  2,  Yogyakarta  55281,  Indonesia  (tlp  dan  fax:  0274- 552305/547506; e-mail: lukito@ugm.ac.id)
2 Jurusan  Teknologi  Produksi  dan  Industri,  Institut  Teknologi Sumatera,  JL.  Terusan Ryacudu,  Way  Huwi,  Jati Agung,  Lampung Selatan,  Indonesia  (telp:  (0721)8030188,  fax:  (0721)8030189;  e- mail: arkham@if.itera.ac.id)
mengimplikasikan pandangan tentang pentingnya pemahaman terhadap  kondisi  lokal  sebagai  landasan  penetapan  kebijakan penanggulangan Covid-19 di sebuah area.
Dalam  beberapa  situasi  spesifik,  pengambilan  keputusan berbasis  area  lokal  memerlukan  dukungan  data  primer  yang diolah  menjadi  informasi  yang  relevan.  Polemik  penutupan objek  wisata  saat  libur  panjang,  seperti  kawasan  Malioboro, Yogyakarta,  saat  malam  pergantian  tahun  [8],  menunjukkan bahwa tidak adanya kesamaan pengetahuan tentang fakta-fakta spesifik  dan  objektif  dapat  memunculkan  persepsi  yang berbeda.  Pendekatan  kuantitatif  menjadi  penting  bagi pengambil  keputusan  untuk  melakukan  manajemen  risiko dalam  kondisi  pandemi  seperti  ini.  Membuka  atau  menutup objek wisata, menyelenggarakan atau membatalkan acara atau event tertentu, merencanakan penambahan fasilitas dan tenaga kesehatan,  menyiapkan  prioritas  vaksinasi,  dan  berbagai langkah  mitigasi  risiko  lainnya  memerlukan  dukungan  data kuantitatif yang relevan.
Makalah ini bertujuan membangun dukungan bagi penyajian fakta  terkait  situasi  pandemi  melalui  pendekatan  kuantitatif. Secara  lebih  spesifik,  makalah  ini  bertujuan  menemukan korelasi antara mobilitas masyarakat dengan tingkat penularan virus SARS-CoV-2 pada daerah tertentu. Meskipun tampaknya sederhana,  pemahaman  terhadap  korelasi  ini  memiliki  peran yang  sangat  penting  karena  pengambil  kebijakan  lokal  dapat menggunakan mobilitas masyarakat, sebuah aktivitas fundamental  yang  dilakukan  masyarakat,  sebagai  instrumen vital  dalam pengendalian  penyebaran  Covid-19.  Pengambilan keputusan  dapat  dilakukan  secara  lebih  objektif  dan  spesifik terhadap sebuah daerah, yang bisa saja berbeda dibandingkan dengan  daerah  yang  lain.  Dengan  demikian,  kontribusi langsung  dari  makalah  ini  adalah  memberikan  justifikasi terhadap kebijakan pengendalian penyebaran Covid-19 seperti PPKM  Mikro.  Dengan  mengamati  hubungan  korelasi  antara mobilitas  masyarakat  dengan  tren  penambahan  kasus  Covid- 19,  pengambil  kebijakan  dapat  menentukan  mobilitas masyarakat  perlu  dibatasi  atau  tidak,  seberapa  jauh pembatasannya, seberapa luas area yang dibatasi, dan seberapa lama pembatasan tersebut perlu dilakukan.
Secara  metodologis,  penelitian  ini  juga  berkontribusi memberikan  penjelasan  tentang  spesifikasi  data  yang diperlukan serta pengolahannya. Dengan memahami kebutuhan  data  dan  cara  pengolahannya,  diharapkan  analisis kuantitatif  tentang  keterkaitan  antara  mobilitas  masyarakat dengan  penyebaran  Covid-19  dapat  dilakukan  oleh  lebih banyak pihak. Dampaknya adalah semakin banyak daerah lain yang  dapat  menganalisis  kondisinya  sendiri  dengan  lebih mudah.  Peningkatan  kualitas  pengambilan  keputusan  dapat direplikasi ke daerah-daerah lain secara lebih cepat.
Studi  kasus  yang  dipilih  adalah  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta (DIY). Provinsi DIY dipilih karena dua alasan: 1) sebagai daerah tujuan wisata yang populer, Provinsi DIY dapat merepresentasikan dinamika tingkat penularan Covid-19 yang dikaitkan  dengan  mobilitas  masyarakat;  dan  2)  ketersediaan data yang memadai.
II. D ATA M OBILITAS M ANUSIA DALAM M ITIGASI P ANDEMI C OVID -19
Pandemi  Covid-19  yang  terjadi  saat  ini  mengakibatkan risiko yang amat besar pada semua level, dari negara sampai ke kelompok  masyarakat  pada  skala  terbatas.  Risiko  besar  ini muncul karena adanya derajat ketidakpastian yang tinggi dalam berbagai aspek yang menyulitkan pengambil keputusan untuk melakukan  prediksi  [9].  Sering  kali  “nasib”  bangsa dipertaruhkan  pada  keputusan-keputusan  strategis  yang diambil berdasarkan situasi seperti ini [10].
Pada  situasi  krisis  yang  bersifat  meluas,  pengambilan keputusan  terkait  dengan  mitigasi  risiko  dapat  terjadi  pada berbagai  tingkatan,  dari  tingkat  pemerintah  pusat  sampai  ke tingkat satuan pemerintahan terbawah. Dalam semua tingkatan tersebut,  pengambilan  keputusan  memerlukan  dukungan  data yang menunjukkan fakta tentang situasi yang dihadapi. Salah satu  aspek  yang  sering  mendapatkan  perhatian  dalam penanganan krisis penyakit menular adalah mobilitas manusia. Penularan penyakit pada umumnya disebabkan oleh dua hal: 1) mobilitas membawa patogen pembawa penyakit ke kelompok manusia  yang  rentan  terhadap  penyakit  tersebut,  atau  2) meningkatkan kontak antara manusia yang membawa penyakit dengan manusia-manusia lain yang rentan [11]. Beberapa studi mengonfirmasi  adanya  hubungan  antara  mobilitas  manusia dengan penyebaran influenza [12], malaria [13], DHF [14], dan cacar ( measles ) [15].
Karena  mobilitas  manusia  terbukti  berpengaruh  terhadap tingkat penyebaran, aspek mobilitas ini sering diangkat sebagai faktor penting dalam upaya pengendalian penyebaran penyakit menular.  Sebuah  model  mobilitas  jaringan  global  yang dikombinasikan  dengan  model  epidemiologi  lokal  telah dikembangkan untuk meramalkan dinamika dan pengendalian wabah Covid-19 di Eropa [16]. Di China, pola-pola penularan virus  SARS-CoV-2  yang  terjadi  di  kota-kota  di  China  dikaji dan dipahami menggunakan data mobilitas penduduk di Wuhan [17].  Terkait  dengan  penyebaran  Covid-19  di  Indonesia, penelitian  yang  mempelajari  hubungan  antara  mobilitas masyarakat  dari  dalam  dan  ke  luar  kota  Jakarta  terhadap penyebaran  Covid-19  di  Jakarta  menunjukkan  adanya  tingkat korelasi  yang  tinggi  sehingga  dalam  rekomendasinya disampaikan  pentingnya  penerapan  kebijakan  pembatasan mobilitas  penduduk  secara  efektif  [18].  Penelitian-penelitian yang  mempelajari  hubungan  antara  mobilitas  penduduk  dan tingkat  penyebaran  Covid-19  menunjukkan  pentingnya pemahaman tentang hal ini dalam proses-proses pengambilan keputusan, terutama dalam upaya penanggulangan dampak dan pencegahan penyebaran penyakit tersebut.
Ada  beberapa  cara  untuk  mendapatkan  data  mobilitas masyarakat,  tetapi  ciri  khas  sumber-sumber  data  ini  adalah sifatnya yang personal dan mudah diagregasi untuk membentuk data crowd .  Data  mobilitas  bisa  diperoleh  dari  data  lokasi telepon seluler yang bersifat anonim [18], [19]. Data mobilitas juga  dapat  diperoleh  dari  matriks Origin-Destination (OD) yang dibangun dari data panggilan telepon seluler ( call detail records –  CDR).  Metode  ini  digunakan  untuk  mendeteksi perubahan pola mobilitas penduduk dan pengaruhnya terhadap
kegiatan  ekonomi  lokal  [20].  Cuitan  ( tweets )  di  Twitter  juga dapat  menjadi  sumber  data  mobilitas. Geotag yang  melekat pada  setiap  data  cuitan  dimanfaatkan  untuk  menentukan perpindahan  lokasi  pengguna,  baik  yang  terjadi  dalam  hari yang sama, maupun pada hari yang berbeda [21]. Sumber data mobilitas  yang  bersifat  agregat  pun  dapat  digunakan  untuk karakterisasi  kondisi  pandemi  yang  terjadi,  seperti  yang dilakukan  di  Mexico  yang  menggunakan  data  Covid-19 Community  Mobility  Reports  dari  Google  [22]  dan  di  China yang menggunakan data mobility index Baidu [23].
Penelitian  ini  mirip  dengan  penelitian  yang  mencermati hubungan  korelasi  antara  mobilitas  penduduk  dengan  jumlah konfirmasi  kasus  positif  Covid-19  di  Jakarta  [18].  Perbedaan terletak pada sumber data yang digunakan. Penelitian di Jakarta menggunakan sumber data hasil pelacakan telepon seluler [18], sementara  makalah ini menggunakan sumber data teragregasi dari  Google  (Covid-19  Community  Mobility  Reports)  untuk Provinsi DIY. Selain itu, penelitian di Jakarta dilakukan dalam jangka waktu Maret-April 2020 [18], sementara penelitian ini mengamati dinamika mobilitas masyarakat pada periode waktu yang jauh lebih panjang, yaitu dari Maret 2020 sampai Maret 2021.  Perbedaan  area  dan  periode  waktu  pengamatan  akan memberikan kajian mendalam ( insights ) yang berbeda, dengan kemanfaatan yang berbeda pula.

## III. M ETODOLOGI

## A. Data
Ada dua himpunan data ( dataset ) yang digunakan, yaitu data mobilitas  masyarakat  dan  data  penyebaran  Covid-19.  Data mobilitas  masyarakat  diperoleh  dari  Covid-19  Community Mobility Reports yang disusun oleh Google dan dapat diakses dari situs https://www.google.com/covid19/mobility/. Data ini merekam  pergerakan  manusia,  yang  diperoleh  dari  jejak pergerakan telepon seluler berbasis Android. Dengan algoritme tertentu, Google dapat mengidentifikasi mobilitas pengguna di area-area  tertentu:  pertokoan  dan  tempat  rekreasi,  tempat perbelanjaan  dan  apotek,  taman,  tempat  transit  transportasi, lingkungan  perumahan,  dan  kompleks  perkantoran.  Tempat- tempat  ini  dipilih  mewakili  tempat-tempat  yang  biasanya menjadi lokasi terjadinya interaksi sosial.
Data  dalam  Covid-19  Community  Mobility  Reports dikelompokkan secara harian. Data tiap harinya menunjukkan tren naik atau tren turun mobilitas di area-area yang disebutkan di  atas,  yang  dibandingkan  dengan baseline tertentu.  Google merekam data mobilitas ini sejak tanggal 2 Februari 2020 dan masih  berlangsung  sampai  saat  makalah  ini  ditulis.  Dalam rentang waktu ini, data Covid-19 Community Mobility Reports menyajikan  dinamika  tren  mobilitas  masyarakat  harian  pada area-area tersebut.
Himpunan data tentang penyebaran Covid-19 diperoleh dari Pemerintah  Provinsi  DIY.  Data  ini  merekam  pertambahan kasus  harian  yang  dikelompokkan  berdasarkan  tanggal, kejadian  penambahan  kasus  baru,  penambahan  kesembuhan, dan  penambahan  kematian.  Data  dalam  penelitian  ini  berasal dari periode 21 Maret 2020 sampai dengan 3 Maret 2021.

## B. Analisis
Analisis  dilakukan  dengan  memasangkan  data  mobilitas masyarakat  dengan  data  pertambahan  kasus  harian  Covid-19 pada  sumbu  waktu  yang  sama.  Dengan  basis  waktu  (harian), korelasi  antara  mobilitas  masyarakat  dan  pertambahan  kasus Covid-19 dihitung dengan metode Pearson.  Tren pertambahan kasus  dilihat  terhadap  enam  jenis  area:  pertokoan  dan  tempat rekreasi,  tempat  perbelanjaan  dan  apotek,  taman  dan  fasilitas publik,  tempat  transit  transportasi,  perumahan,  dan  kompleks perkantoran. Keenam jenis area ini akan menjadi variabel bebas yang  menentukan  variabel  terikat  berupa  pertambahan  kasus harian.  Korelasi  Pearson  multivariabel  ini  dapat  dihitung menggunakan (1).
𝑅 𝑥1,𝑥2,…,𝑥6.𝑦 = √ 𝑏1.∑ 𝑥1 𝑦+𝑏2.∑ 𝑥2 𝑦+ ⋯+𝑏6.∑ 𝑥6 𝑦 ∑ 𝑦2 (1)
dengan
∑ 𝑦 2 = ∑ 𝑌 2 − (∑ 𝑌)2 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 = ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 − (∑ 𝑋𝑖)(∑ 𝑌) 𝑛
dan
n = jumlah data (347 data)
∑ X i = jumlah data X i ∑ Y = jumlah dari Y ∑ Y 2 = jumlah dari Y 2 ∑ X i Y = jumlah dari X i Y .
Perhitungan  dalam  (1)  dilakukan  menggunakan  aplikasi Microsoft Excel.
Visualisasi data dilakukan menggunakan aplikasi Datawrapper (https://datawrapper.de). Dengan masukan berupa  data  mobilitas  dan  data  pertambahan  kasus  harian, aplikasi ini menampilkan visualisasi data dalam bentuk grafik yang dapat diberi penjelasan (anotasi) seperlunya. Grafik yang dihasilkan  memungkinkan  data  dianalisis  secara  visual  untuk memberikan pemaknaan secara cepat.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Visualisasi Data dan Analisisnya
Gbr. 1 menunjukkan tren pertambahan kasus harian Covid- 19 yang disandingkan dengan tren  mobilitas masyarakat pada keenam jenis lokasi. Data diambil dari periode 21 Maret 2020 sampai  3  Maret  2021  dan  divisualisasikan  menggunakan aplikasi Datawrapper.
Dari  Gbr.  1  terlihat  pola  perilaku  mobilitas  masyarakat selama  periode  pandemik  ini.  Di  saat  awal,  ketika  mulai diberlakukan  kebijakan  pembatasan  mobilitas  untuk  pertama kali,  terjadi  penurunan  mobilitas  masyarakat  yang  sangat signifikan  (ditunjukkan  dengan  nilai  negatif  yang  cukup tinggi). Namun, seiring berjalannya waktu, tingkat pergerakan ini  meningkat  meskipun  belum  mencapai  kondisi  normal sebelum  pandemi.  Ketika  kebijakan  PPKM  tahap  I diberlakukan,  tingkat  mobilitas  kembali  menurun,  tetapi dengan cepat merangkak naik kembali, meskipun ada kebijakan
PPKM  tahap  II.  Terlihat  pula  bahwa  grafik  mobilitas  pada kategori ’perumahan’ berada di atas baseline . Ini berarti pada masa pandemi memang banyak masyarakat yang tetap tinggal di rumah.
Gbr. 1 juga menunjukkan kondisi-kondisi khas yang terkait dengan kejadian-kejadian ( events ) tertentu. Tiap kali ada libur yang  cukup  panjang,  terjadi  lonjakan  mobilitas  pada kategori  ’taman  dan  fasilitas  publik’,  yang  menunjukkan banyaknya  kunjungan  masyarakat  ke  tempat-tempat  wisata atau  keramaian  publik  lainnya.  Situasi  seperti  ini  umum dijumpai pada daerah tujuan wisata seperti Provinsi DIY.
Secara  visual,  tampak  pula  bahwa  kenaikan  kasus  harian muncul dan diamplifikasi oleh mobilitas masyarakat pada saat- saat  libur  panjang  ( long  weekend ).  Hal  ini  ditunjukkan  oleh lonjakan-lonjakan  ( spikes )  pada  grafik-grafik  mobilitas  yang kemudian  memicu  kenaikan  kasus  harian  secara  signifikan. Lonjakan  mobilitas  pada  liburan  Hari  Proklamasi  dan  cuti bersama  1  Muharram  pada  bulan  Agustus  belum  secara signifikan  menaikkan  kasus  harian.  Namun,  ketika  terjadi lonjakan  mobilitas  yang  tinggi  pada  libur  dan  cuti  bersama Maulid  Nabi  Muhammad  pada  akhir  bulan  Oktober, penambahan kasus harian pun menjadi mulai meningkat secara signifikan.

## B. Analisis Korelasi
Hasil  perhitungan  analisis  korelasi  antar  variabel  untuk seluruh data pada rentang waktu 21 Maret 2020 sampai 3 Maret 2021 tersaji pada Tabel I. Tabel I menunjukkan korelasi positif antar  sebagian  besar  variabel  mobilitas  yang  tinggi  (kecuali variabel ’tempat kerja’). Hal ini ditunjukkan dengan koefisien korelasi di atas 0,82. Korelasi positif yang tinggi antar variabel
mobilitas menunjukkan fakta bahwa ketika masyarakat merasa aman untuk bepergian, mereka akan pergi melakukan aktivitas di  berbagai  tempat  yang  tidak  berasosiasi  dengan  pekerjaan, seperti  pergi  ke  tempat  rekreasi,  pusat  perbelanjaan,  tempat- tempat  publik  lainnya,  atau  bepergian  ke  luar  kota  melalui terminal dan stasiun. Sebaliknya, bila masyarakat merasa harus mengerem  mobilitas,  kunjungan  ke  tempat-tempat  tersebut juga  menurun.  Variabel  ’perumahan’  menunjukkan  korelasi negatif terhadap semua variabel mobilitas, yang menunjukkan fakta  logis:  semakin  sering  orang  bepergian,  semakin  jarang orang tersebut tinggal di rumah.
Fakta  menarik  yang  ditunjukkan  Tabel  I  adalah  rendahnya korelasi antara kenaikan kasus harian Covid-19 dengan semua variabel  mobilitas  (ditunjukkan  dengan  koefisien  korelasi bervariasi  dari  0,03  sampai  0,33).  Hasil  ini  seolah-olah menunjukkan  bahwa  penyebaran  Covid-19  tidak  tergantung pada  mobilitas  penduduk,  berbeda  dengan  pemahaman masyarakat  pada  umumnya.  Hal  ini  dapat  dijelaskan  bahwa pada saat awal pandemi, terjadi perubahan tren mobilitas yang besar  (masyarakat  mengurangi  bepergian  dan  lebih  banyak tinggal di rumah). Dengan demikian, terjadi social distancing yang  baik  sehingga  tingkat  penyebaran  Covid-19  rendah. Penjelasan  ini  diperkuat  dengan  korelasi  negatif  antara pertambahan  kasus  harian  dengan  variabel  ’perumahan’ (koefisien  korelasi  -0,22).  Data  ini  menunjukkan  bahwa semakin  banyak  orang  tinggal  di  rumah,  semakin  rendah kelajuan pertambahan kasus harian Covid-19.
Situasi  berubah  sekitar  bulan  Agustus  ketika  masyarakat mulai  merasa  bosan  tinggal  di  rumah  dan  kebetulan  ada  dua hari  libur  yang  memberi  ’saluran’  bagi  masyarakat  untuk menghilangkan  kebosanannya.  Terjadilah  lonjakan  mobilitas
Gbr. 1 Tren mobilitas masyarakat ditinjau dari tempat-tempat terjadinya mobilitas.
dan sejak itu tingkat penyebaran Covid-19 mulai bergerak naik. Hal  ini  dikonfirmasi  dengan  hasil  analisis  korelasi  yang membandingkan data yang sama pada periode 29 Oktober 2020 sampai 10 Januari 2021. Pada periode ini terdapat beberapa hari libur  panjang  (cuti  bersama  Maulid  Nabi  Muhammad  dan rangkaian  liburan  Natal  dan  tahun  baru),  yang  menyebabkan terjadinya  lonjakan-lonjakan  mobilitas  masyarakat.  Tabel  II menunjukkan  hasil  analisis  korelasinya.  Pada  baris  terakhir Tabel  II  tampak  ada  keterkaitan  yang  cukup  tinggi  antara kenaikan kasus harian Covid-19 dengan variabel ’perumahan’ (koefisien  korelasi  0,64),  sementara  tingkat  korelasi  dengan variabel-variabel  mobilitas  lainnya  justru  terlihat  sangat rendah.  Data  ini  menunjukkan  fakta  yang  seolah  berlawanan dengan  yang  dipercaya  masyarakat  pada  umumnya:  bahwa mobilitas  saat  liburan  berpengaruh  besar  terhadap  kenaikan tingkat  penularan  Covid-19.  Penjelasan  yang  dapat  diberikan adalah  bahwa  lonjakan-lonjakan  mobilitas  masyarakat  yang hanya terjadi pada periode waktu yang pendek (dalam grafik di Gbr.  1  berupa spikes )  tidak  secara  langsung  menyebabkan kenaikan  kasus  harian.  Lonjakan  mobilitas  menyebabkan terjadinya  transmisi  lokal  antar  individu,  yang  kemudian membentuk klaster-klaster  Covid-19  pada  lingkungan
keluarga.  Klaster-klaster  yang  terbentuk  di  lingkungan perumahan  ini  yang  lebih  berkorelasi  dengan  penambahan kasus harian.

## C. Akuisisi dan Penyiapan Data
Gbr.  1,  Tabel  I,  dan  Tabel  II  menunjukkan  bahwa  dengan metode  kuantitatif  sederhana,  berbagai insight tentang  relasi antara mobilitas masyarakat dengan tingkat penyebaran Covid- 19  dapat  diperoleh.  Dengan  memahami  karakteristik  korelasi antara  mobilitas  masyarakat  dengan  kenaikan  kasus  harian, berbagai keputusan akan dapat diambil dengan dasar yang lebih objektif.
Data untuk analisis kuantitatif seperti yang digunakan dalam penelitian dapat diperoleh dari beberapa sumber yang berbeda. Data mobilitas dalam lingkup global disediakan oleh platform- platform global seperti Google (Covid-19 Community Mobility Reports [24]), Facebook (Data for Good,
https://dataforgood.fb.com/), dan Twitter (melalui mekanisme geotag [25]). Data mobilitas juga dapat diperoleh langsung dari perangkat  ( gadget )  yang  menjadi property perorangan  [18]- [20].  Data  ini  biasanya  diperoleh  dari  penyedia  layanan
T ABEL I K OEFISIEN K ORELASI A NTAR V ARIABEL (P ERIODE 21-03-2020 SAMPAI 03-03-2021)
Retail dan Tempat Rekreasi Grosir, Pasar, dan Apotek Taman dan Fasilitas Publik Terminal dan Stasiun Tempat Kerja Perumahan Kenaikan Kasus Harian Retail dan Tempat Rekreasi 1,00 Grosir, Pasar dan Apotek 0,93 1,00 Taman dan Fasilitas Publik 0,90 0,84 1,00 Terminal dan Stasiun 0,87 0,86 0,82 1,00 Tempat Kerja 0,38 0,27 0,14 0,34 1,00 Perumahan -0,79 -0,68 -0,56 -0,68 -0,70 1,00 Kenaikan Kasus Harian 0,25 0,24 0,18 0,33 0,03 -0,22 1,00
T ABEL II K OEFISIEN K ORELASI A NTAR V ARIABEL (P ERIODE 29-10-2020 SAMPAI 10-01-2021) Retail dan Tempat Rekreasi Grosir, Pasar, dan Apotek Taman dan Fasilitas Publik Terminal dan Stasiun Tempat Kerja Perumahan Kenaikan Kasus Harian Retail dan Tempat Rekreasi 1,00 Grosir, Pasar dan Apotek 0,86 1,00 Taman dan Fasilitas Publik 0,73 0,60 1,00 Terminal dan Stasiun 0,63 0,59 0,64 1,00 Tempat Kerja -0,24 -0,32 -0,61 -0,16 1,00 Perumahan -0,29 -0,08 0,23 0,03 -0,63 1,00 Kenaikan Kasus Harian -0,21 0,06 0,03 0,09 -0,12 0,64 1,00
telekomunikasi. Sementara itu, sumber resmi data penyebaran Covid-19 adalah pemerintah pusat maupun daerah.
Analisis korelasi antara data mobilitas masyarakat dan data penyebaran  Covid-19  dapat  dilakukan  bila  keduanya  berada dalam  bentuk  yang  siap  diolah.  Data  mobilitas  menunjukkan tren  atau  jumlah  pergerakan,  sedangkan  data  penyebaran Covid-19  menunjukkan  pertambahan  kasus.  Dalam  makalah ini, data mobilitas dari Covid-19 Community Mobility Report dan data pertambahan kasus Covid-19 dari Pemerintah Provinsi DIY memiliki periode waktu yang sama (harian). Data Covid- 19 Community  Mobility Report dapat diekstrak pada lingkup provinsi  sehingga  kedua  himpunan  data  merujuk  pada  area yang sama pula (Provinsi DIY).
Tidak semua sumber data menyediakan data yang siap olah, terutama untuk data mobilitas. Data lokasi telepon seluler atau geotag dari  Twitter  berbentuk  koordinat  lintang  dan  bujur ( latitude dan longitude )  sehingga  data  koordinat  ini  harus diolah terlebih dahulu ( preprocessed ) untuk menghasilkan data daerah lokasi dan data pergerakan manusia.
Untuk  mengetahui  daerah/area  lokasi  pengguna,  data koordinat lintang dan bujur harus diubah menjadi nama tempat yang dapat dibaca oleh manusia ( human-readable ). Proses ini disebut dengan reverse geocoding [26]. Dalam proses reverse geocoding , data koordinat  dibandingkan dengan  peta wilayah yang juga menggunakan koordinat sebagai referensinya. Untuk query secara statis, metodenya dapat memanfaatkan peta-peta referensi  (misalnya  yang  disediakan  oleh  situs  Humanitarian Data Exchange di URL https://data.humdata.org/), yang diolah dengan tool Geographical  Information  System (GIS),  yang dapat  membaca  data  peta  dan  menyaring  data  koordinat berdasarkan  atribut  lokasi  daerah  yang  melekat  pada  peta tersebut. Salah satu tool GIS yang bersifat open source adalah QGIS (https://qgis.org/en/site/).
Untuk query secara dinamis, tersedia  API-API yang dapat digunakan  untuk  mengakses  sumber  daya  yang  disediakan platform global  seperti  Google  Maps.  Salah  satu  API  yang dapat  digunakan  adalah  Nominatim  (https://nominatim.org/), yang digunakan oleh OpenStreetMap (OSM) untuk melakukan reverse  geocoding .  Pencarian  objek  OSM  berdasarkan lokasinya menggunakan query data pada API Nominatim, yaitu “ /reverse ”  dalam  format  JSON.  Nominatim  mengembalikan nama lokasi dalam bahasa lokal atau bahasa default perangkat yang digunakan.
Proses  pembangkitan  data  mobilitas  pengguna  lebih  sulit dilakukan  karena  mobilitas  harus  diidentifikasi  berdasarkan perubahan  koordinat  lokasi  pengguna.  Salah  satu  caranya adalah  dengan  membangun  matriks Origin-Destination (OD) yang menunjukkan lokasi asal dan lokasi tujuan serta frekuensi perpindahan  yang  terjadi  di  antara  kedua  lokasi  tersebut. Matriks  OD  juga  dapat  dikonstruksi  berdasarkan  data  lokasi telepon seluler [27].
Jika  dibandingkan,  ada  kelebihan  dan  kelemahan  dari masing-masing jenis sumber data. Sumber data yang berbasis platform global  menyajikan  data  dalam  bentuk  agregat  dan sudah  terorganisasi  menurut  waktu,  area,  dan  aspek-aspek penting  lain  terkait  mobilitas  masyarakat,  sehingga  tidak memerlukan  banyak pre-processing .  Kelemahannya  adalah
granularitasnya  yang  kasar,  data  tidak  menjangkau  lingkup wilayah  yang  lebih  sempit  (Covid-19  Community  Mobility Reports  yang  digunakan  ini  berhenti  pada  tingkat  provinsi). Sebaliknya,  data  yang  diperoleh  langsung  dari  perangkat pengguna memiliki granularitas yang lebih tinggi, tetapi lebih sulit  untuk  dilakukan pre-processing terhadapnya.  Dengan demikian,  sumber  data  berbasis platform global  lebih  cocok digunakan untuk wilayah yang luas dan mitigasi yang bersifat makro, sementara untuk lingkup yang lebih sempit dan spesifik, opsi  yang  memungkinkan  adalah  menggunakan  sumber  yang mengambil data langsung dari perangkat pengguna.

## V. K ESIMPULAN
Dengan menggunakan data yang bersifat publik, makalah ini menjelaskan  cara  analisis  korelasi  dapat  dilakukan  untuk mengamati  hubungan  antara  tingkat  penyebaran  Covid-19 dengan  perilaku  mobilitas  masyarakat.  Analisis  kasus  di Provinsi DIY menunjukkan bahwa dalam rentang waktu antara Maret 2020 sampai dengan Maret 2021, tingkat korelasi antara keduanya  relatif  rendah  (untuk  enam  variabel  mobilitas, koefisien korelasinya berkisar dari 0,03 sampai 0,33).  Hal ini menunjukkan  fenomena  umum  yang  terjadi  sepanjang  masa pandemi, yaitu masyarakat cenderung untuk menahan diri dari bepergian.  Fenomena social  distancing yang  terjadi  akibat penurunan  mobilitas  masih  dapat  menahan  kenaikan  kasus sehingga relatif masih terkontrol.
Pengamatan  pada  periode  waktu  yang  mengandung lonjakan-lonjakan  mobilitas  masyarakat  akibat  adanya beberapa  hari  libur  menunjukkan  fenomena  yang  berbeda. Kenaikan  kasus  harian  berkorelasi  cukup  tinggi  (koefisien korelasi 0,64) dengan variabel ‘perumahan’, sementara korelasi dengan  variabel-variabel  mobilitas  lainnya  cenderung  hampir tidak ada (koefisien korelasi berkisar dari  -0,12 sampai 0,09). Fenomena  ini  menunjukkan  bahwa  proses  penyebaran  virus Covid-19 lebih ditentukan karakteristiknya oleh klaster-klaster keluarga dibandingkan dengan mobilitas masyarakat.
Hasil  analisis  yang  diperoleh  menunjukkan  fakta-fakta objektif  yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam pengambilan keputusan dalam rangka mitigasi risiko pandemi Covid-19.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Dr.  Sayuri Egaravanda  yang  telah  membantu  dalam  mendapatkan  data pertambahan  kasus  Covid-19  di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta.

## R EFERENSI
[1] (2020)  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  Covid-19,  [Online], https://covid19.go.id/peta-sebaran, tanggal akses: 1-Mar-2021.
[2] (2021)  Jasa  Marga,  [Online],  https://www.jasamarga.com/public/ id/aktivitas/detail.aspx?title=Prediksi%20205%20Ribu%20Kendaraan% 20Kembali%20ke%20Jakarta,%20Jasa%20Marga%20Imbau%20Pengg una%20Jalan%20Hindari%20Puncak%20Arus%20Balik%20Hari%20M inggu, tanggal akses: 1-Mar-2021.
[3] M.  Jayaweera,  H.  Perera,  B.  Gunawardana,  dan  J.  Manatunge, “Transmission of COVID-19 Virus by Droplets and Aerosols: A Critical Review on the Unresolved Dichotomy,” Environ. Res. , Vol. 188, hal. 1- 18, 2020.
[4] (2020) World Health Organization, [Online], https://www.who.int/news- room/commentaries/detail/transmission-of-sars-cov-2-implications-for- infection-prevention-precautions, tanggal akses: 4-Mar-2021.
[5] (2020) Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, [Online], https://covid19.go.id/storage/app/media/Protokol/2020/Juli/REV- 05_Pedoman_P2_COVID-19_13_Juli_2020.pdf,  tanggal  akses:  4-Mar-
2021.
[6] (2020) DetikNews, [Online], https://news.detik.com/berita/d- 5168247/tak-ikut-terapkan-psbb-total-seperti-dki-pemkot-bogor-pilih- psbmk, tanggal akses: 4-Mar-2021.
[7] (2021)  “Instruksi  Menteri  Dalam  Negeri  Nomor  03  Tahun  2021,” [Online], https://covid19.go.id/p/regulasi/instruksi-menteri-dalam- negeri-nomor-03-tahun-2021, tanggal akses: 4-Mar-2021.
[8] (2020) Kompas Online, [Online], https://regional.kompas.com/ read/2020/12/31/15250031/polemik-pembukaan-malioboro-di-malam- tahun-baru-kasus-covid-19-tinggi-hingga?page=all,  tanggal  akses:  4- Mar-2021.
[9] T.  Aven  dan  F.  Bouder,  “The  COVID-19  Pandemic:  How  can  Risk Science Help?,” Journal of Risk Research , Vol. 23, No. 7-8, hal. 849-854, 2020.
[10] M. Enserink dan K. Kupferschmidt. “With COVID-19, Modeling Takes on Life and Death Importance,” Science , Vol. 367, No. 6485, hal. 1414- 1415, 2020.
[11] A.  Wesolowski,  C.O.  Buckee,  K.  Engø-Monsen,  dan  C.J.E.  Metcalf, “Connecting Mobility to Infectious Diseases: The Promise and Limits of Mobile Phone Data,” J. Infectious Diseases , Vol. 214, No. 4, hal. S414– S420, Des. 2016.
[12] N.M. Ferguson, D.A. Cummings, S. Cauchemez, C. Fraser, S. Riley, A. Meeyai, S. Iamsirithaworn, dan D.S. Burke, “Strategies for Containing an Emerging Influenza Pandemic in Southeast Asia,” Nature , Vol. 437, No. 7056, hal. 209-214, 2005.
[13] A.  Wesolowski,  N.  Eagle,  A.J.  Tatem,  D.L.  Smith,  A.M.  Noor,  R.W. Snow, dan C.O. Buckee, “Quantifying the Impact of Human Mobility on Malaria,” Science , Vol. 338, No. 6104, hal. 267-270, 2012.
[14] D.A.  Cummings, R.A.  Irizarry,  N.E. Huang,  T.P.  Endy,  A.  Nisalak, K. Ungchusak,  dan  D.S.  Burke,  “Travelling  Waves  in  the  Occurrence  of Dengue Haemorrhagic Fever in Thailand,” Nature , Vol. 427, No. 6972, hal. 344-347, 2004.
[15] B.T. Grenfell, O.N. Bjornstad, J. Kappey, “Travelling Waves and Spatial Hierarchies  in  Measles  Epidemics,” Nature ,  Vol.  414,  No.  6865,  hal. 716–23, 2001.
[16] K.  Linka,  M.  Peirlinck,  F.  Sahli  Costabal,  dan  E.  Kuhl,  “Outbreak Dynamics of COVID-19 in Europe and the Effect of Travel Restrictions,” Comput. Methods Biomech. Biomed. Eng. , Vol. 23, No. 11, hal. 710–717, Agu. 2020.
[17] M.U.G. Kraemer, C.-H.  Yang, B.  Gutierrez,  C.-H. Wu, B. Klein,  D.M. Pigott, L. du Plessis, N.R. Faria, R. Li, W.P. Hanage, J.S. Brownstein, M. Layan, A. Vespignani, H. Tian, C. Dye, O. G. Pybus, dan S. V. Scarpino, “The Effect of Human Mobility and Control Measures on the COVID-19 Epidemic  in  China,” Science ,  Vol.  368,  No.  6490,  hal.  493–497,  Mei 2020.
[18] R.A.  Ghiffari,  “Dampak  Populasi  dan  Mobilitas  Perkotaan  Terhadap Penyebaran Pandemi Covid-19 di Jakarta,” Jurnal Tunas Geografi , Vol. 9, No. 1, hal. 81-88, 2020.
[19] C. Xiong, S. Hu, M. Yang, W. Luo, dan L. Zhang, “Mobile Device Data Reveal  the  Dynamics  in  a  Positive  Relationship  Between  Human Mobility and COVID-19 Infections,” Proc. of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS) , Vol. 117, No. 44, hal. 27087-27089, Nov. 2020.
[20] P. Bonato, P. Cintia, F. Fabbri, D. Fadda, F. Giannotti, P.L. Lopalco, S. Mazzilli, M. Nanni, L. Pappalardo, D. Pedreschi, dan F. Penone, “Mobile Phone  Data  Analytics  Against  the  Covid-19  Epidemics  in  Italy:  Flow Diversity and Local Job Markets During the National Lockdown,” arXiv preprint arXiv:2004.11278 , 2020.
[21] X. Huang, Z. Li, Y. Jiang, X. Li, dan D. Porter, “Twitter Reveals Human Mobility  Dynamics  During  the  COVID-19  Pandemic,” PloS  One ,  Vol. 15, No. 11, hal. 1-21, 2020.
[22] J-F. Mas, “Spatio-Temporal Dataset of COVID-19 Outbreak in Mexico,” Data in brief , Vol. 35, hal. 106843, Apr. 2021.
[23] W. Xi, T. Pei, Q. Liu, C. Song, Y. Liu, X. Chen, J. Ma, dan Z. Zhang, “Quantifying the Time-Lag Effects of Human Mobility on the COVID- 19 Transmission: A Multi-City Study in China,” IEEE Access , Vol. 8, hal. 216752-216761, 2020.
[24] A.  Aktay,  S.  Bavadekar,  G.  Cossoul,  J.  Davis,  D.  Desfontaines,  A. Fabrikant, E. Gabrilovich, K. Gadepalli, B. Gipson, M. Guevara, and C. Kamath, “Google  COVID-19  Community  Mobility  Reports: Anonymization  Process  Description  (Version  1.0),” arXiv  preprint arXiv:2004.04145 , 2020.
[25] W.  Rowe  (2019)  “How  to  Track  Tweets  by  Geographic  Location,” [Online],  https://www.bmc.com/blogs/track-tweets-location/,  tanggal akses 31 Maret 2021.
[26] J.S.  Brownstein,  C.  Cassa,  I.S.  Kohane,  dan  K.D.  Mandl,  “Reverse Geocoding:  Concerns  About  Patient  Confidentiality  in  the  Display  of Geospatial  Health  Data,” Proceedings  of  the  American  Medical Informatics Association (AMIA) Annual Symposium , 2005, hal. 905.
[27] L.  Alexander,  S.  Jiang,  M.  Murga,  and  M.C.  González,  “Origin– Destination  Trips  by  Purpose  and  Time  of  Day  Inferred  from  Mobile Phone Data,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies ,
Vol. 58, Part B, hal.240-250, 2015.