ANALISIS SPASIAL MODEL INVERSE DISTANCE WEIGHTING PADA PENYEBARAN KASUS POSITIF COVID-19 PER KABUPATEN DI PULAU JAWA

Authors

  • Nur'ainul Miftahul Huda Universitas Tanjungpura Pontianak
  • Nurfitri Imro'ah Universitas Tanjungpura Pontianak

DOI:

https://doi.org/10.25077/jmu.11.1.64-73.2022

Abstract

Suatu lokasi saling berhubungan satu dengan yang lainnya dan sesuatu yang berjarak dekat memiliki pengaruh yang lebih dibandingkan dengan lokasi yang jauh. Hal ini yang mendasari adanya keterkaitan suatu kejadian antar lokasi atau disebut autokorelasi spasial. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melihat pola keterkaitan tersebut adalah metode Inverse Distance Weighting (IDW). Metode ini menggunakan faktor parameter pengaruh yaitu power (p) dalam melihat pengaruh lokal antar titik lokasi. Semakin besar niai p berarti nilai titik tak tersampel menjadi lebih terlokalisasi dan sebaliknya. Input yang digunakan pada model ini adalah koordinat titik untuk titik tersampel beserta nilai dari setiap titik yang akan diestimasi. Pada penelitian ini kasus yang digunakan adalah kasus terkonfirmasi positif virus Covid-19 per 76 kabupaten/kota di Pulau Jawa hingga tanggal 26 Februari 2022. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pemetaan kasus terkonfirmasi positif di Pulau Jawa per kabupaten melalui peta kontur menggunakan model IDW. Kabupaten/kota yang tidak dijadikan lokasi tersampel dapat diestimasi melalui model ini. Langkah pertama adalah membuat peta grid, kemudian menghitung jarak antar lokasi tersampel. Selanjutnya jarak tersebut digunakan untuk menghitung bobot setiap lokasi tersampel. Langkah berikutnya adalah estimasi nilai di lokasi tak tersampel menggunakan nilai power. Nilai power yang digunakan pada penelitian ini adalah 0,5;1;2;3;4;5. Pemilihan nilai power yang tepat didasarkan pada nilai RMSE terkecil. Hasilnya diperoleh nilai power yang optimal adalah saat p=2 dan diperoleh estimasi kasus positif Covid-19 di lokasi tak tersampel sehingga diperoleh peta kontur.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Anselin, Luc dan Rey, Sergio J., 2010, Perspectives on Spatial Data Analysis, Springer, New york

Kissling, W. D., dan Carl, G., 2008, Spatial autocorrelation and the selection of simultaneous autoregressive models, Global Ecology and Biogeography, 17: 59 - 71

Okwi, P.O., Ndeng'e G, Kristjanson, P., Arunga, M., Notenbaert, A., Omolo, A., Henninger, N., Benson, T., Kariuki, P., dan Ownor, J., 2007, Spatial deter minants of poverty in rural Kenya, National Center for Biology Information, 104(43): 16769 - 16774

Bekti, R. B., dan Sutikno, 2010, Permodelan spasial pada hubungan antara aset kehidupan masyarakat Jawa Timur dalam memenuhi kebutuhan pangan terhadap kemiskinan, Seminar Nasional Pasca Sarjana X. Surabaya: Pasca Sarjana Institut Teknologi Sepuluh Nopember., VI-38

Rosidi, M., 2019, Metode Numerik Menggunakan R Untuk Teknik Lingkungan, Piktochart: Bandung

Pramono, G. H., 2008, Akurasi Metode IDW dan Kriging untuk Interpolasi Sebaran Sedimen Tersuspensi di Maros, Sulawesi Selatan, Forum Geogra, 22(1): 145 - 158

World Health Organization, 2022, WHO Coronavirus (Covid-19),

https://covid19.who.int/

Kementerian Kesehatan, 2022, Situasi Covid-19 berdasarkan kabupaten/kota, https://vaksin.kemkes.go.id/

Merwade V.M., Maidment D.R., dan Gol, J.A., 2006, Anistropic Considerations while Interpolating River Channel Bathymetry, Journal of Hydrology, 331: 731 - 741.

Azpurua, M., dan Ramos, K.D., 2010, A Comparizon of Spatial Interpolation Methods for Estimation of Average Electromagnetic Field Magnitude, Progress in Electromagnetics Research M., 14: 135 - 145

Downloads

Additional Files

Published

07-04-2022

How to Cite

Huda, N. M., & Imro'ah, N. (2022). ANALISIS SPASIAL MODEL INVERSE DISTANCE WEIGHTING PADA PENYEBARAN KASUS POSITIF COVID-19 PER KABUPATEN DI PULAU JAWA. Jurnal Matematika UNAND, 11(1), 64–73. https://doi.org/10.25077/jmu.11.1.64-73.2022

Issue

Vol. 11 No. 1 (2022)

Section

Articles

License

All articles published in Jurnal Matematika UNAND (JMUA) are open access and licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0). This license allows published content to be freely accessed, shared, redistributed, and adapted for any purpose, including commercial use, provided that the applicable license conditions are followed.

Copyright Holder

The copyright of articles published in Jurnal Matematika UNAND is held by the Departemen Matematika dan Sains Data, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), Universitas Andalas (UNAND), in accordance with the journal's stated copyright policy.

Author Rights

Under the CC BY-SA 4.0 license, authors may share, distribute, and reuse their published articles, subject to the applicable license conditions. These rights include:

  • Self-Archiving: Authors may deposit their published articles in institutional repositories, personal websites, or academic platforms.

  • Reuse: Authors may reuse their published work in subsequent publications, research, teaching materials, or other lawful purposes, provided that appropriate attribution is maintained.

  • Distribution: Authors may share and distribute their published articles without requiring additional permission under the terms of the license.

Creative Commons License (CC BY-SA 4.0)

Under the CC BY-SA 4.0 license, users are free to:

  • Share: Copy and redistribute the material in any medium or format.

  • Adapt: Remix, transform, and build upon the material for any purpose, including commercial purposes.

These permissions are subject to the following conditions:

  • Attribution: Users must give appropriate credit to the original author(s), retain relevant copyright notices, provide a link to the license, and indicate if changes were made. Attribution must not imply endorsement by the author(s), copyright holder, or journal.

  • ShareAlike: If users remix, transform, or build upon the material, they must distribute their contributions under the same CC BY-SA 4.0 license or a compatible license.

  • No Additional Restrictions: Users may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from exercising the rights granted by the license.

For more information about the CC BY-SA 4.0 license, please visit:

https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Third-Party Content

Third-party materials, including figures, tables, photographs, and illustrations, are covered by the article's CC BY-SA 4.0 license only when their inclusion under that license is authorized.

Materials excluded from the license must be clearly identified with appropriate copyright notices and attribution. Authors are responsible for obtaining any necessary permissions, while users must comply with the applicable licensing terms or permissions when reusing excluded materials.

Copyright and Licensing Information

Copyright and licensing information should be clearly displayed on each published article's landing page and included in the full-text versions (HTML and PDF), where applicable, to ensure transparency regarding copyright ownership and permitted reuse.