Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM)

## Pemetaan Kesiapan Penerapan Telemedika di Indonesia
Nora Dzulvawan, Setia Pramana Politeknik Statistika STIS, Jakarta, Indonesia Jl. Otto Iskandardinata No.64C, Bidara Cina, Jatinegara, Jakarta Timur, Indonesia Korespondensi E-mail: 221911179@stis.ac.id
Submitted: 4 September 2022, Revised: 19 Oktober 2022, Accepted: 6 November 2022

## Abstract
Telemedicine is a form of technology development that allows people to conduct health consultations without having to physically visit the hospital. The COVID-19 pandemic that has spread throughout the world has increasingly limited human mobility and has implications for the application of technology. In addition, the vulnerability of public health during the pandemic has caused hospitals to treat patients with quite limited medical personnel. One of the solutions to overcome the crisis is to use technology in the health sector. However, Indonesia's diverse geographical situation presents its own challenges for the development of telemedicine. In addition, health facilities that are not evenly distributed also have a significant influence on the development of telemedicine. This study aims to prepare provinces in Indonesia for the development of telemedicine in terms of medical infrastructure and Information and Communications Technology (ICT). The K-Means Cluster is used as the primary method for grouping each province based on these two aspects. The result is 3 clusters of Indonesian provinces which are then defined as regions with a very ready status, ready, and not ready for the development of telemedicine  in  Indonesia.  From  the  results  of  the  analysis,  it  was  found  that  the  most  influential  variable  in  the  development  of telemedicine in Indonesia is the readiness of the ICT and health workers. Thus, it can be said to develop telemedicine or e-health in Indonesia, the improvement of Information and Communication Technology infrastructure, and the increment in natural resources and human resources in the medical field are needed, so the development of telemedicine can support improving the health status of Indonesian people.
Keyword: digital health, K-Means cluster, ICT

## Abstrak
Telemedika  adalah  bentuk  pengembangan  teknologi  yang  memungkinkan  seseorang  melakukan  konsultasi kesehatan tanpa perlu mendatangi rumah sakit secara fisik. Pandemi COVID-19 yang menyebar di seluruh dunia semakin membatasi ruang gerak manusia dan berimplikasi pada pemanfaatan teknologi yang semakin tinggi. Selain itu rentannya kesehatan masyarakat di masa pandemi menyebabkan rumah sakit mengalami lonjakan pasien dengan tenaga medis yang cukup terbatas. Salah satu solusi untuk mengatasi krisis tersebut adalah dengan pemanfaatan tekonologi di bidang kesehatan. Namun keadaan geografis Indonesia yang cukup beragam memberikan tantangan tersendiri terhadap perkembangan telemedika. Selain itu, fasilitas kesehatan yang belum merata juga memberikan pengaruh  cukup  signifikan  terhadap  kemajuan  telemedika.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  kesiapan provinsi di Indonesia dalam pengembangan telemedika dilihat dari aspek infrastruktur medis dan Information and Communications  Technology (ICT).  Metode  K-Means  Clustering  dijadikan  sebagai  dasar  pengelompokan  provinsi berdasarkan  kedua  aspek  tersebut.  Hasilnya  adalah  didapatkan  tiga  klaster  provinsi  Indonesia  yang  kemudian didefinisikan menjadi wilayah dengan status sangat siap, siap, dan tidak siap dalam perkembangan telemedika di Indonesia. Dari hasil analisis didapatkan variabel yang paling berpengaruh terhadap perkembangan telemedika di Indonesia  adalah  kesiapan  dari  sisi  ICT  dan  tenaga  kesehatan.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  untuk melakukan pengembangan telemedika atau e-health di Indonesia, perbaikan infrastruktur Teknologi Informasi dan Komunikasi dan peningkatan SDA maupun SDM di bidang medis sangat dibutuhkan sehingga pengembangan telemedika dapat menjadi salah satu penunjang perbaikan status kesehatan masyarakat Indonesia.
Kata Kunci: digital health, K-Means Cluster, ICT

## Pendahuluan
Isu kesehatan merupakan masalah yang sampai saat ini belum bisa  teratasi dengan baik oleh pemerintah sebagaian besar negara di dunia. Memastikan masyakarat mendapatkan kesehatan yang layak dan  kesejahteraan  merupakan  tujuan  nomor  3  dari  Tujuan  Pemangunan  Berkelanjutan  ( Sustainable Development Goals ) yang ditetapkan oleh PBB untuk dicapai pada tahun 2030 (1). Tujuan tersebut memiliki
13 target utama, salah satunya adalah pada tahun 2030, ditujukan agar dapat mengurangi jumlah penyakit dan kematian penduduk secara substansial (2).
Indonesia merupakan salah satu negara dengan isu kesehatan yang masih cukup tinggi. Laporan dari Wealth Health Organization (WHO) menyebutkan bahwa pada tahun 2014, Indonesia termasuk lima negara  terbanyak  penderita  diabetes  dengan  angka  11,7  juta  penderita  atau  2,8%  penduduk  dunia. Indonesia bersama empat negara yaitu Cina (102,9 juta/24,4%), India (64,5 juta/15,3%), Amerika Serikat (22,4 juta/5,3%), dan Brazil (11,7 juta/2,8%). Laporan yang sama dari WHO juga menyebutkan bahwa Indonesia  menempati  urutan  92  dari  total  190  negara  untuk  peringkat  sistem  kesehatan  dunia(3). Menurut data yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik  rata-rata angka harapan hidup di Indonesia sebesar 69,44% untuk laki-laki dan 73,33% untuk perempuan dengan angka kematian bayi sebesar 20,4 per 1000 kelahiran dan angka kematian ibu sebesan 177 per 100.000 kelahiran (4).
Saat ini, penerapan kesehatan di Indonesia diatur dalam Undang-Undang Nomor 36 Tahun 2009 yang  menyebutkan  bahwa  kesehatan  didefinisikan  sebagai  “keadaan  sehat,  baik  secara  fisik,  mental, spiritual,  maupun  sosial  yang  memungkinkan  setiap  orang  untuk  hidup  produktif  secara  sosial  dan ekonomis”.  Dampak  dari  kua litas  penanganan  kesehatan  yang  buruk  adalah  semakin  berkurangnya kualitas sumber daya manusia (3). Pembangunan Kesehatan merupakan salah satu aspek pembangunan sumber daya manusia yang berkualitas. Hal ini dituangkan dalam arahan pembangunan jangka panjang tahun 2005-2025 (5).  Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas kesehatan di Indonesia adalah dengan pemerataan dan peningkatan pelayanan medis serta ketersediaan tenaga kesehatan di seluruh Indonesia (1).
Pada tahun 2006, diketahui terdapat 30 persen dari jumlah seluruh Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) di Indonesia terutama di daerah terpencil, tidak memiliki dokter. Berdasar pada grand strategy dan sasaran yang dikeluarkan oleh Departemen Kesehatan RI, kewajiban pemerintah untuk memastikan masyarakat  mendapatkan  pelayanan  kesehatan  yang  baik  dan  professional.  Caranya  dengan meningkatkan akses masyarakat terhadap pelayanan kesehatan yang berkualitas dan berfungsinya sistem informasi kesehatan yang evidence based di Indonesia dengan memanfaatkan perkembangan informasi yang semakin pesat (6). Di era perkembangan teknologi informasi dan komunikasi global yang berkembang semakin pesat memberikan dampak yang cukup besar dalam seluruh aspek kehidupan dimana manusia memerlukan  informasi  yang  terbaru  dengan  cepat,  praktis,  efisien,  dan  akurat  (7).    Meninjau  kondisi geografis  Indonesia  yang  menyebar,  perkembangan  ICT (Information  and  Communication  Technology ) merupakan sebuah peluang besar sekaligus tantangan bagi pemerintah Indonesia (8). Menurut statistik teledensitas tahun 2010 dari 8968 pedesaan di Jawa Tengah dan DIY baru 4052 desa yang terjangkau (45 %)  sedangkan  wilayah  Bali  dan  Indonesia  Timur  baru  2593  desa  dari  14310  desa  (18%).  Dari  data tersebut dapat disimpulkan bahwa masih banyak daerah-daerah yang belum dijangkau secara merata oleh ICT sehingga harus segera diedukasi. Dengan demikian percepatan infrastruktur pendukung ICT dapat terwujud (9).
Perkembangan teknologi yang begitu pesat dan isu kesehatan yang menjadi fokus pemerintah, pemanfaatan  ICT  di  bidang  Kesehatan  ( E-health )  perlu  dijadikan  salah  satu  solusi  konstruktif  dalam meningkatkan kualitas kesehatan masyarakat Indoneisa (10).  Kedepannya E-health akan menjadi bagian integral dari sistem perawatan kesehatan untuk mengatasi berbagai kesulitan dalam pengobatan, termasuk mengurangi kesalahan dan menyediakan layanan yang lebih efisien dengan hasil yang lebih akurat (11). Implementasi E-Health sangat luas, dari Electronic Health Record (EHR) hingga telemedika. Telemedika adalah penyediaan atau dukungan layanan kesehatan yang didukung ICT sementara pasien dan penyedia layanan kesehatan tidak hadir di tempat yang sama (11). E-Health terutama telemedika dapat menjadi langkah awal yang cukup dinamis untuk mewujudkan tujuan tersebut.
Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi di bidang kesehatan memberikan kemudahan kepada  masyarakat di  seluruh  dunia,  khususnya  Indonesia  untuk  mendapatkan  langkah  awal  ataupun diagnosa penyakit tanpa perlu mengunjungi langsung bangunan fisik rumah sakit dan bertemu dengan tenaga medis (12). Hal ini dapat memberikan efisiensi dari segi waktu, biaya, dan tenaga sehingga proses dapat  berlangsung  lebih  optimal.  Selain  itu  hal  ini  dapat  menjadi  salah  satu  cara  untuk  melakukan pemerataan  layanan  kesehatan  secara  luas.  Untuk  menghadapi  situasi  ini  diperlukan  pengadaan infrastruktur, baik dari ICT maupun medis, dalam memastikan keberhasilan program ini.
Untuk  melihat  kesiapan  setiap  provinsi  akan  dilakukan  pemetaan  dengan  memanfaatkan algoritma clustering .  Analisis  klastering  adalah  analisis  yang  digunakan  untuk  memetakan  atau mengelompokkan  unit  analisis  yang  memiliki  kesamaan  ke  dalam  satu  kelompok  yang  sama  (13). Pemetaan  daerah  ke  dalam  beberapa  klaster  akan  memudahkan  pengambilan  kebijakan  kedepaannya (14). Pemisahan wilayah ke dalam klaster memberikan gambaran kondisi wilayah menjadi lebih rinci (15). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  kesiapan  daerah  di  Indonesia  dalam  menghadapi E-Health khususnya telemedika  sehingga dapat diketahui daerah yang masih memiliki infrastruktur yang memadai sampai dengan tidak memadai.

## Metode Penelitian
Data Dari  studi  11  variabel  yang  digunakan  merupakan  hasil  diseminasi  data  dari  Badan  Pusat Statistik  Indonesia  dan  Kementerian  kesehatan  akan  digunakan  untuk  tahap  analisis.  Variabel  yang digunakan terdiri atas status kepemilikan jaminan kesehatan, rasio jumlah penduduk terhadap jumlah tenaga kesehatan, rasio jumlah penduduk dengan jumlah tenaga penunjang (selain tenaga medis), akses dan  infrastruktur  teknologi,  penggunaan  teknologi,  keahlian  penggunaan  teknologi,  penguasaan teknologi,  kepemilikan  selular,  penggunaan  internet,  indeks  pembangunan  manusia,  dan  rasio  jumlah penduduk terhadap jumlah fasilitas kesehatan. Objek penelitian merupakan 34 provinsi di Indonesia.

## Pendekatan Statistik
Algoritma unsupervised learning , K-Means clustering digunakan untuk melakukan klaster berdasarkan variabel. Analisis klaster adalah teknik multivariat yang berkaitan dengan pemisahan objek yang berbeda dan mengalokasikannya ke dalam kelompok baru (16). Analisis ini bertujuan untuk mempartisi objek ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristiknya sehingga objek dezngan karakteristik yang sama akan  dikelompokkan  dalam  satu  klaster  yang  sama  dan  objek  yang  mempunyai  karakteristik  berbeda dikelompokkan ke dalam klaster yang lain (17).
Menurut  Anderberg  (18)  pada  analisis  klaster  terdapat  dua  metode,  antara  lain  metode berhierarki  dan  metode  non  hierarki.  Pada  metode  hierarki  terdapat  zdua  teknik  klaster,  yaitu  teknik penggabungan ( agglomerative ) dan teknik pemisahan ( divisive ), sedangkan pada metode non hierarki yaitu teknik  penyekatan  ( partitioning )  dan  penggunaan  grafik. Menurut  Anderberg,  dalam  pengelompokkan objek, dibutuhkan suatu ukuran jarak. Berikut ini pengukuran antara dua klaster dengan jarak Euclidean :
𝒅 𝒊𝒋 =   √∑ (𝒙 𝒊𝒌 − 𝒙 𝒋𝒌 ) 𝟐 𝒑 𝒌=𝟏 (1)
dengan: 𝒅 𝒊𝒋 : jarak antara objek dengan titik centroid, 𝒙 𝒊𝒋 : nilai objek 𝒊 pada variabel ke- 𝒌 , 𝒙 𝒋𝒌 : nilai objek 𝒋 pada variabel ke- 𝒌 ,
𝒑 : banyaknya variabel yang diamati.
Setelah  mendapatkan  model  yang  sesuai,  tantangan  terbesar  dalam  analisis  klaster  adalah memastikan model yang dimiliki sudah baik dan sesuai (19). Sejak semakin banyak penggunaan analisis klaster, penentuan jumlah klaster yang tepat menjadi sangat krusial (20). Beberapa pengukuran untuk melakukan validasi terhadap jumlah klaster optimum sudah tersedia  (21). Pada penelitian ini terdapat beberapa  metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  banyaknya  klaster,  yaitu: Metode Elbow menggunakan nilai total wws ( within sum square ) sebagai penentu nilai k . Metode Silhoette yaitu pendekatan rata-rata nilai metode silhouette untuk menduga kualitas dari klaster yang terbentuk. Semakin tinggi nilai rata-ratanya maka akan semakin baik (22).
𝑠(𝑖) = { 1 − 𝑎(𝑖)
𝑏(𝑖) 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎(𝑖) < 𝑏(𝑖)
0                                 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎(𝑖) = 𝑏(𝑖) 𝑏(𝑖) 𝑎(𝑖) − 1                   𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎(𝑖) > 𝑏(𝑖) (2)
dimana a(i) adalah rata-rata jarak ke-i dari suatu observasi terhadap observasi lain di dalam klaster yang sama dan b(i) adalah rata-rata jarak terkecil dari suatu observasi terhadap observasi lain di dalam klaster yang berbeda.
Gap Statistic membandingkan total dalam variasi intra-cluster untuk nilai k yang berbeda dengan nilai yang diharapkan di bawah distribusi referensi nol dari data. Besarnya nilai gap statistic berarti struktur clustering jauh dari distribusi titik yang seragam secara acak. Metode K-Means berusaha mengelompokkan data ke dalam satu kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteritik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain (23). K-Means memiliki asumsi-asumsi yang harus dipenuhi,  yaitu:  sampel  yang  diambil  harus  benar-benar  bisa  mewakili  populasi  yang  ada; multikolinearitas, yakni kemungkinan adanya korelasi antar objek (24).

## Hasil dan Pembahasan
Tahapan awal yang dilakukan dalam analisis klaster adalah dengan menentukan jumlah klaster yang akan dibentuk (25). Pada Gambar 1 akan ditampilkan visualisasi penentuan jumlah klaster optimum dengan 3 pengukuran, (a) Elbow , (b) Silhouette score , dan (c) Gap statistics. Dari visualisasi pada Gambar 1 dapat terlihat bahwa jumlah optimal klaster yang dapat dibentuk adalah 2 sampai 3 klaster. Hal ini juga divalidasi menggunakan Scree plot dimana output yang dihasilkan menunjukkan jumlah yang sama.
Gambar 1. (dari kiri (a) Elbow Method, (b) Silhouette score, (c) Gap Statistics) Jumlah Optimum Klaster yang terbentuk
Sumber: data yang diolah
Cluster plot pada Gambar 2 menunjukkan hasil klaster yang terbentuk. Terlihat bahwa hasil yang didapatkan sudah dapat memisahkan setiap kelas dengan baik. Pada klaster 1 terdiri atas 6 provinsi, yaitu DKI Jakarta, Kepulauan Riau, Bali, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara dan DI Yogyakarta. Klaster 3 merupakan klaster dengan 4 anggota yaitu provinsi Sulawesi Barat, NTT, Papua, dan Maluku. Sedangkan sisanya, 27 provinsi terdapat pada klaster 2. Karakteristik dari tiap-tiap klaster ditentukan oleh kesiapan medis dan ICT pada setiap provinsi.
Dengan kata lain setiap klaster dapat disebut secara berturut-turut dalam kategori sangat siap, siap,  dan  tidak  siap.  Klaster  2  merupakan  klaster  dengan  jumlah  paling  besar  menunjukkan  bahwa sebagian besar provinsi di Indonesia siap dalam menghadapi telemedika baik dari segi medis dan ICT. Klaster 1 merupakan klaster sangat siap dan klaster 3 merupakan klaster yang tidak siap dengan jumlah anggota  relatif  sedikit.  Hal  ini  dapat  menjadi  salah  satu  masukan  untuk  lebih  memperhatikan pembangunan ICT dan perkembangan medis pada provinsi-provinsi yang berada di klaster 3.
Gambar 2. Cluster Plot atas 34 Provinsi di Indonesia

## Sumber: data yang diolah
Pada Gambar 3 ditunjukkan hasil biplot untuk seluruh variabel dan objek yang digunakan. Dapat dilihat bahwa klaster 1 merupakan klaster dengan pembangunan dan kesiapan ICT yang sangat tinggi dan kesiapan medis untuk menghadapi telemedika pun cukup tinggi. DKI Jakarta merupakan provinsi dengan nilai kesiapan ICT paling tinggi dan Kepulauan Riau merupakan provinsi dengan infrastruktur ICT tertinggi. Pada klaster 3 merupakan klaster yang memiliki tingkat kesiapan baik dari segi ICT dan medis yang sangat kurang. Papua merupakan provinsi dengan kesiapan ICT dan kesiapan tenaga medis terendah  jika  dibandingkan  dengan  provinsi  lainnya  di  klaster  yang  sama  sedangkan  Nusa  Tenggara Timur  adalah  provinsi  dengan  tingkat  infrastruktur  medis  yang  masih  kurang  memadai.  Klaster  2 merupakan klaster paling dominan berisi provinsi-provinsi dengan kesiapan ICT dan kesiapan medis dalam menghadapi telemedika yang sudah cukup.
Gambar 3. Bipolot untuk hasil klasterisasi. Klaster 1, 2 dan 3 direpresentasikan berturut turut dengan warna merah, biru, hijau
Sumber: data yang diolah
Dengan  menggunakan  uji  MANOVA  dapat  dilihat  bahwa  variabel  yang  tidak  berpengaruh dalam pembentukan model hanya variabel Rasio Fasilitas Kesehatan. Hal ini dapat terjadi karena variabel Rasio  Fasilitas  Kesehatan  tidak  mempengaruhi  secara  langsung  kesiapan  individu  dalam  menghadapi telemedika atau e-health . Untuk melihat variabel yang paling berpengaruh dalam penelitian, dihitung nilai adjusted R 2 , yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel p-value Adjusted R 2 Jaminan Kesehatan 0.01 0.211 Rasio Tenaga Kesehatan <0.0001 0.495 Rasio Tenaga Penunjang <0.0001 0.415 Akses dan Infrastruktur <0.0001 0.636 Penggunaan Teknologi <0.0001 0.737 Keahlian Pemanfaatan Teknologi 0.23 0.165 Penguasaan Teknologi <0.0001 0.752 Kepemilikan Seluler <0.0001 0.707 Penggunaan Internet <0.0001 0.754 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) <0.0001 0.616 Rasio Faskes 0.613 0.053 Sumber: data diolah
Pada  Tabel  1  dapat  terlihat  bahwa  hanya  variabel  rasio  jumlah  penduduk  terhadap  jumlah fasilitas kesehatan yang tidak berpengaruh signifikan terhadap analisis. Variabel yang paling berpengaruh terhadap  perkembangan digital  health di  Indonesia  adalah  variabel  ICT,  yaitu  akses  dan  infrastruktur, penggunaan  teknologi,  keahlian  pemanfaatan  teknologi,  penguasaan  teknologi,  kepemilikan  selular, penggunaan  internet,  dan  IPM.  Hal  ini  dapat  dijadikan  salah  satu  bahan  pertimbangan  untuk mengembangan penggunaan digital health di Indonesia terutama di daerah-daerah yang termasuk ke dalam klaster tidak siap.
Hasil pemetaan yang terbentuk memberikan gambaran secara umum tentang keadaan ICT dan faktor  medis  dalam  menghadapi digital  health di  Indonesia.  Provinsi  Kepulauan  Riau,  DKI  Jakarta, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, dan Bali dapat dikatakan telah siap dalam menerapkan digital health . Menariknya provinsi dengan kesiapan cukup tinggi ternyata cukup tersebar. Di pulau Kalimantan hanya 2 provinsi yang siap menerapkan sistem ini, di Pulau Sumatera hanya Kepulauan Riau, Pulau Bali, dan di Pulau Jawa hanya provinsi DKI Jakarta yang dapat dikatakan siap menerapkan digital health .
Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian yang didapatkan, dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Means dapat digunakan  untuk  melakukan  pemetaan  kesiapan  provinsi  di  Indonesia  dalam  penerapan digital  health . Hasil  kajian  mengungkapkan  bahwa  provinsi  di  Indonesia  dapat  dikelompokkan  dalam  tiga  klaster berdasarkan akses ICT dan kesiapan medis. Klaster dengan kualitas akses ICT dan kesiapan medis yang tinggi terdiri atas provinsi DKI Jakarta, Kepulauan Riau, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, dan Bali. Provinsi-provinsi  tersebut  menunjukkan  perkembangan,  baik  dari  segi  ekonomi  dan  ICT  yang  baik, sehingga  dapat  langsung  menerapkan  sistem digital  health .  Sedangkan  klaster  lainnya  yang  terdiri  atas provinsi Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Barat, Maluku Utara, dan Papua merupakan klaster dengan kualitas  akses  ICT  dan  kesiapan  medis  yang  lebih  rendah.  Peningkatan  fasilitas  medis  dan  tenaga kesehatan  yang  memadai  serta  perbaikan  terhadap  akses  ICT  adalah  hal  yang  paling  penting  untuk meningkatkan  kesiapan  provinsi  pada  klaster  rendah.  Dengan  demikian,  dapat  disarankan  bahwa pemerintah  dapat  fokus  meningkatkan  infrastruktur  ICT  dan  medis  pada  provinsi  klaster  rendah sehingga pemerataan dan penerapan digital health dapat dilakukan dengan maksimal.

## Daftar Pustaka
1. Inasari Widiyastuti. Analisa aplikasi e-health berbasis website di instansi kesehatan pemerintah dan swasta serta potensi implementasinya di Indonesia . J Penelit Ilmu Pengetah dan Teknol Komun [Internet]. 2008;10(2):113 – 28. Available from: https://www.researchgate.net/publication/260438219%0AAnalisa
2. Aditya KB, Setiawan Y, Puspitaningrum D. Sistem Informasi Geografis Pemetaan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Angka Kematian Ibu (Aki) dan Angka Kematian Bayi (Akb) Dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus: Provinsi Bengkulu). J Tek Inform. 2018;10(1):59 – 66.
3. Guthold R, Stevens GA, Riley LM, Bull FC. Worldwide trends in insufficient physical activity from 2001 to 2016: a pooled analysis of 358 population-based surveys with 1·9 million participants . Lancet Glob Heal [Internet]. 2018 Oct;6(10):e1077 – 86. Available from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2214109X18303577
4. BPS. Statistik Indonesia 2019. Statistik Indonesia 2019 (Indonesian statistics) . 2019. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
5. Kemenkes RI. Profil Kesehatan Indonesia 2018 Kemenkes RI [Internet]. Health Statistics. 2019. 207 p. Available from:
https://www.kemkes.go.id/downloads/resources/download/pusdatin/profil-kesehatan- indonesia/profil-kesehatan-indonesia-2018.pdf
6. Soegijoko S. Perkembangan Terkini Telemedika dan EHealth serta Prospek Aplikasinya di Indonesia .
Semin Nas Apl Teknol Inf 2010. 2010;1907 – 5022.
7. Lupiáñez-Villanueva F, Hardey M, Torrent J, Ficapal P. The integration of Information and Communication Technology into Medical Practice . Int J Med Inform [Internet]. 2010 Jul;79(7):478 – 91.
Available from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1386505610000936
8. Hadisiwi, P., & Suminar JR (2017). Literasi kesehatan masyarakat dalam menopang pembangunan kesehatan di Indonesia . Pros Komun [Internet]. 2017; Available from: https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detail/769544
9. Setia P, Tri E, / A. Mapping of Education Quality and E-Learning Readiness to Enhance Economic Growth in Indonesia . Asian J Bus Environ. 2022;12(1):11 – 6.
10. Irwan. Etika dan Perilaku Kesehatan . Yogyakarta: Absolute Media. 2017.
11. Wernhart A, Gahbauer S, Haluza D. eHealth and telemedicine: Practices and beliefs among healthcare professionals and medical students at a medical university . Helve O, editor. PLoS One [Internet]. 2019 Feb 28;14(2):e0213067. Available from: https://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0213067
12. Lestari W. Telemedik: Sarana Peningkatan Pelayanan Kesehatan Dengan Teknologi Informasi . Jakarta National Institute of Health Research and Development, Indonesian Ministry of Health. 2018;
13. Alfina T, Santosa B, Barakbah AR. Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-means dan Gabungan Keduanya dalam Cluster Data . Tek Its [Internet]. 2012;1(1):521 – 5. Available from: http://www.ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/view/1794
14. Darmansah DD, Wardani NW. Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering . JATISI (Jurnal Tek Inform dan Sist Informasi) [Internet]. 2021 Mar 19;8(1):105 – 17. Available from: http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/590
15. Farida A. Sistem Pemetaan Lokasi Penanggulangan Dan Pencegahan Penyakit Demam Berdarah Dengue Dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Puskesmas Binakal) . Politeknik Negeri Jember; 2022.
16. Villagran, M dan Weathers M.R (2015). Health Communication: Theory, Method and Application . Routledge, New York: Harrington N.G; 2015.
17. Johnson RA, Wichern D. Applied Multivariate Statistical Analysis . 6th ed. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall; 2007.
18. Anderberg MR. Cluster Analysis for Applications . New York: Academic Press; 1973.
19. Zoroja J, Pejić Bach M. Impact of information and communication technology to the competitiveness of European countries-cluster analysis approach . J Theor Appl Electron Commer Res. 2016;1 – 10.
20. Agusta YK-M. Penerapan, Permasalahan, dan Metode Terkait . Jurnal Sistem dan Informatika. 2007;
21. Pramana, Setia  et all. Data Mining dengan R: Konsep Serta Implementasi . Bogor: In Media; 2018.
22. Ridlo MR, Defiyanti S, Primajaya A. Implementasi Algoritme K-Means Untuk Pemetaan Produktivitas Panen Padi di Kabupaten Karawang . Citee 2017. 2017;426 – 33.
23. Farida A. Sistem Pemetaan Lokasi Penanggulangan Dan Pencegahan Penyakit Demam Berdarah Dengue Dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Puskesmas Binakal) (Doctoral dissertation. Politeknik Negeri Jember; 2022.
24. Peña J., Lozano J., Larrañaga P. An empirical comparison of four initialization methods for the K-Means algorithm. Pattern Recognit Lett [Internet]. 1999 Oct;20(10):1027 – 40. Available from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0167865599000690
25. Arai, K., Barakbah AR. Hierarchical K-Means:an algorithm for centroids initialization for K-Means . The Faculty of Science and Engineering, Saga University. 2007;