PEMODELAN DISTRIBUSI SPASIAL KASUS POSITIF COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) Studi Kasus Provinsi DKI Jakarta

(Modeling Spatially Distribution of COVID-19 using Geographically Weighted Regression (GWR) Case Study DKI Jakarta Province)

Abstract

Wabah novel corona virus 2019 (Covid-19) yang pertama kali ditemukan di Wuhan, China menjadi

sebuah pandemi global yang berdampak sangat signifikan terhadap seluruh aspek kehidupan. Kasus positif

Covid-19 di Indonesia pertama kali terkonfirmasi pada tanggal 2 Maret 2020 di Provinsi DKI Jakarta yang

kemudian ditetapkan sebagai episentrum transmisi Covid-19 di Indonesia. Berbagai penelitian dilakukan untuk

melakukan upaya mitigasi, mengetahui dampak dan penyebab, hingga investigasi berberapa faktor yang

sangat terkait dengan transmisi Covid-19. Distribusi kasus positif Covid-19 sangat terkait dengan lokasi,

sehingga salah satu algoritma yang tepat untuk melakukan investigasi adalah model Geographically Weighted

Regression (GWR). Model GWR merupakan pengembangan dari model regresi global dimana nilai bobot

variabel prediktor dihitung pada setiap lokasi pengamatan. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan

distribusi spasial kasus positif Covid-19 menggunakan model GWR dengan fungsi Kernel Adaptif Bisquare.

Variabel prediktor yang ditentukan melalui studi literatur adalah tingkat kepadatan penduduk, jumlah fasilitas

kesehatan, dan kelompok usia rentan. Pemilihan rentang kelompok usia rentan dilakukan menggunakan

algoritma Lasso-Cross Validation (Lasso-CV). Hasil model GWR menunjukkan koefisien determinasi sebesar

0,908 yang artinya 90,8% kasus positif Covid-19 di DKI Jakarta dipengaruhi oleh variabel yang digunakan,

sedangkan 9,2% kasus positif Covid-19 dipengaruhi oleh faktor lain di luar penelitian. Wilayah dengan

koefisien determinasi tertinggi terdapat pada wilayah Jakarta Utara bagian barat, Jakarta Barat bagian utara,

dan Jakarta Timur, sedangkan nilai koefisien determinasi terendah terdapat pada wilayah Jakarta Pusat.