Rencana Strategis Penentuan Alternatif Rumah Sakit Rujukan COVID-19 ........................................................................ (Ristiantri, et al)

## RENCANA STRATEGIS PENENTUAN ALTERNATIF RUMAH SAKIT RUJUKAN COVID-19

## Studi Kasus Kabupaten Bogor
(Strategic Planning for Alternative Determination of COVID-19 Referral Hospital)
Yusniar Rah Ayu Ristiantri 1,2 , Agung Syetiawan 2 , Mangapul Parlindungan Tambunan 1 , dan Rudy P. Tambunan 1
1 Pascasarjana Ilmu Geografi, Universitas Indonesia
2 Badan Informasi Geospasial Jalan Raya Jakarta-Bogor Km. 46, Cibinong, Indonesia E-mail: yusniarrar@gmail.com
Diterima: 2 Desember 2020; Direvisi: 19 Februari 2021; Disetujui untuk Dipublikasikan: 24 Maret 2021

## ABSTRAK
Beberapa  wilayah  di  Kab.  Bogor  merupakan  daerah  penyangga  Ibukota  negara,  dengan  kepadatan penduduk  tinggi  dan  merupakan  pusat  perekonomian.  Akibatnya,  wilayah  tersebut  terancam  mempunyai kerentanan yang tinggi terhadap penyebaran COVID-19. Peningkatan pasien terkonfirmasi positif COVID-19 di Kab. Bogor semakin masif dari hari ke hari. Peningkatan kasus yang signifikan ini sangat mengkhawatirkan, terutama  terhadap  kemampuan  fasilitas  pelayanan  kesehatan.  Kemampuan  fasilitas  pelayan  kesehatan, terutama rumah sakit rujukan untuk menjangkau wilayah-wilayah rentan kasus positif dapat dengan mudah dilihat menggunakan analisis spasial. Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  menentukan lokasi strategis fasilitas kesehatan  di  Kab.  Bogor  sebagai  Rumah  Sakit  rujukan  COVID-19  dengan  menggunakan  metode  analisis jaringan.  Rencana  strategis  rumah  sakit  rujukan  ditentukan  berdasarkan  wilayah-wilayah  yang  tidak  bisa dijangkau  oleh  rumah  sakit  yang  ada.  Selanjutnya,  penentuan  indeks  kesiapan  rumah  sakit  rujukan menggunakan analisis multi kriteria Simple Additive Weighting . Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat satu rumah sakit  existing  dengan  indeks kesiapan  tinggi, kemudian 4 rumah sakit dengan  indeks kesiapan sedang. Lebih lanjut, terdapat 13 alternatif rumah sakit rujukan menunjukkan kesiapan rendah. Sebaran rumah sakit di Kab. Bogor pun tidak banyak, dan hanya memusat di bagian tengah wilayah Kab. Bogor. Oleh karena itu, seluruh rumah sakit alternatif sangat strategis menjadi rumah sakit rujukan COVID-19. Jumlah rumah sakit rujukan  COVID-19  di  Kab.  Bogor  masih  kurang  menjangkau  seluruh  wilayah,  sehingga  pemerintah  daerah selayaknya berupaya untuk melakukan penambahan jumlah rumah sakit atau penambahan kapasitas layanan kesehatan.
Kata kunci : COVID-19, rumah sakit rujukan, network analysis

## ABSTRACT
Several areas  in  Bogor Regency are the capital buffer areas, with high  population density and  are the center of economy. As a result, the area is threatened with a high vulnerability to the spread of COVID-19. The increase in patients confirmed positive for COVID-19 in Bogor Regency is increasingly massive. The increase in positive cases is very worrying, especially for the capacity of health service facilities. The ability of health care facilities, especially referral hospitals, to reach areas prone to positive cases can easily be seen using spatial  analysis.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  strategic  location  of  health  facilities  in  Bogor Regency as a COVID-19 referral hospital using network analysis method. The referral hospital strategic plan is determined based on areas that are not accessible to existing hospitals. Furthermore, the determination of the referral hospital readiness index used a multi-criteria analysis of Simple Additive Weighting. The results showed that  there  was  one  existing  hospital  with  a  high  readiness  index,  then  4  hospitals  with a  moderate readiness  index.  Furthermore,  there  are  13  alternative  referral  hospitals  showing  low  readiness.  The distribution of hospitals in Bogor Regency is not much, and is only concentrated in the central part of the Bogor Regency area. Therefore, all alternative hospitals are very strategic to become COVID-19 referral hospitals. The  number  of  COVID-19  referral  hospitals  in  Bogor  Regency  still  does  not  reach  all  areas,  so  the  local government  should  make  efforts  to  increase  the  number  of  hospitals  or  increase  the  capacity  of  health services.

## Keywords: COVID-19, referral hospital, network analysis

## PENDAHULUAN
Novel Coronavirus Infection Disease -19 (COVID-19) merupakan Emerging Infectious
Diseases (EID)  yang  muncul  pertama  kali  pada akhir 2019 di Wuhan (Djalante et al., 2020). COVID- 19 adalah penyakit pernafasan akut pada manusia yang  disebabkan  oleh  novel  corona  virus-2
(Huang  et  al.,  2020).  COVID-19  menyebar  lebih cepat  dibandingkan  dengan  wabah  SARS  dan MERS  (Boulos  &  Geraghty,  2020).  Pada  awal Maret,  WHO  menetapkan  COVID-19  sebagai penyakit  pandemi  global  (Okba  et  al.,  2020; Organization,  2020)  dengan  perkiraan  tingkat kematian antara 1% hingga 5% (Roser et al., 2020). Pandemi COVID-19 bukan merupakan wabah yang pertama  kali  berdampak  global,  sebelumnya  telah muncul  epidemi  Flu  Spanyol  tahun  1918,  wabah SARS tahun 2003, H1N1 Influenza tahun 2009, dan tahun 2014 virus Ebola (Jones et al., 2008). Selain itu,  muncul  juga  wabah  seperti  cacar  air (Shimakawa  et  al.,  2010)  dan  polio  (Kamadjeu  et al.,  2014)  yang  mengakibatkan  kematian  tinggi  di dunia. Jika dilihat trennya, EID terus meningkat dan berpotensi menjadi ancaman keberlanjutan kehidupan manusia sehingga diperlukan perencanaan yang baik untuk menanganinya.
Kasus  pertama  di  Indonesia  dilaporkan  pada tanggal 2 Maret 2020, dengan jumlah pasien positif tercatat yaitu dua orang. Momentum ini menjadi titik awal  penyebaran  COVID-19  ke  seluruh  wilayah Indonesia.  Dalam  kasus  wabah,  kota  dengan populasi yang  padat dan pusat perekonomian akan mempercepat terjadinya penularan penyakit
menular  (Flies  et  al.,  2019).  Sementara  itu,  Kab. Bogor sebagai wilayah metropolitan JABODETABEK  merupakan  daerah  penyangga Ibukota negara, dengan kepadatan penduduk tinggi dan  merupakan  pusat  perekonomian.  Akibatnya, wilayah tersebut terancam mempunyai kerentanan yang  tinggi  terhadap  penyebaran  COVID-19. Apalagi,  wilayah  Kab.  Bogor  sangat  dekat dengan kota  Depok,  wilayah  pertama  kali  dikonfirmasi kejadian COVID-19.
Peningkatan pasien terkonfirmasi positif COVID-19 di Kab. Bogor semakin masif dari hari ke hari. Gambar  1 menunjukkan  kasus  terkonfirmasi positif COVID-19 di Kab. Bogor pada rentang waktu Agustus hingga  September 2020,  data didapatkan dari satgas COVID-19 di Kab. Bogor. Case Fatality Rate (CFR) di Kab. Bogor pada pertengahan bulan September  tercatat  pada  angka  1,14%,  dengan kasus  terkonfirmasi  positif  mencapai  hingga  1.400 an kasus. Melihat grafik konfirmasi kasus positif di Kab.  Bogor,  belum  menunjukkan  tren  penurunan. Bahkan, dengan menggunakan pemodelan sederhana  menggunakan polynomial  fitting orde tiga, jumlah kasus diprediksi bisa meningkat hingga sekitar 2.000 kasus terkonfirmasi positif COVID-19.
Gambar 1 . Kasus COVID-19 di Kab. Bogor rentang waktu Agustus hingga September 2020.
Peningkatan  kasus  yang  signifikan  ini  sangat mengkhawatirkan,  terutama  terhadap  kemampuan fasilitas pelayanan kesehatan. Kemampuan fasilitas  pelayanan  kesehatan  rumah  sakit  rujukan COVID-19  diukur  dari  ketersediaan  ruang  isolasi, ruang ICU, dan jumlah ventilator (Moghadas et al., 2020). Peningkatan kasus positif COVID-19 sejalan dengan  meningkatnya  keterpakaian  tempat  tidur, ruang  isolasi,  dan  unit  perawatan  intensif  (ICU). Tingkat  keterpakaian  tempat  tidur  atau  sering disebut  dengan Bed  Occupancy  Rate (BOR) dihitung  dengan  cara  membagi  jumlah  hari perawatan  dengan  ketersediaan  tempat  tidur  di suatu  rumah  sakit  (Khare  et  al.,  2018).  BOR memberikan gambaran tinggi rendahnya
pemanfaatan tempat tidur di rumah sakit (Huffman, 1994; Indharwati, 2018). Idealnya nilai BOR berada pada rentang 60-85% (Supriyanto & Suryani, 2019). Akan tetapi pada kasus wabah COVID-19 ini, WHO telah  mengeluarkan  standar Bed  Occupancy  Rate (BOR) yaitu sebesar 60% (Tambun, 2020). Rumah sakit dengan nilai BOR tinggi sangat mengkawatirkan,  karena  rumah  sakit  diindikasi tidak  mampu  menyediakan  tempat  tidur  untuk pasien  bergejala  COVID-19.  Oleh  karena  itu, pemerintah  daerah  memerlukan  kesiapsiagaan terutama  pada  fasilitas  kesehatan  rumah  sakit untuk mengantisipasi lonjakan jumlah pasien kasus COVID-19 yang terus meningkat.
Gambar 2 . Tingkat keterpakaian tempat tidur di rumah sakit rujukan COVID-19 Kab. Bogor.
Para  pengambil  kebijakan  di  daerah  harus memiliki  data  yang  akurat  dan  kemampuan  untuk memprediksi  dengan  tepat  lonjakan  kasus  yang dapat melumpuhkan fasilitas pelayanan kesehatan di  daerahnya  masing-masing.  Kemampuan  ini menjadi fondasi awal bagi pemerintah daerah untuk menentukan strategi sesuai dengan masalah yang dihadapi dan kemampuan yang dimiliki. Kemampuan fasilitas pelayan kesehatan, terutama rumah  sakit  rujukan  untuk  menjangkau  wilayah- wilayah  rentan  kasus  positif  dapat  dengan  mudah dilihat  menggunakan  analisis  spasial.  Analisis spasial  dan  pemetaan  penyakit  telah  banyak dilakukan di berbagai belahan dunia (Koch, 2005). Informasi  terkait spatio-temporal wabah  dinilai sangat  penting  digunakan  untuk  melihat  prioritas penanganan  wilayah  (Desjardins  et  al.,  2020). Salah  satu  respon  yang  sering  dilakukan  adalah melakukan pengambilan keputusan secara spasial untuk membantu penanggulangan pandemi melalui deteksi dini lokasi-lokasi yang beresiko tinggi (Liu et al.,  2017).  Pemodelan  dan  pemetaan  penyakit adalah pendekatan statistik yang dapat dimanfaatkan  oleh  pengambil  kebijakan  dalam memformulasikan  tindakan  yang  dapat  dilakukan guna  menekan  angka  penyebaran  dan  kasus penyakit  (Lee  &  Lawson,  2014).  Banyak  peneliti telah  membuktikan  bahwa  perangkat  Sistem Informasi  Geografis  (SIG) mampu  meningkatkan kapasitas untuk mempelajari, menampilkan dampak,  dan  memprediksi  wabah  yang  terjadi (Koch,  2005).  GIS  dapat  membantu  pemerintah daerah melihat kemampuan daerah untuk menangani  wabah  COVID-19  tersebut  secara spasial.
Pada penelitian ini, analisis spasial digunakan untuk mengetahui  kemampuan  Kab.  Bogor merespon  pandemi  COVID-19.  Kemampuan  ini diukur dari jumlah rumah sakit tersedia yang dapat menampung pasien terkonfirmasi positif COVID-19. Menurut  informasi  dari  laman  Pejabat  Pengelola
Informasi dan Dokumentasi (PPID) Kab. Bogor, per tanggal 17 Maret 2020 Pemerintah Kab. Bogor telah menunjuk  17  rumah  sakit  sebagai  rumas  sakit rujukan COVID-19. Berdasarkan data keterpakaian tempat  tidur  dari  Satuan  Tugas  COVID-19  Kab. Bogor, Gambar  2 menunjukkan  nilai  BOR  di  17 rumah  sakit  rujukan  COVID-19  di  Kab.  Bogor sampai dengan 23 November 2020. Jika dilihat dari Gambar  2, sebagian besar rumah sakit rujukan  di Kab.  Bogor  telah  melebihi  kapasitas  standar  yang ditetapkan oleh WHO. Selain itu, jumlah rumah sakit yang  ada  sekarang  ini,  digunakan  untuk  melayani sekitar 6 juta penduduk di Kab. Bogor. Oleh karena itu,  pemerintah  daerah  perlu  menentukan  strategi yang  lebih  tepat,  mengingat  lonjakan  kasus  yang masih  terus  terjadi  di  Kab.  Bogor.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menentukan  lokasi  strategis fasilitas  kesehatan  di  Kab.  Bogor  sebagai  rumah sakit  rujukan  COVID-19  dengan  menggunakan analisis jaringan jalan. Wilayah-wilayah yang belum terjangkau  oleh  rumah  sakit  rujukan  yang  ada menjadi prioritas pada penelitian ini.

## METODE
Penentuan lokasi strategis rumah sakit rujukan dilakukan di Kab. Bogor. Dalam hal ini, Kab. Bogor sebagai daerah yang mempunyai kerentanan tinggi terhadap  penyebaran  COVID-19,  maka  sangat penting  untuk  melakukan  pemetaan  kapasitas rumah sakit rujukan COVID-19. Pemetaan bertujuan untuk mengetahui jumlah pasien terkonfirmasi positif COVID-19 yang dapat ditampung  dan  ditangani  di  rumah  sakit  rujukan tersebut. Gambar  3 menunjukkan  diagram  alir penelitian  yang  dilakukan.  Kapasitas  fasilitas kesehatan  rumah  sakit  rujukan  COVID-19  di  Kab. Bogor  didapatkan  dari  survei  lapangan  ke  Satuan Tugas  (SATGAS)  COVID-19  di  Kab.  Bogor.  Data kapasitas  tersebut  meliputi  informasi  ketersediaan ruang  ICU,  informasi  ketersediaan  ruang  isolasi,
dan  informasi  ketersediaan  ventilator.  Data  lain yang digunakan yaitu berupa data batas administrasi dan jaringan jalan di Kab. Bogor yang didapatkan  dari  peta  Rupabumi  Indonesia  (RBI) Badan  Informasi  Geospasial.  Sementara  itu,  data sebaran pasien terkonfirmasi positif COVID-19 dan daftar  rumah  sakit  rujukan,  didapatkan  dari  laman satgas
COVID-19 Kab. Bogor
(https://geoportal.bogorkab.go.id/covid19/). Berdasarkan Gambar 3 , penelitian ini terdiri dari 5 tahapan yaitu (1) Pemetaan kasus COVID-19 Kab. Bogor,  (2)  Perhitungan  bobot  kepentingan, (3) Pemetaan indeks kesiapan rumah sakit rujukan, (4) Pemetaan  jangkauan  rumah  sakit  dalam  kondisi darurat, (5) Pemetaan alternatif rumah sakit rujukan di Kab. Bogor.

## Pemetaan Kasus COVID-19 Kab. Bogor
Pendekatan  spasial  merupakan  salah  satu cara untuk memahami fenomena dan merepresentasikannya  dalam  Sistem  Informasi Geografis yang terintegrasi. Analisis spasial sering diterapkan  untuk  memahami  bagaimana  suatu penyakit  menular  menyebar  (Robertson  &  Nelson, 2014). Pada tahap ini, pemetaan kasus COVID-19 dilakukan  untuk  memahami  dan  memberikan gambaran terkait dengan penyebaran COVID-19 di Kab.  Bogor.  Data  yang  digunakan  adalah  kasus
positif COVID-19 dan sebaran Rumah Sakit rujukan COVID-19 di Kab. Bogor. Data kasus terkonfirmasi positif  disajikan  pada  tingkat  satuan  administrasi kecamatan.  Data  tambahan  lain  yang  digunakan adalah  data  jaringan  rel  kereta  api  dan  stasiun kereta  yang  didapatkan  dari Open  Street  Map (OSM).  Kedua  data  ini  digunakan  untuk  melihat hubungan mobilitas suatu wilayah terhadap jumlah kasus terkonfirmasi positif COVID-19.
Penelitian ini juga menggunakan peta kepadatan  penduduk  global  resolusi  tinggi  yang diunduh  dari  laman Humanitarian  Data  Exchange (HDX).  Data  kepadatan  penduduk  tersebut  dalam format  geotiff  yang  dibuat oleh Facebook Connectivity Lab dan Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Universitas Columbia. Peta kepadatan penduduk ini memperkirakan  jumlah  orang  yang  tinggal  dalam satu  grid  dengan  resolusi  grid  (resolusi  spasial) yaitu  berukuran  30  meter.  Peta  kepadatan penduduk  digunakan  untuk  melihat  kontribusi kepadatan  penduduk  dalam  peningkatan  jumlah kasus  positif  COVID-19  di  Kab.  Bogor.  Selain  itu, data  kepadatan  penduduk  ini  digunakan  untuk mengalokasikan  sumber  daya  rumah  sakit  yang ada untuk mengendalikan wabah COVID-19 di Kab. Bogor.
Rencana Strategis Penentuan Alternatif Rumah Sakit Rujukan COVID-19 ........................................................................ (Ristiantri, et al)

## Perhitungan Bobot Kepentingan
Pada tahap ini, dilakukan proses perhitungan bobot kepentingan menggunakan metode pairwise comparation . Pairwise  comparison menghasilkan bobot relatif antar kriteria. Kriteria akan dibandingkan dengan kriteria lain untuk mendapatkan  kriteria  yang  paling  penting  (Saaty, 2004).  Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini meliputi  ketersediaan  ventilator,  ICU,  dan  ruang isolasi. Kemudian ketiga kriteria tersebut dibandingkan
secara berpasangan untuk mendapatkan  kriteria  paling  penting  yang  harus tersedia  pada  setiap  rumah  sakit  rujukan.  Tingkat kepentingan direpresentasikan dalam angka, mulai dari angka 1 yang menunjukkan sama penting dari 2  kriteria  yang  dipasangkan  hingga  angka  9  yang menunjukkan  kriteria  1  sangat  penting  ( extreme importance )  dibandingkan  dengan  kriteria  2. Penilaian kriteria tersebut melibatkan pengetahuan ahli  ( expert  judgement) ,  dalam  penelitian  ini melibatkan  20  tenaga  kesehatan  yang  terlibat langsung  dalam  penanganan  COVID-19.  Selain bobot  kepentingan,  koresponden  diminta  untuk menentukan  waktu  optimal  rumah  sakit  rujukan dapat menjangkau pasien COVID-19 dalam kondisi darurat.

## Pemetaan  Indeks  Kesiapan  Rumah  Sakit Rujukan
Pembuatan  indeks  kapasitas  rumah  sakit rujukan  COVID-19  di  Kab.  Bogor  berdasarkan variabel-variabel  yang  ada  menggunakan  analisis multikriteria,  yaitu Simple  Additive  Weighting (SAW).  Konsep  dasar  metode Simple  Additive Weighting adalah  mencari  penjumlahan  bobot performansi  pada  setiap  alternatif  di  setiap atributnya.  Sementara  itu,  untuk  menentukan strategi  penanganan  pandemik  yang  tepat,  maka diperlukan  suatu  pendekatan  yang  sistematis. Dengan  bantuan  metode Multicriteria  Decision Analysis (MCDA),  strategi  penanganan  yang  telah ada dievaluasi untuk mendapatkan skenario terbaik dalam  mengatasi  penyebaran  dan  dampak  dari pandemi (Samanlioglu  &  Kaya, 2020). Multicriteria Decision  Analysis (MCDA)  merupakan  suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  spasial yang  dievaluasi  berdasarkan  beberapa  kriteria tertentu (Malczewski, 1999; Zeleny, 1982).
Penggabungan  metode  GIS  dan  MCDA  telah banyak  digunakan  dalam  beberapa  tahun  terakhir (Feick & Hall, 2004).
Data yang digunakan adalah kapasitas fasilitas kesehatan  (ICU,  ruang  isolasi,  dan  ventilator) rumah  sakit  rujukan,  bobot  dari  masing-masing kriteria dari hasil pairwise comparison , kasus positif, dan lokasi rumah sakit rujukan di Kab. Bogor. Dari data  kapasitas  fasilitas  kesehatan  tersebut, kemudian  dilakukan  penentuan  kriteria  kelas berdasarkan  rentang  kelas.  Untuk  ketersediaan ruang isolasi dan ventilator dibagi menjadi 5 kelas, yaitu  kelas  1  tidak  lengkap  hingga  kelas  5  sangat
lengkap.  Selanjutnya,  ketersediaan  ICU  dibagi menjadi 3 kelas, yaitu kelas 1 tidak lengkap hingga kelas 3 sangat lengkap. Tahapan selanjutnya yaitu kriteria  kelas  tersebut  dan  bobot  digunakan  untuk menghitung  indeks  kesiapan  rumah  sakit  rujukan Kab.  Bogor  menggunakan  metode  SAW.  Indeks kesiapan  rumah  sakit  rujukan  terdiri  dari  3  kelas yaitu  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Indeks  kesiapan rumah sakit  tinggi  memiliki arti bahwa rumah sakit rujukan  memiliki  fasilitas  yang  memadai  untuk menampung pasien COVID-19 bergejala, begitupun sebaliknya.

## Pemetaan  Jangkauan  Rumah  Sakit  dalam Kondisi Darurat
Pemetaan  jangkauan  rumah  sakit  rujukan menggunakan  metode network  analysis  service area.  Analysis  Service  Area adalah  suatu  metode untuk  memperhitungkan  area  cakupan  dari  suatu obyek. Cakupan ini didasarkan pada waktu tempuh yang  diperlukan  untuk  mencapai  suatu  obyek melalui jaringan transportasi. Area pelayanan dapat ditentukan oleh jarak atau  waktu (Mahmoud et al., 2013). Pada tahap ini, data yang digunakan adalah jaringan  jalan  Kab.  Bogor  dan  lokasi  rumah  sakit rujukan.  Pada  data  jaringan  jalan  dilakukan perhitungan waktu tempuh untuk setiap kelas jalan. Waktu  tempuh  didapatkan  dari  jarak  pada  setiap kelas  jalan  dibagi  dengan  kecepatan  tempuh. Penentuan  kelas  jalan  dan  kecepatan  tempuh mengacu pada Peraturan Menteri Perhubungan No. PM  111  tentang  Tata  Cara  Penetapan  Batas Kecepatan  (2015).  Terdapat  perbedaan  definisi kelas  jalan  antara  permenhub  dengan  data  peta RBI,  sehingga  kecepatan  dihitung  berdasarkan rata-rata  antara  kecepatan  tertinggi  dan  terendah setiap  kelas  jalannya,  seperti  dapat  dilihat  pada Tabel 1 .
Tabel 1. Penetapan Batas Kecepatan. Kelas Jalan Kecepatan (km/jam) Jalan tol 80 Jalan arteri 40 Jalan kolektor 40 Jalan lokal 40 Jalan lain 40 Jalan setapak 20 Tahap selanjutnya adalah pembuatan network dataset .  Untuk  memastikan  data  jaringan  jalan sudah  bebas  dari error  topology, maka  dilakukan proses clean topology. Tahapan selanjutnya adalah melakukan network  analysis  service  area dengan perhitungan impedansi menggunakan waktu tempuh.  Output  dari  tahapan  ini  berupa  cakupan area yang bisa dijangkau oleh rumah sakit rujukan COVID-19  dalam  kondisi  darurat.  Hasil  dari  tahap ini untuk mengetahui kemampuan rumah sakit yang ada  saat  kondisi  darurat  pasien  harus  dirujuk  ke rumah sakit.

## Pemetaan  Alternatif  Rumah  Sakit  Rujukan  di Kab. Bogor
Pada  tahap  ini,  hasil  perhitungan  indeks kesiapan rumah sakit rujukan COVID-19 digunakan untuk  menilai  kemampuan  rumah  sakit  rujukan menjangkau wilayah-wilayah di sekitarnya. Pemetaan jangkauan rumah sakit rujukan berdasarkan  pada  kontribusi  setiap  wilayah kelurahan  di  Kab.  Bogor  menyumbang  pasien dengan  kondisi  gejala  berat.  Rata-rata  kasus  aktif COVID-19  per  kelurahan  di  Kab.  Bogor  yaitu sebanyak  5  orang,  mengacu  pada  data  jumlah kasus  positif  aktif  per  tanggal  23  November  2020. Menurut  Mukaromah  (2020),  80%  penderita COVID-19 merupakan pasien tanpa gejala, artinya hanya  ada  20%  dari  total  kasus  aktif  per  wilayah yang menyumbang keterisian di rumah sakit. Oleh karena itu, hanya ada 1 orang per kelurahan yang diasumsikan  memiliki  gejala  berat  dari  total  kasus aktif,  selebihnya  merupakan  pasien  tanpa  gejala sebanyak 80%. Angka pasien dengan gejala berat per  kelurahan  ini  digunakan  sebagai  landasan untuk  menghitung  kemampuan  maksimal  dari rumah  sakit  rujukan  COVID-19  untuk  menjangkau wilayah  di  sekitarnya  dilihat  dari  indeks  kesiapan rumah  sakit.  Penelitian  ini  mengasumsikan  bahwa indeks kesiapan rumah sakit rujukan kategori tinggi dapat  menampung  15  kelurahan.  Artinya,  ada  15 pasien  dengan  gejala  berat  dan  butuh  perawatan yang berasal dari 15 kelurahan terdekat. Sementara itu,  rumah  sakit  dengan  kategori  indeks  kesiapan sedang dapat menampung 7 kelurahan, dan indeks kesiapan  rendah  dapat  menampung  2  kelurahan. Penentuan  angka  daya  tampung  pada  indeks
kesiapan  merujuk  pada  jumlah  ventilator  di  setiap kategori rumah sakit.
Data  daya  tampung  atau  kemampuan  rumah sakit  rujukan  tersebut  kemudian  dimasukkan sebagai capacity pada  saat  pengolahan network analysis  allocation-location. Analisis allocation- location digunakan  untuk  memilih  fasilitas  dari seperangkat fasilitas untuk beroperasi berdasarkan interaksi  potensi  fasilitas  dengan  titik  permintaan. Hasil  analisis allocation-location fase  awal  berupa kemampuan  rumah  sakit  rujukan  yang  sudah  ada untuk  menjangkau  wilayah  terdekat  berdasarkan daya  tampung  setiap  rumah  sakit.  Dari  hasil  fase awal allocation-location akan  terlihat  wilayah- wilayah  yang  belum  terjangkau  oleh  rumah  sakit rujukan yang sudah ada. Oleh karena itu, dilakukan analisis allocation-location menggunakan  sebaran rumah sakit lain yang masih di wilayah Kab. Bogor, untuk  menentukan  kemungkinan  rumah  sakit tersebut  dijadikan  sebagai  alternatif  rumah  sakit rujukan COVID-19.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemetaan Kasus COVID-19 Kab. Bogor
Pola  sebaran  total  kasus  konfirmasi  positif sampai  dengan  tanggal  23  November  2020  di wilayah  Kab.  Bogor  bisa  dilihat  pada Gambar  4 . Gambar 4 menunjukkan bahwa daerah kecamatan Cibinong, Bojonggede, Sukaraja, Gunungputri, dan Cileungsi  mengalami  kasus  konfirmasi  positif COVID-19  sejumlah  200-500  kasus,  lebih  tinggi dibandingkan daerah lainnya.
Rencana Strategis Penentuan Alternatif Rumah Sakit Rujukan COVID-19 ........................................................................ (Ristiantri, et al)
Daerah-daerah  tersebut  merupakan  daerah  yang dekat  dengan  Ibukota  negara.  Selain  itu,  wilayah tersebut juga merupakan wilayah dengan mobilitas tinggi,  dengan  ditandai  adanya  jalur  Kereta  Rel Listrik  (KRL)  dan  stasiun  KRL.  Mobilitas  manusia dan  jalur  transportasi  mempercepat  penyebaran COVID-19  (Kang  et  al.,  2020;  Pourghasemi  et  al., 2020).  Tidak  hanya  mobilitas  manusia,  kepadatan penduduk  menjadi  faktor  pendorong  peningkatan kasus  tinggi  di  wilayah  Kab.  Bogor,  seperti  dapat dilihat pada Gambar 4 , peta total kasus positif yang disandingkan  dengan  peta  kepadatan  penduduk. Wilayah  dengan  kepadatan  penduduk  rendah seperti di kecamatan Sukajaya,
Cariu,
Sukamakmur, Tanjungsari,
Cigudeg,
dan Nanggung mempunyai total kasus konfirmasi positif COVID-19 kurang dari 5 kasus.

## Bobot Kepentingan
Responden  yang  terlibat  dalam  penilaian kuesioner  terdiri  dari  dokter,  perawat,  bidan,  dan ahli gizi yang terlibat dalam penanganan COVID-19. Hasil kuesioner tersebut kemudian diolah menggunakan software  expertchoice  11 untuk mendapatkan  bobot  dari  masing-masing  kriteria. Hasil dari pairwise comparison harus menunjukkan konsistensi  dari  responden  dilihat  dari  nilai Consistency  Index . Consistency  Index untuk mengukur  seberapa  konsisten  penilaian  terhadap kriteria  tersebut.  Jika  nilai  dari Consistency  Index lebih  kecil  atau  sama  dengan  10%  (0,1),  maka
ketidakkonsistenan/hasil  penilaian  dapat  diterima (Saaty, 2003).
Dari  20  responden  yang  telah  memberikan penilaian,  hanya  4  responden  yang  diterima  nilai Consistency Index nya. Kemudian, bobot kepentingan  dari  4  responden  digabung  untuk mendapatkan  bobot  total  dari  masing-masing kriteria  (ventilator,  ICU,  dan  ruang  isolasi).  Dari penggabungan tersebut didapatkan nilai Consistency  Index yaitu  sebesar  0,01.  Menurut pengetahuan  ahli,  ketersediaan  ventilator  menjadi paling  penting  ada  di  rumah  sakit  rujukan  COVID- 19,  kemudian  disusul  dengan  keberadaan  ruang ICU, dan ruang isolasi. Keberadaan ventilator dinilai paling  penting  ada  di  rumah  sakit  rujukan  COVID- 19  karena  berhubungan  dengan  fungsi  ventilator membantu pasien COVID-19 mempermudah untuk bernafas.  Nilai  bobot  untuk  3  kriteria  yang dipasangkan  yaitu  ventilator,  ruang  ICU,  ruang isolasi  secara  berurutan  antara  lain  0,622,  0,285, dan 0,094.

## Pemetaan  Jangkauan  Rumah  Sakit  dalam Kondisi Darurat
Hasil  dari  kuesioner  menunjukkan  bahwa 47,6% dari total responden menilai 15 menit adalah waktu optimal rumah sakit rujukan dapat menjangkau  pasien  COVID-19  dalam  kondisi darurat.  Waktu  15  menit  ini  akan  dijadikan  dasar untuk melakukan network analysis service area .
Tabel 2 . Indeks kesiapan rumah sakit. NO RUMAH SAKIT
INDEKS KESIAPAN NO RUMAH SAKIT INDEKS KESIAPAN NO RUMAH SAKIT INDEKS KESIAPAN 1 RSUD Cibinong TINGGI 11 RS Sentosa RENDAH 21 RSU Dr. Sismadi RENDAH 2 RSUD Ciawi SEDANG 12 RSAU Hassan Toto RENDAH 22 RS MH. Thamrin RENDAH 3 RSUD Leuwiliang RENDAH 13 RS FMC RENDAH 23 RS Hermina Mekarsari RENDAH 4 RS Sentra Medika RENDAH 14 RS CITAMA RENDAH 24 RS EMC RENDAH 5 RS Eka Hospital SEDANG 15 RS Harapan Sehati RENDAH 25 RS Karya Bhakti Pratiwi RENDAH 6 RSUD Cileungsi SEDANG 16 RS Asysyifaa RENDAH 26 RSIA Citra Insani RENDAH 7 RS Dompet Dhuafa RENDAH 17 RS Paru Dr. M. Goenawan Partowidigdo RENDAH 27 RSIA Melania RENDAH 8 RS Permata Jonggol RENDAH 18 RSUD TNI Atang Sanjaya RENDAH 28 RSIA Permata Pertiwi RENDAH 9 RS Annisa RENDAH 19 RSU Mary Cileungsi RENDAH 29 RS Assalam RENDAH 10 RS Bina Husada SEDANG 20 RSU Trimitra RENDAH 30 RSIA Kenari Graha Medika RENDAH
Gambar  5 menunjukkan  aksesibilitas  area yang  dapat  dijangkau  rumah  sakit  rujukan  di  Kab. Bogor dalam waktu tempuh 15 menit. Aksesibilitas menggambarkan  kemampuan  sistem  rumah  sakit dalam  memenuhi  kebutuhan  pasien  (Levesque  et al.,  2013;  Thomas  &  Penchansky,  1984).  Dalam kondisi darurat, banyak daerah di Kab. Bogor yang belum terjangkau rumah sakit rujukan, seperti dapat dilihat  pada Gambar  5 .  Akan  tetapi,  melihat Gambar  4 terkait  kepadatan  penduduk  di  Kab. Bogor, wilayah dengan kepadatan penduduk tinggi masih  bisa  terjangkau  oleh  rumah  sakit  rujukan yang  sudah  ada.  Keterbatasan  infrastruktur kesehatan  menjadi  permasalahan  di  Kab.  Bogor. Untuk  itu,  perlu  penanganan  yang  serius  dari pemangku  kebijakan  daerah,  mengingat  wabah COVID-19  masih  terus  berlangsung  dan  kasus positif semakin bertambah dari hari ke hari.

## Pemetaan  Indeks  Kesiapan  Rumah  Sakit Rujukan
Menurut  Peraturan  Menteri Kesehatan RI No. 56  tentang  Klasifikasi  dan  Perizinan  Rumah  Sakit (2014), bahwa rumah sakit diklasifikasikan menjadi 4 tipe. Di wilayah Kab. Bogor terdapat 1 rumah sakit dengan  tipe  A,  5  rumah  sakit  dengan  tipe  B,  21 rumah  sakit  dengan  tipe  C,  dan  3  rumah  sakit dengan tipe D. Dari total 30 rumah sakit yang ada di Kab. Bogor hanya 17 rumah sakit yang ditunjuk sebagai  rumah  sakit  rujukan  COVID-19. Tabel  2 menunjukkan hasil dari penentuan indeks kesiapan 17  rumah  sakit  rujukan  yang  sudah  ada  sekarang dan 13 rumah sakit lainnya di Kab. Bogor. Dari 17 rumah sakit rujukan yang sudah ada di Kab. Bogor, hanya  1  rumah  sakit  rujukan  dengan  indeks kesiapan  tinggi,  yaitu  Rumah  Sakit  Umum  Daerah Cibinong. Kemudian, terdapat 4 rumah sakit rujukan dengan  kategori  indeks  kesiapan  sedang,  yaitu antara lain RSUD Ciawi, RSUD Cileungsi, RS Eka
Hospital,  dan  RS  Bina  Husada.  Sedangkan  12 rumah  sakit  rujukan  sisanya,  memiliki  indeks kesiapan rendah. Sementara itu, 13 rumah sakit lain yang  tidak  termasuk  dalam  rumah  sakit  rujukan COVID-19  memiliki  indeks  kesiapan  rendah. Infrastruktur  kesehatan  di  Kab.  Bogor  belum memadai, terlihat dari sebagian besar hasil indeks kesiapan  rumah  sakit  rujukan  dan  rumah  sakit lainnya pada kategori rendah. Terjadi ketimpangan penyediaan fasilitas pelayanan kesehatan, terbukti dari  hasil  indeks  kesiapan  rumah  sakit  yang menunjukkan  hanya  ada  satu  rumah  sakit  dengan kategori  tinggi,  yaitu  RSUD  Cibinong. Gambar  6 menunjukkan sebaran keseluruhan rumah sakit (30 rumah  sakit)  yang  ada  di  wilayah  Kab.  Bogor. Sebaran  rumah  sakit  di  Kab.  Bogor  pun  tidak banyak,  dan  hanya  memusat  di  bagian  tengah wilayah  Kab.  Bogor.  Ketersediaan  rumah  sakit terkonsentrasi  di  wilayah  Cibinong,  Gunung  putri, dan  Cileungsi.  Sebaran  rumah  sakit  tidak  merata dan  banyak  lokasi  di  Kab.  Bogor  belum  bisa terjangkau.
Gambar 6. Kepadatan RS di wilayah Kab. Bogor.
Gambar  7 menunjukkan  Indeks  Kesiapan Rumah Sakit Rujukan dengan sebaran kasus positif aktif  COVID-19  per  tanggal  23  November  2020. Rumah  sakit  rujukan  COVID-19  di  Kab.  Bogor
Rencana Strategis Penentuan Alternatif Rumah Sakit Rujukan COVID-19 ........................................................................ (Ristiantri, et al)
hanya  memusat  di  bagian  tengah  wilayah  Kab. Bogor,  tersebar  berdekatan  dengan  Kota  Depok dan  Kota  Bogor.  Untuk  wilayah  bagian  barat  dan timur  Kab.  Bogor  hampir  tidak  ditemukan  rumah sakit  rujukan  COVID-19.  Sementara  itu,  di  bagian selatan  Kab.  Bogor  hanya  ada  dua  rumah  sakit rujukan,  yaitu  RSUD  Ciawi  dan  RS  Paru  Dr.  M. Goenawan Partowidigdo.
Dilihat  dari Gambar  7 wilayah  Cibinong, Citeureup,  Bojonggede,  Sukaraja,  dan  Ciawi memiliki  kasus  positif  aktif  hingga  100  orang,  dan wilayah  di  sekitarnya  memiliki  kasus  positif  aktif hingga 50 orang pada tanggal 23 November 2020. Jika dilihat dari indeks kesiapan rumah sakit rujukan yang berada di sekitar wilayah tersebut hanya ada 1  rumah  sakit  rujukan  dengan  indeks  kesiapan tinggi,  2  rumah  sakit  rujukan  dengan  indeks kesiapan sedang, dan rumah sakit rujukan lainnya dengan indeks kesiapan rendah. Hal tersebut dapat menyebabkan  akumulasi  pasien  yang  tidak  bisa dirawat  di  rumah  sakit  rujukan  di  sekitar  wilayah zona  merah  (kasus  aktif  tinggi).  Ketimpangan antara  kesiapan  rumah  sakit  rujukan  dengan penambahan  kasus  positif  aktif  membuat  banyak pasien  dengan  gejala  tidak  bisa  dirawat, sehingga membuat angka kematian menjadi tinggi.
Terlihat  juga  pada Gambar  7, untuk  wilayah Parung Panjang terjadi kasus positif aktif mencapai 50 orang pada tanggal 23 November 2020, tetapi di wilayah tersebut tidak terdapat rumah sakit rujukan dan  wilayah  tersebut  juga  tidak  terjangkau  oleh rumah sakit rujukan dalam kondisi darurat. Kondisi tersebut  harus  menjadi  perhatian  pemangku kebijakan  daerah  mengingat  kasus  positif  aktif  di wilayah  tersebut  tinggi  tetapi  tidak  ada  fasilitas kesehatan di wilayah tersebut.
Pemetaan  Alternatif  Rumah  Sakit  Rujukan  di Kab. Bogor
Gambar  7 menunjukkan  jangkauan  layanan seluruh  rumah  sakit  di  Kab.  Bogor.  Lokasi  rumah sakit  rujukan  dan  rumah  sakit  lainnya  banyak terdapat  di  daerah  sekitar  Cibinong,  Bojonggede, Sukaraja  Ciawi,  dan  Cileungsi.  Daerah  tersebut merupakan daerah penyumbang kasus positif aktif tertinggi  dibandingkan  dengan  daerah  lainnya  di Kab.  Bogor.  Jika  dilihat  dari  jumlah  kasus  positif aktif dan indeks kesiapan rumah sakit rujukan, pada daerah  tersebut  memang  membutuhkan  alternatif rumah  sakit  rujukan  untuk  menampung  pasien positif  aktif  yang  terus  naik  dari  hari  ke  hari. Keterbatasan  jumlah  rumah  sakit  menjadikan rumah  sakit  lain  sangat berpotensi  menjadi  rumah sakit rujukan COVID-19.
Untuk  rumah  sakit  rujukan  dengan  indeks kesiapan  tinggi  hanya  dapat  menjangkau  15 kelurahan  terdekat  dari  rumah  sakit  tersebut. Dengan asumsi 1 kelurahan menyumbang sebanyak 1 pasien positif aktif yang membutuhkan perawatan di rumah sakit rujukan. Sehingga untuk rumah sakit rujukan dengan indeks kesiapan tinggi dapat menampung 15 pasien positif aktif dan untuk rumah  sakit  rujukan  dengan  indeks  kesiapan sedang  dapat  menampung  7  pasien  positif  aktif. Sementara itu, untuk daerah Cibinong, Bojonggede, Sukaraja,  Ciawi,  dan  Cileungsi,  kasus  positif  aktif mencapai  hingga  100  orang  maka  dibutuhkan alternatif rumah sakit rujukan. Alternatif rumah sakit rujukan ditentukan dari rumah sakit yang sudah ada sebelumnya  sebagai  rumah  sakit  rujukan  di  Kab. Bogor.
Gambar 8. Rumah sakit rujukan COVID-19 alternatif di Kab. Bogor.
Dari 13 alternatif rumah sakit rujukan yang ada, hasil perhitungan indeks kesiapannya rendah. Oleh karena  itu,  alternatif  rumah  sakit  rujukan  hanya dapat menjangkau 2 kelurahan saja dengan asumsi hanya dapat menampung 2 pasien positif aktif. Oleh karena  itu,  seluruh  13  rumah  sakit  lainnya  ini dialokasikan menjadi rumah sakit alternatif. Apabila melihat Gambar  8, terdapat banyak  kelurahan  di daerah Cibinong, Bojonggede, Sukaraja Ciawi, dan Cileungsi  yang  belum  terjangkau  oleh  rumah  sakit rujukan  dan  alternatif  rumah  sakit  rujukan.  Hal  ini membutuhkan penangan yang serius dari pemerintah  daerah  setempat.  Salah  satu  solusi yang dapat dilakukan adalah menambah ketersediaan ventilator, ICU, dan ruang isolasi pada rumah  sakit  tersebut  agar  daya  tampung  rumah sakit rujukan yang sudah ada dan alternatif menjadi bertambah. Untuk daerah Tenjo, Jasinga, Sukajaya, Nanggung, Cariu, dan Tanjungsari tidak terdapat  rumah  sakit  rujukan  yang  sudah  ada maupun  alternatif  rumah  sakit  terdekat.  Tetapi daerah tersebut  adalah daerah  dengan kepadatan penduduk rendah dan kasus positif aktif cenderung rendah bahkan terdapat daerah dengan zero case. Untuk  daerah  Parung  Panjang  terdapat  kasus positif aktif yang tinggi, mencapai hingga 100 kasus tetapi di daerah tersebut tidak terdapat rumah sakit rujukan existing maupun  alternatif  rumah  sakit terdekat.  Hal  tersebut  harus  menjadi  perhatian pemerintah daerah setempat untuk dapat mengambil  langkah  serius  dalam  menangani lonjakan wabah di daerah tersebut dan sekitarnya.

## KESIMPULAN
Pola penyebaran kasus terkonfirmasi COVID- 19  tertinggi  di  wilayah  Kab.  Bogor  terkonsentrasi pada  wilayah  dengan  kepadatan  penduduk  dan mobilitas manusia yang tinggi. Dari pola penyebaran  COVID-19  ini, dapat  dilakukan penanganan/strategi  khusus  untuk  daerah-daerah yang  mengalami  kasus  konfirmasi  positif  yang tinggi.  Salah  satunya  dengan  mengevaluasi  dan meningkatkan  kapasitas  rumah  sakit  rujukan terdekat  pada  daerah  yang  mengalami  konfirmasi kasus  positif  yang  tinggi  untuk  mengantisipasi lonjakan kasus yang masih akan terus terjadi.
Selanjutnya,  peta  jangkauan  rumah  sakit rujukan yang sudah ada menggambarkan kemampuan wilayah Kab. Bogor dalam menghadapi  pandemi.  Sayangnya,  dari  hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah rumah sakit rujukan  COVID-19  di  Kab.  Bogor  yang  ada sekarang  ini  masih  kurang  untuk  menjangkau seluruh  wilayah  Kab.  Bogor.  Ditambah  lagi, infrastruktur  rumah  sakit  sangat  kurang  di  Kab. Bogor, terbukti sebagian besar rumah sakit rujukan yang  ada  memiliki  hasil  indeks  kesiapan  rumah sakit  bernilai  rendah.  Di  samping  itu,  kondisi  ini diperparah  dengan  sebaran  rumah  sakit  hanya terkonsentrasi  pada  wilayah  bagian  tengah  Kab. Bogor.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  daerah  harus berupaya  untuk  melakukan  penambahan  jumlah rumah  sakit  atau  penambahan  kapasitas  layanan kesehatan.  Apabila  kondisi  ini  tidak  bisa  diatasi maka  penumpukan  pasien  akan  terjadi.  Selain  itu,
Rencana Strategis Penentuan Alternatif Rumah Sakit Rujukan COVID-19 ........................................................................ (Ristiantri, et al)
kematian  pasien  akan  meningkat  karena  pasien tidak  bisa  mendapatkan  perawatan  medis  dengan baik.
Pemetaan  Indeks  Kesiapan  rumah  sakit rujukan penting dilakukan untuk mengetahui kondisi atau kesiapan rumah sakit rujukan berdasarkan dari ketersediaan fasilitas.  Dari indeks kesiapan rumah sakit rujukan tersebut pemangku kebijakan daerah dapat  menilai  kesiapan  setiap  rumah  sakit  yang ada.  Dari  pemetaan  indeks  kesiapan  rumah  sakit rujukan  dan  pemetaan  jangkauan  rumah  sakit rujukan  didapatkan  wilayah-wilayah  dengan  kasus positif  aktif  yang  tinggi  tetapi  tidak  terjangkau bahkan  tidak  terdapat  rumah  sakit  rujukan.  Hal tersebut  harus  menjadi  perhatian  pemangku kebijakan  daerah  untuk  menentukan  langkah  ke depan  dalam  menangani  wabah  COVID-19  ini. Dilakukan Pemetaan Alternatif rumah sakit rujukan untuk menghasilkan rumah sakit rujukan baru yang strategis  dilihat  dari  jumlah  kasus  positif  aktif  dan rumah  sakit  rujukan existing sehingga  jika  terjadi lonjakan  kasus  COVID-19  dapat  segera  ditangani oleh  rumah  sakit  rujukan  terdekat.  Keterbatasan jumlah  rumah  sakit  membuat  13  alternatif  rumah sakit  rujukan  yang  ada  sangat  strategis  dijadikan rumah  sakit  rujukan  COVID-19.  Rumah  sakit alternatif  tersebut  bisa  membantu  menopang wilayah-wilayah yang tidak terjangkau.
Selain  penambahan  infrastruktur  rumah  sakit, solusi  lain  yang  bisa  dilakukan  oleh  pemerintah daerah  Kab.  Bogor  adalah  dengan  melakukan penerapan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar (PSBB) secara ketat. Penerapan PSBB digunakan untuk  membatasi  pergerakan  masyarakat  dan menekan  jumlah  pasien  terkonfirmasi  positif COVID-19. Oleh karena itu,  kapasitas rumah sakit bisa dikendalikan dengan harapan angka kematian menjadi berkurang.
Analisis  spasial  dan  penerapan Multicriteria Decision  Analysis yang  dilakukan  pada  penelitian ini  dapat  diterapkan  untuk  lokasi  lain.  Akan  tetapi, perlu penambahan variabel lain dalam penyusunan indeks  kesiapan.  Variabel  seperti  jumlah  dokter spesialis paru, jumlah perawat, dan jumlah tempat tidur akan memperkuat analisis yang ada.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Satuan  Tugas  (SATGAS)  COVID-19  yang  telah membantu  dalam  memberikan  data  kapasitas rumah sakit rujukan Kabupaten Bogor. Penulis juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian Ristek  Dikti  yang  telah  memberikan  pendanaan dalam penulisan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Boulos, M. N. K., & Geraghty, E. M. (2020). Geographical tracking  and  mapping  of  coronavirus  disease COVID ‑ 19/SARS ‑ CoV ‑ 2  epidemic  and  associated events  around  the  world:  how  21  century  GIS technologies are supporting the global fight against outbreaks  and  epidemics. International  Journal  of
Health Geographics , 19 (8). https://doi.org/10.1186/s12942-020-00202-8 Desjardins,  M.  R.,  Hohl,  A.,  &  Delmelle,  E.  M.  (2020). Rapid surveillance of COVID-19 in the United States using  a  prospective  space-time  scan  statistic: Detecting and evaluating emerging clusters. Applied Geography , 118 . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.apgeog.202
0.102202
Djalante,  R.,  Lassa,  J.,  Setiamarga,  D.,  Sudjatma,  A., Indrawan, M., Haryanto, B., … Warsilah, H. (2020). Review  and  analysis  of  current  responses  to COVID-19 in Indonesia: Period of January to March 2020. Progress in Disaster Science , 6 . https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.pdisas.202 0.100091
Feick, R., & Hall, B. (2004). A method for examining the spatial dimension of multi-criteria weight sensitivity. International  Journal  of  Geographical  Information Science , 18 (8), 815 –840.
https://doi.org/10.1080/13658810412331280185 Flies,  E.  J.,  Mavoa,  S.,  Zosky,  G.  R.,  Mantzioris,  E., Williams, C., Eri, R., … Buettel, J. C. (2019). Urban- associated diseases: Candidate diseases,
environmental  risk  factors,  and  a  path  forward. Environment International , 133 . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.envint.2019. 105187
Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., … Cao, B. (2020). Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. The
Lancet , 395 (10223), 497 –506.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(20)30183-5
Huffman,  E.  K.  (1994). Health  Information  Management (Tenth Edit). Physicians’ Record Company.
Indharwati,  R.  (2018). Sumber  Daya  Terhadap Rendahnya  Capaian  Bed  Occupancy  Rate  (BOR) Berdasarkan Penilaian Pasien Rawat Inap di Umah Sakit Paru Jember Tahun 2017 . Universitas Jember. Jones,  K.  E.,  Patel,  N.  G.,  Levy,  M.  A.,  Storeygard,  A., Balk,  D.,  Gittleman,  J.  L.,  &  Daszak,  P.  (2008). Global  trends  in  emerging  infectious  diseases. Nature , 451 , 990 –993.
Kamadjeu, R., Mahamud, A., Webeck, J., Baranyikwa, M. T.,  Chatterjee,  A.,  Bile,  Y.  N.,  …  Mulugeta,  A. (2014). Polio Outbreak Investigation and Response in  Somalia,  2013. The  Journal  of  Infectious Diseases , 210 (suppl_1), S181 –S186.
https://doi.org/10.1093/infdis/jiu453
Kang, D., Choi, H., Kim, J.-H., & Choi, J. (2020). Spatial epidemic  dynamics  of  the  COVID-19  outbreak  in China. International Journal of Infectious Diseases , 94 . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03. 076
Khare,  M.,  Goudie,  A.,  &  Rauch,  D.  A.  (2018).  National Pediatric Bed Occupancy. Pediatrics , 141 . https://doi.org/10.1542/peds.141.1_MeetingAbstrac t.420
Koch,  T.  (2005). Cartographies  of  Disease:  Maps, Mapping, and Medicine . California: ESRI Press. Lee, D., & Lawson, A. (2014). Cluster detection and risk estimation  for  spatio-temporal  health  data. ArXiv Preprint . Levesque,  J.-F.,  Harris,  M.  F.,  &  Russella,  G.  (2013).
Patient-centred access to health care: conceptualising  access  at  the  interface  of  health systems  and  populations. International  Journal  for Equity  in  Health , 12 .  https://doi.org/10.1186/1475-
9276-12-18
Liu,  Y.,  Watson,  S.  C.,  Gettings,  J.  R.,  Lund,  R.  B.,
Nordone, S. K., Yabsley, M. J., & McMahan, C. S.
(2017).  A  Bayesian  spatio-temporal  model  for forecasting  Anaplasma  species  seroprevalence  in domestic dogs within the contiguous United States.
PloS One , 12 (7).
https://doi.org/https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0182028
Mahmoud,  M.  S.,  Al-Nasser,  F.  A.,  &  Al-Sunni,  F.  M. (2013).  Network-based  strategies  for  signalised traffic  intersections. Inderscience  Publisher , 5 . https://doi.org/10.1504/IJSCC.2013.054139 Malczewski,  J.  (1999). GIS  and  Multicriteria  Decision Analysis . New York: John Wiley & Sons Inc.
Moghadas, S. M., Shoukat, A., Fitzpatrick, M. C., Wells, C. R., Sah, P., Pandey, A., … Galvani, A. P. (2020). Projecting  hospital  utilization  during  the  COVID-19 outbreaks in the United States. Proceedings of the National Academy of Sciences , 117 (16), 9122 LP – 9126. https://doi.org/10.1073/pnas.2004064117
Mukaromah,  V.  F.  (2020).  Hampir  80  Persen  Kasus Covid-19  Tak  Bergejala,  Ini  Fakta  soal  OTG. Retrieved  4  January  2021,  from  Kompas  website: https://www.kompas.com/tren/read/2020/06/08/090 300965/hampir-80-persen-kasus-covid-19-tak- bergejala-ini-fakta-soal-otg
Okba,  N.  M.  A.,  Müller,  M.  A.,  Li,  W.,  Wang,  C.,  H.,  C.,
GeurtsvanKessel,  …  Haagmans,  B.  L.  (2020). SARS-CoV-2  specific  antibody  responses  in COVID-19 patients .
Organization,  W.  H.  (2020). Coronavirus  disease  2019 (COVID-19): situation report, 72 . Peraturan Menteri Kesehatan RI No 56 tentang Klasifikasi dan Perizinan Rumah Sakit . , (2014).
Peraturan  Menteri  Perhubungan  No.  PM  111  tentang Tata Cara Penetapan Batas Kecepatan . , (2015). Pourghasemi, H. R., Pouyan, S., Heidari, B., Farajzadeh, Z., Fallah Shamsi, S. R., Babaei, S., … Sadeghian, F.  (2020).  Spatial  modeling,  risk  mapping,  change detection, and outbreak trend analysis of coronavirus  (COVID-19)  in  Iran  (days  between February  19  and  June  14,  2020). International Journal  of  Infectious  Diseases , 98 ,  90 –108. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.06.058
Robertson,  C.,  &  Nelson,  T.  A.  (2014).  An  Overview  of Spatial  Analysis  of  Emerging  Infectious  Diseases. The  Professional  Geographer , 66 (4),  579 –588. https://doi.org/10.1080/00330124.2014.907702 Roser,  M.,  Ritchie,  H.,  Ortiz-Ospina,  E.,  &  Hasell,  J. (2020). Coronavirus Pandemic (COVID-19). Retrieved 8 May 2020, from https://ourworldindata.org/coronavirus
Saaty, T. (2003). Decision-making with the AHP: Why is the  principal  eigenvector  necessary. European Journal  of  Operational  Research , 145 (1),  85 –91. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0377- 2217(02)00227-8
Saaty,  T.  L.  (2004).  Decision  making —the  analytic hierarchy  and  network  processes  (AHP/ANP). Journal  of  Systems  Science  and  Systems Engineering , 13 (1), 1 –35.
Samanlioglu, F., & Kaya, B. E. (2020). Evaluation of the COVID-19  Pandemic  Intervention  Strategies  with Hesitant F-AHP. Journal of Healthcare Engineering . https://doi.org/10.1155/2020/8835258
Shimakawa,  Y.,  Camélique,  O.,  &  Ariyoshi,  K.  (2010). Outbreak  of  chickenpox  in  a  refugee  camp  of northern  Thailand. Conflict  and  Health , 4 (1),  4. https://doi.org/10.1186/1752-1505-4-4
Supriyanto,  H.,  &  Suryani,  E.  (2019).  Implementation  of System Dynamics in Hospital Services for Improving the  Inpatient  Rooms  Utilization. Jurnal  Ilmiah KURSOR , 10 (1), 29 –36.
Tambun,  L.  T.  (2020).  Tingkat  Keterisian  Tempat  Tidur Pasien  Covid-19  Masih  Mencukupi.  Retrieved  4 January 2020, from Berita Satu website: https://www.beritasatu.com/kesehatan/681319/ting kat-keterisian-tempat-tidur-pasien-covid19-masih- mencukupi
Thomas,  J.  W.,  &  Penchansky,  R.  (1984).  Relating satisfaction  with  access  to  utilization  of  services.
Medical Care , 22 (6), 553 –568.
https://doi.org/10.1097/00005650-198406000- 00006.
Zeleny, M. (1982). Multiple criteria decision making . New York: McGraw-Hill.