Analisis Korelasi Jumlah Kasus Covid-19 dengan Mobilitas Masyarakat

Analisa saya terhadap data mobilitas Google yang dihubungkan dengan data kasus COVID-19 dunia menunjukkan bahwa pertambahan harian jumlah kasus COVID-19 memiliki korelasi dengan tingkat mobilitas masyarakat, walaupun korelasinya termasuk lemah.

Kenaikan mobilitas masyarakat di kategori tempat kerja berkorelasi secara positif dengan kenaikan harian jumlah kasus COVID-19. Di sisi lain, kenaikan mobilitas masyarakat di dalam rumah berkorelasi secara negatif dengan jumlah kenaikan harian jumlah kasus COVID-19. 

Ini berarti jumlah pertambahan kasus COVID-19 meningkat seiring dengan bertambahnya aktivitas masyarakat di daerah tempat kerja dan menurun seiring dengan bertambahnya aktivitas masyarakat di dalam rumah. 

Kemungkinan ada faktor-faktor lain di dalam masyarakat yang lebih kuat memengaruhi pertambahan kasus COVID-19, misalnya penerapan protokol kesehatan di luar rumah serta penyebaran virus di dalam rumah.

Hubungan antara tingkat pertambahan harian jumlah kasus COVID-19 dunia dengan tingkat mobilitas masyarakat di dalam rumah dan mobilitas masyarakat di tempat kerja dapat dilihat pada grafik berikut:

(GLOBAL)

Sumber: https://orudata.com/

Hasil perhitungan koefisien korelasi antara pertambahan harian jumlah kasus COVID-19 dunia dengan tingkat mobilitas masyarakat di dalam rumah dan mobilitas masyarakat di tempat kerja dapat dilihat pada tabel berikut:

Sumber: https://orudata.com/

Visualisasi data interaktif, data hasil analisa, dan laporan selengkapnya dapat dilihat di Analysis of Google Community Mobility Data and the Number of COVID-19 Cases - Orudata.com.

Tingkat korelasi mobilitas masyarakat dengan pertambahan harian jumlah kasus COVID-19 ternyata tidak sekuat yang saya harapkan. Hasil pengukuran dengan koefisien korelasi Pearson, Spearman, dan Kendall hanya menghasilkan rata-rata angka absolut dari 0 hingga 0,2 (korelasi terkuat menghasilkan angka 1). 

Ada beberapa hal yang kemungkinan menyebabkan lemahnya korelasi tersebut, antara lain perbedaan cakupan data mobilitas Google dengan data pertambahan kasus COVID-19 global, keberadaan klaster penyebaran virus di dalam rumah, dan efektifnya protokol kesehatan yang diterapkan di dalam komunitas.

Untuk menguji hasil analisa ini secara lebih lanjut, perlu dilakukan studi lebih lanjut yang meneliti cakupan wilayah yang lebih spesifik dan memiliki jumlah pengguna Android yang cukup banyak, misalnya suatu kota besar. Ini supaya cakupan data mobilitasnya akan lebih seimbang dengan data kasus COVID-19 dari wilayah tersebut. 

Selain itu, studi lanjutan mengenai hubungan mobilitas dengan kasus COVID-19 sebaiknya memperhitungkan kondisi wilayah yang sedang diteliti terutama terkait dengan riwayat kasus dan penanganan COVID-19 di wilayah tersebut.