Mendeteksi Pergerakan Manusia Melalui Passive Mobile Positioning Data (MPD) Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Mendeteksi Pergerakan Manusia Melalui Passive Mobile Positioning Data ( MPD ) Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia Ratriani Retno Wardani ( 221709961 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana , Ph.D. Ringkasan— Indonesia terdampak pandemi COVID-19 mulai tahun 2020. Berbagai kebijakan guna menurunkan angka kasus COVID-19 terus diupayakan pemerintah. Namun kenyataannya banyak masyarakat yang mengabaikan kebijakan tersebut hingga akhirnya pemerintah membuat sebuah aplikasi berbasis GPS dan bluetooth untuk memantau pergerakan manusia. GPS merupakan jenis MPD yang bersifat aktif. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia saat pandemi COVID-19 dengan menggunakan MPD yang bersifat pasif yaitu data Call Detail Records ( CDR ) . Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu mengatasi kekurangan yang ada pada GPS dan bluetooth dalam mendeteksi pergerakan manusia. Hasil yang didapatkan , algoritma yang dibentuk dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Pergerakan pada level kecamatan , dapat berpotensi menjadi pemicu penularan COVID-19. Pergerakan yang terdeteksi dalam menunjukkan mengendalikan pergerakan manusia dinilai cukup berhasil. pemerintah kebijakan bahwa Kata Kunci— Human mobility , Mobile Positioning Data , Call Detail Records , Reverse Geocoding , Origin Destination. I. LATAR BELAKANG Pada tahun 2020 , dunia terdampak pandemi COVID-19 salah satunya Indonesia. Berdasarkan data yang diunggah oleh KPCPEN , Indonesia memiliki 406.945 kasus COVID-19 yang terkonfirmasi per 31 Oktober 2020. Dalam rangka menekan penyebaran COVID-19 , pemerintah Indonesia membuat serangkaian kebijakan secara tertulis dan tidak tertulis. Misalnya kegiatan sekolah secara online , work from home , social atau physical distancing , hingga kegiatan beribadah pun dilakukan di rumah masing-masing. Akan tetapi , kebijakan yang dibuat tetap menghasilkan pro dan kontra bagi masyarakat. Berita yang diunggah di website detik.com membuktikan bahwa terdapat 12.606 pelanggar saat seminggu PSBB Jilid I diterapkan. Pernyataan di atas didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Huljanah , dkk. ( 2020 ) yaitu pelanggar PSBB sebanyak hampir 80 persen , tidak memakai masker sebanyak hampir 80 persen , keluar rumah sebanyak hampir 70 persen , dan mengabaikan protokol kesehatan sebanyak lebih dari 80 persen. Dalam menangani permasalahan tersebut , Kominfo berkoordinasi dengan Kemenkes , BUMN , BNPB , dan operator aplikasi pemantau telekomunikasi untuk menciptakan pergerakan masyarakat guna meredam wabah COVID-19 di Indonesia yaitu PeduliLindungi. Aplikasi tersebut bekerja dengan Global Positioning System ( GPS ) dan bluetooth aktif. Ketika ada gadget lain dalam suatu radius yang juga terdaftar di PeduliLindungi , maka akan terjadi pertukaran ID anonim yang akan direkam oleh gadget masing-masing. Dalam lokasi ponsel dalam jurnal Aryasena , dkk. ( 2016 ) GPS memiliki kelemahan , yaitu apabila digunakan di dalam ruangan ( gedung ) dan / atau apabila pengguna lupa mengaktifkan GPS maka aplikasi tersebut tidak dapat bekerja secara optimal. Sama seperti dengan GPS , ketika pengguna lupa mengaktifkan bluetooth maka aplikasi tersebut tidak dapat bekerja secara optimal sehingga pergerakan masyarakat tidak dapat dipantau. Berdasarkan permasalahan di atas maka dilakukan sebuah penelitian untuk mendeteksi pergerakan manusia saat pandemi COVID-19 menggunakan Mobile Positioning Data ( MPD ) . MPD adalah sekumpulan data yang digunakan untuk menemukan lokasi telepon selular menggunakan gelombang radio. Terdapat dua jenis MPD , yaitu active dan passive. Penelitian ini menggunakan passive MPD yang terdiri dari koordinat jaringan selular , yang dikumpulkan secara otomatis oleh Mobile Network Operator ( MNO ) saat terjadi transaksi seperti telepon , pesan singkat , dll ( Ahas , dkk. , 2010 ) . Secara otomatis setiap telepon genggam memiliki data MPD ini sehingga tidak ada alasan bahwa pengguna lupa mengaktifkan data lokasi ( GPS ) atau bluetooth. Penggunaan MPD memiliki keunggulan dalam beberapa aspek seperti ketepatan waktu ( hampir mendekati waktu nyata ) , akses ke informasi statistik ( indikator ) baru , peluang kalibrasi untuk data yang ada , ruang dan resolusi dan akurasi yang tepat waktu ( Eurostat , 2014 ) . Pendeteksian pergerakan manusia juga penting dilakukan pada era ini. Dengan adanya data mobilitas , pemerintah dapat menganalisis faktor risiko dan menangani penyebaran COVID-19 di suatu daerah ( Pramana , dkk. , 2021 ) . Penelitian dengan MPD ini juga didukung dengan data dari publikasi Statistik Telekomunikasi Indonesia Tahun 2019 yaitu persentase penduduk yang menggunakan telepon selular tahun 2019 mencapai 63,53 persen dari total penduduk Indonesia. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini antara lain : 1. Mendeteksi daerah tempat tinggal dari pengguna telepon selular melalui Passive Mobile Positioning Data ( MPD ) . 2. Mendeteksi pergerakan atau mobilitas manusia melalui Passive Mobile Positioning Data ( MPD ) saat pandemi COVID-19 di Indonesia. 3. Membandingkan pergerakan manusia dengan data COVID- 19 pada suatu daerah dan periode tertentu. 1 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik No Judul 1 Feasibility Study on the Use of Mobile Positioning Data for Tourism Statistics Penulis , Publikasi Eurostat. ( 2014 ) . 2 Detecting home locations from CDR data : introducing spatial uncertainty to the state-of-the-art. Vanhoof , Maarten & Reis , Fernando & Smoreda , Zbigniew & Ploetz , Thomas. ( 2018 ) . 3 Panduan Penggunaan Mobile Positioning Data ( MPD ) Dalam Statistik Mobilitas Nonpermanen Subdirektorat Statistik Mobilitas Penduduk dan Tenaga Kerja III. PENELITIAN TERKAIT TABEL I TABEL LITERATUR Tertulis The use of mobile positioning data has the potential to improve several aspects of tourism ( and other ) statistics , such as timeliness ( in some cases up to near real-time ) , access to statistical information previously not available ( new indicators ) , calibration opportunities for existing data , space and timely resolution and accuracy. ( hal. 8 ) The five algorithms define home : 1. The majority of both outgoing and incoming calls and texts was made ; 2. The maximal number of distinct days with phone activities —both outgoing and incoming calls and texts— was observed ; 3. Most phone activities were recorded during 7pm and 9am ; 4. Most phone activities were recorded , implementing a spatial perimeter of 1000 meter around a cell-tower that aggregates all activities within and 5. The combination of 3 ) and 4 ) thus most phone activities recorded during 7pm and 9am and implementing a spatial perimeter of 1000 meter. ( hal. 5 ) Level data ini harus dibangun menggunakan algoritma tertentu yang dapat menyederhanakan dan mentransformasikan data transaksi dari lokasi BTS tertentu menjadi lokasi titik menetap ( staypoint ) pelanggan yang tetap merepresentasikan pergerakan pelanggan sesuai kondisi pada level aslinya. ( hal. 19 ) Komentar Memperkuat latar belakang. Referensi untuk mendeteksi daerah tempat tinggal. Referensi metode untuk membentuk staypoint. IV. METODE PENELITIAN Metode penelitian yang digunakan digambarkan pada alat bantu visual berikut ini. Gambar 1. Metode penelitian Data yang digunakan merupakan data sekunder yaitu SHP Kecamatan tahun 2019 dari BPS , dan data CDR dari Telco Indosat yang diperoleh melalui kerjasama dengan UGM. Data CDR memiliki 4 variabel yaitu Timestamp , Msisdn , Longitude , dan Latitude. Data ini berjumlah 16.493.947 record dengan 4.446 unique ID ( UID ) dimana data ini diambil selama 82 hari yaitu dari Maret – Juni 2020. Kemudian data COVID-19 yang diperoleh dari BNPB ( dimulai pada 23 April 2020 ) . Pada tahapan preprocessing , data yang digunakan adalah MPD. Pengaturan format ditujukan untuk variabel timestamp yang diubah ke dalam format date. Penghapusan missing value dilakukan dengan tujuan tidak ada data yang kosong di setiap barisnya. Penghapusan duplikasi data dilakukan dengan tujuan agar tidak ada double data. Reverse geocoding merupakan tahapan mengubah titik-titik koordinat ( longitude , latitude ) menjadi alamat yang dapat dipahami oleh pembaca. Algoritma yang digunakan adalah “join” dengan SHP Kecamatan. Penghapusan single transaction adalah menghapus UID yang muncul satu kali selama perekaman. Di tahapan processing data , staypoint digunakan untuk mendeteksi daerah tempat tinggal. Algoritma yang digunakan adalah dengan menentukan durasi dari setiap lokasi yang disinggahi oleh UID. Kemudian menghapus data yang durasinya kurang dari 15 menit. Data stop detection digunakan untuk menganalisis variabel daerah tempat tinggal secara mingguan. Algoritma yang digunakan adalah menyimpan semua lokasi yang disinggahi pengguna. Daerah tempat tinggal dibentuk dari data staypoint dengan algoritma yaitu nomor selular dengan frekuensi terekam terbanyak pada suatu lokasi di saat malam hari yaitu pukul 19.00 – 09.00 keesokan harinya ( Vanhoof , dkk. , 2018 ) . Origin Destination ( OD ) merupakan metode analisis untuk melihat pergerakan manusia. Algoritma yang digunakan adalah menyimpan baris ke-i sebagai origin dan baris ke- ( i+1 ) sebagai destination ( berulang hingga baris terakhir ) . Peneliti juga menggunakan periodisasi dalam menganalisis OD yang dibagi dalam 6 ( enam ) waktu. Periodisasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2. Periodisasi V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir yang digunakan pada penelitian ini disajikan pada Gambar 3. Penelitian ini dibagi ke dalam dua kategori besar yaitu mendeteksi daerah tempat tinggal ( panah merah ) dan mendeteksi pergerakan ( mobilitas ) manusia ( panah biru ) . 2 / 8 Gambar 3. Kerangka pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. EKSPLORASI DATA Data awal yang berjumlah 16.493.947 data dilakukan pengecekan missing sehingga menghasilkan 13.060.707 data dengan 4.446 UID. Data tersebut tersebar ke 5 ( lima ) pulau di Indonesia , yaitu pulau Sumatera , Jawa , Kalimantan , Sulawesi , dan pulau Bali. duplikasi value dan Dengan dilakukannya reverse geocoding , dapat diketahui bahwa data tersebar ke 21 provinsi dengan 201 kabupaten / kota atau 2.350 kecamatan yang ada di Indonesia. Akan tetapi , data yang dihasilkan setelah proses reverse geocoding adalah sejumlah 13.033.051 data. Data ini berkurang sebanyak 27.656 dari data yang telah mengalami proses penghapusan. Data tersebut merupakan titik-titik koordinat dari pengguna telepon selular yang berada di pantai / lautan sehingga tidak dapat dilakukan proses reverse geocoding dikarenakan data tersebut memang tidak memiliki alamat. Hal ini mungkin saja terjadi , misalnya apabila pengguna sedang melakukan pekerjaan yang mengharuskan berada di laut , atau bahkan sedang menyebrang dari pulau Jawa ke pulau Sumatera atau dari pulau satu ke pulau lainnya. Pada saat itu terjadi transaksi ponsel sehingga data lokasi pengguna tercatat di lautan. Oleh karena itu , data yang tidak memiliki alamat ini tidak digunakan. Selain itu , terdeteksi 2 ( dua ) UID yang kemunculannya hanya satu kali sehingga data ini juga perlu dihapus karena tidak dapat dianalisis. Pada akhirnya , data yang digunakan berjumlah 13.033.049 data dengan 4.444 UID. Data tersebut dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 4. Persebaran titik pengguna telepon selular Titik-titik warna pada Gambar 4 menandakan bahwa pengguna mengalami pergerakan dari titik yang satu ke titik yang lainnya. Terlihat bahwa pulau Jawa menjadi lokasi dengan titik yang paling banyak. Jika dieksplorasi pada level kecamatan , pergerakan dan UID yang terdeteksi dapat dilihat pada Tabel II. Dari data tersebut dapat diketahui bahwa meskipun suatu wilayah tercatat lebih banyak pengguna , namun belum dapat dipastikan bahwa wilayah tersebut juga memiliki banyak titik yang menunjukkan pergerakan dari peng- Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL II EKSPLORASI PADA LEVEL KECAMATAN Kecamatan dengan Titik Terbanyak Bantul Jagonalan Godean Kasihan Imogiri Jumlah Titik 196.186 192.621 185.391 180.935 180.155 Kecamatan dengan Pengguna ( UID ) Terbanyak Jumlah Pengguna ( UID ) Banguntapan Kasihan Ngemplak Gamping Kalasan 349 344 332 305 304 guna. Atau dengan kata lain , tidak semua pengguna banyak melakukan perpindahan. Secara garis besar , pergerakan manusia dari awal hingga akhir periode digambarkan pada Gambar 5. Gambar 5. Garis besar titik pergerakan manusia periode Maret – Juni 2020 Terlihat pada Gambar 5 bahwa pergerakan manusia setiap harinya bersifat fluktuatif. Ada yang meningkat ada juga yang menurun , ada yang peningkatan atau penurunannya biasa-biasa saja namun ada juga yang peningkatan atau penurunannya tajam. Berdasarkan Gambar 5 , tanggal 3 Mei 2020 tercatat sebagai hari yang memiliki paling banyak pergerakan , yakni sebanyak 696.818 titik pergerakan dengan 3.405 UID. 2. PENDETEKSIAN DAERAH TEMPAT TINGGAL Dari data awal yaitu 4.444 UID , tidak semua dapat dideteksi daerah tempat tinggalnya yaitu hanya sebanyak 96,5 persen atau 4.290 UID. Variabel daerah tempat tinggal yang terdeteksi dari pengguna paling banyak tersebar adalah di Pulau Jawa. Jika dilihat lebih dalam lagi , variabel daerah tempat tinggal ini tersebar di 1.223 kecamatan. Berikut disajikan 5 ( lima ) kecamatan yang memiliki variabel daerah tempat tinggal terbanyak. TABEL III DAERAH TEMPAT TINGGAL TERBANYAK Kabupaten / Kota Provinsi Jumlah UID Kecamatan Depok Sleman Jakarta Barat Cengkareng Klaten Bayat Sleman Gamping Banguntapan Bantul DI Yogyakarta DKI Jakarta Jawa Tengah DI Yogyakarta DI Yogyakarta 41 37 34 34 31 Dengan mempertimbangkan lokasi stop detection , dapat diketahui jumlah pengguna yang melakukan perpindahan maupun yang tidak. Diasumsikan bahwa apabila pengguna tercatat berada pada lebih dari satu kecamatan dalam kurun waktu tertentu maka pengguna tersebut telah melakukan perpindahan ( move ) . Apabila pengguna tercatat berada dalam 3 / 8 satu kecamatan dalam kurun waktu tertentu maka pengguna tersebut tidak melakukan perpindahan ( stay ) . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik daerah tempat tinggal semakin meningkat. Hal ini mungkin saja terjadi karena sudah banyak informasi yang mulai meresahkan masyarakat terkait tingginya kasus positif COVID-19. Selain itu , pada pekan ini mulai dikampanyekan gerakan # dirumahaja sehingga masyarakat mulai mengurangi aktivitas di luar kecamatan daerah tempat tinggal. Gambar 6. Pengguna yang move ke luar kecamatan daerah tempat tinggal Berdasarkan Gambar 6 , jumlah pengguna yang move di luar kecamatan daerah tempat tinggal secara mingguan mengalami fluktuasi namun cenderung menurun. Pada minggu pertama ( 9 – 15 Maret 2020 ) , sebanyak 3.757 UID melakukan perpindahan. Hal ini mungkin saja terjadi karena kasus positif COVID-19 belum terlalu tinggi dan belum ada gerakan # dirumahaja sehingga masyarakat masih banyak yang melakukan aktivitas di luar kecamatan daerah tempat tinggal. Minggu ke-5 hingga minggu ke-8 ( 6 April – 3 Mei 2020 ) jumlah UID yang move semakin meningkat. Pada minggu ke- 5 , kebijakan PSBB mulai diberlakukan untuk pertama kalinya. Pada kebijakan ini masyarakat kembali diperbolehkan melakukan aktivitas di luar rumah namun harus tetap mematuhi setiap peraturan seperti menjaga batasan sosial misalnya kapasitas dalam suatu kantor tidak boleh lebih dari 50 persen dari kapasitas sebenarnya. Kemudian minggu ke-9 hingga mingu ke-12 ( 4 – 31 Mei 2020 ) jumlah UID yang move mengalami penurunan. Periode ini adalah Bulan Ramadhan dimana masyarakat melakukan ibadah puasa dan merayakan Hari Raya Idul Fitri. Pada periode ini juga PSBB mulai diterapkan di banyak wilayah. Hal inilah yang dapat memicu pergerakan manusia menurun karena pemerintah tentunya melakukan penjagaan dan pengendalian agar masyarakat tidak banyak melakukan perpindahan. Minggu ke-13 hingga minggu ke-17 ( 1 Juni – 5 Juli 2020 ) jumlah UID yang move kembali meningkat. Periode ini adalah periode dimana diberlakukannya kebijakan New Normal. New Normal adalah suatu perubahan untuk tetap menjalankan aktivitas normal namun dengan menerapkan protokol kesehatan guna mencegah terjadinya penularan COVID-19. Segala aktivitas baik ekonomi , ibadah , maupun sosial mulai mempersiapkan menuju keadaan new normal agar tetap produktif. Dengan demikian pengguna yang move meningkat. Dilihat secara keseluruhan , pengguna yang melakukan perpindahan di luar kecamatan daerah tempat tinggal semakin menurun. Tentunya hal ini menjadi harapan bagi pemerintah agar penularan virus corona tidak semakin tinggi. Kemudian selain pengguna yang move , di bawah ini disajikan pengguna yang stay di kecamatan daerah tempat tinggal. Dari Gambar 7 , jumlah UID yang stay di kecamatan daerah tempat tinggal secara mingguan mengalami fluktuasi namun cenderung meningkat. Pada minggu pertama hingga minggu keempat ( 9 Maret – 5 April 2020 ) UID yang stay di kecamatan Gambar 7. Pengguna yang stay di kecamatan daerah tempat tinggal Minggu ke-5 hingga minggu ke-7 ( 6 – 26 April 2020 ) jumlah UID yang stay semakin menurun. Pada minggu ke-5 , kebijakan PSBB mulai diberlakukan untuk pertama kalinya sehingga pengguna yang stay semakin menurun , karena sudah banyak yang beraktivitas di luar kecamatan daerah tempat tinggal. Kemudian minggu ke-8 hingga minggu ke-11 ( 27 April – 24 Mei 2020 ) jumlah UID yang stay mengalami peningkatan. Periode ini adalah Bulan Ramadhan. Pada periode ini juga PSBB mulai diterapkan di banyak wilayah dan aturan larangan mudik juga mulai diberlakukan. Hal inilah yang dapat memicu masyarakat untuk stay. Minggu ke-12 hingga minggu ke-17 ( 25 Mei – 5 Juli 2020 ) jumlah UID yang stay kembali meningkat meskipun ada juga ini adalah periode dimana yang menurun. Periode diberlakukannya kebijakan New Normal. Meskipun aktivitas manusia diperbolehkan untuk kembali normal , namun pengguna yang stay juga meningkat. Banyak kemungkinan yang dapat dilihat pada kasus ini. Seperti misalnya pengguna yang kehilangan pekerjaan sehingga mereka stay pada periode ini. Bertambahnya proporsi pegawai yang bekerja dari rumah ( work from home ) pada periode ini juga memicu meningkatnya pengguna yang stay. Adanya pekan ujian bagi para siswa atau mahasiswa juga dapat memicu meningkatnya pengguna yang stay. Dilihat secara keseluruhan , pengguna yang tetap berada di kecamatan daerah tempat tinggal semakin meningkat. Apabila dilihat kasus di atas ( move dan stay ) , tren bergerak ke arah yang berlawanan. Tentunya hal ini menjadi harapan bagi pemerintah dalam mengendalikan pergerakan manusia dan karantina wilayah. Selain itu , pada minggu ke-14 , jumlah pengguna yang move dan / atau stay memiliki jumlah yang paling sedikit dibandingkan dengan minggu yang lainnya. Hal ini terjadi karena pada minggu ini , data yang didapatkan hanya pada tanggal 14 Juni. 3. KORELASI Data yang digunakan untuk mencari nilai korelasi adalah data harian seluruh Indonesia. Berikut nilai korelasinya. 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL IV KORELASI COVID-19 Pearson Mobilitas Pearson COVID-19 Mobilitas 1 -0,215 -0,215 1 Pergerakan manusia dengan pertambahan kasus positif COVID-19 di Indonesia memiliki korelasi yang negatif dan lemah , yaitu sebesar -0,215. Artinya , pertambahan kasus positif COVID-19 di Indonesia diikuti dengan menurunnya pergerakan manusia setiap harinya. 4. PERGERAKAN MANUSIA SAAT PANDEMI COVID-19 Secara garis besar , pergerakan manusia selama pandemi COVID-19 di Indonesia dapat dilihat pada Gambar 8. Dari gambar tersebut , pergerakan yang paling banyak terdeteksi berada pada provinsi DI Yogyakarta sebanyak 4.804.684 per- Gambar 8. Garis besar mobilitas manusia periode Maret – Juni 2020 gerakan dengan 934 UID dan Jawa Tengah sebanyak 3.951.503 dengan 1.496 UID. Berikut ini disajikan pergerakan manusia secara periodisasi. Periode Pergerakan Manusia Kasus COVID-19 Periode Pergerakan Manusia Kasus COVID-19 TABEL V PERGERAKAN MANUSIA DAN COVID-19 1 2 3 4 5 6 Berdasarkan tabel di atas , pergerakan manusia cenderung menurun di 4 ( empat ) periode. Periode pertama ( 9 – 15 Maret 2020 ) , keadaan masih seperti biasa , belum ada peraturan untuk karantina wilayah , kerja di rumah dan sebagainya. Mengingat akan hal tersebut , pergerakan manusia masih belum dibatasi namun sudah menunjukkan adanya penurunan. Periode kedua ( 16 Maret – 4 April 2020 ) mulai dikenal gerakan # DiRumahAja , di mana hampir seluruh lapisan masyarakat beraktivitas di dalam rumah. Periode keempat ( 1 – 30 Mei 2020 ) terdapat hari- hari penting seperti masyarakat melaksanakan ibadah puasa , merayakan Idul Fitri 1441 H , memperingati Hari Kenaikan Isa Al Masih , Hari Raya Waisak , dan juga ada Hari Buruh bisa Internasional. Menurunnya disebabkan karena sebagian masyarakat Indonesia sedang melaksanakan ibadah puasa dimana orang cenderung memilih untuk tidak banyak melakukan perpindahan yang bisa menyebabkan lelah. Periode kelima ( 1 – 7 Juni 2020 ) kebijakan new normal diberlakukan untuk pertama kalinya. pergerakan manusia Pergerakan manusia cenderung meningkat di 2 ( dua ) periode yaitu pada periode ketiga dan keenam. Periode ketiga ( 8 – 26 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik wilayah lainnya. Sebanyak 63.191 titik pergerakan dengan 342 UID terdeteksi melakukan mobilitas di dalam wilayah tersebut. Pada Gambar 10 ( bawah ) sebanyak 1.118 titik pergerakan dengan 132 UID melakukan pergerakan dari daerah asal Kabupaten Sleman ke Kabupaten Klaten. Meskipun Kabupaten Sleman dan Kabupaten Klaten berdekatan , pergerakan lintas batas kabupaten / kota inilah yang dapat memicu bertambahnya kasus COVID-19 di Indonesia. Berikut ini akan ditunjukkan pergerakan manusia di dalam maupun yang menuju Kabupaten Klaten pada level kecamatan. April 2020 ) kebijakan PSBB mulai diberlakukan. Meskipun ada pembatasan sosial seperti pengurangan kapasitas suatu tempat , namun aktivitas di luar rumah yang nampaknya sudah diperbolehkan membuat pergerakan manusia cenderung meningkat. Periode keenam ( 24 – 29 Juni 2020 ) kebijakan new normal memasuki pekan keempat dimana masyarakat sudah mulai terbiasa dengan gaya hidup baru. Demi menjaga stabilitas perekonomian , kini kantor-kantor mulai menerapkan sistem shift. Misalnya hanya sekitar 25 persen dari karyawan yang secara fisik hadir di kantor sisanya menjalankan work from home setiap karyawan minimal menghabiskan waktu satu minggu di kantor secara bergiliran. Hal inilah yang dapat memicu pergerakan manusia meningkat pada periode ini. ( WHF ) , dan Mesikpun pergerakan manusia cenderung menurun di 4 ( empat ) periode , kasus positif COVID-19 terus mengalami peningkatan. Dalam hal ini , dapat diartikan bahwa pemerintah dinilai cukup baik dalam mengendalikan pergerakan manusia. Pada kesempatan ini , dengan segala keterbatasan peneliti akan menyajikan pergerakan manusia pada periode pertama , kedua , dan keempat. Gambar 9. ODM periode pertama Pergerakan manusia pada level provinsi paling banyak terjadi di dalam Provinsi Jawa Tengah yaitu sebanyak 223.770 titik pergerakan dengan 1.266 UID dan dari Provinsi DI Yogyakarta menuju Jawa Tengah yaitu sebanyak 2.335 titik pergerakan dengan 309 UID. Gambar 11. Pergerakan manusia pada level kecamatan saat periode pertama Dari Gambar 11 terlihat bahwa banyak garis-garis pergerakan yang menunjukkan bahwa pada periode ini , pergerakan manusia masih banyak yang melewati batas kecamatan. Dari kasus ini , perlu ada upaya untuk mengendalikan pergerakan manusia dalam berbagai wilayah kecamatan. Gambar 10. Pergerakan manusia pada level kabupaten saat periode pertama Dari Gambar 10 ( atas ) pergerakan yang terjadi di dalam Kabupaten Klaten terpantau cukup tinggi dibandingkan dengan Gambar 12. ODM periode kedua Pada periode kedua , pergerakan manusia pada level provinsi dapat dilihat pada Gambar 12. Pergerakan yang terpantau cukup tinggi terjadi di dalam provinsi Jawa Tengah sebanyak 383.737 titik pergerakan dengan 1.004 UID. Rata-rata satu UID melakukan perpindahan adalah sebanyak 383 pergerakan dari satu titik ke titik yang lainnya. Pergerakan di dalam Provinsi Jawa Tengah ini meningkat sebesar 42 persen dari periode sebelumnya. Sedangkan pergerakan antar provinsi yang paling tinggi terjadi dari Provinsi DI Yogyakarta menuju Jawa Tengah sebanyak 4.258 titik pergerakan dengan 283 UID. Pergerakan antar provinsi ini meningkat sebesar 45 persen dari periode 6 / 8 sebelumnya. Jika dilihat pada level kabupaten / kota , daerah yang terdeteksi memiliki pergerakan manusia paling banyak , terjadi di daerah yang sama seperti periode pertama. Pergerakan manusia pada periode keempat dapat dilihat pada Gambar 15. Pergerakan manusia paling banyak terdeteksi di dalam provinsi DI Yogyakarta yaitu 530.450 titik pergerakan dengan 601 UID. Rata-rata satu pengguna melakukan pergera- Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 13. Pergerakan manusia pada level kabupaten saat periode kedua Berdasarkan Gambar 13 , pergerakan terbanyak terdeteksi di dalam Kabupaten Klaten sebanyak 105.996 pergerakan dengan 334 UID dan dari Kabupaten Sleman menuju Kabupaten Klaten yaitu 2.047 titik pergerakan dengan 114 UID. Kabupaten Klaten kembali menjadi kabupaten dengan pergerakan tertinggi. Gambar 15. ODM periode keempat kan adalah 883 pergerakan. Selain itu , pergerakan manusia antar provinsi paling banyak terdeteksi dari provinsi DI Yogyakarta menuju Jawa Tengah yaitu 1.475 titik pergerakan dengan 177 UID. Gambar 16. Jumlah kasus positif COVID-19 di dua provinsi pada periode ke-4 Meskipun pergerakan manusia lebih rendah dibandingkan dengan periode ketiga , namun Gambar 16 menunjukkan bahwa kasus positif COVID-19 yang ada di provinsi DI Yogyakarta dan Jawa Tengah semakin tinggi. Gambar 14. Pergerakan manusia pada level kecamatan saat periode kedua Gambar 14 menggambarkan kondisi pergerakan manusia di dalam Kabupaten Klaten ( atas ) dan pergerakan mannusia dari Kabupaten Sleman menuju Kabupaten Klaten ( bawah ) pada level kecamatan. Dibandingkan dengan periode sebelumnya , pergerakan manusia di dalam Kabupaten Klaten meningkat sebesar 40 persen , sedangkan pergerakan manusia dari Kabupaten Sleman menuju Kabupaten Klaten meningkat sebesar 45 persen. Dari kasus ini , diperlukan upaya yang lebih tegas untuk mengendalikan pergerakan manusia. Gambar 17. Pergerakan manusia pada level kabupaten / kota saat periode ke-4 Pergerakan di dalam Kabupaten Bantul terpantau paling banyak di antara kabupaten / kota lainnya yaitu sebanyak 215.798 titik pergerakan dengan 274 UID. Kemudian jika dilihat pergerakan antar kabupaten / kota , pergerakan dari 7 / 8 Kabupaten Sleman menuju Kabupaten Klaten terpantau cukup tinggi yaitu sebanyak 869 titik pergerakan dengan 81 UID. Berikut ini disajikan pergerakan manusia pada level kecamatan. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VII. PENUTUP Algoritma yang telah dibangun dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal. Pengguna telepon selular dominan bertempat tinggal di Kecamatan Depok ( Sleman ) . Dilihat dari kecamatan daerah tempat tinggal pengguna , banyaknya pengguna yang move ke luar kecamatan tinggal cenderung menurun. Sebaliknya , daerah banyaknya pengguna yang stay di kecamatan daerah tempat tinggal cenderung meningkat. tempat Algoritma yang telah dibangun dengan memanfaatkan MPD juga mampu mendeteksi pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Dengan data sampel yang ada , didapatkan bahwa pergerakan di dalam Provinsi DIY , pergerakan dari Provinsi Jawa Tengah menuju DIY dan sebaliknya juga cukup tinggi. Kemudian pada level kabupaten / kota , pergerakan di dalam Kabupaten Sleman , Klaten , maupun antar Kabupaten Sleman & Klaten terpantau cukup tinggi. Hal ini dapat disebabkan karena kondisi geografis antara kedua provinsi dan kabupaten tersebut yang saling berdekatan. Pergerakan pada level yang paling kecil ( kecamatan ) juga dapat berpotensi menjadi salah satu pemicu penularan COVID-19. Gambar 18. Pergerakan manusia pada level kecamatan saat periode ke-4 DAFTAR PUSTAKA Gambar 18 menggambarkan pergerakan manusia di dalam Kabupaten Bantul ( atas ) dan dari Kabupaten Sleman menuju Kabupaten Klaten ( bawah ) pada level kecamatan. Terlihat bahwa pergerakan-pergerakan pada level kecamatan masih cukup banyak. Hal inilah yang mungkin dapat memicu bertambahnya kasus positif COVID-19 pada periode ini. Berikut disajikan kasus COVID-19 pada Kabupaten Bantul dan Sleman. [ 1 ] A. M. Huljanah , N. Rahmawati , N. Hidayah , A. Prio , and A. Santoso , “Perilaku Masyarakat Dalam Penerapan Ketahanan Nasional Di Era Covid 19 Sebagai Bentuk Bela Negara , ” Semin. Nas. Call Pap. Hubisintek 2020 , pp. 37–43 , 2020. [ 2 ] A. Aryasena , R. V. H. Ginardi , and F. Baskoro , “Perancangan Indoor Localization Menggunakan Bluetooth Untuk Pelacakan Posisi Benda di Dalam Ruangan , ” J. Tek. ITS , vol. 5 , no. 2 , pp. 326–330 , 2016 , doi : 10.12962 / j23373539.v5i2.17043. [ 3 ] B. P. Statistik , “Panduan Penggunaan Mobile Positioning Data ( MPD ) untuk Statistik Mobilitas.” [ 4 ] C. Report and E. C. No , Feasibility Study on the Use of Mobile Positioning Data for Tourism Statistics Consolidated Report Eurostat Contract No , no. 30501. 2014. [ 5 ] Call Detail Record ( CDR ) ANALYSIS : REPUBLIC OF GUINEA Final Report. [ 6 ] D. Tuwu , “Kebijakan Pemerintah Dalam Penanganan Pandemi Covid-19 , ” J. Publicuho , vol. 3 , no. 2 , p. 267 , 2020 , doi : 10.35817 / jpu.v3i2.12535. [ 7 ] Hestiana Dharmastuti – detikNews. ( 2020 , April ) . Fakta-fakta di Balik : Wajah https : / / news.detik.com / berita / d-4982313 / fakta-fakta-di-balik-wajah- jakarta-selama-sepekan-psbb Jakarta Selama Sepekan PSBB. [ Online ] . Available Gambar 29. Jumlah positif COVID-19 di provinsi DIY pada periode ke-4 Berdasarkan data dari BNPB , pada akhir periode ini terdapat 92 kasus positif COVID-19 yang ada di Kabupaten Sleman sedangkan Kabupaten Bantul dengan angka 56. Sedangkan Kabupaten Klaten memiliki kasus positif COVID-19 sebanyak 21 kasus atau sebesar 1,42 persen dari total kasus positif COVID-19 di Jawa Tengah pada akhir periode ini. Pada periode ini , meskipun pemerintah telah melakukan berbagai upaya untuk mencegah penularan virus corona , tampaknya tidak membuat angka COVID-19 menurun. Tetapi dari sisi pergerakan manusia , pemerintah dinilai cukup baik dalam mengendalikan pergerakan manusia pada periode ini. Dengan demikian jika dilihat dari kasus tersebut , maka diperlukan tindak lanjut dalam mengendalikan pergerakan manusia , khususnya di wilayah-wilayah rawan penularan COVID-19. [ 8 ] K. Sultan , H. Ali , and Z. Zhang , “Call Detail Records Driven Anomaly Detection and Traffic Prediction in Mobile Cellular Networks , ” IEEE Access , vol.6 , pp.41728–41737,2018 , doi : 10.1109 / ACCESS.2018.2859756. [ 9 ] M. Vanhoof , F. Reis , Z. Smoreda , and T. Ploetz , “Detecting home locations from CDR data : introducing spatial uncertainty to the state-of- the-art , ” 2018 , [ Online ] . Available : http : / / arxiv.org / abs / 1808.06398. [ 10 ] P. L. Permadi and I. M. Sudirga , “Problematika Penerapan Sistem Karantina Wilayah Dan PSBB Dalam Penanggulangan Covid-19 , ” J. Kertha Semaya , vol. 8 , no. 9 , pp. 1355–1365 , 2020. [ 11 ] PeduliLindungi. ( 2020 ) . Apa itu PeduliLindungi ? . [ Online ] . Available : https : / / pedulilindungi.id / [ 12 ] R. Ahas , A. Aasa , A. Roose , Ü. Mark , and S. Silm , “Evaluating passive mobile positioning data for tourism surveys : An Estonian case study , ” Tour. Manag. , vol. 29 , no. 3 , pp. 469–486 , 2008 , doi : 10.1016 / j.tourman.2007.05.014. [ 13 ] R. Ahas , S. Silm , O. Järv , E. Saluveer , and M. Tiru , “Using mobile positioning data to model locations meaningful to users of mobile phones , ” J. Urban Technol. , vol. 17 , no. 1 , pp. 3–27 , 2010 , doi : 10.1080 / 10630731003597306. [ 14 ] S. Pramana , Yuniarti , D. Y. Paranatha , and S. B. Panuntun , " Mobility Pattern Changes in Indonesia in Response to COVID-19 " , Economics and Finance in Indonesia , vol 67 , no. 1 , June 2021. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Mendeteksi Pergerakan Manusia Melalui Passive Mobile Positioning Data ( MPD ) Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia Ratriani Retno Wardani ( 221709961 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana , Ph.D. Ringkasan— Indonesia terdampak pandemi COVID-19 mulai tahun 2020. Berbagai kebijakan guna menurunkan angka kasus COVID-19 terus diupayakan pemerintah. Namun kenyataannya banyak masyarakat yang mengabaikan kebijakan tersebut hingga akhirnya pemerintah membuat sebuah aplikasi berbasis GPS dan bluetooth untuk memantau pergerakan manusia. GPS merupakan jenis MPD yang bersifat aktif. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia saat pandemi COVID-19 dengan menggunakan MPD yang bersifat pasif yaitu data Call Detail Records ( CDR ) . Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu mengatasi kekurangan yang ada pada GPS dan bluetooth dalam mendeteksi pergerakan manusia. Hasil yang didapatkan , algoritma yang dibentuk dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Pergerakan pada level kecamatan , dapat berpotensi menjadi pemicu penularan COVID-19. Pergerakan yang terdeteksi dalam menunjukkan mengendalikan pergerakan manusia dinilai cukup berhasil. pemerintah kebijakan bahwa Kata Kunci— Human mobility , Mobile Positioning Data , Call Detail Records , Reverse Geocoding , Origin Destination.
VII. PENUTUP Algoritma yang telah dibangun dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal. Pengguna telepon selular dominan bertempat tinggal di Kecamatan Depok ( Sleman ) . Dilihat dari kecamatan daerah tempat tinggal pengguna , banyaknya pengguna yang move ke luar kecamatan tinggal cenderung menurun. Sebaliknya , daerah banyaknya pengguna yang stay di kecamatan daerah tempat tinggal cenderung meningkat. tempat Algoritma yang telah dibangun dengan memanfaatkan MPD juga mampu mendeteksi pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Dengan data sampel yang ada , didapatkan bahwa pergerakan di dalam Provinsi DIY , pergerakan dari Provinsi Jawa Tengah menuju DIY dan sebaliknya juga cukup tinggi. Kemudian pada level kabupaten / kota , pergerakan di dalam Kabupaten Sleman , Klaten , maupun antar Kabupaten Sleman & Klaten terpantau cukup tinggi. Hal ini dapat disebabkan karena kondisi geografis antara kedua provinsi dan kabupaten tersebut yang saling berdekatan. Pergerakan pada level yang paling kecil ( kecamatan ) juga dapat berpotensi menjadi salah satu pemicu penularan COVID-19. Gambar 18. Pergerakan manusia pada level kecamatan saat periode ke-4
dan bluetooth untuk memantau pergerakan manusia. GPS merupakan jenis MPD yang bersifat aktif. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia saat pandemi COVID-19 dengan menggunakan MPD yang bersifat pasif yaitu data Call Detail Records ( ada pada GPS dan bluetooth dalam mendeteksi pergerakan manusia. Hasil yang didapatkan , algoritma yang dibentuk dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Pergerakan pada level kecamatan , dapat berpotensi menjadi pemicu penularan COVID-19. Pergerakan yang terdeteksi dalam menunjukkan mengendalikan pergerakan manusia dinilai Records , Reverse Geocoding , Origin Destination. VII. PENUTUP Algoritma yang telah dibangun dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal. Pengguna telepon selular dominan bertempat tinggal di Kecamatan Depok stay di kecamatan daerah tempat tinggal cenderung meningkat. tempat Algoritma yang telah dibangun dengan memanfaatkan MPD juga mampu mendeteksi pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Dengan data sampel yang ada , didapatkan bahwa pergerakan
O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O