Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Region : Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Murtanti Jani Rahayu
Center for Information and Regional Development Urban and Regional Planning Program Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Peran sistem informasi geografis dalam pemetaan pandemi: studi kasus Kecamatan Banjarsari, Kota Surakarta Murtanti Jani Rahayu; Paramita Rahayu; Rufia Andisetyana Putri; Erma Fitria Rini
Region : Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif Vol 18, No 2 (2023)
Publisher : Regional Development Information Center, Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/region.v18i2.55588

Abstract

Pandemi Covid-19 telah menjadi tantangan berat bagi Indonesia yang merupakan salah satu negara dengan jumlah kasus terkomfirmasi positif yang sangat tinggi. Pulau Jawa merupakan episentrum pandemi Covid-19 di Indonesia. Pemutakhiran data dan pemetaan data yang cepat sangat dibutuhkan untuk bisa memetakan kategorisasi zonasi Covid-19 pada skala administrasi yang paling kecil, yaitu kelurahan. Hal ini penting untuk memastikan strategi dan antisipasi yang tepat dapat diimplementasikan. Penelitian ini bertujuan untuk bagaimana sistem informasi geografis (SIG) dalam pemetaan data berperan dalam penanganan pandemi Covid-19. Penelitian ini menggunakan analisis regresi untuk mengkonfirmasi data-data yang penting untuk dipetakan secara spasial. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa kepadatan penduduk dalam suatu area permukiman, jumlah penduduk total, dan jumlah rumah tangga kurang mampu adalah variabel yang secara signifikan berpengaruh pada jumlah kasus terkonfirmasi Covid-19 pada empat belas kelurahan di Kecamatan Banjarsari. Dengan pemetaan variabel-variabel tersebut, dapat diidentifikasi kelurahan-kelurahan yang berisiko lebih tinggi dan memerlukan penanganan spesifik berdasarkan faktor kunci pada level kelurahan.
Co-Authors Erma Fitria Rini Paramita Rahayu Rufia Andisetyana Putri