Memprediksi Risiko Peningkatan COVID-19 di Surabaya Raya Menggunakan Cauchy Cluster Process untuk Mengendalikan Persebaran Virus

Laksmi, Ni Made Kartika (2022) Memprediksi Risiko Peningkatan COVID-19 di Surabaya Raya Menggunakan Cauchy Cluster Process untuk Mengendalikan Persebaran Virus. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 09211950094007-Master_Thesis.pdf] Text
09211950094007-Master_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only until 1 April 2024.
Download (1MB) | Request a copy
[thumbnail of 09211950094007-Master_Thesis.pdf] Text
09211950094007-Master_Thesis.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Virus Corona atau yang biasa disebut SARS-COV-2 adalah virus yang akhir-akhir ini telah menyebar di seluruh dunia termasuk Indonesia dengan Surabaya Raya (Kota Surabaya, Kabupaten Sidoarjo, dan Kabupaten Gresik) sebagai episentrum di Jawa Timur. Oleh karena itu, penting untuk memberikan informasi epidemiologi untuk mengendalikan penyebaran COVID-19 di Surabaya Raya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang karakteristik persebaran kasus dan modelnya serta memberikan prediksi pemetaan risiko penyebaran di Surabaya Raya. Data yang akan digunakan adalah data koordinat alamat lokasi penderita COVID-19, lokasi kerumunan (pabrik, pusat perbelanjaan, dan tempat ibadah) dan kepadatan penduduk. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Inhomogeneous Cauchy Cluster Process untuk memodelkan kasus COVID-19 serta menangkap efek clustering karena sistem transmisi dan menangkap tren spasial karena lokasi keramaian dan kepadatan penduduk. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa Kota Surabaya merupakan episentrum utama kasus COVID-19 di Surabaya Raya. Selain itu, pusat perindustrian (pabrik), tempat ibadah, dan kepadatan penduduk menunjukkan dampak signifikan terhadap penularan risiko COVID-19 di Surabaya Raya. Kebijakan terkait pengendalian COVID-19 kemudian harus diprioritaskan di Kota Surabaya, seperti program tracing, testing, dan vaksinasi terutama di daerah yang mempunyai banyak lokasi pabrik, tempat ibadah, dan daerah dengan kepadatan penduduk yang tinggi. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai upaya pengendalian dalam mencegah penyebaran COVID-19 di Surabaya Raya dengan mempertimbangkan lokasi kerumunan dan kepadatan penduduk.
================================================================================================
Corona virus or commonly called SARS-COV-2 is a virus that lately has spread worldwide, including Indonesia with Surabaya Raya (Surabaya, Sidoarjo, and Gresik) as the epicenter in East Java. Therefore, it is important to provide epidemiological information to control the spread of COVID-19 in Surabaya Raya. This study aims to obtain information about the characteristics of the distribution of cases and their models and provide predictions for mapping the risk of spreading in Surabaya Raya. The data used is the address coordinates of COVID-19 patients, the locations of crowds (factories, shopping centers, and places of worship) and population density. The inhomogeneous Cauchy cluster process is employed to model the COVID-19 cases to capture clustering due to transmission system and capture spatial trend due to locations of crowds and population density. The results show that Surabaya is the main epicenter of COVID-19 cases in Surabaya Raya. In addition, industrial centers (factories), places of worship, and population density show significant impact on COVID-19 risk transmission in Surabaya Raya. Policies related to control COVID-19 should then be prioritized in Surabaya, such as tracing, testing, and vaccination programs, especially in areas with large number of factories, places of worship, and an area with high population density. The results of this study can be used as a control effort in preventing the spread of COVID-19 in Surabaya Raya by considering the location of the crowd and population density.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: COVID-19, Kepadatan Penduduk, Location of Crowds, Lokasi Kerumunan, Population Density, Spasial, Spatial
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics > HA30.6 Spatial analysis
Divisions: Faculty of Creative Design and Digital Business (CREABIZ) > Technology Management > 61101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Ni Made Kartika Laksmi
Date Deposited: 13 Feb 2022 16:52
Last Modified: 13 Feb 2022 16:52
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/93891

Actions (login required)

View Item View Item