KETERKAITAN MOBILITAS MASYARAKAT DENGAN KASUS COVID-19 DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR MENGGUNAKAN DATA GOOGLE MOBILITY REPORT

FX Gugus Febri Putranto; Christiayu Natalia

doi:10.5300/jstar.v1i2.23

Penulis

FX Gugus Febri Putranto Magister Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya Malang
Christiayu Natalia BPS Kota Malang

DOI:

https://doi.org/10.5300/jstar.v1i2.23

Kata Kunci:

covid-19, big data, google mobility, korelasi pearson

Abstrak

Upaya pengendalian penyebaran COVID-19 melalui pembatasan mobilitas masyarakat berdampak pada berbagai indikator makro sasaran pembangunan di tingkat nasional dan daerah khususnya di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), angka kemiskinan, angka pengangguran, Gini Ratio, pertumbuhan ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) turut terkena imbas dari pandemi COVID-19. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan gambaran umum indikator makro sasaran pembangunan di Provinsi Nusa Tenggara Timur, serta mengkaji hubungan mobilitas masyarakat dengan kasus baru covid-19 pada masa pemberlakuan kebijakan PPKM mulai Juli 2021. data bersumber dari big data Laporan Mobilitas Masyarakat Covid -19, sedangkan data jumlah kasus COVID-19 bersumber dari website covid19.go.id. Untuk menguji hubungan antara mobilitas masyarakat dengan kasus COVID-19 digunakan korelasi Pearson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keenam kategori destinasi mobilitas masyarakat, kecuali taman, semuanya memiliki korelasi yang signifikan dengan penambahan kasus baru di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Semakin tinggi mobilitas masyarakat, semakin rendah jumlah kasus baru. Di sisi lain, di kawasan pemukiman, semakin tinggi mobilitasnya, semakin tinggi pula jumlah kasus baru.

Referensi

Bappenas. (2020). Indikator Sasaran Makro Pembangunan. http://sdgs.bappenas.go.id/dashboard/#!/pages/MakrosPage.html

BPS NTT. (2020). Statistik kesejahteraan rakyat Provinsi Nusa Tenggara Timur 2020. https://ntt.bps.go.id

Cheshmehzangi, A., Sedrez, M., Ren, J., Kong, D., Shen, Y., Bao, S., Xu, J., Su, Z., & Dawodu, A. (2021). The effect of mobility on the spread of covid-19 in light of regional differences in the european union. Sustainability (Switzerland), 13(10). https://doi.org/10.3390/su13105395

Fadly, F. (2021). The Effects of Human Mobility Restriction During Covid-19 Pandemic to Indonesia’s Economy. Kajian Ekonomi Dan Keuangan, 4(3), 263–280. https://doi.org/10.31685/kek.v4i3.678

Ghulam Mohey-ud-din, Sameeh Ullah, H. M. A. S. (2020). ASSOCIATION BETWEEN COMMUNITY MOBILITY PATTERNS AND DAILY COVID-19 CASES: SOME PRELIMINARY EVIDENCE FROM PAKISTAN. 09(5), 7352–7363.

Google. (2021). Google COVID-19 Community Mobility Reports. https://www.google.com/covid19/mobility/

Paez, A. (2020). Using Google Community Mobility Reports to investigate the incidence of COVID-19 in the United States. Findings, 1–8. https://doi.org/10.32866/001c.12976

Sugiyono, P. D. (2017). Metode Penelitian Bisnis: Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, Kombinasi, dan R&D. CV. Alfabeta.

World Bank. (2021). Indonesia Overview. https://www.worldbank.org/en/country/indonesia/overview