Visualisasi Kasus Harian COVID-19 Indonesia
Saya sudah lama pengen mainan data COVID-19, tapi karena dasarnya saya sangat perceiving, saya paling anti membuat, mengatakan, atau menulis sesuatu yang mana saya tidak punya ilmunya. COVID-19 ini sendiri, adalah salah satu yang saya nggak punya ilmunya; saya nggak punya basic epidemiology. Oleh karena itu sangat tidak mungkin bagi saya untuk membuat prediksi total kasus minggu depan misalnya, atau prediksi kapan hal ini akan berakhir. Apalagi menyimpulkan bahwa fenomena ini adalah hoax. Nggak mungkin. Titik.
Tapi lagi-lagi karena saya anaknya rada FOMO, saya tetap ingin menyelami data COVID-19, utamanya di Indonesia. Karena tidak ingin sotoy, saya ingin buat visualisasi yang aman-aman saja, menunjukkan data terkini dan paling banteeeeeer, melakukan kategorisasi. Ide ini saya dapatkan ketika melihat endcoronavirus.com, yang mana salah satu kontennya memperlihatkan negara mana saja yang menang melawan Coronavirus, berdasar jumlah kasus aktif kala itu. Sekarang metricsnya menggunakan kasus harian.
Kemudian ternyata di web yang sama ada yang merepro untuk US states, namun disajikan menyerupai letak geografis US states sesungguhnya
Wah semakin tergelitik dong saya. Akhirnya saya memutuskan untuk membuat versi Indonesianya. Berikut adalah beberapa tahapannya
1. Data
Cari data untuk tiap propinsi di Indonesia sebenarnya tidak sulit, ada www.kawalcovid19.id yang rajin mengupdate. Datanya sendiri saya dapatkan dari Google Sheet berikut, tab Timeline.
2. Metrics
Saya menggunakan metric bernama “Progress to Zero (P0)”, yaitu 1-(A/B) di mana A adalah rolling average kasus harian seminggu terakhir dan B adalah rolling average kasus harian puncak.
Contohnya seperti kasus Gorontalo di atas. Kiri adalah kasus harian, kanan adalah plot jika kita melakukan rerata tiap tujuh hari kebelakang. Titik hijau atau rolling average hingga hari ini adalah rerata dari titik-titik biru, yakni kasus baru 7 hari terakhir. Sementara titik ungu adalah puncah dari rolling average. P0 sesimpel 1 dikurangi hasil dari titik hijau dibagi titik ungu.
3. Visualisasi
Saya gunakan grid terinspirasi dari endcoronavirus.org tersebut di atas. Dua angka utama di tiap provinsi berturut-turut adalah rolling average terakhir dari kasus harian dan nilai P0. Apabila P0=0, maka saya kategorikan sebagai “Sangat amat perlu perhatian”, antara 0 dan 70% sebagai “Perlu perhatian” dan lebih dari 70% sebagai “Hampir menang”, 100% sebagai “Bebas wabah”
Untuk lebih jelasnya berapa P0 per provinisi, dapat dilihat pada bar chart berikut
Ternyata hanya 3 provinsi yang masuk dalam zona kuning! Selebihnya masih merah dan sayangnya ada delapan provinsi yakni Aceh, DIY, Sumut, Lampung, Riau, Papua Barat, Papua dan NTT yang P0 nya masih 0%, artinya rolling average seminggu lalu merupakan rolling average tertinggi sehingga potensinya masih akan terus naik. Harus suuuuper waspada.
Sekali lagi, saya sadar saya hanyalah penggiat data dan bukan epidemiologis sehingga saya tidak bisa memberi saran bagaimana cara meningkatkan P0 misalnya, atau bagaimana menghadapi virus ini secara umum. Pastinya, dengarkan dokter, dengarkan para ahli. Kroscek segala informasi. Jangan percaya hoax! Semoga wabah ini segera berakhir dan semua kembali seperti sedia kala.
