Mohon tunggu...
Nugroho Budianggoro
Nugroho Budianggoro Mohon Tunggu... Wiraswasta - nadidata.com

analisis data | machine learning | transportasi publik | biodiversitas | nadidata.com | transportumum.com

Selanjutnya

Tutup

Healthy Pilihan

Tren-tren Menarik di Data Pandemi Covid-19 Indonesia

27 Juli 2021   22:54 Diperbarui: 27 Juli 2021   23:14 269
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Pandemi virus COVID-19 di Indonesia sudah berjalan lebih dari setahun. Vaksinasi, protokol kesehatan, dan usaha lain terus dilakukan, tetapi ujung dari pandemi belum nampak. Selama pandemi berjalan, data dikumpulkan dan disampaikan ke publik untuk membantu kita memahami situasi pandemi kita.

Pemerintah Indonesia setiap hari mempublikasikan data jumlah kasus positif, jumlah kesembuhan, jumlah kematian terkait COVID-19. Data ini kemudian dikumpulkan dan diolah oleh tim sukarelawan KawalCovid. 

Data lain terkait COVID-19 juga dikeluarkan oleh Google. Google sebagai raksasa teknologi informasi mempublikasikan data harian mobilitas masyarakat dunia. Seperti kita ketahui, penyebaran COVID-19 sangat dipengaruhi oleh mobilitas masyarakat.

Kami melakukan pemrosesan lebih lanjut terhadap data dari pemerintah Indonesia (yang dikumpulkan oleh KawalCovid) dan Google. Hasilnya adalah visualisasi data kondisi pandemi COVID-19 Indonesia. 

Dari visualisasi tersebut ditemukan tren-tren menarik, yang dapat dilihat pada grafik berikut. Grafik ini adalah gabungan variabel-variabel penting terkait pandemi yang disamakan skalanya (distandarisasi) memakai rumus Google Sheets. 

Data yang dimasukkan ke dalam grafik ini adalah data sampai tanggal 22 Juli 2021 (menyesuaikan dengan ketersediaan data mobilitas Google).

Sumber: NadiData.net
Sumber: NadiData.net

Seperti yang kami tulis di tulisan sebelumnya, kita sedang berada di puncak lonjakan kasus positif harian. Di awal tahun 2021 terjadi puncak lonjakan kasus pertama yang berlangsung dari akhir November 2021, mencapai puncaknya di akhir Januari 2021, dan surut di awal Maret 2021. 

Puncak lonjakan kasus yang kita alami sekarang di bulan Juli 2021 tingginya sekitar 3 kali tinggi puncak pandemi pertama. Dan lonjakan kasus sekarang jauh lebih curam dari lonjakan di akhir tahun 2020. Penyebab fenomena ini kemungkinan besar adalah virus COVID-19 varian delta yang tingkat penularannya lebih tinggi.

Sumber: NadiData.net
Sumber: NadiData.net

Tingkat kematian sekarang sudah jauh menurun dibandingkan dengan awal pandemi. Akan tetapi, tidak tampak ada penurunan berarti antara tingkat kematian pada lonjakan kasus sekarang dibandingkan dengan tingkat kematian pada lonjakan kasus sebelumnya. 

Hal ini agak tidak sesuai dengan pemahaman bahwa virus varian delta kurang mematikan dibandingkan dengan virus SARS-Cov-2 biasa.

Sumber: NadiData.net
Sumber: NadiData.net

Beberapa hari terakhir terjadi penurunan kasus harian yang drastis seiring dengan penurunan jumlah tes. Dan penurunan kedua variabel tersebut tidak mulus. 

Puncak pandemi pertama di awal 2021 juga diiringi oleh penurunan jumlah tes walaupun diikuti oleh lonjakan jumlah tes tidak lama setelah penurunan itu. Tingkat positivitas mingguan melonjak seiring dengan tiap lonjakan kasus.

Sumber: NadiData.net
Sumber: NadiData.net

Pada grafik vaksinasi harian terdapat pola bentuk 'palung' yang terjadi setiap akhir minggu hingga awal minggu. Kemungkinan penyebabnya adalah aktivitas vaksinasi atau pencatatan menurun drastis pada akhir minggu hingga awal minggu. Jumlah vaksinasi harian dosis 1 mengalami lonjakan yang mencapai puncaknya pada awal Juli 2021. 

Sayangnya, jumlah vaksinasi dosis 1 menurun hingga saat ini. Jumlah vaksinasi dosis 2 cenderung stabil, tidak mengalami lonjakan berarti. Sejauh ini, di Indonesia kenaikan jumlah vaksinasi masih beriringan dengan jumlah kasus. 

Akan tetapi, seperti yang kami tuliskan di artikel sebelumnya, tingkat kematian menunjukkan korelasi negatif dengan jumlah vaksinasi, terutama vaksinasi dosis 2.

Sumber: NadiData.net
Sumber: NadiData.net

Lonjakan mobilitas di luar rumah selalu memicu lonjakan kasus. Masyarakat dan pemerintah kemudian merespons dengan penurunan mobilitas. Penurunan ini kemudian diikuti oleh penurunan jumlah kasus. 

Kemudian, masyarakat mulai menaikkan mobilitas lagi dan mungkin ini akan memicu lonjakan kasus lagi. Pembahasan efek jenis-jenis mobilitas (mobilitas di toko pangan / apotek, pusat angkutan umum, tempat kerja / kantor, tempat tinggal, retail / rekreasi, taman) terhadap kenaikan kasus dapat dilihat di artikel sebelumnya.

Sumber: NadiData.net
Sumber: NadiData.net

Dengan menampilkan korelasi mobilitas rata-rata luar rumah dengan kasus positif harian pada grafik, kami ingin mengusulkan pemakaian grafik korelasi tersebut sebagai indikator keberhasilan penerapan protokol kesehatan dan vaksinasi. Belum ada literatur ilmiah yang secara tegas memakai korelasi tersebut sebagai indikator penanganan pandemi. 

Dasar pemikirannya adalah bahwa semakin sukses protokol kesehatan dan vaksinasi, nilai korelasi akan stabil mendekati 0 (karena makin tidak saling terkait). 

Pada kondisi jumlah kasus menurun dan nilai korelasi stabil mendekati 0, dapat disimpulkan bahwa pandemi telah mereda. Tetapi ketika nilai korelasi masih naik turun seiring fluktuasi jumlah kasus, pandemi masih bergejolak. 

Di sisi lain, grafik korelasi juga dapat menunjukkan adanya 'dystopia' pandemi, yaitu ketika angka korelasi mendekati 0 tetapi angka kasus melonjak. Ini menunjukkan bahwa dalam tingkat mobilitas setinggi atau serendah apapun, virus tetap menjangkiti banyak orang.

Korelasi antara vaksinasi dengan jumlah kasus telah dibahas pada tulisan sebelumnya. Dalam dasbor visualisasi data pandemi kami, kami juga menampilkan nilai mobilitas, jumlah kasus, serta korelasi antara mobilitas dan jumlah kasus untuk tiap provinsi. 

Kami juga menampilkan peringkat provinsi berdasarkan mobilitas terkininya. Visualisasi-visualisasi tersebut dapat menjadi alat eksplorasi lebih lanjut untuk menemukan wawasan-wawasan di tingkat provinsi. 

Yang ingin kami sampaikan di sini adalah bahwa kami menemukan ada provinsi tertentu yang memiliki mobilitas tinggi tetapi ditemukan banyak kekosongan di datanya.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
Mohon tunggu...

Lihat Konten Healthy Selengkapnya
Lihat Healthy Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun