ANALISIS SPASIO-TEMPORAL CASE FATALITY RATE COVID-19 BERDASARKAN NILAI GREENNESS INDEX MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE (Studi Kasus : Jawa Timur pada Skala Kab/Kota)

Robbani, Hilma Wasilah (2021) ANALISIS SPASIO-TEMPORAL CASE FATALITY RATE COVID-19 BERDASARKAN NILAI GREENNESS INDEX MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE (Studi Kasus : Jawa Timur pada Skala Kab/Kota). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

	Text 03311740000044_Undergraduate Theses.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2023. Download (2MB)
	Text 03311740000044_Undergraduate Theses.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text 03311740000044_Undergraduate Theses.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 adalah virus penyebab COVID-19 yang telah menyebabkan keadaan darurat kesehatan masyarakat di seluruh dunia tak terkecuali di Indonesia. Beberapa provinsi menjadi fokus utama Pemerintah Indonesia dalam penanganan kasus COVID-19, antara lain Ibukota DKI Jakarta dan Provinsi Jawa Timur. Provinsi Jawa Timur menjadi rujukan penanganan COVID-19 dikarenakan Provinsi ini menunjukkan kenaikan jumlah kasus serta kematian yang cukup signifikan sejak awal pandemi di Indonesia. Salah satu faktor yang cukup berpengaruh terhadap perkembangan COVID-19 di Jawa Timur adalah jumlah penduduk yang tinggi. Laju urbanisasi membuat kebutuhan ruang untuk hidup dan beraktivitas menjadi lebih tinggi sehingga memicu alih fungsi lahan. Menurut para ahli, faktor kualitas lingkungan hidup dianggap sangat berpengaruh terhadap kualitas kesehatan masyarakat, dimana dengan banyaknya ruang terbuka hijau di suatu kota akan berdampak terhadap kekuatan system imun masyarakat. Salah satu faktor lingkungan yang berpengaruh antara lain yaitu vegetasi yang ada di wilayah tersebut. Penelitian oleh Klompmaker (2020) menunjukkan bahwa Setiap adanya peningkatan 0,1 nilai NDVI
vi
diasosiasikan dengan penurunan incidance rate COVID-19 sebesar 6% . Vegetasi sebagai penyusun lahan mempunyai jenis yang sangat beranekaragam. Kumpulan dari berbagai vegetasi yang beranekaragam ini akan menghasilkan tingkat kerapatan vegetasi yang berbeda-beda pada tiap penggunaan lahan di suatu daerah. Tingkat kerapatan vegetasi di suatu daerah dapat dikaji dengan penggunaan teknologi penginderaan jauh. Vegetasi memiliki ciri khas spektral yang unik sehingga dapat dianalisis dengan berbagai cara untuk mendapatkan indeks yang mewakili kondisi dari vegetasi. Indeks yang digunakan dalam penelitian ini merupakan Greenness Index dari pengolahan citra satelit LANDSAT 8 menggunakan platform Google Earth Engine dan data Case Fatality Rate COVID-19. Uji korelasi antara kedua data menggunakan regresi linear Pearson. Dari penelitian ini didapatkan nilai korelasi (R) yang cukup bervariasi dan berada pada rentang rentang -0,761 sampai dengan 0,908 sehingga secara keseluruhan menunjukkan hasil yang berupa korelasi negatif sangat kuat hingga positif sangat kuat sehingga hasil korelasi di Provinsi Jawa Timur tidak signifikan pada setiap Kabupaten/Kota. Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan lebih representatif pada penelitian berikutnya, disarankan untuk menambahkan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi nilai CFR maupun memvalidasi nilai Greenness Index.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.5.I4 Remote sensing
Divisions:	Faculty of Civil, Planning, and Geo Engineering (CIVPLAN) > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Hilma Wasilah Robbani
Date Deposited:	18 Aug 2021 04:46
Last Modified:	18 Aug 2021 04:46
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/87751

Actions (login required)

View Item