ANALISIS AUTOKORELASI SPASIAL KASUS POSITIF COVID-19 MENGGUNAKAN INDEKS MORAN DAN LISA - Rika Mailanda; Dadan Kusnandar; Nur’ainul Miftahul Huda (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2022)
Autokorelasi spasial merupakan salah satu analisis spasial untuk menentukan pola hubungan atau korelasi antar lokasi amatan. Pada kasus positif Covid-19 di Pulau Jawa, metode ini memberikan informasi penting dalam menganalisis hubungan karakteristik kasus positif Covid-19 antar lokasi. Dengan demikian, dalam penelitian ini dilakukan analisis autokorelasi spasial antarprovinsi di Pulau Jawa menggunakan data kasus positif Covid-19 dari 11 Januari 2021 hingga 3 Januari 2022. Data harian yang diperoleh dipartisi berdasarkan kebijakan yang ditetapkan pemerintah. Kebijakan tersebut meliputi penerapan pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM), PPKM Mikro, PPKM Mikro Darurat, PPKM level 1-4 dan perpanjangan dari masing-masing kebijakan tersebut. Pada 11 Januari 2021 hingga 3 Januari 2022, ada 30 partisi berdasarkan kebijakan yang diberlakukan. Metode yang digunakan adalah Indeks Moran dan Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA). Pembobot spasial yang digunakan adalah Inverse Distance Weight. Hasil analisis menggunakan Indeks Moran dengan tingkat signifikansi α = 5% menunjukkan ada hubungan kasus positif Covid-19 antar provinsi di Pulau Jawa pada saat pemerintah menerapkan kebijakan perpanjangan PPKM Mikro (23 Maret - 5 April 2021). Nilai Indeks Moran saat kebijakan tersebut adalah 0,197 yang mengindikasikan adanya autokorelasi spasial positif (pola mengelompok). Selanjutnya menggunakan LISA, terdapat autokorelasi spasial di provinsi Jawa Barat saat kebijakan perpanjangan PPKM Mikro (23 Maret - 5 April 2021) dan di provinsi Banten saat PPKM Level 3, 2 dan 1 (14 Desember 2021 - 3 Januari 2022). Hal ini ditunjukkan oleh nilai Z(LJawa Barat) sebesar 1,978 dan Zα/2 sebesar 1,96 (1,978 > 1,96), dan nilai Z(LBanten) sebesar -1,976 dan Zα/2 sebesar 1,96 (1,976 > 1,96). Kata Kunci : Autokorelasi Spasial, Indeks Moran, LISA, Covid-19.