ANALISIS KASUS COVID-19 BERBASIS GOOGLE TRENDS DI INDONESIA PADA MASA NEW NORMAL
Abstract
Pandemi COVID-19 yang menginfeksi hampir seluruh negara di dunia menimbulkan dampak yang kompleks pada berbagai sektor baik ekonomi, kesehatan, pendidikan dan kehidupan sosial masyarakat. Untuk itu, penting bagi pemerintah mendapatkan informasi mengenai perhatian dan kebutuhan masyarakat sehingga kepanikan dan kebutuhan masyarakat (preventing illness) dapat diberikan solusi. Penelitian ini menggunakan data real time Google Trends sebagai variabel bebas dan kasus terkonfirmasi positif COVID-19 sebagai variabel terikat yang akan dianalisis menggunakan analisis data panel statis fixed effect method (FEM) dan analisis data panel dinamis (GMM regression estimation) dengan tujuan untuk menganalisis perkembangan kasus COVID-19 pada seluruh provinsi di Indonesia yang dikaitkan dengan (banyaknya) ketertarikan masyarakat terhadap informasi terkait COVID-19 baik metode dan bahan yang digunakan untuk menekan penyebaran COVID-19 seperti masker, desinfektan, hand sanitizer, Alat Pelindung Diri (APD) maupun informasi gejala COVID-19 dan mobilitas masyarakat. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis efek individu setiap provinsi dan efek waktu yang nantinya akan dibandingkan dan dilihat asosiasinya dengan kasus positif COVID-19 dan hasil pencarian gejala COVID-19. Hasilnya pencarian informasi terkait dengan COVID-19 memiliki pengaruh negatif terhadap perkembangan kasus COVID-19. Terdapat 7 variabel yang digunakan dan 6 variabel mengenai informasi yang dicari terkait COVID-19 yang signifikan menggunakan analisis data panel FEM SUR yaitu, APD, korona, hand sanitizer, gejala corona, desinfektan, masker. Adanya efek dinamis dari variabel dependen maka digunakan regresi data panel dinamis FD-GMM yang menunjukkan data estimasi lebih baik dan terdapat 6 variabel yang signifikan yaitu, APD, korona, hand sanitizer, gejala corona, desinfektan, dan lag variabel dependen.
