Analisis Faktor Penambahan Kasus Positif Covid-19 Berdasarkan Kelompok PDRB dan Dokter Umum Pada 34 Provinsi Di Indonesia Dengan Menggunakan Multiple Classification Analysis

## Fina Fauziyah
Politeknik Statistik STIS

## Kezia Sibuea
Politeknik Statistik STIS

## Nur Meiliza
Politeknik Statistik STIS, 211810307@stis.ac.id

## Prawira Yuda Husada
Politeknik Statistik STIS

## Zulkifli
Politeknik Statistik STIS

## Risni Julaeni Yuhan
Politeknik Statistik STIS
ABSTRAK, Virus COVID-19 telah menyebar ke seluruh penjuru  dunia  dengan  cepat.  Indonesia  pun  turut merasakan dampaknya. Tinggi rendahnya PDRB di suatu daerah  diduga  mempengaruhi  keleluasaan  pemerintah dalam  menerapkan  kebijakan  untuk  menjaga  imunitas penduduknya.  Di  sisi  lain,  ketimpangan  jumlah  tenaga kesehatan di Indonesia masih sangat terasa. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  PDRB  dan ketersediaan  tenaga  kesehatan  khususnya  dokter  umum terhadap  jumlah  kasus  positif  COVID-19  seluruh provinsi  di  Indonesia.  Adapun  metode  analisis  yang digunakan  adalah  Multiple  Classification  Analysis. Metode ini digunakan karena dapat mengakomodir model dengan  variabel  bebas  yang  bertipe  kategorik  dan variabel  tak  bebas  yang  bertipe  numerik.  Hasilnya, variabel  PDRB  dan  dokter  umum  memengaruhi  jumlah kasus  positif  COVID-19.  Semakin  tinggi  kategori variabel  PDRB  (Low,  Lower  Middle,  Middle  Upper, High) dan kategori jumlah dokter umum (sangat rendah, rendah,  tinggi,  sangat  tinggi)  mengakibatkan  semakin tingginya penambahan kasus positif COVID-19.
Kata  Kunci:  Virus  Corona,  MCA,  Tenaga Kesehatan

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran  Virus  COVID-19  di  seluruh dunia  terjadi  dalam  waktu  yang  singkat.  Dalam kurun waktu setahun, virus ini telah menjangkiti 79 juta orang dan menewaskan 1,7 juta orang di seluruh  dunia  (WHO,  2020).  Bahkan  Ferguson (2020) menyebutkan bahwa COVID-19 menjadi
ancaman kesehatan paling serius sejak terjadinya Spanish Flu pada tahun 1918.
Indonesia  tidaklah  kebal  dari  virus  ini. Terhitung  sejak  setahun  setelah  kasus  pertama muncul  pada  Februari  2020,  sebanyak  1,1  juta penduduk Indonesia terjangkit virus COVID-19 (Satgas  COVID-19,  2021).  Jumlah  kasus  baru yang  terus  meningkat  setiap  hari  tidak  hanya mempengaruhi  aspek  kesehatan  masyarakat, namun  juga  stabilitas  ekonomi  nasional. Imbasnya, menurut catatan Badan Pusat Statistik (2020),  pada  kuartal  II  tahun  2020  Indonesia mengalami  inflasi  sebesar  5,32  persen  (y-o-y) sebagai dampak langsung dari pandemi COVID- 19.
Melemahnya  perekonomian  ini  tentunya mempengaruhi  kemampuan  dalam  menghadapi kasus  positif  COVID-19  khususnya  pada  level provinsi. Menurunnya pendapatan daerah memaksa pemerintah daerah mencari cara dalam mengalokasikan  dana  untuk  mencegah  kasus positif  COVID-19  semakin  bertambah.  Tinggi rendahnya PDRB di suatu daerah tentunya akan mempengaruhi  keleluasaan  pemerintah  dalam menerapkan  kebijakan  untuk  menjaga  imunitas penduduknya.
Sisi lain yang tidak boleh dilupakan adalah ketersediaan  jumlah  tenaga  kesehatan.  Tidak dapat  dipungkiri,  tenaga  kesehatan  merupakan salah  satu  ujung  tombak  yang  mempengaruhi
keberhasilan  penanggulangan  virus  COVID-19. Masalahnya, ketimpangan jumlah tenaga kesehatan di Indonesia masih sangat terasa. Data Kemenkes  (2020)  mencatat  bahwa  sekitar  48 persen tenaga kesehatan berada di Pulau Jawa, 24 persen di Pulau Sumatera, dan sisanya tersebar di daerah lain. Hal ini tentu mempengaruhi kualitas dan  kuantitas  pelayanan  kesehatan  di  setiap daerah  khususnya  dalam  menghadapi  kasus COVID-19.
Penelitian sebelumnya yang juga menggunakan  metode  ini  adalah  kajian  oleh Firdaus (2019) yang bertujuan untuk membentuk model Multiple  Classification  Analysis untuk menentukan  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap garis kemiskinan provinsi (GKP). Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  RLS,  PDRB  dan PPP berpengaruh signifikan terhadap GKP serta model  yang  terbentuk  sangat  baik.  Terkait dengan  COVID-19,  Dewi  (2020)  melakukan penelitian untuk melihat hubungan antara jumlah kasus  positif  COVID-19  dengan  kelompok pendapatan serta iklim di negara di Benua Asia yang terjangkit virus ini menggunakan Multiple Classification  Analysis .  Hasilnya,  kasus  positif COVID-19 di Benua Asia lebih banyak terjadi di negara  non-tropis.  Lebih  lanjut,  pada  negara tropis, jumlah kasus positif COVID-19 diperkirakan cenderung lebih tinggi pada negara yang  memiliki  kelompok  pendapatan  yang tinggi.
Berdasarkan hal tersebut, penulis memandang  perlu  dilakukannya  analisis  untuk mengetahui  pengaruh  PDRB  dan  ketersediaan tenaga  kesehatan  khususnya  dokter  umum terhadap jumlah kasus positif COVID-19 seluruh provinsi  di  Indonesia.  Adapun  metode  analisis yang  digunakan  adalah Multiple  Classification Analysis. Metode  ini  cocok  digunakan  pada model  yang  memiliki  variabel  independen kategorik  dan  variabel  dependennya  bertipe numerik.  Selain  itu,  model  ini  dapat  dengan mudah  diinterpretasikan  karena  setiap  variabel independen dapat dinyatakan dalam bentuk rata- rata  keseluruhan  setelah  mempertimbangkan variabel independen lainnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Multiple Classification Analysis
Multiple  Classification  Analysis (MCA) merupakan  teknik  multivariat  untuk  menilai keterkaitan  beberapa  variabel  bebas  dengan variabel  tidak  bebas  melalui  model  aditif (Bhowmik  &  Islam,  2016).  MCA  memiliki kemampuan  untuk  menunjukkan  pengaruh masing-masing  variabel  bebas  sebelum  dan sesudah  dikontrol  oleh  variabel  bebas  lain. Pengaruh setiap variabel bebas dalam persamaan model MCA dapat dinyatakan dalam bentuk nilai rata-rata  keseluruhan  dari  variabel  tak  bebas setelah dikontrol variabel-variabel lainnya. Oleh karena itu, adjusted mean square dapat dihitung dan  lebih  mudah  diinterpretasikan  (Arcana, 2016).  MCA  dirancang  untuk  variabel  bebas yang  diukur  dalam  skala  kategorik,  sedangkan variabel tidak bebasnya dalam skala rasio/interval.
Model MCA dituliskan dalam bentuk persamaan berikut:
𝑌 𝑖𝑗...𝑛 = 𝑌 + 𝑎 𝑖 + 𝑏 𝑗 +. . . +𝜀 𝑖𝑗...𝑛 (2.1) Keterangan:
𝑌 𝑖𝑗...𝑛 = nilai variabel tak bebas yang didasarkan pada kategori ke-i dari variabel bebas a, kategori ke-j dari variabel bebas b, dan seterusnya.
𝑌 = nilai rata-rata variabel tak bebas 𝑎 𝑖 = pengaruh rata-rata keseluruhan kategori ke- i dari variabel ke-a 𝑏 𝑗 = pengaruh rata-rata keseluruhan kategori ke- j dari variabel ke-b 𝜀 𝑖𝑗...𝑛 = residual yang bersesuaian dengan 𝑌 𝑖𝑗...𝑛 dimana,
𝑌̅ = ∑ 𝑌 𝑘 𝑛 𝑘=1 𝑛 (2.2)
𝑌 𝑘 = nilai individu ke-k pada variabel tak bebas 𝑛 = banyaknya observasi
Ada  beberapa  syarat  untuk  menggunakan metode MCA (Sugiarto, 2018):
1. Data  pada  variabel  tidak  bebas  tidak memiliki  nilai  terlalu  ekstrim  dan  tidak ada data outlier .
2. Tidak  ada  interaksi  antara  variabel bebasnya.
Data outlier akan  mempengaruhi  nilai rata-rata  dan  variansnya  sehingga  berpengaruh
pada model yang terbentuk. Apabila terjadi data yang  terlalu  ekstrim,  untuk  mengatasinya  dapat dilakukan  dengan  cara  membuangnya  atau melakukan transformasi data.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk mengetahui variabel kelompok PDRB (pendapatan per Provinsi) dan variabel kelompok dokter umum yang mempengaruhi jumlah positif kasus  COVID–19  pada  tahun  2020  adalah sebagai berikut:
a. Melakukan  pengamatan  apakah  distribusi variabel  jumlah  positif  kasus  COVID-19 memiliki nilai ekstrim atau tidak. Selain itu juga  untuk  melihat  sebaran  data  variabel bebasnya terdapat outlier atau tidak.
b. Melakukan  pengujian  model  yaitu  uji simultan  dan  uji  parsial  menggunakan  uji ANOVA.  Uji  simultan  maupun  parsial digunakan  untuk  mengetahui  apakah  ada pengaruh variabel bebas (variabel kelompok PDRB dan variabel kelompok dokter umum) terhadap  variabel  tak  bebas  (jumlah  positif kasus COVID – 19).
Pengujian  ini  dilakukan  dengan menguji nilai F main effect .
Hipotesis  yang  akan  diuji  adalah  sebagai berikut:
𝐻 0 = Tidak terdapat pengaruh variabel bebas terhadap variabel tak bebas
H 1 =  Minimal  terdapat  satu  variabel  bebas yang  berpengaruh  terhadap  variabel tidak bebas.
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  uji  F, yaitu:
Nilai F Main Effect :
𝐹 = 𝐸/(𝐶−𝑃) (𝑇−𝐸)/(𝑁+𝑃−𝐶−1) (2.3)
𝐹 𝛼 = 𝑈 𝛼 /(𝐶 𝛼 −1) (𝑇−𝑈 𝛼 )/(𝑁−𝐶 𝛼 ) (2.4)
Keterangan:
𝐹 = nilai F secara simultan 𝐹 𝛼 = nilai F secara parsial variabel ke-a 𝐶 = jumlah seluruh kategori 𝑃 = jumlah variabel tak bebas 𝑇 = total sum of squares 𝐸 = explained sum squares 𝐶 𝛼 = jumlah kategori variabel ke-a 𝑈 𝛼 = jumlah kuadrat antar kategori variabel ke-a
Keputusan:  Tolak 𝐻 0 jika p-value <  α (tingkat  signifikansi)  atau 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 0,10(𝑉 1 ,𝑉 2 ) c. Melakukan  pengecekan  ada  atau  tidaknya interaksi  antar  variabel  bebasnya.  Model bersifat aditif, maka harus dipastikan bahwa nilai suatu variabel bebas tidak dipengaruhi nilai  variabel  bebas  lainnya.  Untuk  itu dilakukan  uji  signifikasi  F  pada  pola interaksi antar variabel bebas yang terbentuk, Hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 =  Tidak  terdapat  interaksi  antar  variabel bebas H 1 = Terdapat interaksi antar variabel bebas Statistik ujinya adalah sebagai berikut:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑛
𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 𝑜𝑓 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙
(2.5) Keputusan : Tolak 𝐻 0 jika p-value < α atau 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 0,10(𝑉 1 ,𝑉 2 )
Bila  terjadi  interaksi  maka  dilakukan penggabungan  variabel  sehingga  memiliki kombinasi dan menghasilkan variabel baru.
d. Mengukur keeratan hubungan atau seberapa besar  pengaruh  yang  diberikan  masing- masing variabel tak bebas terhadap variabel bebas, digunakan nilai  eta (η) dan beta (β). Nilai  eta  menunjukkan  pengaruh  masing- masing variabel bebas terhadap variabel tak bebas sebelum mempertimbangkan pengaruh  dari  variabel  bebas  lainnya, sedangkan  nilai  beta  untuk  menunjukkan pengaruh  masing-masing  variabel  bebas terhadap  variabel  tidak  bebas  setelah mempertimbangkan  pengaruh  dari  variabel bebas lainnya.
Perhitungan  Eta  (η)  dan  Beta  (β)  adalah sebagai berikut.
a) Nilai eta untuk variabel a
𝜂 𝛼 = √ 𝑈 𝛼 𝑇 (2.6)
Keterangan: 𝜂 𝛼 = nilai eta untuk variable a
b) Nilai beta untuk variabel a
𝛽 𝛼 = √ 𝐷 𝛼 𝑇 (2.7) 𝐷 𝛼 = ∑ 𝐶 𝛼 𝑖=1 𝑁(𝑌 𝑎𝑖(𝑎𝑑𝑗) − 𝑌) 2 (2.8) 𝑇 = ∑ 𝑘 𝑁(𝑌 𝑘 − 𝑌) 2 (2.9)
Keterangan: 𝛽 𝛼 = nilai beta untuk variabel a 𝐷 𝛼 =  jumlah  kuadrat  adjusted  antar kategori variable a 𝑌 𝑎𝑖(𝑎𝑑𝑗)
=  rata-rata  variabel  tidak bebas  untuk  kategori  ke  i  variabel  a adjusted
Sedangkan  untuk  melihat  besarnya pengaruh  variabel  bebas  terhadap variabel tidak bebasnya dapat diketahui dari nilai koefisien determinasinya (R 2 ). Koefisien determinasi diperoleh dari:
𝑅 2 = 𝐸 𝑇 (2.10) 𝑅 2 𝑎𝑑𝑗 = 1 − (1 − 𝑅 2 )𝐴 (2.11) Keterangan: 𝐴 = derajat bebas adjusted dimana,
𝐴 = 𝑁 − 1 𝑁 + 𝑃 − 𝐶 − 1

## 3. METODOLOGI

## Variabel Penelitian
Variabel  tidak  bebas  dalam  penelitian  ini adalah  jumlah  kasus  positif  COVID-19. Sedangkan  variabel  bebasnya  adalah  kelompok PDRB  dan  kelompok  dokter  umum.  Penelitian ini menggunakan unit observasi seluruh provinsi di  Indonesia  yang  mengalami  kasus  positif COVID-19.  Rincian  variable  penelitian  dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1 Rincian Variabel Penelitian Variabel Nama Kategori Kode (1) (2) (3) (4) Y Jumlah Kasus Positif Covid-19  di Indonesia (satuan jumlah) - X1 Kelompok PDRB Low 1 Lower Middle 2 Middle Upper 3 High 4 X2 Kelompok Dokter Umum Sangat rendah 1 Rendah 2 Tinggi 3
Sangat tinggi 4

## Sumber Data
Sumber  data  diperoleh  dari  Satgas  Penanganan Covid-19,  BPS  dan  Kementerian  Kesehatan. Sumber  data  variable  penelitian  dapat  dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2 Sumber Data Variabel Penelitian Variabel Nama Sumber (1) (2) (3) Y Jumlah Kasus Positif Covid-19  di Indonesia Satgas Penanganan Covid-19 (27 Desember 2020) X1 Kelompok PDRB Badan Pusat Statistik X2 Kelompok Dokter Umum Kementerian Kesehatan

## 4. PEMBAHASAN
Pembahasan  diawali  dengan  melihat keadaan  persebaran  COVID-19  di  seluruh wilayah Indonesia seperti yang dapat dilihat pada gambar 1.
Peta tersebut merupakan peta penyebaran COVID-19  di  Indonesia  yang  diperbaharui  per 27 Desember 2020 menunjukkan bahwa terdapat 76  Kab/Kota  yang  berisiko  tinggi  ditunjukkan dengan  warna  merah,  377  Kab/Kota  berisiko sedang  ditunjukkan  dengan  warna  oranye,  49 Kab/Kota  berisiko  rendah  ditunjukkan  dengan warna  kuning,  dan  8  Kab/Kota  tidak  ada  kasus baru  ditunjukkan  dengan  warna  hijau,  serta  4 kab/Kota  tidak  terdampak  ditunjukkan  dengan warna hijau gelap.
Analisis  yang  pertama  dilakukan  adalah melakukan  pengujian main  effect dari  variabel kelompok  PDRB  dan  variabel  jumlah  dokter umum terhadap variabel kasus positif COVID-19 34  provinsi  di  Indonesia.  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan  Uji  ANOVA.  Hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.
Hasil uji ANOVA p-value sebesar 0,022 yang  ditunjukkan  pada  PDRB  menunjukkan bahwa  telah  terdapat  cukup  bukti  untuk menyatakan bahwa variabel PDRB berpengaruh

## Gambar 1 Peta Zonasi Risiko Per 27 Desember 2020
secara  signifikan  terhadap  jumlah  kasus  positif COVID-19 di Indonesia secara simultan. Hal ini juga terjadi pada variabel tenaga kesehatan yang menghasilkan p-value sebesar  0,005  yang menunjukkan terdapat
Tabel 3 Uji ANOVA SS Df Mean Square F hitung Sig. (Combi ned) 190470 27790,2 57084 5 3809405 558,051 417 5,005 0,002 PDRB 672208 0069,27 4511 2 3361040 034,637 256 4,416 0,022 Dokter Umum 123249 47720,9 82573 3 4108315 906,994 191 5,398 0,005 Model 191409 09301,3 48320 6 3190151 550,224 720 4,192 0,04
Residu
al 205485 72400,0 92850 27 7610582 37,0404 76 Total 396894 81701,4 41170 33 1202711 566,710 339
Hasil uji ANOVA p-value sebesar 0,022 yang  ditunjukkan  pada  PDRB  menunjukkan bahwa  telah  terdapat  cukup  bukti  untuk menyatakan bahwa variabel PDRB berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah kasus positif
COVID-19 di Indonesia secara simultan. Hal  ini  juga  terjadi  pada  variabel  tenaga kesehatan  yang  menghasilkan p-value sebesar 0,005  yang  menunjukkan  terdapat  cukup  bukti untuk menyatakan bahwa variabel jumlah tenaga kesehatan berpengaruh secara signifikan terhadap  jumlah  kasus  positif  COVID-19  di Indonesia secara simultan.
Setelah melakukan tahapan analisis pada main  effect, tahapan  analisis  selanjutnya  adalah menguji  interaksi  antar  variabel  bebas.  Pada penelitian  ini  yang  merupakan  variabel  bebas adalah  variabel  PDRB  dan  variabel  jumlah dokter umum di Indonesia pada setiap provinsi. Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  tabel  4 berikut.
Tabel 4 Uji Interaksi SS Df Mean Square F hitung Sig. PDRB* Dokter 93881 511,09 1223 1 93881 511,09 1223 0,123 0,728
Berdasarkan hasil uji interaksi dua arah di atas, dengan tingkat signifikansi 5 persen belum terdapat  cukup  bukti  untuk  menyatakan  bahwa variabel  PDRB  dan  variabel  jumlah  dokter umum  memiliki  interaksi,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak ada interaksi signifikan di  antara  kedua  variabel  bebas.  Hasil  ini mengindikasikan analisis MCA dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya. Sehingga, tidak perlu dilakukan uji interaksi menggunakan rasio jumlah  kuadrat  interaksi  dengan main  effect maupun  rasio  jumlah  kuadrat  interaksi  dengan jumlah kuadrat total. Analisis selanjutnya adalah
analisis  pola  hubungan  antara  variabel  PDRB dan variabel dokter umum dengan jumlah kasus positif COVID-19 di Indonesia. Hasilnya adalah sebagai berikut pada tabel 5

## Tabel 5 Analisis MCA
Predicted Mean Deviation Unadj . Adj. Unadj. Adj. Kelom pok PDRB 2 3462, 75 19151 ,39 - 17518, 574 - 1829,9 38 3 6991, 08 19383 ,64 - 13990, 240 - 1597,6 88 4 34201 ,17 22453 ,10 13219, 843 1471,7 78 Kelom pok dokter umum 1 3578, 88 5292, 69 - 17402, 449 - 15688, 636 2 7326, 22 7559, 70 - 13655, 101 - 13421, 621 3 15249 ,60 14698 ,66 - 5731,7 24 - 6282,6 62 4 66614 ,57 65142 ,79 45633, 248 44161, 470
Dapat  dibentuk  model  berikut  dari  hasil di atas:
𝑌 𝑖𝑗 ̂ = 𝑌̂ + 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖 ̂ + 𝐷𝑜𝑘𝑡𝑒𝑟 𝑗 ̂
Keterangan : 𝑌̂ : grand mean i : kategori PDRB j : kategori dokter umum
Nilai 𝑌̂ atau grand mean dapat diperoleh dari nilai rata-rata jumlah kasus positif COVID- 19  provinsi-provinsi  di  Indonesia  yakni  sebesar 20981,32. Sedangkan koefisien model diperoleh dari nilai adjusted deviation. Contoh perhitungan nilai estimasi dari jumlah kasus positif COVID- 19  pada  provinsi  yang  PDRB  tingkat Middle Upper dan  jumlah  dokter  umur  yang  rendah adalah sebagai berikut
𝑌 32 ̂ = 𝑌̂ + 𝑃𝐷𝑅𝐵 3 ̂ + 𝐷𝑜𝑘𝑡𝑒𝑟 2 ̂
𝑌 32 ̂ = 20981,32 − 1597,688 − 13421,621
𝑌 32

## ̂ = 5962,011
Nilai  tersebut  berarti  pada  provinsi  dengan kategori PDRB Middle Upper dan jumlah dokter umur yang rendah jumlah kasus positif COVID- 19 berjumlah sebanyak 5962 hingga 5963 kasus. Penyampaian  lebih  jelas  dapat  dilihat pada  gambar  2  yakni  diagram  Model  Aditif berikut.
Gam
Gambar 2 Diagram Model Aditif
Pada  diagram  terlihat  bahwa  variabel PDRB  kategori high memiliki adjusted  mean tertinggi  yang  artinya  semakin  tinggi  kategori PDRB  di  suatu  provinsi    maka  akan  semakin tinggi  peningkatan  kasus  positif  COVID-19. Kemudian, untuk provinsi yang memiliki PDRB dan  jumlah  dokter  umum  dengan  kategori tertinggi  memiliki  peluang  yang  paling  besar untuk penambahan kasus positif COVID-19. Hal ini  sejalan  dengan  pendapat  Ulya  (2020)  yang menyatakan  bahwa  pemerintah  menggunakan Anggaran  Pendapatan  Belanja  Daerah  (APBD) khususnya  Dana  Alokasi  Khusus  (DAK) kesehatan  tahun  2020  dan  Dana  Desa  untuk menanggulangi  wabah  COVID-19.  Sehingga semakin besar PDRB di  provinsi  tersebut  maka alokasi dana untuk mengulangi wabah COVID- 19  semakin  tinggi.  Alokasi  dana  tersebut digunakan  dalam  penyediaan  sarana  dan prasarana kesehatan, fasilitas kesehatan, perekrutan tenaga medis, pemberian disinfektan dan  penyewaan  rumah  singgah  isolasi,  serta penanganan  lainnya.  Semakin  tinggi  persediaan sarana  dan  prasarana  maka  semakin  tinggi kesempatan masyarakat untuk melakukan pengecekan  kesehatan  yang  mengakibatkan semakin  tinggi  pula  jumlah  kasus  positif COVID-19 yang terdeteksi  di  provinsi tersebut.
Tahap  berikutnya  adalah  menentukan variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap jumlah  kasus  positif  COVID-19  pada  provinsi-
Grand Mean 20981,32 PDRB 40132,71 43434,42 LM (2) 19151,3 9 H (4) 22453,1 0 + +
PDRB + Dok.Umum
45425,4   108577,21 SR (1) 5292,69 ST (4) 65142,7 9 + +
provinsi Indonesia di antara variabel bebas dalam penelitian yang dapat dilihat melalui nilai eta dan beta dalam tabel 6 berikut.

## Tabel 6. Nilai Eta dan Beta
Variabel Eta Beta PDRB 0,412 0,046 Dokter Umum 0,692 0.667
Dari  tabel  6  di  atas,  dapat  diketahui variabel  yang  paling  mempengaruhi  jumlah kasus  positif  COVID-19  di  Indonesia  adalah jumlah dokter umum yang dapat dilihat dari nilai beta  variabel  jumlah  dokter  umum  lebih  besar daripada  nilai  beta  variabel  PDRB.  Untuk mengetahui besar proporsi varians jumlah kasus positif  COVID-19  di  Indonesia,  dilakukan  uji goodness  of  fit dan  didapatkan  nilai  R 2 sebesar 0,340. Nilai R 2 tersebut memiliki makna variabel PDRB  dan  variabel  jumlah  dokter  umum  dapat menjelaskan  variasi  jumlah  kasus  positif COVID-19  di  Indonesia  secara  bersama-sama sebesar 48 persen dan sisanya sebesar 52 persen dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam model penelitian ini.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dijabarkan,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel PDRB  dan  jumlah  dokter  umum  memengaruhi jumlah  kasus  positif  COVID-19  pada  tiap provinsi  di  Indonesia.  Terlihat  dari  estimasi parameter yang didapatkan, peningkatan kategori  pada  variabel  PDRB  yang  terdiri  dari Low, Lower Middle, Middle Upper, dan High dan jumlah  dokter  umum  yang  terdiri  dari  kategori sangat rendah, rendah, tinggi, daan sangat tinggi mendapatkan kesimpulan bahwa semakin tinggi kategorinya di provinsi tersebut maka penambahan  kasus  positif  COVID-19  akan semakin tinggi pula.
Nilai  proporsi  varians  yang  dapat dijelaskan  oleh  model  hanya  48  persen.  Hal  ini dikarenakan  variabel  bebas  yang  diteliti  adalah variabel  berbentuk  kategori.  Di  samping  itu, tentunya  banyak  faktor  lain  yang  dapat memengaruhi  jumlah  kasus  COVID-19  pada
provinsi  di  Indonesia,  sehingga  tidak  semuanya dapat masuk dalam penelitian ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Arcana,  I.  M.  (2016).  Penerapan  Multiple Classification  Analysis  (  MCA  )  Dalam Penentuan Upah Minimum Provinsi ( UMP ) Di Indonesia. Seminar Nasional
Matematika  Dan  Statistika  2016 ,  122–127. https://forstat.org/wp- content/uploads/2018/03/Prosiding-
SEMASTAT-2016-UNP.pdf
[2] Bhowmik,  K.  R.,  &  Islam,  S.  (2016). Logistic regression and multiple classification analyses to explore risk factors of  under-5  mortality  in  Bangladesh. Proceedings  of  the  Pakistan  Academy  of Sciences: Part B , 53 (1B), 21–34.
[3] BPS. (2020). Laporan Perekonomian Indonesia  2020 .  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik.
[4] Cohen,  Jacob  et  al.  2002. Applied  Multiple Regression-Correlation  Analysis  for  the Behavioral Sciences , 3rd Edition. Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
[5] Dewi,  Aprilia  Lutviana.  (2020).  Analisis Negara-Negara  Terjangkit  Virus  Covid-19 berdasarkan  Kelompok  Pendapatan  dan Negara Tropis di Benua Asia Menggunakan Multiple  Classification  Analysis. Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya , 8(1), 12–18.
[6] Ferguson. (2020). Impact of Non- pharmaceutical  Interventions  (NPIs)  to Reduce Covid-19 Mortality and Healthcare Demand . London: Imperial College.
[7] Firdaus,  Alvin.  (2019).  Penentuan  Garis Kemiskinan Provinsi Menggunakan Metode Multiple  Classification  Analysis. Buletin Ilmiah Matematika, Statistika, dan
Terapannya, 8(4), 789–798.
[8] Ulya,  H.  N.  (2020).  Alternatif  Strategi Penanganan  Dampak  Ekonomi  COVID-1 Pemerintah  Daerah  Jawa  Timur  Pada Kawasan  Agropolitan. Journal  of  Islamic Economic and Businessi 3(1), 80-109. DOI : 10.21154/elbarka.v3i1.2018
[9] Kemenkes.  (2020). Data  SDM  Kesehatan yang didayagunakan di Fasilitas Pelayanan
Kesehatan (Fasyankes) di Indonesia . http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/inf
o/ [diakses 1 Juni 2021]
[10] Satgas  COVID-19.  (2021). Analisis  Data COVID-19  Indonesia .  Jakarta:  Satgas
COVID-19.
[11] Sugiarto.  (2018).  Multiple  Classification Analysis (MCA) Sebagai Metode Alternatif
Analisis  Data  Untuk  Variabel  Bebas  Yang Kategori. Jurnal  Statistika , 6 (2),  58–93. http://jurnal.unimus.ac.id [12] WHO.  (2020). Weekly  Epidemiological
Update – December 2020 . Jenewa: WHO