PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KASUS COVID-19 DI PROVINSI MALUKU MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION

Abstract

Pandemi COVID-19 telah menjangkiti hampir sebagian besar belahan dunia termasuk Indonesia selama kurang lebih dua tahun dan memberikan dampak negatif dalam berbagai sektor. Sifat penularan melalui droplet yang dikeluarkan oleh penderita ketika batuk, bersin, maupun saat berbicara mempercepat transmisi penularan virus COVID-19. Jumlah kasus positif COVID-19 yang terus bertambah dari hari ke hari bahkan sampai pada kematian mendorong percepatan langkah mitigasi oleh pemerintah untuk mencegah penyebaran dan penularan virus COVID-19. Salah satu provinsi di Indonesia pada akhir tahun 2021 dengan tingkat kematian cukup tinggi akibat COVID-19 yakni Provinsi Maluku dimana mencapai 289 kasus kematian. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang diduga mempengaruhi jumlah kasus COVID-19 di Provinsi Maluku. Metode analisis yang umumnya digunakan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi jumlah kasus COVID-19 yaitu metode Ordinary Least Square (OLS).  Hasil pengujian terhadap data ditemui mengandung aspek spasial sehingga analisis perlu dilanjutkan menggunakan pendekatan titik salah satunya adalah metode Geographically Weighted Regression (GWR) dengan fungsi pembobot Kernel Adaptive. GWR adalah model regresi terboboti yang menghasilkan model dengan karakteristik lokal. Berdasarkan analisis yang dilakukan diperoleh hasil akhir yang menerangkan bahwa metode GWR dengan fungsi pembobot Kernel Adaptive memiliki kinerja yang lebih baik untuk memodelkan jumlah kasus COVID-19 di Provinsi Maluku daripada metode OLS dimana menghasilkan nilai koefisien determinasi sebesar 99,62 persen dengan faktor yang dominan antara lain kepadatan penduduk dan persentase penduduk miskin.