Analisis Spasio-Temporal Pengaruh Nilai Greenness Index Terhadap Case Fatality Rate (CFR) COVID-19 Menggunakan Citra Landsat-8 dengan Google Earth Engine (Studi Kasus: Provinsi DKI Jakarta)

Adiba, Aqiyasa (2021) Analisis Spasio-Temporal Pengaruh Nilai Greenness Index Terhadap Case Fatality Rate (CFR) COVID-19 Menggunakan Citra Landsat-8 dengan Google Earth Engine (Studi Kasus: Provinsi DKI Jakarta). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

	Text 03311740000076-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2023. Download (4MB) | Request a copy
	Text 03311740000076-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

COVID-19 atau Corona Virus Disease 2019 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). COVID-19 menyerang paru-paru yang menyebabkan gangguan sistem pernapasan ringan hingga berat. COVID-19 mulai menyebar ke Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020 dan menjadikan DKI Jakarta menjadi provinsi dengan kasus konfirmasi tertinggi per 30 September 2020. American Public Health Association dan Centers for Disease Control and Prevention menyarankan pentingnya untuk tetap aktif secara fisik selama karantina COVID-19 termasuk mengunjungi taman dan ruang hijau secara rutin. Selain itu, ruang hijau juga dapat meningkatakan aktivitas sel NK (Natural Killer cell) yang dapat membantu melawan COVID-19. Oleh karena itu, ruang hijau dapat menjadi pengubah efektif terhadap tindakan mitigasi COVID-19. Untuk dapat mengetahui persebaran ruang hijau, penelitian ini menggunakan Greenness Index dari citra satelit Landsat-8 Surface Reflectance Tier 1 yang diolah melalui platform Google Earth Engine. Penelitian ini sebelumnya telah dilakukan di Amerika Serikat menggunakan NDVI dan data kejadian dan kematian COVID-19. Untuk di Indonesia sendiri belum pernah dilakukan penelitian keterkaitan kehijauan dengan Case Fatality Rate (CFR) akibat COVID-19, sehingga penelitian ini dilakukan untuk melihat bagaimana penelitian ini dilakukan di Indonesia khususnya di DKI Jakarta. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui nilai Greenness Index (GI), nilai Case Fatality Rate (CFR) akibat COVID-19, dan bagaimana hubungan (korelasi) antara Greenness Index terhadap Case Fatality Rate (CFR) COVID-19 di setiap kecamatan di DKI Jakarta dalam kurun waktu April-September 2020. Rata-rata GI dengan tiga nilai tertinggi berada pada rentang 0,059-0,075 dan tiga nilai terendah berada pada rentang 0,010-0,019. Curah hujan yang dapat mempengaruhi kehijauan berkorelasi positif dengan GI sebesar 0,328. Rata-rata CFR dengan tiga nilai tertinggi berada pada rentang 0,067-0,086 dan tiga nilai terendah berada pada rentang 0,013-0,026. Terdapat 36 dari 42 kecamatan yang memiliki CFR yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan CFR Global (0,03 atau 3%). Hasil korelasi antara kepadatan penduduk dengan CFR rata-rata per kecamatan menunjukkan nilai 0,363. Dua per tiga dari seluruh kecamatan di DKI Jakarta (28 Kecamatan) memberikan nilai korelasi yang negatif dengan rentang -0,001 hingga -0,990. Hasil tersebut menjelaskan ruang hijau berpengaruh terhadap penurunan angka CFR. Namun 14 kecamatan lainnya menunjukkan korelasi yang positif. Mobilitas antar kota/negara, jumlah fasilitas dan tenaga kesehatan merupakan beberapa faktor yang dapat mempengaruhi besarnya CFR. Citra Landsat-8 yang memiliki resolusi temporal 16 hari mempengaruhi pemilihan citra yang terbatas dengan tutupan awan yang tidak menentu, seperti data pada bulan Juni, memberikan hasil rata-rata GI yang rendah. Perlunya ditambahkan parameter lain seperti kepadatan bangunan, penggunaan data dengan rentang waktu yang lebih panjang, serta faktor-faktor CFR yang perlu ditambahkan sebagai saran untuk penelitian kedepan.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Case Fatality Rate, COVID-19, Google Earth Engine, Greenneess Index, Landsat-8
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.5.I4 Remote sensing
Divisions:	Faculty of Civil Engineering and Planning > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Aqiyasa Adiba
Date Deposited:	17 Aug 2021 05:34
Last Modified:	14 Mar 2022 07:36
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/87625

Actions (login required)

View Item