Analisis Spasial Pola Persebaran Kasus COVID-19 Pasca Vaksinasi Di Kabupaten Bombana

PRADEA WULANDARI, Dr. Prima Widayani, S.Si, M.Si

2022 | Tesis | MAGISTER ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

Latar Belakang: Pada akhir tahun 2019 muncul sebuah pandemi yaitu penyakit coronavirus 2019 (COVID-19). Teknologi dalam memetakan kasus COVID-19 sangatlah penting. Saat ini sudah banyak dan sudah ada pemetaan untuk kasus COVID-19 yang dilakukan pemerintah contohnya seperti pemetaan yang dilakukan oleh situs COVID-19.go.id. Kabupaten Bombana terbagi atas dua bagian atau dua pulau yang memiliki akses yang cukup sulit untuk menuju fasilitas kesehatan. Jalanan yang susah diakses akan menjadi kendala bagi masyarakat sekitar ketika ingin ke fasilitas kesehatan dan ingin melakukan vaksinasi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pola persebaran kasus COVID-19 pasca vaksinasi di Kabupaten Bombana. Metode: Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Bombana Sulawesi Tenggara. Penelitian ini menggunakan data sekunder COVID-19 tahun 2020 dan 2021 dan data Vaksinasi tahun 2021 di kabupaten bombana. Jenis penelitian deskriptif kuantitatif menggunakan metode analisis spasial autokorelasi (Moran's I). Hasil: Hasil analisa autokorelasi Morans I didapatkan nilai indeks morans 0,228974 sedangkan nilai p-value 0,007430 dan z-score 2,676938 yang berarti pola spasial kasus COVID-19 berdasarkan kepadatan penduduk adalah mengelompok. hasil analisa autokorelasi Moran's I didapatkan nilai indeks morans 0,285945 sedangkan nilai p-value 0,006556 dan z-score 2,718601 yang berarti pola spasial kasus COVID-19 tahun 2020 adalah mengelompok. hasil analisa autokorelasi Moran's I didapatkan nilai indeks morans 0,104219 sedangkan nilai p-value 0,169993 dan z-score 1,372227 yang berarti pola spasial kasus COVID-19 setealah vaksinasi tahun 2021 adalah random atau menyebar. Kesimpulan: Pola persebaran kasus COVID-19 berdasarkan kepadatan penduduk menggunakan analisis spasial autokorelasi Moran's I membentuk pola mengelompok. Pola persebaran kasus COVID-19 tahun 2020 menggunakan analisis spasial autokorelasi Moran's I membentuk pola mengelompok. Pola persebaran kasus COVID-19 tahun 2021 menggunakan analisis spasial autokorelasi Moran's I membentuk pola menyebar. Desiminasikan dilakukan dengan menyarankan tampilan dashboard untuk website pemerintah kabupaten bombana.

Background: At the end of 2019 a pandemic emerged, namely the 2019 coronavirus disease (COVID-19). Technology in mapping Covid-19 cases is very important. Currently, there are many and there are already mappings for Covid-19 cases carried out by the government, for example, the mapping carried out by the COVID-19 website.go.id. Bombana Regency is divided into two parts or two islands which have quite difficult access to health facilities. Roads that are difficult to access will be an obstacle for the surrounding community when they want to go to health facilities and want to vaccinate. This study aims to see the pattern of distribution of post-vaccination COVID-19 cases in Bombana Regency Methods: This research was conducted in Bombana Regency, Southeast Sulawesi. This study uses secondary data for COVID-19 in 2020 and 2021 and vaccination data for 2021 in Bombana district. This type of quantitative descriptive research uses autocorrelation spatial analysis method (Moran's I). Results: The results of the Moran's I autocorrelation analysis obtained a Morans index value of 0.228974 while the p-value was 0.007430 and the z-score was 2.676938, which means that the spatial pattern of COVID-19 cases based on population density is clustered. Moran's I autocorrelation analysis results obtained a Morans index value of 0.285945, while the p-value was 0.006556 and the z-score was 2.718601, which means that the spatial pattern of COVID-19 cases in 2020 is clustered. The results of the Moran's I autocorrelation analysis showed that the Morans index value was 0.104219 while the p-value was 0.169993 and the z-score was 1.372227, which means that the spatial pattern of COVID-19 cases after vaccination in 2021 is random or spread. Conclusion: The pattern of distribution of COVID-19 cases based on population density using Morans'I autocorrelation spatial analysis forms a clustered pattern. The distribution pattern of COVID-19 cases in 2020 using Morans'I autocorrelation spatial analysis forms a clustered pattern. The distribution pattern of COVID-19 cases in 2021 using Morans'I autocorrelation spatial analysis forms a spreading pattern. Dissemination is done by suggesting a dashboard display for the Bombana district government website

Kata Kunci : COVID-19, Sistem Informasi Geografis, Vaksin