Hasil Pantauan Data Mobilitas Terkait Pandemi COVID-19 Indonesia

Ada beberapa poin yang mesti diketahui perihal korelasi. Ketika dua variabel memiliki nilai korelasi, itu tidak berarti satu variabel itu menjadi penyebab naik atau turunnya nilai variabel lainnya. Contoh nyatanya adalah sebagai berikut. Di tampilan data kami tampak bahwa jumlah vaksinasi berkorelasi positif dengan jumlah kasus positif. Ini tidak otomatis berarti kenaikan jumlah vaksinasi secara langsung menyebabkan kenaikan jumlah kasus positif atau sebaliknya. 

Kemungkinan penjelasannya adalah bahwa secara kebetulan lonjakan kasus terjadi ketika program vaksinasi mulai dijalankan. Hubungan kausalitas secara tidak langsung dapat mungkin terjadi dalam hal ini, yaitu bahwa lonjakan kasus memicu kita untuk menaikkan jumlah vaksinasi. Ketika dua variabel memiliki korelasi positif atau negatif, ada kemungkinan bahwa faktor-faktor luar yang berbeda menyebabkan kedua variabel bergerak ke arah mereka masing-masing. 

Pada contoh vaksinasi dan jumlah kasus, kemungkinan faktor eksternalnya adalah faktor baru datangnya vaksin ke Indonesia yang menaikkan jumlah vaksinasi, serta faktor virus varian delta dan musim liburan yang menaikkan jumlah kasus positif.

Nilai korelasi mobilitas terhadap jumlah kasus positif dan kasus aktif menunjukkan angka yang mendekati 0. Itu dapat diartikan bahwa mobilitas hanya terkait secara lemah dengan penularan COVID-19. Akan tetapi, dalam visualisasi data kami, kami memakai asumsi bahwa mobilitas masyarakat memiliki keterkaitan lebih kuat dengan kasus COVID-19. Dasar asumsi tersebut adalah pengetahuan bahwa penularan COVID-19 terjadi ketika manusia berinteraksi secara fisik, sementara interaksi fisik tersebut akan makin mungkin terjadi ketika manusia memiliki mobilitas yang tinggi. 

Dasar asumsi selanjutnya adalah adanya metode pemrosesan data yang wajar yang dapat menunjukkan nilai korelasi lebih tinggi antara mobilitas dengan kasus COVID-19. Sebagai contoh, pada visualisasi data mobilitas yang kami lakukan pada tahun 2020, data mobilitas pada akhir pekan kami abaikan karena nilai mobilitas pada akhir pekan akan menyerupai nilai mobilitas pada masa sebelum pandemi. Skor mobilitas Google secara keseluruhan didasarkan pada mobilitas di suatu rentang waktu patokan (baseline) sebelum pandemi.

 Selain itu, ada kemungkinan cara pemrosesan data yang dapat menunjukkan nilai korelasi yang lebih tinggi, yaitu dengan memajukan data mobilitas untuk disandingkan dengan data kasus positif beberapa hari setelahnya. Ini karena penularan yang terjadi akibat mobilitas di luar rumah seseorang pada suatu hari baru dapat terdeteksi pada data kasus positif beberapa hari setelahnya. Pada visualisasi data kami sekarang, cara-cara pemrosesan data di atas tidak dilakukan.

Untuk skala nasional, nilai korelasi terbesar dengan kasus aktif maupun kasus positif harian ditunjukkan oleh mobilitas di toko pangan dan apotek. Ini bisa jadi karena kerumunan di toko pangan dan apotek meningkatkan jumlah kasus positif. Atau sebaliknya, karena meningkatnya kasus positif orang-orang jadi memanfaatkan waktu yang tadinya untuk ke tempat lain menjadi ke toko pangan dan apotek. 

Korelasi kasus positif terbesar kedua, yaitu dengan mobilitas di retail dan rekreasi mungkin disebabkan dua hal, yaitu bahwa banyaknya aktivitas masyarakat di retail dan rekreasi menyebabkan kenaikan kasus positif. Kemungkinan lainnya adalah aktivitas masyarakat di retail dan rekreasi tidak disertai protokol kesehatan yang cukup sehingga lebih mudah terjadi penularan di aktivitas tersebut. Korelasi positif dengan kasus positif juga ditemukan pada mobilitas di pusat angkutan umum dan di taman. 

Pada umumnya, tingginya korelasi kasus positif dengan suatu mobilitas dapat menjadi isyarat untuk mengurangi dan/mengurangi mobilitas tersebut. Kecilnya korelasi antara mobilitas di tempat kerja dengan kasus positif mungkin terjadi karena biasanya praktek bekerja dari rumah atau work from home (WFH) paling cepat diterapkan ketika terjadi lonjakan kasus positif. Selain di level nasional, analisis di atas dapat diterapkan pada level provinsi dengan nilai mobilitas dan korelasi provinsi masing-masing.