Pengaruh Mobilitas Masyarakat terhadap Tingkat Penambahan Jumlah Kasus COVID-19 di Surabaya
DOI:
https://doi.org/10.55893/jt.vol24no1.684Kata Kunci:
mobilitas, time lag, pemodelan, Covid-19, regresi linierAbstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak mobilitas penduduk dan kendaraan terhadap jumlah kasus COVID-19 di Surabaya serta menentukan jeda waktu (time lag) optimal antara pola mobilitas dan peningkatan kasus baru. Analisis regresi linier digunakan dengan variabel dependen (Yi) berupa jumlah harian kasus positif COVID-19 dan variabel independen (Xi) berupa data mobilitas. Data mobilitas ini dikumpulkan dari titik-titik transportasi utama di Surabaya, yaitu Stasiun Kereta Api Gubeng, Terminal Bus Purabaya, dan Gerbang Tol Waru Utama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pola peningkatan jumlah kasus COVID-19 yang sejalan dengan perubahan tingkat mobilitas masyarakat. Pada jeda waktu (lag) 0 hari, korelasi antara mobilitas dan kasus COVID-19 memiliki nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,719, namun meningkat menjadi 0,753 ketika menggunakan jeda waktu 15 hari (lag = 15). Hal ini menunjukkan bahwa fluktuasi mobilitas masyarakat di Surabaya memiliki pengaruh yang lebih kuat terhadap jumlah kasus COVID-19 dalam rentang waktu 15 hari setelahnya. Model regresi linier yang dibangun melalui proses seleksi stepwise memperlihatkan bahwa tingkat mobilitas di Gerbang Tol Waru Utama menjadi variabel prediktor paling signifikan, menjadikannya faktor penting dalam memahami dinamika penyebaran COVID-19 di wilayah ini.
Referensi
Alawy, G. A. et al. (2021). Correlation Between Mobility and COVID-19 Cases in Surabaya City, Indonesia. 4(2), 154–162.
Cartenì, A. et al. (2020). How mobility habits influenced the spread of the COVID-19 pandemic: Results from the Italian case study. Science of the Total Environment, 741, 140489. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140489
Dinas Perhubungan Kota Surabaya. (2020). Data Arus Bus dan Penumpang AKAP AKDP Unit Terminal Purabaya Tahun 2020.
Djalante, R. et al. (2020). Review and analysis of current responses to COVID-19 in Indonesia: Period of January to March 2020. Progress in Disaster Science, 6, 100091. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2020.100091
Eisenmann, C. et al. (2021). Transport mode use during the COVID-19 lockdown period in Germany: The car became more important, public transport lost ground. Transport Policy, 103, 60–67. https://doi.org/10.1016/J.TRANPOL.2021.01.012
Freedman, D. A. (2009). Statistical models: theory and practice. cambridge university press.
Gezairy, H. A. (2003). Travel epidemiology: WHO perspective. International Journal of Antimicrobial Agents, 21(2), 86–88. https://doi.org/10.1016/S0924-8579(02)00365-5
Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19. (2021). Laporan Kasus Harian Satgas Penanganan COVID-19.
Hoogeveen, M. J. et al. (2022). Environmental factors and mobility predict COVID-19 seasonality in the Netherlands. Environmental Research, 211, 113030. https://doi.org/10.1016/J.ENVRES.2022.113030
Iacus, S. M. et al. (2020). Human mobility and COVID-19 initial dynamics. Nonlinear Dynamics, 101(3), 1901–1919. https://doi.org/10.1007/s11071-020-05854-6
Kraemer, M. U. G. et al. (2020). The effect of human mobility and control measures on the COVID-19 epidemic in China. Science, 368(6490), 493–497. https://doi.org/10.1126/science.abb4218
Linka, K. et al. (2020). Global and local mobility as a barometer for COVID-19 dynamics. MedRxiv: The Preprint Server for Health Sciences, 1-26. https://doi.org/10.1101/2020.06.03.20130658
Pandey, G. et al. (2020). SEIR and regression model based COVID-19 outbreak predictions in India. ArXiv, 1–10. https://doi.org/10.1101/2020.04.01.20049825
PT. Jasa Marga Cabang Surabaya Gempol. (2020). Data Lalu Lintas Tol Surabaya Gempol Tahun 2020.
PT. Kereta Api Indonesia DAOP VIII Surabaya. (2020). Volume Penumpang Surabaya Gubeng Tahun 2020.
Rustam, F. et al. (2020). COVID-19 Future Forecasting Using Supervised Machine Learning Models. 8, 101489–101499. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2997311
Shi, Z., & Fang, Y. (2020). Temporal relationship between outbound traffic from Wuhan and the 2019 coronavirus disease (COVID-19) incidence in China. 81973144, 1–16. https://doi.org/10.1101/2020.03.15.20034199
Shirvani, S. et al. (2020). Correlation between Air and Urban Travelling with New Confirmed Cases of COVID-19 A Case Study. ArXiv Preprint ArXiv:2010.01413.
Tang, K. C. et al. (2025). Using GeoAI to examine infectious diseases spread in a hyperdense city: A case study of the 2022 Hong Kong COVID-19 Omicron wave. Cities, 158, 105600. https://doi.org/10.1016/J.CITIES.2024.105600
WHO. (2019). Pneumonia of unknown cause reported to WHO China Office.
File Tambahan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Gholiqul Amrodh Alawy, Achmad Wicaksono, Syaripin, Adelia Nur Isna Kartikasari, Niswah Selmi Kaffa
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang menyerahkan artikel di Jurnal Teknik: Media Pengembangan dan Aplikasi Teknik untuk keperluan publikasi telah mengetahui bahwa Jurnal Teknik: Media Pengembangan dan Aplikasi Teknik memberikan akses terbuka terhadap konten untuk mendukung pertukaran informasi mengenai ilmu pengetahuan, sesuai dengan penerbitan daring yang berbasis Open Access Journal dan mengikuti Creative Commons Attribution 4.0 International License. Sehingga penulis setuju dengan ketentuan-ketentuan berikut:
1. Penulis memegang hak cipta dan memberikan hak publikasi pertama kepada pihak jurnal dengan pekerjaan secara bersamaan
di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International License yang memungkinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan
dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi pertama artikel tersebut di Jurnal Teknik: Media Pengembangan dan
Aplikasi Teknik.
2. Penulis dapat melakukan perjanjian tambahan untuk hak distribusi non-eksklusif artikel yang telah diterbitkan di jurnal ini
(misalnya, posting ke sebuah repositori institusi atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan mengakui bahwa
publikasi pertama dilakukan di Jurnal Teknik: Media Pengembangan dan Aplikasi Teknik.
3. Penulis diizinkan dan didorong untuk menyebarkan karya mereka secara daring (misalnya, dalam repositori institusi atau
laman web penulis) setelah artikel terbit (proses penerbitan artikel selesai). Hal ini terkait dengan imbas dari pertukaran
informasi yang produktif (Lihat Pengaruh Open Access).
