## KAJIAN KEBIJAKAN VAKSINASI TERHADAP ANGKA PENURUNAN CORONA VIRUS 19 BERBASIS BIG DATA TABLEAU ANALISIS DI INDONESIA 2023

## STUDY OF VACCINATION POLICY ON REDUCING RATE OF CORONA VIRUS 19 BASED ON BIG DATA TABLEAU ANALYSIS IN INDONESIA 2023

## Wening Mustikaningsih
1*
Annisa Rizki Ananda 2
*1 1Universitas Muhammadiyah Palangkaraya, Kalimantan Tengah,
Indonesia
2 1Universitas Muhammadiyah Palangkaraya, Kalimantan Tengah, Indonesia
*email:
wening.mustika@umpr.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini mengkaji tentang kebijakan Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021 tentang Pelaksanaan Vaksinasi dalam Rangka Penanggulangan Pandemi Corona  Virus  Disease  2019  (COVID-19)  dengan  angka  pelaksanaan  vaksinasi COVID-19  berdasarkan  hasil  riset  Big  Data  Analisys.  Metodologi  penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mix Methods dengan prosedur menggabungkan, dan menganalisis data, antara data kualitatif dan data kuantitatif. Menggunakan teknik Analisis Big Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mining dan text mining. Hasil penelitian ini adalah Perbandingan Grafik People Fully Vaccinated di indonesia membuktikan bahwa mampu menekan angka grafik apada variabak New Casse  COVID-19  di  Indonesia,  sehingga  Implementasi  Kebijakan  Vaksinasi  di Indonesia menunjukkan angka tinggi pada tingkat partisipasi masyarakat. Kata Kunci: Big Data Analisys Public Policy
Vaccination Pandemic COVID-19
Keywords :
Analisis Big Data Kebijakan Publik Vaksinasi Pandemi COVID-19

## Abstract
This study analyzes Minister of Health Regulation Number 10 of 2021, which focuses on  COVID-19  vaccination  implementation  in  Indonesia.  The  research  combines qualitative  and  quantitative  data  using  Big  Data  Analysis  techniques  such  as  data mining  and  text  mining.  The  study  reveals  that  the  graph  comparison  of  fully vaccinated individuals in Indonesia demonstrates a reduction in new cases of  the COVID-19 variant, indicating a high level of public participation in the vaccination policy.  These  findings  highlight  the  effectiveness  of  the  vaccination  program  in combating the COVID-19 pandemic in Indonesia.

## PENDAHULUAN
Penelitian ini akan mengkaji Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021 tentang Pelaksanaan Vaksinasi dalam Rangka Penanggulangan Pandemi Corona Virus Disease 2019 (COVID-19). Kebijakan pelaksanaan vaksin bertujuan untuk 1)  mengurangi/penularan  COVID-19,  2)  menurunkan  angka  kesakitan  dan  kematian  akibat  COVID-19,  3)  mencapai kekebalan kelompok di masyarakat (herd immunity), dan 4) Melindungi Masyarakat dari COVID-19 dan dapat melakukan aktivitas secara sosial atau/dan ekonomi. Peraturan atau kebijakan vaksin akan menjadi efektif ketika terkorelasi dengan tingkat partisipasi masyarakat, semakin tinggi partisipasi masyarakat untuk responsive terhadap program vaksinasi akan berkontribusi terhadap lajunya penularan penyebaran COVID-19 beserta varian yang ada, partisipasi masyarakat terhadap
program  vaksinasi  akan  menjadi  tolak  ukur  keberhasilan  implementasi  kebijakan  atau  Peraturan  Menteri  Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021, dan sekaligus menjadi faktor penurunan angka penularan COVID-19 di Indonesia.
Kebijakan  vaksinasi  di Indonesia telah mengalami beberapa perubahan, dan Peraturan  Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021 menjadi aturan yang ditetapkan dalam pelaksanaan vaksinasi masyarakat Indonesia. Pada awal pelaksanaan vaksinasi terdapat kebijakan program vaksinasi dibagi menjadi dua, yakni vaksin pemerintah dan vaksin mandiri. Untuk vaksin pemerintah akan diberikan gratis untuk para tenaga kesehatan hingga aparat TNI-Polri. Sedangkan vaksin mandiri disiapkan untuk masyarakat luas yang harus dibeli (Detikcom, 2020).
Kebijakan prioritas vaksin menghasilkan polemik tentang pelaksanaan vaksinasi, dibandingkan dengan negara lain, vaksinasi diupayakan  untuk  masyarakat  secara  gratis.  Berbagai  isu  pelaksanaan  COVID-19  muncul  sehingga  peran  kebijakan pemerintah  terkait  pemberian  vasinasi  terhadap  masyarakat  memerlukan  kepastian,  hingga  muncul  kebijakan  yang mengatur pemberian dosis vaksin dan pelaksanaan vaksinasi.

## Tabel 1. Data Kasus terbaru COVID-19 di Indonesia
Sumber; CDC · WHO · ECDC · Wikipedia · The New York Times · See full list · Increase in case numbers reflects the difference between the prior update and the most recent update, 2023.
Wabah COVID-19 dalam rekam jejak dua tahun terakhir, yang diterbitkan oleh riset Nurita (dalam Tempo.co, 2022) menyatakan bahwa Indonesia telah melewati beberapa gelombang pandemi Covid-19 mulai dari gelombang varian Alpha pada 2020, Delta di 2021 dan penyebaran varian Omicron pada Januari 2022. Gelombang pertama kasus Covid- 19 di Indonesia terjadi pada Januari-Februari 2020. Pada saat itu, kasus Covid-19 harian tertinggi terjadi pada 30 Januari 2020 sebanyak 14.528 kasus.
Gelombang  kedua  kasus Covid-19  terjadi  di Indonesia pada Juni-Juli 2021 akibat varian Delta. Kasus  tertinggi terjadi pada 15 Juli 2021 dengan penambahan 56.757 kasus. gelombang ketiga yang dipicu oleh varian Omicron. Sejauh ini, penambahan kasus Covid-19 tertinggi terjadi pada 17 Februari 2022 sebanyak 63.956 kasus. Hingga 2 Maret 2022, total tercatat 5.589.176 kasus konfirmasi Covid-19 di Indonesia. Sementara itu, total kasus sembuh berjumlah 4.944.237 dan kasus meninggal 149.036 (Tempo.co, 2022).
Kebijakan vaksinasi di Indonesia Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021 sebelum disahkan, melalui proses panjang dalam pengkajiannya, seiring bertambahnya kasus dari wabah COVID-19. Kebijakan pelaksanaan vaksinasi mulai dilaksanakan pada beberapa kalangan masyarakat Indonesia. Pada Rabu, 2 Maret 2022, pelaksanaan vaksinasi dosis pertama telah diberikan kepada 190.979.676 (91,70 persen) penduduk, dan vaksinasi dosis kedua sudah diberikan kepada 144.565.875 (69,41 persen) penduduk. Sementara itu vaksinasi dosis ketiga ( booster ) sudah diberikan kepada 10.249.634 (4,92 persen) penduduk (Tempo.co, 2022). Mentri kesehatan menyatakan bahwa vaksinasi adalah salah satu jalan menuju
endemi  Covid-19  adalah  lewat  percepatan  vaksinasi.  Memberikan  vaksinasi  lengkap  hingga booster diharapkan  akan memberikan pertahanan lebih tinggi bagi masyarakat melawan Covid-19 (Tempo.co, 2022).
Penelitian ini bertujuan untuk melihat implementasi aturan negara dalam bentuk Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021, apakah telah tepat sasaran dilaksanakan, kemudian lebih detail penelitian ini akan melihat data besar terkait dengan Data Pandemi COVID-19 seluruh dunia yang telah terekam dalam bentuk Big Data Analisys , data COVID- 19 terkhusus di Indonesia akan dianalisa secara mendalam terkait dengan Angka Kasus COVID-19, Pelaksanaan Vaksinasi, Grafik  angka  COIVD-19  pasca  Kebijakan  vaksinasi  COVID-19.  Penelitian  ini  menarik  dikaji  dengan  menggunakan pendekatan  analisis  Big  data,  analisis  secara  mendalam  terhadap  grafik  data  besar  adalah  ilmu  baru  dalam  melihat fenomena yang terjadi, bentuk data yang besar dan terintegrasi memberikan paradigma yang luas dalam melihat berbagai dampak yang terjadi dari Pandemi COVID-19, secara menyeluruh data vasinasi dan data kasus dari Pandemi COVID-19 dapat dianalisa angka grafik pertahun disetiap Negara, Penelitian ini akan menganalisa data Pandemi COVID-19 secara khusus wilayah Indonesia saja, tahun yang  digunakan dalam analisa penelitian ini adalah  tahun 3 tahun terakhir kasus Pandemi COVID-19 di Indonesia

## METODOLOGI
Penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  Mix  Methods,  jenis  penelitian  di  adalah  prosedur  untuk  menggabungkan,  dan menganalisis data, antara data kualitatif dan data kuantitatif dalam satu studi atau rangkaian penelitian untuk memperoleh hasil data yang lebih komprehensif, valid, reliabel, dan objektif (Creswell, 2021).
Data kuantitatif dalam penelitian ini akan dianalisa berbasis analisis data besar (big data analisys). Teknik analisis big data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mining dan text mining, tenik Data Mining adalah memahami pola dan menemukan  suatu  yang  bermakna  dari  kumpulan  Big  Data  dengan  menggabungkan  metode  statistik  dan  Machine Learning. Sedangkan Text Mining, akan menggali sebuah informasi dari sekumpulan dokumen teks yang tidak terstruktur untuk  mengidentifikasi  konsep,  topik,  keyword  maupun  atribut  lainnya  dalam  data.  Bentuk  visualisasi  grafik  big  data, kemudian  dianalisa  secara  kualitatif,  secara  detail  dan  mendalam,  terhadap  fenomena  Pandemi  COVID-19  dan Implementasi Kebijakan terkait dengan pelaksanaan vaksinasi di Indonesia.

## KAJIAN PUSTAKA
Analisis  kebijakan  menurut  Carl  W.  Patton  dan  David  S.  Savicky  menjelaskan  bahwa  analisis    kebijaksanaan    (policy analysis)  menjelaskan bahwa analisis kebijakan adalah tindakan yang  diperlukan dalam  mengkaji atau membuat suatu kebijakan,  baik  kebijakan  yang  sama  sekali  baru  maupun  kebijakan  baru  yang  dibuat  dari  kebijakan  yang  sudah  ada (Nurfuqon, 2020).
Lebih lanjut dijelaskan definisi  kebijakan publik  yakni, pertama kebijakan  menjelaskan bahwa kebijakan  adalah  arah tindakan  yang  mempunyai  maksud  yang ditetapkan oleh seorang aktor atau sejumlah aktor dalam mengatasi suatu
masalah atau suatu persoalan. Sedangkan Publik yakni berasal dari bahasa inggris  publicxi  yang bearti umum, masyarakat, atau negara. Maka dapat difinisikan dalam   konsep   kebijakan   publik,   banyak   pendapat   yang memberikan   makna berbeda - beda,  tetapi  konsep  tersebut memberikan  makna  tentang  kebijkan  public (Nurfuqon, 2020).
Konsep  kebijakan publik memberikan  penjelasan  tentang  kedalaman  analisis  guna merumuskan  terkait  batasan  - batasan  kosep  kebijakan  publik.  Robert  Eyestone  (Nurfuqon, 2020) yang   berpendapat   bahwa   secara   luas kebijakan   publik (public   policy) itu   dapat didefinisikan sebagai hubungan suatu unit pemerintah dengan lingkungannya. Menurut Nur & Guntur (2019) menjelaskan bahwa kebijakan dapat bersifat ilmiah dan sistematis menyangkut analisis kebijakan publik, dimana kata publik (public) sendiri sebagian ahli mengartikan negara. Kebijakan juga melibatkan perilaku seperti halnya maksud- maksud, bisa berupa tindakan dan bukan tindakan. Kebijakan menunjuk pada serangkaian tindakan yang bertujuan. Kebijakan memiliki outcomes di masa depan. Kebijakan juga menunjuk pada serangkaian tindakan yang muncul dari proses dengan melibatkan hubungan organisasional (Nur & Guntur, 2019).
Dikaji  lagi  berdasarkan  analisis  kebijakan  publik  bahwa  kajian  kebijakannya  dapat  dibedakan  antara  analisis  kebijakan sebelum  adanya  kebijakan  publik  tertentu  dan  sesudah  adanya  kebijakan  publik  tertentu.  Analisis  kebijakan  sebelum adanya kebijakan publik berpijak pada permasalahan publik semata sehingga hasilnya benar-benar sebuah rekomendasi kebijakan  publik  yang  baru.  Keduanya  baik  analisis  kebijakan  sebelum  maupun  sesudah  adanya  kebijakan  mempunyai tujuan yang sama yakni memberikan rekomendasi kebijakan kepada penentu kebijakan agar didapat kebijakan yang lebih berkualitas (Nur & Guntur, 2019).
Big Data Analytics merupakan Alat dan teknik analisis yang akan sangat membantu dalam memahami big data dengan syarat algoritma yang menjadi bagian dari alat-alat ini harus mampu bekerja dengan jumlah besar pada kondisi real-time dan pada data yang berbeda-beda. Lebih lanjut dijelaskan dari sudut pandang ilmu pengetahuan, media penyimpanan pada hardware  yang  dapat  digunakan  adalah  HDD,  FDD,  dan  yang  sejenisnya.  Definisi  big  data  pun  dijelaskan  menurut McKinsey dalam (National & Pillars, 2015) bahwa big Data adalah data yang skala, distribusi, keragaman, dan ketetapan waktunya memerlukan penggunaan arsitektur Teknik dan analitik baru untuk memungkinkan wawasan yang membuka sumber nilai bisnis baru (Novani, 2022).
Lebih  lanjut  pengertian  big  data  yakni  big  data  menurut  Pangestu  (2022)  merupakan  kumpulan  data  yang  melebihi kemampuan alat tradisional untuk memanipulasi mereka biasanya, mereka yang berada dalam kisaran terabyte tinggi dan seterusnya.  Namun,  nomor  volume  data  bukan  satu-satunya  cara  untuk  mengkategorikan  data  besar.  Ada  yang menyebutnya sekarang big data adalah 3V : volume, velocity, dan variety  (Saputra et al., 2020). big data digunakan sebagai pengolahan data yang melampaui kapasitas proses database konvensional, begitu besar, beroperasi sangat cepat dan tidak sesuai lagi dengan kemahiran struktural model arsitektur database konvensional sedangkan big data analytics yaitu teknik dengan sistem terpadu yang sanggup menanggulangi big data (Sinaga et al., 2021).
Dalam analisis big data ada beberapa jenis perangkat lunak untuk analisis big data tersebut. Tableau merupakan salah satu perangkat lunak yang bersifat terbuka. Tableau dijelaskan sebagai alat untuk memberdayakan orang untuk menganalisis data mereka terlepas dari tingkat pengetahuan teknis. Inti dari tableau adalah VizQL, Bahasa query visual inovatif yang
menerjemahkan input mouse seperti drag-and-drop ke query database. Ini memungkinkan pengguna untuk dengan cepat menemukan wawasan dalam data mereka dan untuk membagikan hasilnya dengan orang lain. (Novani, 2022).
Penjelasan analisis big data tableau sebagai tools aplikasi atau perangka lunak (Pangestu, 2020) lebih lanjut diterangkan digunakan  untuk  menggambarkan  visualisasi  grafik  kasus  aktif  dan  kematian  COVID-19  di  Indonesia.  Tableau  juga merupakan  salah  satu  solusi  visualisasi  data  dan  perangkat  lunak  terbaik  di  industri  Business  Intellegence.  Alat  ini mengubah  data  mentah  menjadi  wawasan  yang  berharga  dan  meningkatkan  pengambilan  keputusan  bisnis.  Tableau menawarkan  proses  analisis  data  yang  cepat  dan  menghasilkan  visualisasi  dalam  bentuk  dashboard  dan  lembar  kerja interaktif. (Saputra et al., 2020)
Kajian-kajian yang telah dinarasikan belumnya adalah bentuk dari kajian kebijakan secara umum, sehingga penelitian ini menjadi  menarik  dan  baru  bagi  kalangan  akademisi,  kajian  kebijakan  dengan  menela’ah  kebijakan  Peraturan  Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021 tentang Pelaksanaan Vaksinasi dalam Rangka Penanggulangan Pandemi Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) akan dikaji berdasakan pasal-pasal yang berkaitan dengan pelaksaanaan, kemudian dianalisa menggunakan data berbasis analisis data besar (big data analisys). Teknik analisis big data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mining dan text mining.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kasus positif Covid-19 di Indonesia pertama kali dideteksi pada tanggal 2 Maret 2020, ketika dua orang terkonfirmasi tertular dari seorang warga negara Jepang, Pada tanggal 9 April, pandemi sudah menyebar ke 34 provinsi di Indonesia (Wikipedia,  2021).  Angka  penyebaran  di  Indonesia  semakin  hari  semakin  tinggi,  Salah  satu  penyebab  lonjakan  kasus COVID-19 di Indonesia adalah pendisiplinan protokol kesehatan. Kemudian faktor lainnya lagi adalah vaksinasi 2021 di Indonesia yang belum banyak dilakukan secara masif, terutama pada  kelompok masyarakat yang rentan seperti lansia (Detiknews, 2021).
Data penelitian ini diadobsi dari platform big data tentang COVID-19 secara luas seluruh negara, platform yang dimaksud adalah  Kaggle.com,  kemudian  data  di  filter  pada  kasus  pandemi  COVID-19  khusus  di  Indonesia.  Data  excel  dengan variabel luas, penelitian ini akan mengambil variabel new cases of COVID-19 in Indonesia dari tahun 2021 hingga 2023. Serta  data  tentang  people  fully  vaccinations  in  Indonesia  atau  data  vasinasi  masyarakat  Indonesia,  guna  menganalisa seberapa jauh implementasi kebijakan pemerintah terkait dengan vaksinasi, dan dampak pada penurunan angka terjangkit penularan COVID-19 di Indonesia.

## Gambar 1. Paltform Datasets Kaggle.com
Sumber; Data observasi platform kanggle pada halaman; https://www.kaggle.com/datasets/meirnizri/covid19-dataset Tujuan projek pembangunan data ini tercantum dalam deskripsi data, yang menyatakan; The main goal of this project is to build a machine learning model that, given a Covid-19 patient's current symptom, status, and medical history, will predict whether the patient is in high risk or not. Deskripsi Dataset COVID-19 ini dapat diartikan bahwa; Tujuan utama dari proyek data ini adalah untuk membangun model pembelajaran berbasis mesin teknologi, berdasarkan gejala, status, dan  riwayat  kesehatan  pasien  Covid-19  saat  ini,  dan  akan  memberikan  faktor  penunjang  dalam  memprediksi  apakah pasien tersebut berisiko tinggi atau tidak.
Dataset  COVID-19  akan  terlihat  secara  jelas  ketika  diaplikasikan  kedalam software TABLEAU.  Tableau  merupakan Business Intelligence tools yang memungkinkan untuk melakukan analisis dan visualisasi data dengan lebih praktis, efektif, serta ketersediaan fitur yang lengkap. Tableau akan mengolah data yang besar ( Big Data ) menjadi informasi interaktif.
Data pertama yang dianalisa dalam penelitian ini adalah tentan new cases of COVID-19 in Indonesia .
Gambar 2. Visualisasi Data New Cases of COVID-19 in Asia.
Data  visualisasi  tentang  kasus  COVID-19  sebelumnya  menjadi  data  besar  yang  digunakan  dalam  menganalisa  kasus COVID-19 di Asia, terkhususnya adalah Indonesia. New Cases of COVID-19 di Indonesia terbaru per Oktober 2023 dalam Big Data analisys Tableau tercatat dengan jumlah 6.727.847 kasus COVID-19 di Indonesia.
Implementasi kebijakan vaksinasi di Indonesia melalui proses panjang, baik dari sisi pengkajian secara saintifik, formulasi kebijakan dibentuk, hingga proses distribusi vaksin. Presiden Indonesia menyatakan bahwa pelaksanaan vaksinasi masal memerlukan pertimbangan – pertimbangan secara ilmiah, hasil uji klinis atau evaluasi dari Badan Pengawas Obat dan Makanan  (BPOM)  terkait  mutu,  keamanan  dan  efektivitasnya,  akan  menentukan  waktu  pelaksanaan  vaksinasi  dapat dimulai (Media BBC, 2020).
Proses atau tahap awal dalam implementasi kebijakan vaksin, tentang pemberian dosis vaksin, terdapat beberapa kalangan prioritas, terdiri dari 1) Tenaga Kesejatan atau pelayanan kesehatan, 2) masyarakat lanjut usia dan tenaga/pelayan publik, 3) masyarakat rentan dari aspek geospasial, sosial, dan ekonomi, dan kemudian 4) Masyarakat lainnya. Bunyi Kebijakan vaksin pada Bab III tentang sasaran pelaksanaan vaksinasi COVID-19 setelah mengklasifikasikan kriterian dan prioritas vaksin, terdapat bagian dua yang kemudian berisi prioritas wilayah penerima vaksin COVID-19.
Hal-hal yang telah diatur dalam kebijakan pelaksanaan vaksin pada Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021 terlah  melalui  proses  evaluasi  dan  pengkajian  panjang,  sehingga  pelaksanaan  vaksinasi  akan  terlaksana  dan  menjadi pemutus penularan COVID-19 akan berhasil ketika keterlibatan atau partisipasi masyarakat tinggi. Media Indonesia dari berbagai  survei  dan  wawancara  pers  menyatakan  bahwa,  kebijakan  terkait  dengan  vaksinasi  COVID-19  sudah  tepat (Nurcahyadi, 2021).
Sumber; Data Observasi Vaksin Dasboard Kementerian Kesehatan Indonesia, Halaman ; Vaksin Dashboard (kemkes.go.id) Grafik 1. Data Distribusi Vaksin Dosis 1 berdasarkan Wilayah Provinsi di Indonesia
Pelaksanaan vaksin 1 pada Gambar 3 sebelumnya menunjukkan angka distribusi vaksin tingkat wilayah, 34 provinsi di Indonesia.  Data  pelaksanaan  vaksinasi  tertinggi  adalah  provinsi  DKI  Jakarta  dengan  angka  134,31%  masyarakat  telah
berpartisipasi  dalam pelaksanaan vaksin dosis 1 (satu).  Kemudian pada data  wilayah dengan angka terkecil berada  di provinsi Papua dengan angka 30,13%. Nilai atau angka vaksinasi pada gambar grafik sebelumnya menyesuaikan jumlah penduduk didalamnya. Berikut adalah Gambar grafik pelaksanaan vaksin dengan Dosis 4 (empat) pada 34 Provinsi, sebagai data pembanding dari pelaksanaan vaksin dosis 1 (satu);

## Grafik 2. Data Distribusi Vaksin Dosis 4 (Terakhir) berdasarkan Wilayah Provinsi di Indonesia
Sumber; Data Observasi Vaksin Dasboard Kementerian Kesehatan Indonesia, Halaman ; Vaksin Dashboard (kemkes.go.id)
Grafik 1 dan Gambar 2 terdapat perbedaan data angka vaksinasi, Partisipasi masyarakat dalam pelaksanaan vaksin pada dosis  1  (satu)  dan  dosis  4  (empat)  terdapat  penurunan  angka  pada  wilayah  tertinggi  dan  terendah.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa implementasi kebijakan dalam Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021 terkait dengan vaksinasi  telah  terlaksana  dibeberapa  wilayah  tingkat  provinsi,  tetapi  berdasarkan  data  tingkat  partisipasi  masyarakat terdapat penurunan dari pelaksanaan vaksin dosis 1 (satu), hingga pelaksanaan vaksin dosis 4 (empat) dengan angka 9,75% di Provinsi DKI Jakarta, terdapat penurunan hingga 1,21% partisipasi masyarakat.
Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021 pada Bab III Bagian ke dua, pasal 11 mengatur tentang prioritas wilayah  penerima  Vaksin  COVID-19,  regulasi  ini  mengatur  bahwa  wilayah  yang  dimaksud  adalah  terdiri  dari Provinsi/Kabupaten/Kota, prioritas penerima dosis vaksin COVID-19 di Indonesia diberikan berdasarkan jumlah kasus konfirmasi COVID-19 tertinggi, jumlah kasus atau yang disebut Data Casses dalam penelitian ini akan terpantau dari data kasus  dalam  sistem  informasi  COVID-19  dan  disesuaikan  dengan  pertimbangan  khusus  dalam  pemberian  dosis  dan pelaksanaan vaksinasi pada wilayah tertntu.
Grafik 3. Perbandingan Angka Vaksinasi Dosis 1 (satu) hingga Dosis 4 (empat) di Indonesia Sumber; Data Observasi Vaksin Dasboard Kementerian Kesehatan Indonesia, Halaman ; Vaksin Dashboard (kemkes.go.id)
Grafik vaksinasi dari dosis pertama hingga ke-empat berdasarkan data angka terlihat penurunan partisipasi masyarakat. Berbeda dengan grafik analisis big data tableau, vaksinasi yang dilaksnakan di Indonesia menempati angka cukup tinggi dari negara Asia lainnya, berikut visualisasi analisis big data perbandingan pelaksanaan vaksin;
Grafik 4. Data Pelaksanaan vaksinasi di Asia Sumber; Data Analisis Visualisasi Software Tableau
Grafik 4 sebelumnya menunjukkan data bahwa tingkat vaksinasi dalam variabel People fully Vaccinated berada di angka 174.893.201  dari  jumlah  penduduk  di  Indonesia,  terdapat  pada  garis  berwarna orange .  Angka  variabel People  fully Vaccinated jika dibandingkan dengan angka Negara Asia lainnya Indonesia menempati angka yang cukup tinggi dalam pelaksanaan vaksin COVID-19.
Data grafik pada variabel People fully Vaccinated ini relevan dengan angka total casse atau total kasus padnemi COVID- 19,  data  menunjukkan  angka  positif  COVID-19  di  Indonesia  menunjukkan  angka  6.813.429  kasus,  jika  dibandingkan dengan Negara Asia lainnya Indonesia menempati angka yang cukup tinggi, sehingga dapat disimpulkan bahwa tingginya angka pelaksanaan vaksin dilatarbelakangi nilai angka kasus COVID-19 yang tinggi.

## Grafik 5. Perbandingan  People fully Vaccinated dan Total Casse COVID-19 di Indonesia

## Sumber; Data Analisis Visualisasi Software Tableau
Grafik 5 ini menjadi pendukung  analisis data sebelumnya bahwa tingkat partisipasi masyarakat  terhadap angka vaksinasi berpengaruh pada tingkat angka kasus COVID-19, semakin tinggi angka vaksinasi, akan mengatasi tingginya angka kasus COVID-19, sehingga dapat dikatakan 4 (empat) tujuan implementasi kebijakan terkait dengan pelaksanaan vaksinasi yang telah dinarasikan di bagian pendahuluan atau pada kebijakan Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021, berdasarkan  analisis big  data, Indonesia  telah  berhasil  mengimplementasikan  tujuannya  atau  tercapai,  dalam  upaya melindungi masyarakat dan memutuskan rantai penularan COVID-19.
Grafik 6. Perbandingan angka People fully Vaccinated dan New Casse COVID-19
Sumber; Data Analisis Visualisasi Software Tableau
Grafik Big Data ke enam ini, adalah bentuk visualisasi data New Casse atau jumlah kasus baru COVID-19 di Indonesia, dengan perbandingan data People Fully Vaccinated . Jika dianalisa perbandingan ini menjadi faktor pendukung argumentasi grafik sebelumnya, tingkat  kasus baru  terkait  dengan pandemi COVID-19  dapat  diminimalisir angka  kasusnya dengan tingkat pelaksanaan vaksinasi di Indonesia. Terlihat dari grafik berwana hijau adalah angka new casse dan grafik berwarna orange adalah tingkat angka dari People Fully Vaccinated atau masyarakat yang telah melalukan vaksin lengkap dari dosis pertama hingga dosis ke empat. Grafik diatas juga dapat diartikan bahwa pelaksanaan vaksinasi menekan angka kasus positif COVID-19 di Indonesia.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  grafik  data  analisis,  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi  kebijakan  vaksin,  dalam  Peraturan  Menteri Kesehatan Nomor 10 Tahun 2021, dalam hal Bab II terkait dengan Perencanaan Kebutuhan Vaksinasi COVID-19 pasal 6 hingga pasal 7 dapat ditarik kesimpulan bahwa, perencanaan terkait dengan kebutuhan Vaksin berdasarkan dengan jenis atau Dosis Vaksin telah terpenuhi, Indonesia telah menyediakan beberapa jenis vaksin sesuai dengan dosis tertentu untuk masyarakat Indonesia.
Bab III terkait dengan sasaran pelaksanaan vaksinasi mengatur dua hal, yang pertama adalah tentang kriteria dan prioritas Penerima Vaksin dan pada bagian kedua adalah prioritas wilayah penerima vaksin, tercantum pada pasal 8 hingga pasal 14.  Berdasarkan  data  prioritas  vaksinasi  COVID-19  diatur  dalam  Peraturan  Kementrian  Kesehatan,  diberikan  pada wilayah dengan kasus terkonfirmasi COVID-19 tertinggi, dalam grafik data ini wilayah tertinggi adalah DKI Jakarta, sesuai dengan  data  kualitatif  pelaksanaan  vaksin  dimulai  dari  daerah  atau  wilayah  DKI  Jakarta  sebagai  wilayah  prioritas pelaksanaan Vaksin.
Berdasarkan  implementasi  kebijakan  secara  keseluruhan,  pelaksanaan  dan  pemberian  vaksinasi  kepada  masyarakat Indonesia dapat disimpulkan bahwa telah terlaksana secara bertahap. Jumlah pendudukan Indonesia berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) pada tanggal 27 Juni 2023 berjumlah 278.696.200 Jiwa, dan Jumlah sasaran penerima vaksin 234.666.020  dari  tenaga  Kesehatan,  lanjut  usia,  petugas  publik,  masyarakat  rentan  dan  masyarakat  umum.  Data sebelumnya menjadi faktor pendukung grafik diatas bahwa partisipasi masyarakat tinggi tentang pelaksanaan pelaksanaan vaksinasi, dilatar belakangi kebijakan pemerintah lainnya yang menjadikan vaksinasi prasyarat dalam mengakses fasilitas- fasilitas publik, dan upaya ini berhasi menekan angka new cases atau kasus baru COVID-19 di Indonesia.

## REFERENSI
Media  BBC,  2020.  Vaksin  Covid-19  Sinovac:  Mengapa  Indonesia  Memilihnya  Dan  Sejauh  Mana  Kesiapan  Menggelar Vaksinasi. Diakses melalui halaman; Vaksin Covid-19 Sinovac: Mengapa Indonesia memilihnya dan sejauh mana kesiapan menggelar vaksinasi - BBC News Indonesia Pada 01 November 2023, Pukul 15.00 WIB.
Ghani Nurcahyadi, 2021. Kebijakan Vaksinasi COVID-19 dinilai Sudah Tepat. Media Indonesia. Diakses melalui halaman; Kebijakan  terkait  Vaksinasi  Covid-19  Dinilai  Sudah  Tepat  (mediaindonesia.com)  Pada  01  November  2023, Pukul 18.00 WIB.
Dasboard Vaksin Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2023. Data Vaksinasi Indonesia. Diakses pada halaman; Vaksin Dashboard (kemkes.go.id) ada 01 November 2023, Pukul 19.00 WIB.
Nurfurqon,  A.  (2020).  Analisis  Kebijakan  Pemerintah  Daerah  Dalam  Penanganan  Covid-19:  Perspektif  Hukum Administrasi Negara. Jurnal Yustika: Media Hukum Dan Keadilan, 23(01), 13-23.
Nur, A. C., & Guntur, M. (2019). Analisis Kebijakan Publik. Makassar: Publisher UNM.
Novany, A. A. (2022). Analisa Visualisasi Data Statistik Harian Covid-19 Menggunakan Tableau Big Data. SkripsiKu-2022, 1(1).
Pangestu, P. (2022). Analisa Visualisasi Data Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Tableau Big Data. SkripsiKu-2022, 1(1).
Novany, A. A. (2022). Analisa Visualisasi Data Statistik Harian Covid-19 Menggunakan Tableau Big Data. SkripsiKu-2022, 1(1).
Pangestu, P. (2022). Analisa Visualisasi Data Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Tableau Big Data. SkripsiKu-2022, 1(1).
Cholissodin, I., & Riyandani, E. (2016). Analisis Big Data. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang, 197- 469.
National, G., & Pillars, H. (2015). Data Science and Big Data Analytics. John Wiley & Sons, Inc.
Saputra, Y. A., Pane, S. F., & Awangga, R. M. (2020). Big Data : Implementasi Hadoop Mapreduce pada Pemetaan Sekolah Menggunakan Python (R. M. Awangga (ed.)).
Sinaga, A. S., Sitio, A. S., Ramadhani, R., & Karimah, A. M. (2021). Analisa Big Data Penyebaran Covid-19 Berdasarkan Peta Sebaran dan Peraturan Protokol Dengan Business Intelligence (BI). Jurnal Ilmiah Komputasi, 20(3), 291 – 297. https://doi.org/10.32409/jikstik.20.3.2775
Afifah,  D.  F.,  &  Yuningsih,  N.  Y.  (2016).  Analisis  Kebijakan  pemerintah  tentang  pencegahan  dan  penanganan  korban perdagangan (trafficking) perempuan  dan anak di Kabupaten Cianjur. Jurnal Ilmu Pemerintahan ISSN, 2442, 5958