## Zeta – Math Journal
Volume 9 Nomor 1, Mei 2024, pp. 50-59 E-ISSN: 2579-5864 P-ISSN: 2459-9948 D https://doi.org/10.31102/zeta.2024.9.1.50-59

## Model Spatial Autoregressive pada Tingkat Angka Kematian
Korban Covid-19 di Provinsi Riau
R ahmadeni 1* , Rahima Dina 2
1,2 Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi , UIN SUSKA Riau, Indonesia
* Penulis Korespondensi. Email: rahmadeni@uin-suska.ac.id

## ABSTRAK
Riau menjadi provinsi dengan kasus terbanyak di Pulau Sumatera dan memiliki jumlah kasus Covid 19 tertinggi ketiga di Indonesia. Penyebaran penyakit COVID 19 dianalisis menggunakan metode regresi spasial yang mencakup beberapa ketergantungan spasial dari rentang lag untuk mengetahui ketergantungan spasial lag menggunakan metode autoregresi spasial. Dari metode tersebut dapat diketahui autokorelasi spasial pola penyebaran penyakit COVID 19 di Riau dan mengidentifikasi  faktor-faktor  penyebab  kematian  akibat  COVID  19.  Dari  hasil  analisis  spasial  autoregresif menunjukkan terdapat tiga variabel yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap angka kematian. COVID 19 yaitu variabel  jumlah  kemiskinan,  jumlah  pengangguran  dan  kepadatan  penduduk.  Dengan  koefisien  determinasi  model SAR  sebesar  98,91%. Artinya  variabel  kemiskinan,  pengangguran,  dan  kepadatan  penduduk  menjadi  faktor  yang menyebabkan angka kematian COVID 19 sebesar 98,91%. Sisanya (1,09%) dipengaruhi oleh faktor lain diluar model.
Kata Kunci: COVID-19, Jumlah Pengangguran, Riau, Spatial Autoregressive

## ABSTRACT
Riau province has the most cases on Sumatra Island and has more COVID 19 cases, the third province in Indonesia. Spread  of  COVID  19  disease  in  spatial  regression  analysis  with  multiple  Lagrange  spatial  lags  to  determine  the dependence of spatial lags using spatial autoregression. This method can identify spatial autocorrelation in the spread pattern  of  COVID  19  disease  in  the  county  as  well  as  determine  the  cause  of  COVID  19  mortality.  Results  of autoregression analysis According to space, there are three variables that significantly affect the COVID 19 mortality rate:  poverty,  unemployment and  population  density.  With the  SAR  model  results,  koefisisen  was  determined  to  be 98.91%. This means that poverty, unemployment and population density are the factors responsible for 98. 91% of the COVID 19 mortality rate. The rest (1. 09%) is influenced by other factors outside the model
Keyword: COVID-19, Spatial Autoregressive, Unemployed Number, Riau .
Article info:
Submitted: 13 May 2024
Accepted: 31 May 2024

## How to cite this article:
Rahmadeni, R., & Dina, R. (2024). Model Spatial Autoregressive pada Tingkat Angka Kematian Korban Covid-19 di Provinsi Riau. Zeta - Math Journal, 9(1), 50-59. https://doi.org/10.31102/zeta.2024.9.1.50-59
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .
Zeta – Math Journal, vol. 9, no. 1, pp. 50 - 59, Mei, 2024.

## 1. PENDAHULUAN
Kasus COVID-19 pertama di Indonesia dilaporkan pada 2 Maret 2020 sebanyak dua kasus. Kemudian pada 31 Maret 2020, kasus terkonfirmasi sebanyak 1.528 orang dan  kematian sebanyak 136 orang. Angka kematian Covid-19 tertinggi di Asia Tenggara adalah 8,9% di Indonesia. Sementara itu, Provinsi Riau memiliki jumlah  kasus  Covid-19  tertinggi  di  Pulau  Sumatera  (Kompas,  2021)  dan  peringkat  3  nasional  dalam penambahan kasus terbanyak (Kompas, 2020). Untuk menekan angka penularan dan angka kematian COVID- 19, pemerintah telah bekerja keras. Upaya pemerintah Indonesia menyikapi situasi tersebut antara lain dengan menerapkan  PSBB  (pembatasan  sosial  berskala  besar)  di  berbagai  daerah,  termasuk  di  Provinsi  Riau (Kementerian Kesehatan, 2021).
Penyebabnya adalah pengamatan bahwa suatu wilayah dipengaruhi oleh wilayah yang berdekatan, serupa dengan  teori  yang  dikemukakan  oleh  W  Tobbler  dalam  ilmu  geografi  bahwa  segala  sesuatu  mempunyai hubungan  dengan  wilayah  lain,  namun  yang  lebih  dekat  mempunyai  pengaruh  yang  lebih  besar  daripada wilayah yang jauh. Spasial merupakan sesuatu yang mempunyai hubungan dengan wilayah. Model Spatial Autoregressive (SAR) merupakan model yang menggabungkan konsep regresi linier dengan pergeseran spasial pada variabel respon ketika terdapat korelasi spasial (Samadi, 2017). Model ini juga menggambarkan pengaruh suatu variabel yang merupakan faktor kejadian Covid-19 terhadap kematian akibat Covid-19.
Penyebaran  penyakit  ini  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor,  termasuk  faktor  sosial  ekonomi  (Qiu,  2020). Diantaranya,  pengangguran,  kemiskinan,  dan  kurangnya  pendidikan  formal  menjadi  faktor  penting  yang mempengaruhi  angka  kematian  akibat  Covid-19  (Goutte,  2020).  Daerah  padat  penduduk  meningkatkan kerentanan terhadap penularan. Kepadatan sosial di Indonesia berperan dalam penularan COVID-19, hal ini mengacu  pada  kepadatan  sosial  di  perkotaan  lebih  tinggi  dibandingkan  di  pinggiran  kota,  sehingga  rantai penularannya semakin kompleks dan penularan penyakitnya semakin besar (Wahyuni, 2020). Berdasarkan dari penjelasan di atas dan beberapa uraian para peneliti sebelumnya sehingga penulis tertarik untuk mengangkat judul “Model Spatial Autoregressive pada Tingkat Angka Kematian Korban Covid-19 di Provinsi Riau “ .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Uji Ketergantungan Spasial
Uji Lagrange Multiplier (LM) dilakukan untuk menguji pengaruh ketergantungan spasial pada lag. Hasil yang diperoleh dari uji LM akan menjadi dasar untuk membentuk model analisis regresi spasial yang akan digunakan.  Uji  pengali  Lagrange  Multiplier  lag.  Hipotesis  dirumuskan  dengan  H 0 yaitu  tidak  ada ketergantungan spasial
lag ( 𝜌 = 0) dan 𝐻 1 yaitu terdapat ketergantungan spasial lag ( 𝜌 ≠ 0) dengan statistik ujinya yaitu :
    −         = J R WY LM LM t 2 ~ Daerah kritisnya yaitu H 0 ditolak apabila nilai 2
1 , 2 
X LM  ataupun 05 . 0 =  −  value p

## 2.2. Indeks Moran’s I
Autokorelasi spasial bertujuan untuk mengidentifikasi pola hubungan atau korelasi antar wilayah yang diamati. Uji yang digunakan adalah uji indeks Moran’s I. Metode bertujuan untuk melihat hubungan spasial yang terjadi pada suatu wilayah (Samadi, 2017). Secara umum indeks Moran dengan matriks bobot spasial ternormalisasi W ditulis sebagai :
( )( )
( )   = = − − − = n i I n i I I ij x x x x x x w n I 1 2 1
Uji signifikansi Z(I) mengikuti sebaran normal yang artinya H 0 ditolak jika nilai
2 ) ( a Z I Z  ataupun
05 . 0 =  −  value p memiliki arti tidak terdapat autokorelasi antar wilayah dengan nilai Z(I) (Samadi, 2017) sebagai berikut :
) ( ) ( ) ( I Var I E I I Z − =
Dimana ) ( I Z yaitu nilai statistik uji Indeks moran, dan nilai harapan E(I) 1 1 − − = n Nilai yang dihasilkan dalam I adalah -1< I < 1. Nilai indeks moran digunakan untuk menentukan karakteristik dari pola spasial secara umum (Hernawati, 2018) yaitu :
a. Pola clustered, autokorelasi spasial bernilai positif  jika nilai I > E(I) b. Pola dispersed, autokorelasi bernilai negatif, jika nilai I < E(I) c. Pola random (tidak menunjukkan pola yang sama maupun berbeda) jika nilai I sama dengan nilai E(I).

## 2.3. Model Umum Spatial Auto Regressive
Autoregresi  spasial  adalah  kombinasi  analisis  regresi  linier  multivariat  dengan  lag  spasial  yang mengandung korelasi spasial (Samadi, 2017). Ketergantungan nilai pengamatan pada suatu wilayah terhadap wilayah lain di dekatnya menyebabkan munculnya konsep jarak autoregresif. Misalkan i dekat lokasi j, maka nilai observasi di lokasi i merupakan fungsi dari nilai observasi di lokasi j, i tidak sama dengan j (Arif, 2015).
Bentuk umum model spatial autoregressive yaitu :
   + + = X Wy y ) , 0 ( ~ 2 I N   ( ) ( ) Wy X X y X X X T T T   ˆ ˆ 1 1 − − − =

## 2.4. Uji Asumsi Regresi Spasial
Uji asumsi model regresi spasial adalah pengujian pada galat berdistribusi normal menggunakan Shapiro- Wilk seperti pada regresi klasik dan pengujian homokedastisitas.  Pengujian ini bertujuan untuk memastikan asumsi homogenitas varians error. Uji yang digunakan adalah Breusch Pagan (BP). Hipotesis yang digunakan adalah :
H 0 : ragam residual homogen
H 1 : ragam residual tidak homogen
Statstik uji yang digunakan adalah :
f Z Z) Z(Z f T 1 T T −       = 2 1 BP
Dengan elemen vektor f sebagai berikut :
        − = 1 2 2  i i e f
Dengan i e merupakan galat pengamatan ke− 𝑖 dengan menggunakan OLS, 2  merupakan varians yang diperoleh  berdasarkan  galat  OLS,  nilai 𝑍 adalah matriks  dengan  ukuran ( ) 1 +  p n yang  berisi  vektor  dan berdistribusi normal untuk  setiap observasi (Merdekawaty, 2016). Kriteria statistik pegujian BP menyebar 2 ) ( − k x dengan k adalah banyaknya parameter regresi. Keputusan tolak H 0 dilakukan jika nilai statistik uji BP > 2 ) ( − k x atau 05 . 0 :   − value p

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menganalisis data menggunakan autoregresi spasial. Data yang digunakan diperoleh dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Riau  untuk  12  kabupaten/kota  diantaranya
Kabupaten  Kuangsing,  Kabupaten  Indragiri  Hulu,  Kabupaten  Indragiri  Hilir,  Kabupaten  Pelalawan, Kabupaten Siak, Kabupaten Kampar, Kabupaten Rokan Hulu, Kabupaten Bengkalis. Kabupaten Rokan Hilir, Kabupaten Kepulauan Meranti, Kota Pekanbaru dan Kota Dumai
Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu :
y : Angka Kematian COVID-19
𝑥 1 : Penduduk Miskin
𝑥 2 : Jumlah Pengangguran
𝑥 3 : Kepadatan Penduduk
𝑥 4 : Penduduk berpendidikan rendah
𝑥 5 : Penduduk berpendidikan menengah
𝑥 6 : Penduduk berpendidikan tinggi
Berikut langkah-langkah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Identifikasi data yaitu mendiskripsikan variabel dependen dan independen. Adapun  pengambilan  variabel  independen  berdasarkan  beberapa  referensi  diantaranya  (Goutte,  2020),
(Wahyuni, 2020) dan (Merdekawaty, 2016).
2. Pemilihan matriks pembobot spasial W.
Hubungan spasial antar wilayah pengamatan dapat dilakukan dengan beberapa metode pembobot antara lain:
1. Rook Contiguity
Keterkaitan spasial antar lokasi yang diamati berdasarkan sisi yang saling bersinggungan. Dengan arah diagonal tidak diperhitungkan.
2. Bishop Contiguity
Keterkaitan spasial antar lokasi yang diamati berdasarkan titik yang saling bersinggungan. Hanya memperhitungkan arah diagonal saja.
3. Queen Contiguity
Hubungan  spasial  antar  daerah  pengamatan  yaitu  gabungan  dari rook  contiguity dan bishop contiguity. Daerah pengamatannya dapat ditentukan ke arah kanan, bawah, atas, kiri dan diagonal.
3. Mendeteksi  pada  variabel  respon  ada  tidak  nya  autokorelasi  spasial  dengan  menggunakan  uji  indeks moran.
4. Melakukan uji depedensi spasial menggunakan uji Lagrange Multiple . Menggunakan sofware Geoda.
5. Pendugaan parameter pada model regresi spasial  (SAR) diperoleh dengan menggunakan kemungkinan maksimum.
6. Uji asumsi model SAR, menggunakan Software Geoda
7. Interpretasi model SAR dan membuat kesimpulan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Provinsi Riau mencakup 12 kabupaten dan 2 kota. Kabupaten tersebut adalah Bengkalis, Indragiri Hulu, Indragiri Hilir, Kampar, Dumai, Pekanbaru, Rokan Hulu, Rokan Hilir, Kuantan Singingi, Kepulauan Meranti dan Siak. Berikut uraian serta diagram distribusi masing-masing variabel:

## 4.1   Gambaran Umum Provinsi Riau
Penyebaran  angka  kematian  COVID  19  di  provinsi  Riau  tersebar  dengan  jumlah  yang  berbeda  pada  setiap kabupaten. Variabel COVID 19 dipetakan menjadi 3 wilayah berdasarkan jumlah angka kematian Covid 19, pemetaan tersebut dapat dilihat pada berikut ini :
Gambar 1. Peta Penyebaran Angka Kematian COVID 19 di Riau
Berdasarkan Gambar 1, berikut adalah peta tematik Provinsi Riau dengan 12 kabupaten. Warna yang lebih gelap pada peta menunjukkan jumlah angka kematian covid 19 lebih tinggi, sedangkan warna yang lebih terang menunjukkan nilai observasi yang lebih rendah. Berdasarkan peta, wilayah Riau terbagi menjadi 3 bagian. Wilayah-wilayah tersebut disajikan pada tabel berikut:
Tabel 1. Jumlah Angka Kematian COVID 19 Wilayah I  [2 : 13] Wilayah II [19 : 32] Wilayah III [34 : 243] Kepualaun Meranti Rokan Hilir Siak Pelelawan Rokan Hulu Bengkalis Kuantan Singingi Indragiri Hilir Kampar Indragiri hulu Kota Dumai Kota pekanbaru
Berdasarkan  Tabel.  1  diketahui  setiap  amatan  terdapat  nilai  variabel  yang  dikategorikan  menurut pembagian kuartil. Sehingga didapat tiga kategori yaitu rendah, sedang dan tinggi. Kategori sangat rendah untuk jumlah angka kematian paling sedikit pada skala (2-13) jiwa terjadi pada kabupaten Kepulauan Meranti, Pelelawan, Kuantan Singingi dan Indragiri Hulu. Sedangkan untuk kategori sangat tinggi untuk jumlah angka kematian COVID-19 terbanyak berkisar (34-243) terjadi pada Kabupaten Bengkalis, Siak, Kampar dan Kota Pekanbaru.

## 4.2   Pembentukan Model Spatial Autoregressive
1. Pembentukan Model Regresi Linear Berganda
Model regresi memberikan gambaran mengenai hubungan antara variabel independen dengan vaiabel dependen atau pengaruh angka kematian COVID 19 terhadap angka kematian COVID 19. Hasil estimasi serta pengujian pada parameter ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel 2. Pemodelan Terbaik Regresi Linear Variabel Koefisien Std. Error p-value Constant -38.4875 34.4797 0.31507 Pengangguran ) ( 1 x 0.00144344  0.000707033  0.09668 Kemiskinan ) ( 2 x -0.287443 0.250017 0.30227 Kepadatan Penduduk ) ( 3 x 0.0916282 0.0152638 0.00184* Pendidikan Rendah ) ( 4 x 0.30701 0.480696 0.55114 Pendidikan Menengah ) ( 5 x 0.715949 0.704611 0.35620 Pendidikan Tinggi ) ( 6 x 0.888223 1.87091 0.65497
Dari Tabel 2. diperoleh model regresi linear sebagai berikut:
𝑦̂ = 15,416 + 0,00184 (𝑘𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘) .
Nilai koefisien regresi variabel kepadatan penduduk ) ( 3 x sebesar 0.1259 ini berarti jika kepadatan penduduk mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka akan meningkatkan persentase angka kematian COVID 19 sebesar 0.1184%. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara  kepadatan penduduk ) ( 3 x dengan angka kematian COVID 19.

## 2. Uji Ketergantungan Spasial
Pengujian efek spasial dilakukan menggunakan statistik uji Lagrange Multiplier (LM). Berikut adalah hasil uji LM:
Tabel. 3 Hasil Uji Lagrang Multiplier Test Nilai P-value Lagrange Multiplier (Lag) 3.7736 0.05207 Lagrange Multiplier (error) 0.4016 0.52626
Berdasarkan Tabel 3.  diatas diketahui bahwa nilai p-value LM lag sebesar 0.05207. Dengan menggunakan taraf signifikan sebesar 10 %. Sehingga H 0 diterima artinya terdapat depedensi spasial pada lag. Dan nilai p- value LM  error  sebesar  0.52626  lebih  besar  dari  dengan  signifikansi  10%..  Sehingga  keputusan  yang diambil adalah H 0 ditolak artinya tidak terdapat depedensi spasial terhadap error . Sehingga model yang akan dibentuk menggunakan pemodelan SAR.
3. Indeks Moran’s I Pengujian efek spasial dengan menggunakan uji indeks moran’s I untuk melihat ada atau tidaknya autokorelasi spasial
Tabel 4. Hasil Perhitungan Indeks Moran’s I Variabel Nilai I COVID 19 ( y ) -0,013 Pengangguran ) ( 1 x -0,114
Kemiskinan ) ( 2 x -0,081 Kepadatan penduduk ) ( 3 x
-0,061
Pendidikan Rendah ) ( 4 x -0,297
Pendidikan  Menengah
) ( 5 x 0,425
Pendidikan Tinggi ) ( 6 x -0,040
Berdasarkan  pengujian  terhadap  adanya  autokorelasi  spasial  dengan  menggunakan  indeks  moran Tabel 4. menunjukkan variabel ) ( 1 x , ) ( 2 x , ) ( 3 x , ) ( 4 x , dan ) ( 6 x memiliki autokorelasi negatif. Hal ini berarti daerah yang saling berdekatan mempunyai nilai yang berbeda sehingga membentuk pola dispersed, namun korelasinya dapat dikatakan lemah karena mendekati nol.
Model Spatial Autoregressive pada Tingkat Angka Kematian Korban Covid-19 di Provinsi Riau
Dari Tabel. 4 perhitungan indeks moran’s I dapat kita lihat moran’s scatter plot pada gambar berikut ini :
Gambar 2. Hasil Geoda Moran Scatter Plot Angka Kematian COVID 19
Berdasarkan  Gambar  2  menunjukkan  penyebaran  Angka  Kematian  COVID  19  terdapat pengelompokkan pada kuadaran III ( Low-low), yaitu kabupaten Rohil, Rohul, Kuansing, Inhu, Inhil, Bengkalis dan Dumai. Kabupaten ini menunjukkan nilai observasi rendah dikelilingi oleh daerah yang mempunyai nilai observasi rendah juga. Namun pada kuadran IV (High-low) hanya terdapat 1 kota yaitu Pekanbaru.
4. Estimasi Parameter Regresi Spasial
Model Spatal Autoregressive akan digunakan dalam memodelkan angka kematian COVID 19 dan faktor yang mempengaruhinya. Maka hal selanjutnya yang akan dilakukan adakah melakukan estimasi parameter setiap variabel.
Hasil estimasi parameter dengan menggunakan Spatial Autoregressive adalah sebagai berikut ini :
Tabel 5.  Hasil Estimasi parameter Spatial Autoregressive Model Variabel Koefisien Standar Error p-value Konstan -3.23567 0.118919 0.89008 𝜌 0.26582 23.4127 0.02540 Pengangguran (𝑥 1 ) 0.00165165 0.000402336 0.00004* Kemiskinan ( 𝑥 2 ) -0.308477 0.139134 0.02661* Kepadatan Penduduk ( 𝑥 3 ) 0.0896498 0.00852924 0.00000* Pendidikan Rendah (𝑥 4 ) 0.254894 0.26779 0.34118 Pendidikan Menengah ( 𝑥 5 ) -0.32359 0.581832 0.57810 Pendidikan Tinggi ( 𝑥 6 ) 1.5831 1.09005 0.14641
Berdasarkan  Tabel  4.8diatas,  diketahui  bahwa  variabel-variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap angka  kematian  COVID  19  pada % 5 :  adalah  variabel  bebas  yang  memiliki
  − value p yaitu pengangguran (𝑥 1 ) , kemiskinan (𝑥 2 ) . Hal ini didukung oleh penelitian Goutte, dkk 2020 yang menyatakan bahwa kemiskinan dan jumlah pengangguran memiliki pengaruh penting terhadap penyebaran angka kematian COVID-19.Variabel  kepadatan  penduduk (𝑥 3 ) juga  memiliki  pengaruh  yang siginifikan  ini  didukung  oleh penelitian Wahyuni 2021 mengatakan bahwa kepadatan penduduk memiliki korelasi terhadap jumlah kasus mingguan  COVID  19.Langkah  selanjutnya  yaitu  menggabungkan  kembali  varibel-variabel  bebas  yang berpengaruh signifikan terhadap angka kematian COVID 19 di Riau tahun 2020.
Adapun hasil estimasi parameter untuk Spatial Autoregressive model dengan menggunakan variabel bebas yang berpengaruh signifikan adalah sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Estimasi Parameter Spatial Autoregressive Model Terbaik
Variabel Koefisien Std. Error P value Konstan 1,14525 6,3173          0,85614 𝜌 0,206551 0.09275 0,02214 Pengangguran (𝑥 1 ) 0,001703 0,00039 0,00002* Kemiskinan ( 𝑥 2 ) -0,31719 0,120384 0,00842* Kepadatan  Penduduk ( 𝑥 3 ) 0,0939112 0,0083443  0,00000*
Model SAR yang terbentuk dari Tabel 5 adalah :
𝑦̂ = 1.1425 + 0.206551 (𝑝𝑒𝑚𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑑𝑖𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑎𝑏𝑢𝑝𝑎𝑡𝑒𝑛 ) + 0.001703 (𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟𝑎𝑛) − 0.31719(𝑘𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛) + 0.0939112 (𝑘𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘)
Dari  model  diatas  dapat  diinterpretasikan  bahwa  rata-rata  pengangguran (𝑥 1 ) memiliki  hubungan positif terhadap angka kematian COVID 19 di provinsi Riau pada tahun 2020. Apabila faktor lain dianggap konstan,  maka  ketika  jumlah    pengangguran  naik  sebesar  1  satuan  maka  akan  mengakibatkan  nilai  angka kematian COVID 19 bertambah sebesar 0,17 %. Selanjutnya rata-rata kemiskinan (𝑥 2 ) memberikan pengaruh negatif terhadap angka kematian COVID 19 di provinsi Riau pada tahun 2020. Sehingga jika nilai kemiskinan naik sebesar 1 satuan, maka akan mengakibatkan pengurangan angka kematian COVID 19 sebesar 31,719%. Sedangkan  jika  rata-rata  kepadatan  penduduk  bertambah  sebesar  1  satuan    maka  akan  mengakibatkan penambahan angka kematian COVID 19 sebesar 9,39%.
5. Uji Asumsi Spasial
Setelah didapat pemodelan spaasial autoregressiv, langkah selanjutnya yaitu melakukan uji asumsi pada model regresi spasial adalah uji kenormalan dan uji kehomogenan.
• Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukakn  dengan  menggunkan  uji saphiro  wilk .  Pengujian  ini  sama  seperti  pengujian regresi pada umumnya.
Hipotesis : H 0 : error berdistribusi normal H 1 : error tidak berdistribusi normal Kriteria pengambilan keputusan : Jika   − value p maka  tolak H 0 yaitu  galat  dari  model  SAR  tidak  berdistribusi  normal,  namun  jika   − value p maka terima H 0 yang berarti bahwa galat dari model SAR untuk berdistribusi normal. Berikut ini adalah hasil uji kenormalan galat dari model regresi linear berganda :

## Gambar 3. Plot Normalitas Galat dari Model SAR
Berdasarkan Gambar 3. menunjukkan bahwa galat dari model SAR berdistribusi normal karena sebaran titik berada pada garis regresi. Dugaan diperkuat dengan hasil uji saphiro wilk dengan nilai p-value 0.251 > 0.05.
Model Spatial Autoregressive pada Tingkat Angka Kematian Korban Covid-19 di Provinsi Riau
• Uji Heteroskedastisitas Spasial
Uji  heteroskedastisitas  error  diuji  dengan  menggunakan  uji Breusch-Pagan. Uji  ini  bertujuan  untuk mendeteksi asumsi kehomogenan ragam galat. Hasil uji Breusch Pagan pada model Spatial Autoregressive Model yaitu p-value = 0.8827 sehingga keputusannya H 0 diterima karena p-value >  dan berarti residual tidak homogen.
6. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  berdasarkan  nilai R-Squared terbesar  dan  nilai  AIC  terkecil.  Berikut perbandingan antara kedua model :
Tabel 7. Nilai Koefisien Determinan dan AIC Metode R-Squared AIC Regresi Linear 96.21 97.83 Spatial Autoregressive 98.91 89.02
Berdasarkan Tabel 7. diatas model terbaik yang diperoleh berdasarkab kedua metode dengan melihat  nilai R-Squared terebesar dan nilai AIC terkecil yaitu metode Spatial Autoregressive dimana nilai AIC sebesar 89.02 dan R-Squared sebesar  98.91.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  SAR  mampu  menjelaskan    variabel pengangguran,  kemiskinan  dan  kepadatan  penduduk  mempengaruhi  angka  kematian  COVID-19  di  Riau sebesar 98.91%. Sedangkan sisanya (1.09%) dipengaruhi oleh faktor lain diluar model.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa Model SAR yang terbentuk dengan pembobot Queen Contiguity untuk memodelkan tingkat angka kematian COVID 19 di provinsi Riau adalah :
𝑦̂ 𝑖 = 1.1425 + 0.206551  ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑗 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗 + 0.001703 (𝑥 1𝑖 ) − 0.31719(𝑥 2𝑖 ) + 0.0939112 (𝑥 3𝑖 )
Berdasarkan pemodelan diatas diketahui bahwa hubungan ketertetanggaan antar kabupaten kota di Riau memiliki pengaruh sebesar 0.20655 yang dikalikan dengan pembobot lokasinya.
Faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat angka kematian COVID 19 provinsi Riau menggunakan model SAR yaitu : Jumlah pengangguran ( x 1 ), jumlah kemiskinan ( x 2 ), jumlah kepadatan penduduk ( x 3 ).

## DAFTAR PUSTAKA
Arif, A., & Tiro, M. (2015). Perbandingan Matriks Pembobot Spasial Optimum dalam Spatial Error Model (SEM). Acta Univ. Agric. Silvic. Mendelianae Brun, 16(2), 39–55.
Dewi,  K.,  Susilawati,  M.,  &  Sumarjaya,  W.  (2017).  Metode  Spatial Autoregressive  Dalam  Memodelkan Masyarakat  Yang  Berperilaku  Mck  Di  Sungai.  E-Jurnal  Matematika,  6(4),  November,  233–240. https://doi.org/10.24843/MTK.2017.v06.i04.p171
Djuraidah, A., & Wigena, H. (2012). Regresi Spasial untuk Menentuan Faktor- faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur.  Statistika, 12(1), 1–8.
Goutte, S., Péran, T., & Porcher, T. (2020). The role of economic structural factors in determining pandemic mortality rates: Evidence from the COVID-19 outbreak in France, Research in. International. Buiness and Finance. 54. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101281
Harlan, J. (2018). Analisis Regresi Linear. Gunadarma: Jakarta.
Hernawati, R., & Ardiansyah, M. (2018). Analisis Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota
Bandung Menggunakan Indeks Moran.
Jurnal Rekayasa
Hijau, 1(3), 221–232. https://doi.org/10.26760/jrh.v1i3.1774
Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  Info  Infeksi  Emerging  Kementerian  Kesehatan  Ri.  [Online]. Available From: https://infeksiemerging.kemkes.go.id/ [accessed Apr. 26, 2021].
Kompas. “Riau Peringkat 3 Nasional Penambahan Terbanyak Kasus Covid- 19 Setelah DKI Jakarta pada Bulan Desember 2020,” [Online]. Available From:
https://regional.kompas.com/Read/2020/10/01/06503131%20/Riau-Peringkat-3-Nasional-Penambahan- Terbanyak-Kasus-Covid-19-Setelah-Dki?Page=All .  [accessed Apr. 26, 2021]
Kompas. “Wilayah Risiko Penularan Covid-19 Tinggi Hindari saat Liburan Akhir Tahun” [Online], Available From: https://www.kompas.com/Sains/Read/2020/12/29/120200223/12-Wilayahrisiko-Penularan-Covid- 19-Tinggi-Hindari-Saat-Liburan-Akhir .  [accessed Apr. 26, 2021]
Merdekawaty,  D.,  &  Rahmah  (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Upah  Minimum Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Model Spatial Autoregressive (SAR). Gaussian, 5(3), 525–534.
Qiu, Y., Chen, X., & Shi, W. (2020). Impacts of social and economic factors on the transmission of coronavirus disease  2019  (  COVID-19  )  in  China,  Jurnal  Population  Economics,  33,  1127–1172. https://doi.org/10.1007/s00148-020-00778-2
Qudratullah, M.  (2013). Analisis Regresi Terapan: Teori, Contoh Kasus, dan Aplikasi dengan SPSS. CV Andi Offset, Yogyakarta.
Samadi, H., Yudiantri, A., & Efendi, E. (2017). Penerapan Model Regresi Spasial dalam Menentukan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat. Jurnal Matematika UNAND, VI(4), 80–89.
Susilo, A. (2020). Coronavirus Disease  : Tinjauan Literatur Terkini Coronavirus Disease 2019 : Review of Current Literatures.  Jurnal. Penyakit Dalam Indonesia, 7(1), 45–67.
Wahyuni,  D.  (2020).  Pengaruh  Kepadatan  Penduduk  Terhadap  Jumlah  Kasus  Mingguan  Covid-19  Di Kabupaten  Badung  Provinsi  Bali.  Jurnal  Geografi  Edukasi  dan  Lingkungan,  5(1),  46–51. https://doi.org/10.22236/jgel.v5i1.5424