ANALISIS NEGARA-NEGARA TERJANGKIT VIRUS COVID-19 BERDASARKAN KELOMPOK PENDAPATAN DAN NEGARA TROPIS DI BENUA ASIA MENGGUNAKAN MULTIPLE CLASSIFICATION ANALYSIS

  • Aprilia Lutviana Dewi Politeknik Statistika STIS
    (ID)
  • Fajar Rakha Pratama Politeknik Statistika STIS
    (ID)
  • Nur Aini Politeknik Statistika STIS
    (ID)
  • Risni Julaeni Yuhan Politeknik Statistika STIS
    (ID)

Abstract

Virus Corona atau severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) saat ini tengah menjadi pandemi global, yang dikenal dengan sebutan COVID-19. Negara – negara yang lebih dulu terjangkit COVID-19 adalah negara-negara yang masuk dalam kelompok pendapatan tinggi. Padahal negara berpendapatan tinggi lebih mudah untuk memenuhi kebutuhan nutrisi dan kesehatannya dibandingkan dengan negara berpendapatan rendah. Selain itu, kondisi iklim juga mungkin mempengaruhi penyebaran virus. Negara dengan iklim tropis merupakan negara yang lebih lambat terjangkit dibandingkan dengan negara yang tidak beriklim tropis, sehingga diasumsikan virus ini lebih susah menyebar di iklim tropis. Dalam penelitian ini dilihat hubungan antara jumlah kasus positif COVID-19 dengan kelompok pendapatan serta iklim di negara yang terkena corona di benua Asia menggunakan MCA (Multiple Classification Analysis). Hasil penelitian ini membuktikan bahwa kasus positif COVID-19 di Benua Asia lebih banyak terjadi di negara non-tropis dibandingkan negara tropis. Berdasarkan kelompok pendapatan, semakin tinggi kelompok pendapatan pada negara tropis di Benua Asia maka jumlah kasus positif COVID-19 cenderung meningkat. Hal ini  juga terjadi pada negara non-tropis di Benua Asia.

Author Biographies

Aprilia Lutviana Dewi, Politeknik Statistika STIS
Mahasiswa D-IV Statistika, Peminatan Statistik Sosial Kependudukan
Fajar Rakha Pratama, Politeknik Statistika STIS
Mahasiswa D-IV Statistika, Peminatan Statistik Sosial Kependudukan
Nur Aini, Politeknik Statistika STIS
Mahasiswa D-IV Statistika, Peminatan Statistik Sosial Kependudukan
Risni Julaeni Yuhan, Politeknik Statistika STIS
Dosen D-IV Statistika

References

Arcana, I.M. (2016). Penerapan Multiple Classification Analysis (MCA) Dalam Penentuan Upah Minumum Provinsi (UMP) Indonesia. Sambutan Ketua Panitia. Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (STIS).

Firdaus, A., et al. (2019). Penentuan Garis Kemiskinan Provinsi Menggunakan Metode Multiple Classification Analysis (MCA). Buletin Ilmiah Matematika Statistika dan Terapannya (Bimaster). 8(4), 789-798.

HungerMap (2020). COVID-19 Statistics by Country Income Group [diakses 11 April 2020]. Tersedia dari: https://hungermap.wfp.org/.

Njotoprajitno, R.S. (2010). Aplikasi Multiple Classification Analysis Dalam Penentuan Faktor Yang Mempengaruhi Gaji Dosen. Jurnal Managemen Maranatha, 9(2), 63 – 84.

Sugiarto (2018). Multiple Classification Analysis (MCA) Sebagai Metode Alternatif Analisis Data untuk Variabel Bebas yang Kategori. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 6(2), 85-93.

Susel, A. (2011). Multiple Classification Analysis: Theory and Aplication to Demography. Journal of Acta Universitatis Lodziensis. 255, 183-189.

Worldometers. (2020). COVID-19 Coronavirus Pandemic [diakses 11 April 2020]. Tersedia dari: worldometers.info/coronavirus/.

Published
2020-07-06
How to Cite
Dewi, A. L., Pratama, F. R., Aini, N., & Yuhan, R. J. (2020). ANALISIS NEGARA-NEGARA TERJANGKIT VIRUS COVID-19 BERDASARKAN KELOMPOK PENDAPATAN DAN NEGARA TROPIS DI BENUA ASIA MENGGUNAKAN MULTIPLE CLASSIFICATION ANALYSIS. Jurnal MSA ( Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya ), 8(1), 12 - 18. https://doi.org/10.24252/msa.v8i1.13821
Abstract viewed = 27445 times

Most read articles by the same author(s)