## FARABI Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Pengelompokan Provinsi Berdasarkan Level Asesmen Situasi Penanggulangan Covid-19 di Indonesia Menurut Analisis Diskriminan Linier Fisher
Olvin Prasetia 1 , Wardi Syafmen 2 , Bunga Mardhotillah 3
1,3 Prodi Matematika, FST, Universitas Jambi, Jambi-Indonesia 36363
2 Prodi Pendidikan Matematika , FKIP , Universitas Jambi , Jambi-Indonesia 36363 Email: 1 olpinprasetiaa@gmail.com

## ABSTRAK
COVID-19 merupakan virus jenis SARS yang menyerang sistem pernapasan manusia, virus ini pertama kali dilaporkan  pada akhir  tahun  2019  dan  dinyatakan  pandemi oleh  Badan  Kesehatan  Dunia  pada maret  2020, virus  ini  menyebar  dengan  cepat  dan  meluas  hingga  keseluruh  belahan  bumi  tak  terkecuali  Indonesia. Berbagai  upaya  dan  kebijakan  telah  dilakukan  pemerintah  dan  untuk  memantau  perkembangan  dan penanggulangan  COVID-19  di  34  Provinsi  di  Indonesia  Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia mengelompokkan  34  Provinsi  berdasarkan  Level  Asesmen  Situasi  Penanggulangan  COVID-19  yang terbentuk dari 3 kategori penilaian yaitu 1) Tingkat transmisi yang terdiri dari kasus konfirmasi COVID-19 (Y 1 ),  kasus  rawat  inap  COVID-19  (Y 2 )  dan  kasus  kematian  (Y 3 ),  2)  Kapasitas  Respon  yang  terdiri  dari Positive Rate (Y 4 ), Tracing (Y 5 ) dan Treatment (Y 6 ), 3) Tingkat Vaksinasi yang terdiri dari Cakupan Vaksin 1 (Y 7 ) dan Cakupan Vaksin Lansia (Y 8 ). Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh fungsi pengelompokkan provinsi  berdasarkan  level  asesmen  COVID-19  dan  mendapatkan  variabel  yang  mampu  membedakan kelompok  yang  terbentuk  menurut  Analsis  Diskriminan  Linier  Fisher.  Berdasarkan  hasil  penelitian  fungsi diskriminan  yang  terbentuk  adalah 𝑍 1 = 2,952𝑦 1 − 2,311𝑦 2 − 76,96 , 𝑍 2 = 1,357𝑦 1 − 0,932𝑦 2 − 21,49 dan 𝑍 3 = 1,528𝑦 1 − 1,321𝑦 2 − 16,91 , variabel pembeda yaitu cakupan vaksin 1 dan cakupan vaksin lansia dengan ketepatan pengelompokkan sebesar 88,2%
Kata kunci: Analisis Diskriminan Fisher, COVID-19, Level Asesmen

## ABSTRACT
COVID-19 is a SARS type virus that attacks the human respiratory system, this virus was first reported at the end  of  2019  and  was  declared  a  pandemic  by  the  World  Health  Organization  in  March  2020,  this  virus spread quickly  and  spread  to all  parts  of  the  world, including  Indonesia. Various  efforts  and  policies have been  carried  out  by  the  government  and  to  monitor  the  development  and  control  of  COVID-19  in  34 Provinces in Indonesia. The Ministry of Health of the Republic of Indonesia groups 34 Provinces based on the COVID-19 Response Situation Assessment Level which is formed from 3 assessment categories, namely 1) Transmission level which consists of confirmed cases of COVID-19 (Y1), hospitalized cases of COVID-19 (Y2)  and  cases  of  death  (Y3),  2)  Response  Capacity  consisting  of  Positive  Rate  (Y4),  Tracing  (Y5)  and Treatment (Y6), 3) Vaccination Level consisting of Vaccine Coverage 1 (Y¬7) and Elderly Vaccine Coverage (Y8). This study aims to obtain the function of grouping provinces based on the COVID-19 assessment level and  to  obtain  variables  that  are  able  to  distinguish  the  groups  formed  according  to  Fisher's  Linear Discriminant  Analysis.  Based  on  the  results  of  the  research,  the  discriminant  functions  formed  are 𝑍 1 = 2,952𝑦 1 − 2,311𝑦 2 − 76,96 , 𝑍 2 = 1,357𝑦 1 − 0,932𝑦 2 − 21,49 and 𝑍 3 = 1,528𝑦 1 − 1,321𝑦 2 − 16,91 , the differentiating variable is vaccine coverage 1 and vaccine coverage for the elderly with a grouping accuracy of 88.2%
Keywords: Fisher's Discriminant Analysis, COVID-19, Level of Assessment

## A. Pendahuluan
Kasus  pneumonia  misterius  pertama  kali ditemukan  di  Wuhan,  Provinsi  Hubei  pada
Desember  2019.  Virus  ini  menyebar  dengan cepat  dan  akibatnya  daerah  tersebut  menutup segala  akses  dari  luar  dan  dalam  ( lockdown ).
Pada  awalnya  virus  ini  dikenal  sebagai  2019 novel  coronavirus  hingga  11  februari  2020 badan  kesehatan  dunia  (WHO)  secara  resmi menamai  virus  ini  sebagai  COVID-19  atau SARS Cov-2 ( severete acute respiratory system corona  virus  2 )  karena  tingkah  lakunya  yang mirip  dengan  SARS-Cov  yang  menyebabkan penyakit  SARS.  Virus  ini  terus  menyebar hingga  ke  belahan  dunia  termasuk  Indonesia, pada  30  Januari  2020  badan  kesehatan  dunia mendeklarasikan  darurat  kesehatan  global  dan pada  11  maret  2020  secara  resmi  badan kesehatan  dunia  menyatakan  pandemi  COVID- 19 (Balkhair, 2020).
Indonesia  pertama  kali  mengumumkan kasus COVID-19 pada 2 maret  2020, diumumkan langsung oleh Presiden RI bapak Ir H  Jokowi  dodo,  dengan  2  kasus  konfirmasi. Virus  ini  terus  menyebar  dan  meningkat  serta bermutasi  hingga  pada  bulan  juni  sampai dengan  juli  2021  kasus  konfirmasi  meningkat tajam  dengan  jumlah  kasus  konfirmasi  tembus 50.000  kasus  kemudian  pada  akhir  agustus hingga  oktober  kasus  konfirmasi  mengalami penurunan  yang  cukup  signifikan  yaitu  kurang dari  5000  kasus  konfirmasi,  tentu  saja  terdapat faktor  –  faktor  yang  menyebabkan  turun naiknya kasus COVID-19 ini.
Berbagai  tindakan  dan  kebijakan  telah dilangsungkan oleh pemerintah dalam mengurangi  laju  penyebaran  virus  mulai  dari pembentukan  satuan  tugas  penanggulangan COVID,  berdiam  diri  dirumah  ( stay  at  home ), pembatasan  social  dan  fisik  ( physical  and social  distancing ),  cuci  tangan,  belajar  dan bekerja  dirumah  ( study  and  work  from  home ), sosialisasi  protokol  kesehatan,  penerapan  3T ( test,  tracing  dan  treatment )  dan  melaksanakan vaksinasi  untuk  membentuk herd  immunity (Tuwu, 2020).
Satuan tugas COVID-19 Republik Indonesia bersama pihak Kementerian Kesehatan  Republik  Indonesia  terus  mendata sejumlah kasus COVID-19
dan penanggulangannya  seperti,  kasus  konfirmasi, kasus  meninggal,  jumlah  testing,  jumlah tracing,  ketersediaan  tempat  tidur  dan  jumlah vaksinasi,  untuk  menentukan  suatu  wilayah menanggulangi  penyebaran  COVID-19  ini dengan baik atau tidak, Kementerian Kesehatan Republik Indonesia melakukan penilaian dengan  indikator-indikator  yang  bobot  nilainya telah  ditetapkan  oleh  kementrian  kesehatan. Kombinasi dari
indikator penanganan
menghasilkan tingkatan penanggulangan COVID  19  yang  disebut  dengan  Level Asesmen Situasi Penanggulangan COVID 19. Penilaian Level Asesmen Situasi
Penanggulangan  COVID-19  sangat  dibutuhkan pemerintah  khususnya  pemerintah  daerah.  Hal ini dilaksanakan untuk memperhatikan keseriusan pemerintah daerah dalam menanggulangi  COVID-19  pada  masyarakat diwilayahnya  sebab  pemerintah  daerah  lebih mengenal  karakter  penduduknya.  Oleh  karena itu  penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  dan menentukan  indikator  apa  yang  menjadi  faktor pembeda  antar  kelompok  level  asesmen  situasi penanggulangan  COVID-19,  untuk  melakukan pengklasifikasian ini diperlukan sarana statistika  dalam  memudahkan  kajian  dan penarikan  kesimpulan.  Analisis  statistik  yang dibutuhkan dalam pengategorian dan penentuan faktor – faktor apasaja yang berpengaruh dalam penanganan COVID-19 adalah analisis diskriminan.

## Analisis Multivariat
Analisis Multivariat adalah metode statistik  yang  menganalisis  lebih  dari  dua variabel  dengan  data  –  data  berdimensi  tinggi secara  bersamaan  atau  simultan  dengan  tujuan untuk  melihat  pengaruh  beberapa  variabel terhadap variabel-variabel lainnya tanpa mengabaikan  asumsi  –  asumsi  multivariat. Analisis  multivariat  terbagi  atas  dua  yaitu dependensi  dan  interdependensi.  contohnya analisis Structural  Equation  Modeling  (SEM), analisis  kanonik  dengan  variabel dummy , analisis  korelasi  kanonik,  MANOVA,  regresi berganda, analisis conjoint, analisis diskriminan dan  regresi  logistik.  Sedangkan  karakteristik dari  analisis  interdependensi  adalah  semua variabel  bersifat  interdependensi  atau  bebas, seperti analisis faktor, analisis klaster,
multidimensional
scaling , analisis korespondensi (Hair et al,2019).

## Analisis Diskriminan
Analisis  Diskriminan  adalah  salah  satu analisis  multivariat  dependensi  yang  berfungsi untuk memprediksi objek kedalam kategori atau kelompok dan menggambarkan serta menjelaskan  perbedaan  antara  dua  kelompok atau  lebih  dalam  dimensi  sekecil  mungkin (Simamora, 2005).

## Asumsi Analisis diskriminan
Uji normalitas
Menurut  Jhonson  &  Wichern  (2007) Pengujian  kenormalan  multivariat  bertujuan untuk melihat sebaran data berdistribusi normal multivariat  atau  tidak.  Pengujian  melibatkan jarak  Mahalanobis  ( Mahalanobis  distnace ) (𝑑 𝑖 2 ) dan  khi  kuadrat  ( chi  square ) 𝜒 𝑝 2 ( 𝑖−0.5 𝑛 ) , dengan cara melihat plot dari jarak Mahalnobis dan nilai khi kuadrat (Hidayati et al, 2020). Hipotesis pengujiannya yaitu : H 0 : Data berdistribusi normal multivariat H 1 :  Data  tidak  berdistribusi  normal multivariat Statistik uji :
𝑑 𝑖 2 (𝑦) = (𝒚 − 𝒚 ̅ 𝒊 )′𝑺 𝑷𝒐𝒐𝒍 −𝟏 (𝒚 − 𝒚 ̅ 𝒊 ) (1) Keterangan : 𝑑 𝑖 : Jarak Mahalanobis 𝑦 : Objek Pengamatan 𝑦̅ : Rata – rata pengamatan 𝑆 −1
: Invers Matriks Kovarian Kriteria keputusan : Jika lebih dari 50% nilai 𝑑 𝑖 2 > 𝜒 (0.05,66) 2 maka tolak H 0 yang berarti data tidak berdistribusi normal multivariat .

## Uji kesamaan matriks ragam peragam
Proses uji kesamaan matriks varian kovarian  variabel  prediktor  antar  kelompok menggunakan  uji  statistic  Box-M  (Tinsley  & Steven, 2000).
Hipotesis pengujiannya : H 0 : Σ 0 = Σ 1 = … = Σ k H 1 : Σ 0 ≠ Σ 1 = … = Σ k Statistik uji :
𝜒 ℎ𝑖𝑡 2 = −2(1 − 𝑐 1 ) 1 2 ∑ (𝑣 𝑖 )𝑙𝑛|𝑆 𝑖 | − 1 2 𝑙𝑛|𝑆 𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 | ∑ (𝑣 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 𝑘 𝑖=1
Dengan :
𝑐 1 = [∑ 1 𝑣 𝑖 − 1 ∑ 𝑣 𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑘 𝑖=1 ] [ 2𝑝 2 + 3𝑝 − 1 6(𝑝 + 1)(𝑘 − 1) ] 𝑆 𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 = ∑ 𝑣 𝑖 𝑠 𝑖 𝑘 𝑖=1 ∑ 𝑣 𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑣 𝑖 = 𝑛 𝑖 − 1
Keterangan : 𝜒 2 : Khi Kuadrat 𝑣 𝑖 : Derajat Kebebasan 𝑆 𝑝𝑜𝑜𝑙 : Matriks Varian Kovarian
𝑝
: Banyaknya Variabel Bebas 𝑘 : Banyaknya Kelompok Populasi Kriteria keputusan :
Jika 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 ≤ 𝜒 𝛼, 1
2 (𝑘−1)𝑝(𝑝+1) 2 maka H 0
diterima  artinya  matriks  ragam  peragam  kedua kelompok homogen.
Uji Beda Vektor Rata – Rata Uji statistik yang digunakan dalam pengujian  vektor  nilai  rata  –  rata  adalah  uji Wilk’s Lamda
Hipotesis pengujiannya : H 0 : µ 0 = µ 1 = … = µ k
H 1 : µ 0 ≠ µ 1 = … = µ k Statistik Uji :
Λ = |𝐸| |𝐸 + 𝐻|
Statistik  uji Wilks’  Lambda dapat  didekati dengan uji F
𝐹 = 𝐽𝐾𝑇𝑟 𝑘 − 1 𝐽𝐾𝑅 ∑ 𝑛 𝑖 − 𝑘 𝑘 𝑖=1 𝐸 = ∑ (𝑛 𝑖 − 1)𝑆 𝑖 𝑘 𝑖=1 𝐻 =   ∑ (𝑦̅ 𝑖 − 𝑦̅)(𝑦̅ 𝑖 − 𝑦̅)′
𝑘 𝑖=1
Keterangan : F : Uji F JKTr : Jumlah Kuadrat Treatment JKR : Jumlah Kuadrat Residu E :  Matrik  jumlah  kuadrat  dan  hasil  kali data dalam kelompok H : Matrik  jumlah  kuadrat  dan  hasil  kali data antar kelompok
Kriteria keputusan : Jika  F  > 𝐹 𝛼,𝑣ℎ,𝑣𝑒 maka  terima  H 0 artinya terdapat  perbedaan  vektor  nilai  rata-rata  antar kelompok (Rencher, 2002).
Fungsi Diskriminan Menurut Rencher (2002) fungsi diskriminan  adalah  kombinasi  linier  dari variabel  prediktor  yang  berfungsi  untuk memaksimalkan  jarak  antar  vektor  rata  –  rata grup  dengan  tujuan  memisahkan  objek  –  objek penelitian  kedalam  beberapa  kelompok  baru. Pengelompokan objek penelitian dapat menggunakan fungsi diskriminan sebagai berikut :
𝑍 𝑖 = 𝒚𝑺 𝑷𝒐𝒐𝒍 −𝟏 𝒚 ̅ 𝒊 ′ − 𝟏 𝟐 𝒚 ̅ 𝒊 ′ 𝑺 𝑷𝒐𝒐𝒍 −𝟏 𝒚 ̅ 𝒊 ,   𝒊 = 𝟏, 𝟐, . . , 𝒌
Dengan
Z : Fungsi Diskriminan a i : Koefisien Diskriminan variabel ke-i y i : Variabel Prediktor ke-i
𝑦̅ 𝑖 : vektor rata – rata ke-i S pool
: Matriks Varian Kovarian

## Tingkat Ketepatan Klasifikasi
Menurut Rencher (2002) untuk menghitung ketepatan klasifikasi fungsi diskriminan  berdasarkan  nilai Apparent  Error
Rate (APER) atau Apparent Correct Classification Rate
𝐴𝑝𝑝𝑒𝑟 ∶ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑠𝑖 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑠𝑖
Apparent Correct Classification Rate=1-APER

## Tingkat Validasi Fungsi
Menurut  Rencher  (2002)  p engujian kevalidan fungsi diskriminan yaitu
menggunakan uji Press’s Q . Statistik uji :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠 𝑄 = [𝑁 − (𝑛 × 𝑘)] 2
𝑁(𝑘 − 1)
Dengan : N : Jumlah sampel
n : Jumlah Objek yang tepat klasifikasi
k : Jumlah Kelompok

## B. Metode Penelitian
1. Jenis dan sumber data
Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  data  kuantitatif  dan  kualitatif. Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  situs  Kementrian Kesehatan  Republik  Indonesia  pada  laman vaksin.kemkes.go.id

## 2. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian terdiri  dari  satu  variabel  terikat  berupa kategorik  dan  delapan  variabel  bebas  berskala rasio.
Tabel 1. Variabel Penelitian No Variabel Skala Pengkur an Kategori 1 Kasus Konfirmasi Rasio - 2 Kasus Rawat Inap Rasio - 3 Kasus Meninggal Rasio - 4 Positive Rate Rasio - 5 Tracing Rasio - 6 Treatment Rasio -
No Variabel Skala Pengkur an Kategori 7 Vaksin 1 Rasio - 8 Vaksin Lansia Rasio - 9 Level Asesmen Ordinal Level 1 Level 2 Level 3

## 3. Tahapan Analisis Data
Berikut  tahap  analisi  data  yang dilakukan dalam penelitian ini:
1) Melakukan  Eksplorasi  Data  yaitu melihat gambaran awal
2) Membagi  Data  Menjadi  Beberapa Kelompok
3) Melakukan  Uji  Asumsi  Dan  Analisis Data
4) Membentuk Fungsi Diskriminan
5) Menghitung Ketepatan Klasifikasi
6) Melakukan Validasi Fungsi Kelompok
7) Kesimpulan

## C. Hasil dan Pembahasan
Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif diperlukan untuk melihat  gambaran  tiap  –  tiap  variabel.  Nilai statistik  deskriptif  untuk  tiap  –  tiap  variabel yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Analisis Deskriptif
Z Mean Std, Deviation 1,00 Y 1 3,4933 2,75061 Y 2 0,7567 0,48222 Y 3 0,0900 0,07810 Y 4 0,3267 0,22234 Y 5 18,6633 5,07697 Y 6 4,0833 2,44978 Y 7 107,8167 22,02753 Y 8 71,1267 20,85953 2,00 Y 1 3,0450 2,63220 Y 2 0,5875 0,71238 Y 3 0,1713 0,24856 Y 4 0,5263 0,27008 Y 5 8,9788 5,15067 Y 6 5,0038 3,18283 Y 7 64,2725 11,80837 Y 8 47,4725 9,90944 3,00 Y 1 1,3065 0,91265 Y 2 0,2104 0,18531 Y 3 0,0604 0,05920
Z Mean Std, Deviation Y 4 0,3722 0,27280 Y 5 6,4500 5,02769 Y 6 4,4139 3,16866 Y 7 41,7652 9,64663 Y 8 22,7096 9,69502
Berdasarkan tabel  2 perbedaan  nilai  rata  –  rata untuk  variabel  Y 5 ,  Y 7 dan  Y 8 cukup  signifikan, sehingga  dapat  diduga  bahwa  ketiga  variabel tersebut menjadi variabel pembeda untuk fungsi diskriminan.

## Uji Asumsi
Uji Normal Multivariat Berdasarkan Gambar  1 dapat  disimpulkan bahwa  data  menyebar  disekitaran  garis  lurus dan  sebanyak  29  dari  34  objek  memiliki 𝑑 𝑖 2 < 𝜒 (0.05,8) 2 artinya  sebesar  85,29%  nilai 𝑑 𝑖 2 < 𝜒 (0.05,8) 2 sehingga  dapat  diambil  keputusan bahwa data berdistribusi normal multivariat
Gambar 1. Uji Normalitas
Uji Matriks Ragam Peragam Nilai  khi  kuadrat  yang  diperoleh  adalah 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 = −134,9154875 , Matriks ragam peragam homogen jika 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 ≤ 𝜒 0,05,6 2 ,
berdasarkan  tabel  khi  kuadrat,  nilai 𝜒 0,05,6 2 = 12,592 sehingga −134,915 ≤  12,592 maka terima  H 0 yang  berarti  bahwa  matriks  ragam peragam sama atau homogen.
Uji Beda Vektor Rata – Rata Uji  statistika  yang  digunakan  pada  uji  beda vektor rata – rata adalah Λ = |𝐸| |𝐸+𝐻| Tabel 3. Uji Beda Vektor Rata - Rata
Variabel Wilks’ Lambda F df 1 df 2 Y 1 0,758 4,955 2 31 Y 2 0,774 4,524 2 31
Variabel Wilks’ Lambda F df 1 df 2 Y 3 0,877 2,0485 2 31 Y 4 0,933 1,106 2 31 Y 5 0,663 7,8856 2 31 Y 6 0,991 0,1386 2 31 Y 7 0,236 50,19682 2 31 Y 8 0,300 36,219 2 31
Dari tabel  3 dapat  disimpulkan  bahwa  dengan nilai  F tabel =  3,3  variabel  Y 1, Y 2, Y 6, Y 7 dan  Y 8 memberikan perbedaan dalam pengelompokkan objek – objek penelitian.

## Fungsi Diskriminan
Analisis  diskriminan  yang  digunakan  pada pembentukan fungsi diskriminan adalah analisis diskriminan  linier Fisher dengan  metode stepwise. Fungsi diskriminan linier Fisher yang terbentuk adalah sebagai berikut :
𝑍 1 = 2,952𝑦 1 − 2,311𝑦 2 − 76,96
𝑍 2 = 1,357𝑦 1 − 0,932𝑦 2 − 21,49
𝑍 3 = 1,528𝑦 1 − 1,321𝑦 2 − 16,91

## Tingkat Ketepatan Klasifikasi
Tabel 4. Tingkat Ketepatan Klasfikasi Grup Awal Jumlah Objek Prediksi 1 2 3 1 3 3 0 0 2 8 0 8 0 3 23 0 4  19 𝐴𝑝𝑝𝑒𝑟 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑠𝑖 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑠𝑖
𝐴𝑝𝑝𝑒𝑟 = 4 34 = 0,118
𝐴𝑝𝑝𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 =  1 − 𝑎𝑝𝑝𝑒𝑟 𝐴𝑝𝑝𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 =  1 − 0,118 = 0,882
Jadi ketepatan pengelompokkan tiap provinsi di Indonesia  berdasarkan  level  asesmen  situasi penanggulangan COVID-19 sebesar 88,2%

## Tingkat Validasi Fungsi
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠 𝑄 = [34 − (30 × 3)] 2 34(3 − 1) = 46,12
Fungsi  diskriminan  valid  jika  nilai  statistik Press’s  Q  > 𝜒 (0,05),2 2 ,  dimana  nilai 𝜒 (0,05),2 2
= 5,99 maka 46,12 > 5,99 sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  pengklasifikasian  dari fungsi diskriminan linier akurat.

## D. Kesimpulan dan Saran
1. Kesimpulan :
1) Penerapan  analisis  diskriminan  dalam pengelompokkan  provinsi  di  Indonesia berdasarkan level asesmen situasi penanggulangan COVID-19 menganalisis  8  variabel  terhadap  level asesmen  sebagai  variabel  terikat  yang terdiri  atas  3  kategori.  Variabel  yang berpengaruh  secara  signifikan  dalam membedakan  3  kategori  dengan  metode stepwise adalah cakupan vaksinasi 1 dan cakupan vaksinasi lansia.
2) Fungsi  diskriminan  linier  Fisher  yang terbentuk adalah 𝑍 1 = 2,952𝑦 1 − 2,311𝑦 2 − 76,96 , 𝑍 2 = 1,357𝑦 1 − 0,932𝑦 2 − 21,49 𝑍 3 = 1,528𝑦 1 − 1,321𝑦 2 − 16,91
dengan ketepatan  klasifikasi  sebesar  88,2%.
Dalam pengelompokkan provinsi
terdapat  4  dari  34  provinsi  yang misklasifikasi  yaitu  Jambi,  Kalimantan tengah,  Kalimantan  timur  dan  Sumatera Utara.

## 2. Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan untuk  menggunakan  variabel  bebas dengan  data  terbaru  dan  menggunakan analisis statistika yang lebih kompleks.

## E. Daftar Pustaka
Balkhair, A. A. (2020). COVID-19 pandemic: a new chapter in the history of infectious diseases. Oman  medical  journal , 35 (2), e123.
Hair Jr, Joseph F et al. 2019. Multivariate Data Analysis eight edition. Cengange Learning, EMEA. United Kingdom
Johnson,  R.A.,  &  Wichern,  D.W.  (2007).
Applied Multivariate Statistical Analysis  6th  ed.  Pretince  Hall  Inc, United States
Rencher,  Alvin  C.  (2002).  Methods  of Multivariate  Analysis  2th  edition.  John Wiley. New York
Simamora,  Bilson.  2005.  Analisis  Multivariat Pemasaran.  PT.  Gramedia  Pustaka Utama. Jakarta
Tinsley,  Howard.A.E  dan  Steven  D.  Brown. 2000. Handbook of Applied Multivariat statistics  and  mathematical  modeling.
Academic Press. Newyork. Tuwu, D. (2020). Kebijakan Pemerintah Dalam Penanganan Pandemi COVID- 19. Journal Publicuho , 3 (2), 267-278.