## PENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN JUMLAH KASUS COVID-19 DAN FASILITAS KESEHATAN
Meinisa Fadillah Rahmi 1 , Paulus Satria Prasetyo 2 , Ratih Nurhabibah 3 , Rizky Perdana 4 , 5 Wa Ode Zuhayeni Madjida 5
1,2,3,4 Politeknik Statistika STIS, 5 Badan Pusat Statistik e-mail: 1 211709827@stis.ac.id

## Abstrak
Tingkat  penyebaran  COVID-19  cukup  cepat,  hingga  14  November  2020  tercatat  jumlah  kasus terkonfirmasi  positif  di  Indonesia  mencapai  463.007  jiwa.  Ketersediaan  fasilitas  kesehatan  masing- masing provinsi menentukan  kesiapan  daerah  dalam penanganan  COVID-19  sehingga  penting  untuk menganalisis  keadaan  dan  distribusi  provinsi-provinsi  terkait  kesiapannya  tersebut.  Penelitian  ini melakukan  clustering  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  K-Means  with  Outlier  Detection  untuk mengelompokkan  34  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  jumlah  kasus  COVID-19  dan  data  fasilitas kesehatan,  lalu  menentukan  metode  terbaiknya,  serta  mengidentifikasi  karakteristik  masing-masing kelompok  berdasarkan  metode  terbaik.  Penelitian  menghasilkan  tiga  cluster.  Cluster  1  merupakan kelompok  provinsi  dengan  jumlah  kasus  COVID-19  tinggi  dan  fasilitas  kesehatan  kurang  memadai, cluster 2 memiliki jumlah kasus COVID-19 tinggi dan fasilitas kesehatan memadai, sedangkan cluster 3 memiliki jumlah kasus COVID-19 rendah dan fasilitas kesehatan menengah.
Kata kunci: COVID-19, Clustering, K-Means, K-Means with Outlier Detection , Fasilitas Kesehatan

## Abstract
The rate spread of COVID-19 is quite fast, until November 14, 2020, the number of cases in Indonesia has reached 463,007 people. The availability of health facilities for each province determines regional readiness in handling COVID-19, so it is very important to analyze the condition and distribution of provinces related to their readiness. This study conducted clustering using K-Means and K-Means with Outlier Detection algorithm to classify 34 provinces in Indonesia based on the number of COVID-19 cases and health facilities, then decide the best model, and identify the characteristics of each group based on the best model. The study resulted in three clusters. Cluster 1 is a group of provinces with a high  number  of  COVID-19  cases  and  inadequate  health  facilities,  cluster  2  has  a  high  number  of COVID-19 cases and adequate health facilities, while cluster 3 has a low number of COVID-19 cases and intermediate health facilities.
Keywords: COVID-19, Clustering, K-Means, K-Means with Outlier Detection, Health Facilities

## PENDAHULUAN
Coronavirus Disease -2019 (COVID- 19) pertama kali ditemukan pada Desember 2019 di kota Wuhan, Cina yang kemudian menyebar  ke  seluruh  dunia  sehingga ditetapkan  sebagai  pandemi  global  oleh World  Health  Organization .  Penyebaran awal  di  Indonesia  terjadi  pada  awal  Maret 2020, dengan kasus pertama di Kota Depok, Jawa Barat. Virus corona menyebar melalui berbagai  macam  cara,  diantaranya  melalui interaksi  antara  penderita  dengan  orang lain,  benda-benda  yang  disentuh  oleh penderita,  bahkan  dapat  menyebar  melalui udara.  Tercatat  hingga  14  November  2020 jumlah  kasus  terkonfirmasi  positif  di Indonesia  mencapai  463.007  jiwa  dengan total  jumlah  pasien  sembuh  sebanyak 388.094  jiwa,  sedangkan  jumlah  kematian sebanyak 15.148 jiwa.
Menurut Muhyiddin (2020), berbagai negara telah melakukan kebijakan
lockdown untuk  membatasi  penyebaran virus.  Akan  tetapi,  mengubah  kebiasaan masyarakat bukan persoalan mudah, banyak  negara  mengalami  kendala  dalam penerapan  kebijakan  tersebut.  Sehingga negara-negara tersebut memodifikasi kebijakan
lockdown dengan menerapkannya  secara  penuh,  sebagian, ataupun  dalam  skala  lokal  dan  seminimal mungkin. Indonesia
memodifikasi kebijakan lockdown menjadi  Pembatasan
Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  yang diberlakukan  pada  setiap  provinsi  atau kabupaten/kota berdasarkan tingkat keparahan  yang  dinilai  oleh  Kementerian Kesehatan.  Penyebaran  yang  begitu  cepat dan jumlah kasus  terkonfirmasi  yang terus mengalami  kenaikan  membuat  pemerintah menerapkan berbagai kebijakan, mulai dari physical  distancing, penggunaan  masker, work from home , hingga pembelajaran jarak jauh guna memutus penyebaran mata rantai virus tersebut.
Ketersediaan infrastruktur dan
layanan  kesehatan  yang  terdapat  pada masing-masing provinsi menentukan kesiapan  daerah  dalam  penanganan  pasien terkonfirmasi dan penyebaran
berkelanjutan COVID-19. Berdasarkan data
Ikatan  Dokter  Indonesia  (IDI),  jumlah dokter  di  Indonesia  pada  tahun  2020 sebanyak  183.605  dokter.  Secara  umum, jumlah  tersebut  mencukupi  untuk  seluruh masyarakat. Namun, permasalahannya terjadi  pada  persebaran  yang  tidak  merata.
Persebaran  dokter  bertumpuk  di  kota-kota besar dan Pulau Jawa, sehingga kebutuhan dokter di berbagai wilayah Indonesia masih belum terpenuhi. Begitupun dengan infrastruktur  kesehatan  dan  tenaga  medis lainnya. Ditambah lagi, hingga penghujung tahun  2020,  belum  terdapat  kepastian mengenai vaksin untuk mencegah penyebaran COVID-19. Noviyanto  (2020)  telah  melakukan pengelompokkan jumlah kematian penderita COVID-19 di Benua Asia dengan menerapkan teknik data mining . Hasil dari penelitian ini menunjukkan jumlah kematian  penderita  COVID-19  dibagi kedalam 3 cluster . Terdapat 4 negara yang masuk  kedalam cluster dengan  tingkat kematian tinggi, yaitu Turki, Iran, India dan China. Negara yang masuk kedalam cluster dengan tingkat kematian sedang sebanyak 4 negara,  yaitu  Pakistan,  Indonesia,  Jepang, dan Piliphina. Terakhir, negara yang masuk kedalam cluster dengan  tingkat  kematian rendah adalah 41 negara lainnya.
Penelitian  Rembulan  dkk.  (2020) mengenai  kebijakan  Pemerintah  terkait COVID-19  di  setiap  Provinsi  dengan menggunakan analisis cluster
menghasilkan  3 cluster optimal. Cluster 1 adalah cluster dengan  risiko  tinggi  karena memiliki  variabel  jumlah  kasus  aktif  dan jumlah  kasus  kematian  per  satu  juta penduduk  yang  tertinggi. Cluster 2  adalah cluster dengan  risiko  rendah  karena memiliki  variabel  dengan  jumlah  kasus kesembuhan  tertinggi  dan  jumlah  kasus aktif  terendah. Cluster 3  adalah cluster dengan  risiko  sedang  karena  memiliki variabel  jumlah  kesembuhan  terendah  dan jumlah  kasus  aktif  sedang.  Kebijakan pemerintah  pada cluster 1  hendaknya memprioritaskan  variabel  jumlah  kasus aktif  dan  jumlah  kasus  kematian  per  satu juta  penduduk.  Untuk cluster 2  harus memprioritaskan  variabel  jumlah  kasus kematian, sedangkan untuk cluster 3 harus
memprioritaskan  variabel  jumlah  kasus aktif.
Berdasarkan  pemaparan  di  atas, sangat  diperlukan  penelitian  mengenai pengelompokkan  provinsi  di  Indonesia untuk  mengidentifikasi  tingkat  penyebaran dan  kapasitas  penanganannya  di  masing- masing  daerah.  Oleh  karena  itu,  penelitian ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  34 provinsi berdasarkan jumlah kasus COVID- 19  dan  fasilitas  kesehatan,  menentukan metode yang terbaik,  dan mengidentifikasi karakteristik masing-masing kelompok berdasarkan  metode  terbaik.  Diharapkan dengan  dibentuknya  kelompok-kelompok tersebut dapat membantu pemerintah dalam menentukan  kebijakan  dan  langkah  yang harus diambil kedepannya guna menangani penyebaran COVID-19 di Indonesia.

## METODOLOGI
1. Tinjauan Referensi

## Data Mining
Data  Mining adalah  sebuah  proses pencarian informasi secara otomatis dalam tempat  penyimpanan  data  yang  berukuran besar  untuk  menemukan  pola  tertentu. Teknik  yang  digunakan  pada data  mining tersebut dapat dikelompokkan ke dalam dua kategori,  yaitu descriptive  mining dan predictive  mining.  Descriptive  mining adalah  proses  menemukan  karakteristik tertentu dari basis data, meliputi clustering, asosiation , dan sequential mining. Predictive mining adalah proses menemukan  pola  dari  data  menggunakan variabel-variabel  lain  di  masa  depan, meliputi classification.

## Clustering
Clustering merupakan pengelompokkan  data  untuk  membentuk kelas baru dengan mengidentifikasi kelompok-kelompok yang
memiliki kesamaan  karakteristik  tertentu.  Objek- objek  pada  kelompok  ( cluster )  yang terbentuk  akan  memiliki  kemiripan  satu sama  lain  dan  berbeda  dengan  objek  pada kelompok lain. Terdapat beberapa algoritma  pada clustering diantaranya K- Means,  Fuzzy  C-Means,  DBSCAN, dan K-
Medoids. Setiap algoritma memiliki fungsi yang berbeda dan kelebihan serta kekurangannya masing-masing.

## K-Means
K-Means Clustering merupakan saah satu algoritma dalam clustering yang paling sederhana. K-means clustering melakukan proses pemodelan menggunakan unsupervised learning dan mengelompokkan data menggunakan sistem  partisi.  Secara  umum,  terdapat  dua jenis clustering yang  digunakan  dalam proses pengelompokkan data, yaitu Hierarchical dan Non-Hierarchical.  K- Means merupakan  salah  satu  metode clustering
Non-Hierarchical
atau
Partinional  Clustering yang  secara  umum dilakukan dengan algoritma sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah cluster (k).
2. Menentukan titik pusat ( centroid ) cluster awal secara random .
3. Menghitung jarak centroid dengan setiap data.  Ukuran  jarak  yang  digunakan adalah Euclidean distance dengan rumus berikut.
𝐷 (𝑖, 𝑗) =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana D (i,j) = Jarak data ke-i ke pusat cluster j, X ki = Data ke-i pada atribut data ke-k , X kj = Centroid ke-j pada atribut ke- k
4. Data akan dimasukkan ke dalam cluster berdasarkan jarak centroid terdekat. Lalu hitung  kembali centroid  cluster yang baru. Centroid  cluster merupakan  rata- rata  semua  data  dalam  sebuah cluster , dapat  dihitung  menggunakan  rumus berikut.
𝑉 (𝑖, 𝑗) = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁 𝑖 𝑘=0 (2)
dimana:  V  (i,j)  = Centoid rata-rata pada cluster i untuk atribut data ke-j
N i = Jumlah anggota cluster i
5. Ulangi  penghitungan  jarak centroid dengan  setiap  data  (kembali  pada langkah  ke-3)  jika  masih  terdapat  data
yang  berpindah cluster atau  apabila perubahan  nilai  centroid  berada  di  atas nilai treshhold yang  dibentuk  atau  jika perubahan  nilai  pada objective  function yang  digunakan  di  atas  nilai threshold yang ditentukan.
Kembali  ke  langkah  3,  jika  masih terdapat  data  yang  berpindah cluster atau apabila  perubahan  nilai  centroid  berada  di atas nilai threshold yang dibentuk atau jika perubahan  nilai  pada objective  function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan.

## K-Means with Outlier Detection
Menurut  Chawla  dan  Gionis  (2013), algoritma k-means sangat  sensitif terhadap adanya outlier dalam  data  dikarenakan menggunakan  rata-rata  sebagai  pusat cluster -nya  sehingga  seharusnya  selain melakukan clustering ,  harus  dilakukan deteksi outlier juga dalam prosesnya. Hal ini dapat menghasilkan  pengelompokkan  yang  lebih tepat.  Metode  ini  menggunakan  metode minimum  covariance  determinant (MCD) untuk menentukan outlier .

## 2. Metode Analisis
Penelitian ini bersifat kuantitatif yang mencakup 34 Provinsi di Indonesia dengan menggunakan  data  sekunder  yang  terdiri dari data kasus COVID-19 dan data fasilitas kesehatan. Data kasus COVID-19 diperoleh dari website resmi  COVID-19  oleh  Gugus Tugas dengan update kasus pada tangal 14
November 2020. Sedangkan data
infrastruktur  kesehatan  diperoleh  dari publikasi  Rekapitulasi  SDM  Kesehatan yang  Didayagunakan  di  Fasyankes  pada Tahun 2019 oleh Kementerian Kesehatan.
Proses  pengolahan  data  dilakukan dengan  bantuan software  Microsoft  Excel 2019 dan RStudio. Sebelumnya,  data  yang didapat  dilakukan  tahapan preprocessing untuk  mempersiapkan  variabel-variabel yang
akan digunakan. Tahapan
preprocessing yang  dilakukan  adalah sebagai berikut.
1. Melakukan data  cleaning meliputi pengecekkan missing  data,  outlier, dan inkonsistensi.  Data  yang  digunakan
bebas dari missing data dan
inkonsistensi,  namun  banyak  terdapat outlier. Dalam  kasus  ini,  penulis mempertahankan outlier dikarenakan masih ingin mempertahankan nilai yang sebenarnya  pada  tiap-tiap  variabel  dan diakomodasi  dengan  metode k-means with outlier detection .
2. Melakukan data reduction, yaitu mereduksi variabel yang tidak perlu dan melakukan agregat pada variabel- variabel yang menunjukkan karakteristik yang sama.
3. Melakukan data  transformation, yaitu mengubah  nilai  variabel  yang  berupa jumlah  infrastruktur  menjadi  rasio infrastruktur  terhadap  1.000  penduduk yang ada di provinsi yang bersangkutan agar lebih menggambarkan kondisi yang sebenarnya dan lebih mudah dibandingkan, lalu melakukan normalisasi  data  menggunakan z-score dikarenakan variabel-variabel yang digunakan memiliki satuan yang berbeda-beda. Berdasarkan hasil preprocessing yang telah dilakukan, didapatkan sebanyak 11  variabel  yang  siap  dilakukan  analisis, yaitu  rasio  jumlah  puskesmas  terhadap 1.000  penduduk  (V1),  rasio  jumlah  rumah sakit  terhadap  1.000  penduduk  (V2),  rasio jumlah  klinik  terhadap  1.000  penduduk (V3), rasio jumlah posyandu terhadap 1.000 penduduk  (V4),  rasio  jumlah  dokter terhadap  1.000  penduduk  (V5),  rasio jumlah  perawat  terhadap  1.000  penduduk (V6),  rasio  jumlah  bidan  terhadap  1.000 penduduk (V7), jumlah kasus terkonfirmasi positif COVID-19 (V8), recovery rate (V9), fatality rate (V10), dan jumlah kasus  aktif atau  belum  sembuh  yang  masih  dalam perawatan  atau  isolasi  mandiri  (V11) menurut provinsi.
Tahapan  analisis  yang  dilakukan selanjutnya  adalah  mengecek  asumsi nonmultikolinearitas pada variabel-variabel yang digunakan dengan menghitung matriks  korelasi  antarvariabel.  Kemudian, menentukan jumlah optimal cluster dengan menggunakan by  majority  rule ,  yaitu menggunakan package  NbClust dimana terdapat  30  indeks  yang  melakukan voting
terhadap jumlah cluster yang optimal. Lalu, melakukan  pengelompokkan  objek  dengan metode k-means dan k-means with  outlier detection dengan  ukuran  ketidaksamaan berupa jarak Euclidean. Kemudian, menentukan metode terbaik dengan membandingkan  nilai R-squared yang dihitung  dari  pembagian  nilai  varians between dengan varians total hasil clustering. Menurut Jhonson (2007),
semakin  besar  nilai R-squared ,  maka semakin baik pengelompokkan yang dilakukan. Terakhir, melakukan identifikasi karakteristik masing-masing cluster dengan menghitung centroid berdasarkan  metode terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah
dilakukan tahapan preprocessing data dan didapatkan variabel-variabel  yang  siap  digunakan untuk  analisis , dilakukan  tahap  analisis cluster .

## Pengujian Asumsi Nonmultikolinearitas
Analisis cluster harus  memenuhi asumsi nonmultikolinearitas agar tidak ada variabel  yang  bersifat  duplikasi  atau merepresentasikan  hal  yang  sama.  Oleh karena itu, dilakukan pengujian dengan cara menghitung  matriks  korelasi  antarvariabel.
Didapatkan  bahwa  nilai  korelasi  mutlak antarvariabel  yang  digunakan  memiliki rentang  antara  0,00  hingga  0,70.  Nilai korelasi  terendah  terdapat  antara  V2  dan V4.  Sedangkan,  nilai  korelasi  tertinggi terdapat  antara  variabel  V8  dan  V11. Dengan  demikian,  tidak  terdapat  nilai korelasi  antarvariabel  yang  melebihi  |0,8|. Artinya,  variabel-variabel  yang  digunakan telah memenuhi asumsi nonmultikolinearitas  dan  dapat  dilanjutkan ke tahap selanjutnya.

## Penentuan Jumlah Cluster Optimal
Dalam  pembentukan cluster ini, digunakan ukuran ketidaksamaan antarobjek berupa jarak Euclidean.
Selanjutnya,  dilakukan  pemilihan  jumlah cluster yang  optimal  untuk  data  yang digunakan  menggunakan by  majority  rule dengan package  NbClust di software  R. Didapatkan hasil pada Gambae 1.
Berdasarkan  hasil  penentuan  jumlah cluster yang optimal seperti tergambar pada Gambar 1, diperoleh bahwa jumlah cluster yang  paling  banyak  direkomendasikan adalah 3 dengan jumlah voting sebanyak 8. Dengan  kata  lain,  jumlah cluter yang optimal  dalam  kasus  ini  adalah  3.  Oleh karena  itu,  akan  dibentuk cluster yang berjumlah  3  untuk  mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia.

## Pengelompokan Provinsi
Dalam penelitian ini, pengelompokkan provinsi dilakukan dengan  menggunakan  dua  metode,  yaitu metode k-means dan k-means  with  outlier detection untuk  dibandingkan  sehingga diperoleh metode yang terbaik untuk kasus ini.
Untuk  metode k-means ,  diperoleh hasil  pengelompokkan  yang  dilakukan dengan jumlah cluster 3, yaitu 6 provinsi di cluster 1, yaitu Bangka Belitung, Kepulauan  Riau,  Sulawesi  Utara,  DKI Jakarta, DI Yogyakarta, dan Bali.
Sedangkan, cluster 2 ada 12 provinsi, yaitu Sumatera  Utara,  Riau,  Sumatera  Selatan, Lampung,  Jawa Barat,  Jawa Tengah, Jawa Timur,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat, Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan, dan Sulawesi  Barat.  Kemudian,  16  provinsi lainnya  di cluster 3,  yaitu  Aceh,  Sumatera Barat,  Jambi,  Bengkulu,  Nusa  Tenggara Timur,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan
Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara,  Gorontalo,  Maluku,  Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua. Hasil pengelompokkan dengan
menggunakan metode k-means with outlier detection dengan  jumlah cluster 3  dan specified outlier sebanyak 4 adalah terdapat 12  provinsi  di cluster 1,  yaitu  Sumatera Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Sumatera
Selatan,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa Timur,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat, Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur, dan  Sulawesi  Selatan.  Sedangkan,  8 provinsi  di cluster 2  adalah  Bangka Belitung, Kepulauan Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta,  Bali,  Kalimantan  Utara, Sulawesi Utara, dan Maluku. Kemudian, 14 provinsi  lainnya  masuk  ke cluster 3,  yaitu Aceh,  Jambi,  Bengkulu,  Lampung,  Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan  Tengah,  Sulawesi  Tengah, Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi
Barat,  Maluku  Utara,  Papua  Barat,  dan Papua.

## Perbandingan Metode K-means dan K-
means With Outlier Detection
Dilakukan  perbandingan  nilai R- squared antara  metode k-means dan k- means with outlier  detection untuk menentukan metode yang terbaik.
Berdasarkan  output  pada software R, diperoleh  nilai R-squared masing-masing metode adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Nilai R-squared Metode K-means dan K-means With Outlier Detection Metode Nilai R-squared k-means 0,3151 k-means with outlier detection 0,5899
Berdasarkan  perbandingan  nilai R- squared kedua  metode  pada  Tabel  1, didapatkan  hasil  bahwa  nilai R-squared metode k-means  with  outlier  detection sebesar  58,99%,  nilai  ini  lebih  besar daripada  nilai R-squared metode k-means , yaitu  hanya  sebesar  31,51%.  Hal  ini menunjukkan bahwa hasil pengelompokkan metode k-means with outlier detection lebih baik daripada metode k-means . Oleh karena itu,  metode k-means  with  outlier  detection adalah metode yang terbaik untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia  dalam  kasus  ini.  Berikut  adalah visualisasi hasil pengelompokkan dengan k- means with outlier detection . Berdasarkan visualisasi
hasil pengelompokkan  pada  Gambar  2,  terlihat bahwa pengelompokkan dengan metode k- means with outlier detection telah mengelompokkan  objek  berdasarkan  jarak terdekatnya  dan  cukup  jelas  batas-batas antar- cluster -nya. Selain itu, jumlah anggota  setiap cluster telah  terdistribusi sesuai karakteristiknya masing-masing dan tidak terdapat cluster yang memiliki jumlah anggota  yang  sangat  minim  atau  bahkan satu. Hal ini dapat mengindikasikan bahwa cluster telah terbentuk dengan cukup baik.

## Identifikasi Karakter Cluster
Berdasarkan  hasil  pengelompokkan dengan metode yang terbaik,  yaitu metode k-means  with  outlier  detection ,  untuk melakukan identifikasi karakteristik cluster , maka  harus  memprofilkan  hasil cluster melalui  nilai-nilai centroid tiap cluster . Berikut  hasil  perhitungan centroid tiap variabel untuk masing-masing cluster. Berdasarkan hasil
perhitungan centroid masing-masing cluster pada Tabel 2, cluster 1 memiliki infrastuktur kesehatan dan tenaga medis yang secara umum sangat minim  dan  merupakan  yang  paling  sedikit dibandingkan cluster lain. Hal ini
ditunjukkan  dari  rata-rata  rasio  puskesmas (V1), rasio rumah sakit (V2), rasio perawat (V6),  dan  rasio  bidan  (V7)  yang  dimiliki oleh  anggota-angggota  dalam cluster 1 merupakan  yang  terendah  dibandingkan  2 cluster lainnya. Walaupun rasio klinik (V3) dan  rasio  dokternya  (V5)  menengah,  serta rasio  posyandunya  (V4)  tertinggi,  hal  ini masih  menunjukkan cluster 1  memiliki fasilitas  kesehatan  yang  kurang  memadai. Selain  itu, cluster 1  juga  memiliki  jumlah kasus  terkonfirmasi  positif  (V8), fatality rate  (V10), dan  jumlah  kasus active  (V11) yang tertinggi dibandingkan 2 cluster lain, walaupun recovery rate- nya (V9)
merupakan  yang  tertinggi  juga.  Hal  ini cukup mengkhawatirkan mengingat fasilitas  kesehatan  yang  tersedia  sangat minim  sehingga  pasien  COVID-19  tidak dapat  ditangani  dengan  baik.  Oleh  karena itu, cluster 1 merupakan kelompok provinsi dengan  jumlah  kasus  COVID-19  tinggi, namun fasilitas kesehatan kurang memadai. Cluster 2  memiliki  infrastruktur kesehatan  dan  tenaga  medis  yang  secara umum  sangat  memadai  dan  merupakan yang  paling  banyak  dibandingkan  cluster lain. Hal  ini terlihat  dari rasio  rumah sakit (V2),  rasio  klinik  (V3),  rasio  dokter  (V5), dan  rasio  perawat  (V6)  yang  tertinggi dibandingkan  2 cluster lainnya.  Walaupun rasio  puskesmas  (V1)  dan  rasio  bidannya (V7) menengah, serta rasio posyandu (V4) merupakan  yang  tertinggi,  hal  ini  masih menunjukkan cluster 1  memiliki  fasilitas kesehatan  yang  memadai.  Akan  tetapi, jumlah kasus terkonfirmasi positif (V8) dan jumlah  kasus active -nya  (V11)  masih tergolong tinggi, walaupun tidak setinggi di cluster 1.  Beruntungnya,  hal  ini  dapat ditangani  dengan  baik  mengingat  fasilitas kesehatan  yang  tersedia  sangat  memadai sehingga recovery  rate (V9) cukup  tinggi dan fatality  rate (V10)  merupakan  yang terendah  dibandingkan  2 cluster lainnya.
Tabel 1. Nilai R-squared Metode K-means dan K-means With Outlier Detection Cluster V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 1 -0,64 -0,45 -0,06 0,18 -0,29 -0,67 -0,26 0,27 0,37 0,69 0,25 2 0,06 0,88 -0,04 -0,50 0,66 0,77 -0,26 -0,38 0,33 -0,49 -0,48 3 0,49 -0,34 -0,35 0,05 -0,43 -0,00 0,63 -0,47 -0,32 -0,15 -0,50
Oleh  karena  itu, cluster 2  merupakan kelompok  provinsi  dengan  jumlah  kasus COVID-19  tinggi  dan  fasilitas  kesehatan yang cukup memadai.
Cluster 3  memiliki  infrastruktur kesehatan  dan  tenaga  medis  yang  secara umum tidak terlalu tinggi dan tidak terlalu rendah dibandingkan 2 cluster lainnya. Hal ini  ditunjukkan  dengan  rasio  puskesmas (V1) dan rasio bidan (V7) yang merupakan tertinggi, tetapi rasio klinik (V3) dan rasio dokternya  (V5)  merupakan  yang  terendah. Kemudian,  rasio  rumah  sakit  (V2),  rasio posyandu  (V4),  dan  rasio  perawat  (V6) pada cluster 3  termasuk  menengah. Sedangkan  jumlah  kasus  terkonfirmasi positif (V8), jumlah kasus active (V11), dan recoveray  rate  cluster 3  merupakan  yang terendah. Untuk fatality rate (V10) cluster 3 menengah dibandingkan 2 cluster lainnya. Oleh karena itu, cluster 3 adalah kelompok provinsi  dengan  jumlah  kasus  COVID-19 rendah dan fasilitas kesehatan menengah.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Untuk  melihat  metode clustering mana yang  lebih  baik,  dapat  dilakukan perbandingan nilai R-squared
antarmetode. Dalam penelitian ini, nilai R-squared metode k-means (0,3151) lebih  kecil  dibandingkan  metode k- means  with  outlier  detection  (0,5899), sehingga  metode  k-means  with  outlier detection  menghasilkan  clustering  yang lebih baik. Dengan menggunakan metode clustering k-means  with  outlier detection ,  diperoleh  jumlah cluster optimum sebanyak 3 cluster .
2. Cluster 1 memiliki infrastuktur
kesehatan dan tenaga medis yang secara umum  sangat  minim  dan  merupakan yang  paling  sedikit.  Oleh  karena  itu, cluster 1 merupakan kelompok provinsi dengan jumlah kasus COVID-19 tinggi, namun fasilitas kesehatan kurang memadai. Cluster ini terdiri dari Provinsi Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,
Sumatera  Selatan,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  Jawa  Timur,  Banten,  Nusa
Tenggara  Barat,  Kalimantan  Selatan, Kalimantan Timur, dan Sulawesi Selatan. 3. Cluster 2 memiliki infrastruktur kesehatan dan tenaga medis yang secara umum  sangat  memadai  dan  merupakan yang  paling  banyak.  Oleh  karena  itu, cluster 2 merupakan kelompok provinsi dengan  jumlah  kasus  COVID-19  tinggi dan  fasilitas  kesehatan  yang  cukup memadai. Cluster ini terdiri dari Provinsi
Bangka Belitung, Kepulauan Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Bali, Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  dan Maluku.
4. Cluster 3 memiliki infrastruktur kesehatan dan tenaga medis yang secara umum  tidak  terlalu  tinggi  dan  tidak terlalu  rendah  dibandingkan  2 cluster lainnya. Oleh karena itu, cluster 3 adalah kelompok provinsi dengan jumlah kasus COVID-19 rendah dan fasilitas kesehatan  menengah. Cluster ini  terdiri dari  Provinsi  Aceh,  Jambi,  Bengkulu, Lampung, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah, Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Tenggara, Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua.

## Saran
1. Kebijakan  pemerintah  pada cluster 1 hendaknya  meningkatkan  kualitas  dan kuantitas  infrastrukur  kesehatan  dalam penanganan  kasus  COVID-19  yang cukup  tinggi  agar  lebih  maksimal  dan mengalokasikan  vaksin  terlebih  dahulu ke cluster 1.  Untuk cluster 2  harus mempertahankan  kualitas  dan  kuantitas infrastruktur  kesehatan  yang  memadai dalam  penanganan  kasus  COVID-19 yang  cukup  tinggi.  Sedangkan,  untuk cluster 3, kualitas infrastruktur kesehatan  harus  ditingkatkan  agar penanganan  kasus  COVID-19  lebih maksimal,  walaupun  saat  ini  jumlah kasusnya masih tergolong rendah.
2. Dapat dilakukan pengelompokkan menggunakan  metode clustering lain dan  indikator perbandingan antarmetode
lainnya selain
R-squared
serta penambahan series data  terbaru  agar kualitas cluster yang  dihasilkan  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariawan,  Pasek  Agus.  2019.  Optimasi Pengelompokkan Data Pada Metode - K-Means dengan  Analisis Outlier. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, Vol. 5, No. 2.
Charrad, M., dkk.. 2014. NbClust Package for  Determining  the  Best  Number  of Clusters. https://rdrr.io/cran/NbClust/man/Nb Clust.html#:~:text=NbClust%20pack age%20provides%2030%20indices,d istance%20measures%2C%20and%2 0clustering%20methods. (Diakses 13 Desember 2020)
Chawla,  Sanjay  dan  Gionis,  Aristides.
(2013). k-means--: A unified approach  to  clustering  and  outlier detection. Dwitri,  Nayuni,  dkk.  2020.  Penerapan Algoritma K-Means dalam Menentukan  Tingkat  Penyebaran Pandemi Covid-19 di  Indonesia, Jurnal  Teknologi  Infomasi , Vol.  4, No. 1, hal. 128-132.
Ikatan  Dokter  Indonesia  (IDI).  2020. Statistik
Anggota.
http://www.idionline.org/statistik/ (Diakses 12 Desember 2020). Johnson, Richard A. dan Wichern, Dean W. (2007). Applied Multivariate Statistical  Analysis  Sixth  Edition .
United  States  of  America  :  Pearson
Education, Inc.
Kementerian Kesehatan. 2019. Rekapitulasi SDM Kesehatan yang didayagunakan di  Fasyankes  pada  tahun  2019. http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sd mk/history/  (Diakses  11  Desember 2020). Khomarudin, Agus Nur. 2018. Teknik Data
Mining :
Algoritma K-means Clustering. https://ilmukomputer.org/wp- content/uploads/2018/05/agus-k- means-clustering.pdf  .  (Diakses  13 Desember 2020)
Muhyiddin.  2020.  Covid-19 New  Normal dan  Perencanaan  Pembangunan  di Indonesia. The Indonesian Journal of Development Planning, Vol. 4, No. 2. Noviyanto.  2020.  Penerapan  Data  Mining dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian Penderita COVID-19 Berdasarkan  Negara  di  Benua  Asia, Jurnal  Informatika  dan  Komputer, Vol. 22, No. 2. Patel,  Maulik.  2016.  Clustering  Based Outlier Detection Technique. https://rpubs.com/maulikpatel/22834 5 (Diakses 12 Desember 2020). Rembulan,  Glisina  Dwinoor.  dkk.  2020. Kebijakan Pemerintah Mengenai Coronavius  Disease (COVID-19)  di Setiap Provinsi di Indonesia Berdasarkan Analisis Klaster, Jurnal of Industrial Engineering and Management Systems, Vol. 13, No. 2.
Sindi, Sukma. dkk. 2020. Analisis
Algoritma  K-Medoids  Clustering dalam  Pengelompokkan  Penyebaran Covid-19 di Indonesia, Jurnal Teknologi Informasi, Vol. 4, No. 1.
Solichin, Achmad dan Khansa Khairunnisa. 2020.  Klasterisasi  Persebaran  Virus Coroana  (Covid-19)  Di  DKI  Jakarta Menggunakan Metode K-Means, Fountain of Informatics Journal , Vol. 5, No. 2.