Analisis Spasial Capaian Vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi Menggunakan Model Spatial Autoregressive 
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Spasial Capaian Vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi Menggunakan Model Spatial Autoregressive Adyasti Ningrum ( 221810104 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Pandemi COVID-19 sangat berdampak pada aspek kesehatan maupun kesejahteraan masyarakat dunia. Pemerintah Indonesia mengadakan program vaksinasi untuk menanggulanginya. Selama pelaksanaan program tersebut , terlihat bahwa capaian vaksinasi COVID-19 berbeda-beda dan tidak merata di Indonesia , khususnya kabupaten / kota di Provinsi Jambi. Bahkan terjadi ketimpangan capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda dan regresi spasial untuk menentukan faktor-faktor yang memengaruhi terjadinya perbedaan capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Hasil penelitian terdapat pola yang mengelompok berdasarkan sebaran pada peta tematik. Terdapat autokorelasi spasial positif pada capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Faktor-faktor yang signifikan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 berdasarkan model SAR adalah tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan , rasio rumah sakit per satuan penduduk , dan kepadatan penduduk. Dalam penelitian ini , dibangun pula dashboard sederhana untuk menampilkan pemetaan hasil estimasi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. ini menunjukkan bahwa Kata Kunci— Autoregressive , peta. capaian vaksinasi COVID-19 , Spatial I. LATAR BELAKANG Coronavirus Disease-2019 ( COVID-19 ) merupakan penyakit baru yang berasal dari virus Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 ( SARS-CoV-2 ) dan ditemukan di Wuhan , Tiongkok [ 1 ] . Penyakit ini ditularkan melalui droplet saluran pernapasan dan kontak dekat dengan penderita. Di Indonesia , kasus COVID-19 pertama terjadi pada Maret 2020 dan terus menyebar menginfeksi warga dengan jumlah hingga jutaan kasus pada Maret 2021 [ 2 ] . Selain itu , Indonesia pernah mengalami lonjakan kasus COVID-19 pada bulan Juli 2021 karena adanya varian Delta. Penyebaran COVID-19 yang semakin bertambah dan meluas tentu akan berdampak pada aspek kesehatan maupun kesejahteraan masyarakat dunia , khususnya Indonesia. Pemerintah Indonesia menetapkan sejumlah kebijakan untuk mencegah penularan COVID-19. Masyarakat Indonesia harus mematuhi protokol kesehatan , membatasi mobilisasi dan interaksi masyarakat melalui kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat ( PPKM ) , dan pengadaan program vaksinasi. Vaksinasi merupakan salah satu cara yang paling efektif untuk mencegah penyakit menular yang disebabkan oleh virus. Vaksinasi COVID-19 dilakukan dengan cara memasukkan vaksin itu sendiri ke dalam tubuh melalui suntikan jarum. Berbagai jenis vaksin pun telah diproduksi dan didistribusikan secara massal ke berbagai negara untuk mengatasi pandemi COVID-19. Pada Januari 2021 , gelombang pertama vaksin tiba di Indonesia dan Presiden Joko Widodo menjadi orang pertama di Indonesia yang divaksinasi menggunakan jenis vaksin Sinovac [ 3 ] . Pemerintah mencanangkan sasaran capaian vaksinasi minimal sebesar 70 % untuk mencapai kekebalan kelompok ( herd immunity ) [ 4 ] . Selama pelaksanaan program vaksinasi , terlihat persebaran capaian vaksinasi di Indonesia tidak merata di setiap daerah. Provinsi Jambi termasuk salah satu provinsi dengan capaian vaksinasi dosis kedua yang berada di atas rata-rata dari keseluruhan capaian vaksinasi di Indonesia , tetapi capaian tersebut masih belum memenuhi sasaran minimal yang ditetapkan oleh pemerintah pada awal tahun 2022. Jika dilihat dari tingkat kabupaten / kota , capaian vaksinasi dosis kedua pun berbeda-beda. Sampai dengan tanggal 13 Januari 2022 , capaian vaksinasi dosis kedua tertinggi terdapat di Kota Jambi sebesar 81,32 % dan capaian vaksinasi dosis kedua terendah terdapat di Kabupaten Kerinci sebesar 39,41 % [ 5 ] . Terlihat bahwa antar kabupaten / kota di Provinsi Jambi. terjadi ketimpangan capaian vaksinasi Terdapat faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya capaian vaksinasi yang dipengaruhi oleh perbedaan karakteristik wilayah di Provinsi Jambi. Untuk menentukan faktor-faktor tersebut , perlu dilakukan analisis regresi. Namun , analisis regresi biasa tidak dapat mengatasi adanya pengaruh spasial atau kewilayahan. Analisis regresi yang mampu mengatasi permasalahan tersebut disebut analisis regresi spasial. Pengaruh atau efek spasial bisa terjadi karena adanya ketergantungan spasial ( spatial dependency ) atau keragaman spasial ( spatial heterogeneity ) . Beberapa model regresi spasial yang disebabkan karena adanya ketergantungan spasial , seperti Spatial Autoregressive ( SAR ) dan Spatial Error Model ( SEM ) . Kedua model tersebut didasarkan pada pengaruh spasial lag dan error dengan pendekatan area. Berdasarkan latar belakang tersebut , perlu dilakukan penelitian mengenai analisis spasial capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Penelitian ini akan mencari tahu faktor-faktor apa saja yang memengaruhi capaian vaksinasi di Provinsi Jambi. Selain itu , penelitian ini juga akan membangun dashboard sederhana untuk menampilkan pemetaan hasil estimasi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. 1 / 8 II. TUJUAN PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan latar belakang di atas , tujuan-tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Mengetahui pola sebaran capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi melalui pemetaan. 2. Mengidentifikasi adanya autokorelasi spasial capaian 3. Menentukan vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. yang signifikan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. faktor-faktor 4. Membangun dashboard sederhana untuk menampilkan pemetaan hasil estimasi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. III. PENELITIAN TERKAIT empat pola spasial Penelitian ini menggunakan vaksinasi COVID-19 literatur yang berhubungan dengan topik penelitian. Penelitian yang dilakukan oleh Mollalo dan Tatar ( 2021 ) [ 6 ] bertujuan untuk mengetahui dan mengidentifikasi penentu potensial sosial ekonomi yang mungkin dapat mendorong capaian vaksinasi COVID-19 di Amerika Serikat. Terdapat tiga model yang digunakan dalam penelitian ini , yaitu model OLS serta dua model spasial. Penelitian ini menggunakan variabel-variabel dari data SVI. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa capaian vaksinasi dipengaruhi oleh pendapatan per kapita dan minoritas ( berpengaruh secara positif ) , usia 17 tahun ke bawah , mobile homes ( rumah berjalan ) , dan penduduk yang tidak memiliki asuransi ( berpengaruh secara negatif ) dengan menggunakan dua model spasial. Penelitian yang dilakukan oleh Fatati , Wijayanto , dan Soleh ( 2017 ) [ 7 ] bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus DBD menggunakan analisis regresi spasial. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model SAR. Model ini dipilih berdasarkan perolehan nilai koefisien determinasi dan nilai AIC. Penelitian yang dilakukan oleh Dewi , Masthura , Azizah dan Widodo ( 2019 ) [ 8 ] bertujuan untuk membandingkan regresi berganda dengan regresi spasial. Regresi berganda menggunakan model OLS spasial menggunakan model SAR dan SEM. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model SAR merupakan model terbaik berdasarkan nilai koefisien determinasi terbesar dan nilai AIC terkecil jika dibandingkan dengan model OLS dan SEM. sedangkan regresi Hasil dari penelitian ini yang dilakukan oleh Alwi , Jajang , dan Nurhayati ( 2020 ) [ 9 ] menunjukkan bahwa model SAR merupakan model terbaik berdasarkan nilai koefisien determinasi dan nilai AIC terkecil jika dibandingkan dengan dua model regresi spasial yang digunakan , yaitu model SEM dan SARMA. Selain itu , penelitian ini juga melakukan perhitungan estimasi model regresi spasial. Hasil estimasi tersebut dipetakan untuk melihat pola sebarannya dan selanjutnya akan dibandingkan dengan pola sebaran nilai aktualnya. A. Ruang Lingkup Penelitian Cakupan penelitian ini adalah seluruh kabupaten / kota yang berada di wilayah Provinsi Jambi. Data persentase capaian vaksinasi COVID-19 ini digunakan sebagai variabel dependen ( Y ) . Faktor-faktor yang berkemungkinan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 pada penelitian ini digunakan sebagai variabel tingkat pengangguran terbuka ( X1 ) , persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan ( X2 ) , rasio rumah sakit per satuan penduduk ( X3 ) , dan kepadatan penduduk ( X4 ) . independen yang terdiri dari B. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder sebagai berikut. 1. Data yang bersumber dari Kementerian Kesehatan berupa data capaian vaksinasi dosis kedua per tanggal 13 Januari 2022 yang diperoleh dari dashboard vaksinasi COVID-19. 2. Data yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi terdiri dari data tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan , jumlah rumah sakit , jumlah penduduk , dan kepadatan penduduk yang diperoleh dari publikasi Provinsi Jambi Dalam Angka 2022. Rasio rumah sakit per satuan penduduk diperoleh dan dihitung menggunakan data jumlah sakit dan jumlah penduduk. 3. Data yang bersumber dari Geoportal Provinsi Jambi berupa peta digital Provinsi Jambi dalam bentuk shapefile yang diperoleh dari website. C. Metode Analisis Analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis deskriptif dan analisis inferensia yang diolah menggunakan RStudio. Penelitian ini menggunakan taraf signifikansi 10 % untuk melakukan pengujian hipotesis. 1. Analisis Deskriptif Analisis deskriptif digunakan untuk melihat pola sebaran capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi serta keempat variabel independen yang berkemungkinan memengaruhinya melalui pemetaan. Peta yang dihasilkan berupa peta tematik. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode equal interval. Selain itu , analisis deskriptif ini juga akan melihat hubungan antara keempat variabel independen dengan capaian vaksinasi COVID-19 menggunakan diagram scatterplot. 2. Analisis Inferensia a. Pembentukan Model OLS dan Pengujian Asumsi Pada tahap ini akan dibentuk model OLS capaian vaksinasi dengan empat variabel independen. Model OLS dibentuk menggunakan analisis regresi berganda. Uji asumsi yang harus terpenuhi pada model ini adalah sebagai berikut. 1 ) Asumsi Normalitas Pemeriksaan asumsi normalitas diukur menggunakan uji Shapiro-Wilk. Hipotesisnya adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Error dari model regresi berdistribusi normal. 2 / 8 𝐻1 : Error dari model regresi tidak berdistribusi normal. Kriteria ujinya adalah gagal tolak 𝐻0 jika 𝑝-value ≥ 𝛼. 2 ) Asumsi Homoskedastisitas asumsi Pemeriksaan homoskedastisitas diukur menggunakan uji Breusch-Pagan. Hipotesisnya adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Terdapat homoskedastisitas dari model regresi. 𝐻1 : Tidak terdapat homoskedastisitas dari model regresi. Kriteria ujinya adalah gagal tolak 𝐻0 jika 𝑝-value ≥ 𝛼. 3 ) Asumsi Non-Multikolinearitas Pemeriksaan asumsi non-multikolinearitas dapat diukur dengan melihat nilai VIF. Kriteria ujinya adalah gagal tolak 𝐻0 jika nilai VIF < 10. Nilai VIF < 10 artinya tidak terdapat multikolinearitas antarvariabel independen pada model regresi. b. Pembentukan Matriks Pembobot Spasial Provinsi Jambi terletak di tengah Pulau Sumatera dan tidak terpisah oleh laut sehingga penelitian ini menggunakan queen contiguity sebagai matriks pembobot spasial. c. Pengujian Autokorelasi Spasial Autokorelasi spasial dapat diukur menggunakan uji Global terdapat autokorelasi spasial pada capaian Moran’s I. Hipotesisnya adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Tidak vaksinasi COVID-19. 𝐻1 : Terdapat autokorelasi spasial pada capaian vaksinasi COVID-19. Kriteria ujinya adalah tolak 𝐻0 jika 𝑝-value < 𝛼. d. Pengujian Ketergantungan Spasial 1 ) Uji Moran’s I ( error ) Hipotesis uji Moran’s I ( error ) adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Tidak terdapat autokorelasi spasial pada error dari model OLS. 𝐻1 : Terdapat autokorelasi spasial pada error dari model OLS. Kriteria ujinya adalah tolak 𝐻0 jika 𝑝-value < 𝛼. 2 ) Uji Lagrange Multiplier dan Pemilihan Model Hipotesis Lagrange Multiplier lag dan Robust Lagrange Multiplier lag adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Tidak terdapat ketergantungan spasial lag model regresi. 𝐻1 : Terdapat ketergantungan spasial lag model regresi. Hipotesis Lagrange Multiplier error dan Robust Lagrange Multiplier error adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Tidak terdapat ketergantungan spasial error model regresi. 𝐻1 : Terdapat ketergantungan spasial error model regresi. Kriteria ujinya adalah tolak 𝐻0 jika 𝑝-value < 𝛼 . Setelah dilakukan pengujian , model dipilih berdasarkan hasil uji Lagrange Multiplier. Model yang terpilih adalah model yang signifikan dan memiliki nilai statistik terbesar. e. Pembentukan Model Spasial dan Pengujian Asumsi Pada tahap ini akan dibentuk model spasial berdasarkan pemilihan model dari hasil uji Lagrange Multiplier yang telah dilakukan sebelumnya. Kemudian , dilakukan uji asumsi dari model spasial yang terbentuk. Uji asumsi yang harus terpenuhi yaitu asumsi normalitas dan homoskedastisitas. Pemeriksaan normalitas diukur menggunakan uji Shapiro- Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Wilk menggunakan uji Breusch-Pagan. pemeriksaan dan homoskedastisitas diukur 3. Pemetaan Model Spasial Pemetaan hasil estimasi akan ditampilkan melalui dashboard sederhana yang dibangun menggunakan Shiny. Pemetaan hasil estimasi menggunakan metode klasifikasi equal interval. Selain itu , dashboard sederhana yang akan dibangun juga menampilkan pemetaan capaian vaksinasi COVID-19 yang sesungguhnya dan faktor-faktor yang signifikan memengaruhinya. V. KERANGKA PIKIR Gambar 1. Kerangka pikir Penelitian ini berawal dari adanya permasalahan perbedaan capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Bahkan antara wilayah dengan capaian vaksinasi tertinggi dan wilayah dengan capaian vaksinasi terendah memiliki perbedaan yang cukup jauh. Untuk itu , solusi dalam memecahkan masalah tersebut adalah melakukan analisis spasial untuk menentukan faktor-faktor yang signifikan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Penelitian ini menggunakan dua metode , yaitu metode regresi berganda dan metode regresi spasial. Data yang digunakan untuk melakukan analisis pada penelitian ini terdiri dari tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan , rasio rumah sakit per satuan penduduk , dan kepadatan penduduk. Hasil penelitian ini berupa analisis deskriptif , analisis inferensia , dan pemetaan model spasial. Pada analisis deskriptif , akan ditampilkan peta pola sebaran capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi serta keempat variabel independen yang berkemungkinan memengaruhinya. Pada analisis inferensia , akan dibentuk model OLS dan model spasial. Pada pemetaan model spasial akan dibangun dashboard sederhana untuk menampilkan pemetaan hasil estimasi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. 3 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Deskriptif Pada analisis deskriptif dilakukan pengelompokkan nilai menjadi tiga kelas menggunakan metode klasifikasi equal interval sehingga nilai setiap variabel dapat dibagi dengan rentang yang sama , yaitu rendah , sedang , dan tinggi. Nilai yang rendah ditunjukkan dengan kelas berwarna hijau muda. Nilai yang sedang ditunjukkan dengan kelas berwarna hijau biasa. Nilai yang tinggi ditunjukkan dengan kelas berwarna hijau tua. Pola Sebaran Persentase Capaian Vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi Berdasarkan pola sebaran pada peta tematik di atas , terlihat bahwa terdapat pola yang mengelompok. Hal ini ditunjukkan dengan warna yang cenderung mengelompok di wilayah tertentu sehingga nilai tingkat pengangguran terbuka memiliki nilai yang mirip di wilayah yang saling berdekatan. Nilai tingkat pengangguran terbuka tertinggi berada di wilayah Kota Jambi sebesar 10,66 % . Nilai tingkat pengangguran terendah berada di wilayah Kabupaten Tanjung Jabung Timur sebesar 1,56 % . Pola Sebaran Persentase Penduduk yang Memiliki Jaminan Kesehatan di Provinsi Jambi Gambar 2. Pola sebaran persentase capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi Berdasarkan pola sebaran pada peta tematik di atas , terlihat bahwa terdapat pola yang mengelompok di wilayah yang saling berdekatan. Hal ini ditunjukkan dengan warna yang cenderung sama pada wilayah yang saling berdekatan. Nilai capaian vaksinasi tertinggi berada di wilayah ibukota Provinsi Jambi yaitu Kota Jambi sebesar 81,32 % . Nilai capaian vaksinasi terendah berada di wilayah Kabupaten Kerinci sebesar 39,41 % . Wilayah yang dekat dengan ibukota provinsi jika cenderung memiliki dibandingkan dengan wilayah yang jauh dengan ibukota provinsi. Berdasarkan pola yang mengelompok pada peta tematik tersebut , dapat disimpulkan bahwa kemungkinan terdapat pengaruh atau efek spasial pada capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. vaksinasi capaian tinggi Gambar 4. Pola sebaran persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan di Provinsi Jambi Berdasarkan pola sebaran pada peta tematik di atas , terlihat bahwa terdapat pola yang acak. Hal ini ditunjukkan dengan warna yang cenderung acak sehingga persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan tidak memiliki nilai yang mirip maupun berbeda di wilayah yang saling berdekatan. Nilai persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan tertinggi berada di wilayah Kota Sungai Penuh sebesar 78,54 % . Nilai persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan terendah berada di wilayah Kabupaten Tanjung Jabung Timur sebesar 32,97 % . Pola Sebaran Rasio Rumah Sakit per Satuan Penduduk di Provinsi Jambi Pola Sebaran Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Gambar 3. Pola sebaran tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi Gambar 5. Pola sebaran rasio rumah sakit per satuan penduduk di Provinsi Jambi Berdasarkan pola sebaran pada peta tematik di atas , terlihat bahwa terdapat pola yang mengelompok. Hal ini ditunjukkan dengan warna yang cenderung mengelompok di wilayah 4 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik bagian tengah sehingga rasio rumah sakit per satuan penduduk memiliki nilai yang mirip di wilayah yang saling berdekatan. Nilai rasio rumah sakit per satuan penduduk tertinggi berada di wilayah Kota Jambi sebesar 0,03. Nilai rasio rumah sakit per satuan penduduk terendah berada di wilayah Kabupaten Kerinci sebesar 0. Pola Sebaran Kepadatan Penduduk di Provinsi Jambi TABEL I HASIL ESTIMASI PARAMETER MODEL OLS Variabel Konstanta X1 X2 X3 X4 Estimasi 69,1948 -1,2646 -0,3369 314,3079 0,0135 𝑝-value 0,0018 0,5279 0,2365 0,5616 0,0689 Berdasarkan tabel di atas , diperoleh hasil estimasi parameter model OLS. Terlihat bahwa hanya terdapat satu variabel independen yang signifikan dengan 𝑝-value < 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) yaitu variable X4. Setelah model OLS terbentuk , dilakukan pengujian asumsi model OLS. 2. Pengujian Asumsi Model OLS a. Asumsi Normalitas Gambar 6. Pola sebaran kepadatan penduduk di Provinsi Jambi Berdasarkan pola sebaran pada peta tematik di atas , terlihat bahwa terdapat pola yang mengelompok. Hal ini ditunjukkan dengan warna yang cenderung mengelompok sehingga kepadatan penduduk memiliki nilai yang mirip di wilayah yang saling berdekatan. Nilai kepadatan penduduk tertinggi berada di wilayah Kota Jambi sebesar 2.980 km2. Nilai kepadatan penduduk terendah berada di wilayah Kabupaten Tanjung Jabung Timur sebesar 43 km2. TABEL II HASIL UJI ASUMSI NORMALITAS MODEL OLS Statistik Uji Shapiro-Wilk 𝑝-value 0,4655 Keputusan Gagal tolak 𝐻0 Penelitian ini menggunakan uji Shapiro-Wilk untuk melakukan pemeriksaan asumsi normalitas. Berdasarkan tabel di atas , diperoleh nilai 𝑝-value sebesar 0,4655 atau 𝑝-value ≥ 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) sehingga keputusannya adalah gagal tolak 𝐻0 . Gagal tolak 𝐻0 artinya error dari model OLS yang terbentuk berdistribusi normal sehingga asumsi normalitas terpenuhi. Hubungan Variabel Independen terhadap Variabel Dependen b. Asumsi Homoskedastisitas TABEL III HASIL UJI ASUMSI HOMOSKEDASTISITAS MODEL OLS Keputusan Gagal tolak 𝐻0 𝑝-value 0,163 Statistik Uji Breusch-Pagan asumsi pemeriksaan Penelitian ini menggunakan uji Breusch-Pagan untuk melakukan homoskedastisitas. Berdasarkan tabel di atas , diperoleh nilai 𝑝 -value sebesar 0,163 atau 𝑝 -value ≥ 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) sehingga keputusannya adalah gagal tolak 𝐻0 . Gagal tolak 𝐻0 artinya terdapat homoskedastisitas pada model OLS yang terbentuk sehingga asumsi homoskedastisitas terpenuhi. Gambar 7. Diagram scatterplot masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen c. Asumsi Non-Multikolinearitas Berdasarkan diagram scatterplot di atas , terlihat bahwa terdapat korelasi positif antara masing-masing dari keempat variabel independen terhadap variabel dependen. Korelasi positif artinya terdapat hubungan yang searah antara masing- masing dari keempat variabel independen dengan variabel dependen. B. Analisis Inferensia 1. Pembentukan Model OLS Hasil estimasi parameter model OLS adalah sebagai berikut. TABEL IV HASIL UJI ASUMSI NON-MULTIKOLINEARITAS MODEL OLS Statistik Uji VIF Variabel X1 X2 X3 X4 Nilai 2,8339 1,9791 2,8525 3,5419 Keputusan Gagal tolak 𝐻0 Gagal tolak 𝐻0 Gagal tolak 𝐻0 Gagal tolak 𝐻0 Penelitian ini menggunakan nilai VIF untuk melakukan pemeriksaan asumsi non-multikolinearitas. Berdasarkan tabel di atas , keempat variabel independen menghasilkan nilai VIF 5 / 8 < 10. Nilai VIF < 10 artinya tidak terdapat multikolinearitas atau tidak terdapat korelasi antarvariabel independen sehingga asumsi non-multikolinearitas terpenuhi. 3. Pengujian Autokorelasi Spasial Pada tahap ini dilakukan pengujian autokorelasi spasial pada variabel dependen , yaitu capaian vaksinasi COVID-19. Hasil pengujiannya adalah sebagai berikut. TABEL V HASIL PENGUJIAN AUTOKORELASI SPASIAL Statistik Uji Global Moran’s I Nilai 0,2114 𝑝-value 0,0637 Keputusan Tolak 𝐻0 Penelitian ini menggunakan Global Moran’s I untuk melakukan pengujian autokorelasi spasial. Berdasarkan tabel di atas , diperoleh nilai 𝑝-value sebesar 0,0637 atau 𝑝-value < 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) sehingga keputusannya adalah tolak 𝐻0. Tolak 𝐻0 artinya terdapat autokorelasi spasial pada capaian vaksinasi COVID-19. Nilai statistik Moran’s I sebesar 0,2114 terletak antara -1 sampai 1 ( -1 ≤ 𝐼 ≤ 1 ) dan bernilai positif sehingga terjadi autokorelasi spasial positif pada capaian vaksinasi COVID-19. Autokorelasi spasial positif menunjukkan wilayah yang saling berdekatan memiliki nilai capaian vaksinasi COVID-19 yang mirip dan cenderung mengelompok. Hasil pengujian autokorelasi spasial dapat disajikan dalam bentuk Moran scatterplot sebagai berikut. Gambar 3. Moran scatterplot capaian vaksinasi COVID-19 Berdasarkan Moran scatterplot di atas , garis linear melalui kuadran I - HH ( High-High ) dan kuadran III - LL ( Low-Low ) . Garis linear tersebut menunjukkan terjadinya autokorelasi spasial positif. Kuadran I menunjukkan wilayah tersebut memiliki nilai capaian vaksinasi tinggi dan dikelilingi oleh wilayah tetangga yang memiliki nilai capaian vaksinasi tinggi , seperti Kota Jambi. Kuadran III menunjukkan wilayah tersebut memiliki nilai capaian vaksinasi rendah dan dikelilingi oleh wilayah tetangga yang memiliki capaian vaksinasi rendah. 4. Pengujian Ketergantungan Spasial Ketergantungan spasial terdiri dari uji Moran’s I ( error ) dan Lagrange Multiplier. Penjelasan kedua uji tersebut adalah sebagai berikut. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik a. Uji Moran’s I TABEL VI HASIL PENGUJIAN MORAN’S I ( ERROR ) Statistik Uji Moran’s I ( error ) Nilai 0,4287 𝑝-value 0,0112 Keputusan Tolak 𝐻0 Berdasarkan tabel di atas , diperoleh nilai 𝑝-value sebesar 0,01115 atau 𝑝-value < 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) sehingga keputusannya adalah tolak 𝐻0. Tolak 𝐻0 artinya terdapat autokorelasi spasial pada error dari model OLS yang terbentuk. Nilai statistik Moran’s I sebesar 0,4287 terletak antara -1 sampai 1 ( -1 ≤ 𝐼 ≤ 1 ) dan bernilai positif sehingga terjadi autokorelasi spasial positif pada error dari model OLS. b. Uji Lagrange Multiplier TABEL VII HASIL PENGUJIAN LAGRANGE MULTIPLIER Statistik Uji Lagrange Multiplier ( error ) Lagrange Multiplier ( lag ) Robust Lagrange Multiplier ( error ) Robust Lagrange Multiplier ( lag ) Nilai 2,7128 𝑝-value 0,0996 Keputusan Tolak 𝐻0 3,6978 0,0545 Tolak 𝐻0 0,3141 0,5752 Gagal tolak 𝐻0 1,2991 0,2544 Gagal tolak 𝐻0 Berdasarkan tabel di atas , diperoleh nilai 𝑝-value Lagrange Multiplier ( error ) sebesar 0,0996 dan Lagrange Multiplier ( lag ) sebesar 0,05448. Keduanya memiliki nilai 𝑝-value < 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) sehingga keputusannya adalah tolak 𝐻0. Tolak 𝐻0 artinya uji tersebut signifikan dan terdapat ketergantungan spasial pada model regresi. Lagrange Multiplier ( lag ) memiliki nilai statistik terbesar sebesar 3,6978 sehingga penelitian ini akan dilanjutkan dengan pembentukan model Spatial Autoregressive ( SAR ) . 5. Pembentukan Model Spasial Pada tahap ini akan dibentuk model Spatial Autoregressive ( SAR ) berdasarkan pengujian Lagrange Multiplier. Hasil estimasi parameter model SAR adalah sebagai berikut. TABEL VIII HASIL ESTIMASI PARAMETER MODEL SAR Variabel Konstanta X1 X2 X3 X4 𝜌 Estimasi 34,7704 -1,7701 -0,3314 634,6348 0,012 0,6248 𝑝-value 0,004 0,0906 0,0193 0,027 0,0004 0,0311 Berdasarkan tabel di atas , diperoleh estimasi parameter model SAR. Terlihat bahwa keempat variabel independen dan 𝜌 signifikan dengan 𝑝 -value < 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) . Dapat disimpulkan bahwa keempat variabel independen secara signifikan memengaruhi variabel dependen dan terdapat 6 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 8. Sidebar panel dashboard Sidebar panel digunakan sebagai input. Berdasarkan gambar di atas , terlihat bahwa sidebar panel berisi penjelasan singkat mengenai dashboard dan dua bagian input , yaitu Data dan Wilayah. Pada bagian Data , pengguna dapat memilih data hasil estimasi capaian vaksinasi COVID-19 , capaian vaksinasi COVID-19 yang sesungguhnya , dan empat faktor yang signifikan memengaruhinya. Pada bagian Wilayah , pengguna dapat memilih kabupaten / kota di Provinsi Jambi. Pengguna dapat melakukan kontrol dengan memilih input pada sidebar panel sehingga menampilkan output pada main panel. Tampilan main panel adalah sebagai berikut. ketergantungan spasial lag. Setelah model SAR terbentuk , dilakukan pengujian asumsi model SAR. 6. Pengujian Asumsi Model Spasial a. Asumsi Normalitas TABEL IX HASIL UJI ASUMSI NORMALITAS MODEL SAR Statistik Uji Shapiro-Wilk 𝑝-value 0,3566 Keputusan Gagal tolak 𝐻0 Penelitian ini menggunakan uji Shapiro-Wilk untuk melakukan pemeriksaan asumsi normalitas. Berdasarkan tabel di atas , diperoleh nilai 𝑝-value sebesar 0,3566 atau 𝑝-value ≥ 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) sehingga keputusannya adalah gagal tolak 𝐻0 . Gagal tolak 𝐻0 artinya error dari model SAR yang terbentuk berdistribusi normal sehingga asumsi normalitas terpenuhi. b. Asumsi Homoskedastisitas TABEL X HASIL UJI ASUMSI HOMOSKEDASTISITAS MODEL SAR Keputusan Gagal tolak 𝐻0 𝑝-value 0,5706 Statistik Uji Breusch-Pagan asumsi Penelitian ini menggunakan uji Breusch-Pagan untuk melakukan homoskedastisitas. pemeriksaan Berdasarkan tabel di atas , diperoleh nilai 𝑝 -value sebesar 0,5706 atau 𝑝 -value ≥ 𝛼 ( 𝛼 = 0,1 ) sehingga keputusannya adalah gagal tolak 𝐻0 . Gagal tolak 𝐻0 artinya terdapat homoskedastisitas pada error dari model SAR yang terbentuk sehingga asumsi homoskedastisitas terpenuhi. 7. Model Spatial Autoregressive ( SAR ) Model Spatial Autoregressive ( SAR ) yang terbentuk pada penelitian ini adalah sebagai berikut. 𝑦̂𝑖𝑗 = 34,7704 + 0,6248 ∑ −0,3314𝑋𝑖2 + 634,63478𝑋𝑖3 + 0,012𝑋𝑖4 ( 1 ) −1,7701𝑋𝑖1 𝑤𝑖𝑗𝑦𝑗 𝑚 𝑗=1 , 𝑖≠𝑗 Secara singkat , interpretasi dari model SAR di atas adalah setiap kenaikan satu satuan X akan meningkatkan variabel Y sebesar 𝛽̂ 𝑖 C. Pemetaan Model Spasial Hasil estimasi dari model Spatial Autoregressive ( SAR ) yang terbentuk akan dipetakan. Pemetaan model SAR berupa aplikasi web Dashboard Capaian Vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Tampilan antarmuka dashboard dibagi menjadi tiga bagian , yaitu title panel , sidebar panel , dan main panel. Gambar 9. Main panel dashboard Berdasarkan gambar di atas , terlihat bahwa output yang dihasilkan berupa peta. Input pada bagian Data digunakan untuk melihat peta pola sebaran. Peta dibentuk dengan bantuan package Leaflet. Sama halnya pada bagian analisis deskriptif , peta pada dashboard ini dikelompokkan menjadi tiga kelas , yaitu rendah , sedang , dan tinggi. Selain itu , output lain yang dihasilkan berupa ukuran pemusatan data. Ukuran pemusatan data terletak di bawah peta. Ukuran pemusatan data terdiri dari nilai minimum , kuantil 1 , median , mean , kuantil 3 , dan maksimum. 7 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik yang memiliki jaminan kesehatan , rasio rumah sakit per satuan penduduk , dan kepadatan penduduk. 4. Dashboard sederhana untuk menampilkan pemetaan hasil estimasi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi telah berhasil dibangun. Selain itu , dashboard tersebut juga menampilkan pemetaan capaian vaksinasi signifikan COVID-19 dan empat memengaruhinya. faktor yang Adapun saran-saran yang digunakan untuk dapat dikembangkan pada penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut. 1. Perlu adanya penambahan faktor-faktor lain yang berkemungkinan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19. 2. Penelitian ini menggunakan matriks pembobot spasial queen contiguity. Untuk penelitian selanjutnya dapat mencoba menggunakan matriks pembobot spasial lain untuk memperoleh pembobot spasial yang lebih baik. 3. Penelitian selanjutnya juga dapat mempertimbangkan penggunaan model spasial lain untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 , seperti model Geographically Weighted Regression. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] T. Singhal , “A Review of Coronavirus Disease-2019” , The Indian Journal of Pediatrics , vol. 87 , no.4 , pp. 281-286 , Mar 2020. https : / / doi.org / 10.1007 / s12098-020-03263-6. [ 2 ] M. R. Aziz , M. A. Tavares , dan C. J. Azhima , “COVID-19 Vaccinations and the Right to Health in Indonesia” , Lentera Hukum , vol. 8 , no. 2 , pp. 211-240 , Jul 2021. https : / / doi.org / 10.19184 / ejlh.v8i2.23515. [ 3 ] TIME. ( 2021 , 1 ) Indonesia Begins COVID-19 Vaccine Rollout – and Available : Get Jokowi https : / / time.com / 5929160 / indonesia-vaccine-rollout-jokowi / . [ Online ] . First Jab to Is [ 4 ] Kemenkes. ( 2021 , 1 ) Pemerintah Targetkan 70 % Cakupan Vaksinasi Available : COVID-19 https : / / sehatnegeriku.kemkes.go.id / baca / rilis-media / 20210128 / 2636884 / pemerintah-tergetkan-70-cakupan-vaksinasi-covid-19 / . [ Online ] . [ 5 ] Kemenkes . ( 2022 , 1 ) Vaksinasi COVID-19 Berdasarkan Provinsi dan Kabupaten / Kota [ Data per Tanggal 13 Januari 2022 Pukul 18.00 WIB ] [ Online ] . Available : https : / / vaksin.kemkes.go.id / # / detail_data. [ 6 ] A. Mollalo dan M. Tatar , “Spatial Modeling of COVID-19 Vaccine Hesitancy in the United States” , International Journal of Environmental Research and Public Health , vol.18 , no. 18 , pp. 1-13 , Sep 2021. https : / / doi.org / 10.3390 / ijerph18189488. [ 7 ] I. F. Fatati , H. Wijayanto , dan A. M. Sholeh , “Analisis Regresi Spasial dan Pola Penyebaran pada Kasus Demam Berdarah Dengue ( DBD ) di Provinsi Jawa Tengah” , Media Statistika , vol. 10 , no. 2 , pp. 95-105 , Des 2017. https : / / doi.org / 10.14710 / medstat.10.2.95-105. [ 8 ] D. K. Dewi , M. Masthura , A. Azizah , dan E. Widodo , “Perbandingan Metode Regresi Berganda , Spatial Autoregressive , dan Spatial Error Model terhadap Gizi Buruk di Indonesia Tahun 2017” Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajaran IV 2019. Universitas 2019. Muhammadiyah https : / / publikasiilmiah.ums.ac.id / handle / 11617 / 11063. Surakarta , Mar [ 9 ] W. Alwi , Jajang , dan N. Nurhayati , “Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017” , Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika , vol. 11 , no. 1 , pp. 45-58 , Mei 2020. https : / / doi.org / 10.20884 / 1.jmp.2020.12.1.1936. 8 / 8 Gambar 10. Popup pada main panel dashboard digunakan berubah warna menjadi Berdasarkan gambar di atas , terdapat popup yang muncul dari salah satu kabupaten / kota di Provinsi Jambi. Input pada bagian Wilayah untuk menunjukkan kabupaten / kota yang dipilih. Kabupaten / kota yang dipilih akan ketika kabupaten / kota tersebut diklik akan menampilkan popup. persentase estimasi capaian vaksinasi , persentase capaian vaksinasi , tingkat pengangguran terbuka , persentase jaminan kesehatan , rasio rumah sakit per satuan penduduk , dan secara kepadatan penduduk. Tampilan keseluruhan adalah sebagai berikut. aplikasi peta kuning dan Gambar 11. Tampilan Dashboard Capaian Vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan , kesimpulan pada penelitian adalah sebagai berikut. 1. Berdasarkan sebaran pada peta tematik , terdapat pola yang mengelompok di wilayah yang saling berdekatan. Wilayah yang dekat dengan ibukota provinsi cenderung memiliki capaian vaksinasi tinggi jika dibandingkan dengan wilayah yang jauh dengan ibukota provinsi. 2. Terdapat autokorelasi spasial positif pada capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Autokorelasi spasial positif menunjukkan wilayah yang saling berdekatan memiliki nilai capaian vaksinasi COVID- 19 yang mirip dan cenderung mengelompok. 3. Berdasarkan model Spatial Autoregressive ( SAR ) yang terbentuk , diperoleh faktor-faktor yang signifikan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 adalah tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk DAFTAR
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE 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 O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-METODE I-METODE 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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 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 O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Spasial Capaian Vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi Menggunakan Model Spatial Autoregressive Adyasti Ningrum ( 221810104 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Pandemi COVID-19 sangat berdampak pada aspek kesehatan maupun kesejahteraan masyarakat dunia. Pemerintah Indonesia mengadakan program vaksinasi untuk menanggulanginya. Selama pelaksanaan program tersebut , terlihat bahwa capaian vaksinasi COVID-19 berbeda-beda dan tidak merata di Indonesia , khususnya kabupaten / kota di Provinsi Jambi. Bahkan terjadi ketimpangan capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda dan regresi spasial untuk menentukan faktor-faktor yang memengaruhi terjadinya perbedaan capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Hasil penelitian terdapat pola yang mengelompok berdasarkan sebaran pada peta tematik. Terdapat autokorelasi spasial positif pada capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Faktor-faktor yang signifikan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 berdasarkan model SAR adalah tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan , rasio rumah sakit per satuan penduduk , dan kepadatan penduduk. Dalam penelitian ini , dibangun pula dashboard sederhana untuk menampilkan pemetaan hasil estimasi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. ini menunjukkan bahwa Kata Kunci— Autoregressive , peta. capaian vaksinasi COVID-19 , Spatial
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan , kesimpulan pada penelitian adalah sebagai berikut. 1. Berdasarkan sebaran pada peta tematik , terdapat pola yang mengelompok di wilayah yang saling berdekatan. Wilayah yang dekat dengan ibukota provinsi cenderung memiliki capaian vaksinasi tinggi jika dibandingkan dengan wilayah yang jauh dengan ibukota provinsi. 2. Terdapat autokorelasi spasial positif pada capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Autokorelasi spasial positif menunjukkan wilayah yang saling berdekatan memiliki nilai capaian vaksinasi COVID- 19 yang mirip dan cenderung mengelompok. 3. Berdasarkan model Spatial Autoregressive ( SAR ) yang terbentuk , diperoleh faktor-faktor yang signifikan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 adalah tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk
dan tidak merata di Indonesia , khususnya kabupaten / kota di Provinsi Jambi. Bahkan terjadi ketimpangan capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda dan regresi spasial untuk menentukan faktor-faktor yang memengaruhi terjadinya perbedaan capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Hasil penelitian terdapat pola yang mengelompok berdasarkan sebaran pada peta tematik. Terdapat autokorelasi spasial positif pada capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Faktor-faktor yang signifikan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 berdasarkan model SAR adalah tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan , rasio rumah sakit per satuan penduduk , dan kepadatan penduduk. Dalam penelitian ini , dibangun pula dashboard sederhana untuk menampilkan pemetaan hasil estimasi capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. ini menunjukkan bahwa Kata Kunci— Autoregressive , Spatial VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan , kesimpulan pada penelitian adalah sebagai berikut. 1. Berdasarkan sebaran pada peta tematik , terdapat pola yang mengelompok di wilayah yang saling berdekatan. Wilayah yang dekat dengan ibukota provinsi cenderung memiliki capaian vaksinasi tinggi jika dibandingkan dengan wilayah yang jauh dengan ibukota provinsi. 2. Terdapat autokorelasi spasial positif pada capaian vaksinasi COVID-19 di Provinsi Jambi. Autokorelasi spasial positif menunjukkan wilayah yang saling berdekatan memiliki nilai capaian vaksinasi COVID- 19 yang mirip dan cenderung mengelompok. 3. Berdasarkan model Spatial Autoregressive ( SAR ) yang terbentuk , diperoleh faktor-faktor yang signifikan memengaruhi capaian vaksinasi COVID-19 adalah tingkat pengangguran terbuka , persentase penduduk
O 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 I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE 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 O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-METODE I-METODE 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 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 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 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