Abstrak —Indonesia adalah salah satu dari 57 negara yang menghadapi krisis tenaga kesehatan. Pengembangan dan pemberdayaan tenaga kesehatan merupakan salah satu prioritas pembangunan kesehatan untuk meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Nusa Tenggara Timur merupakan salah satu provinsi yang mengalami masalah penyebaran tenaga kesehatan, selain itu juga merupakan wilayah Daerah Tertinggal, Terpencil, Perbatasan dan Kepulauan (DTPK). Tenaga kesehatan di provinsi tersebut menjadi kurang optimal karena persebaran tenaga kesehatan di wilayah kabupaten/kota tidak merata. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan dan memetakan tenaga kesehatan setiap wilayah Kabupaten/Kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur berdasarkan penyebaran tenaga kesehatan. Metode yang digunakan adalah analisis cluster hierarki dengan pilihan metode terbaik adalah metode ward’s , dimana tingkat penyebaran tenaga kesehatan di Provinsi NTT dapat dikelompokkan menjadi tiga kelompok. Kelompok 1 dengan kategori kelompok rendah terdiri dari 12 kabupaten/kota. Kelompok 2 dengan kategori kelompok sedang terdiri dari 8 kabupaten, dan kelompok 3 dengan kategori kelompok tinggi terdiri dari 2 kabupaten.
Kata Kunci — Cluster, Provinsi Nusa Tenggara Timur, Tenaga Kesehatan.

## I. PENDAHULUAN
ORLD  Health Organization (WHO) mengatakan bahwa Indonesia termasuk salah satu dari 57 negara yang menghadapi krisis Sumber Daya Manusia Kesehatan. Pengembangan Sumber Daya Manusia Kesehatan merupakan salah satu prioritas karena Indonesia masih menghadapi masalah tenaga kesehatan, baik jumlah, jenis, kualitas maupun distribusinya. Pemenuhan kebutuhan tenaga kesehatan untuk Daerah Tertinggal, Terpencil, Perbatasan dan Kepulauan (DPTK) tahun demi tahun diupayakan untuk ditingkatkan, namun belum dapat mencapai harapan [1]. Tenaga kesehatan adalah  tenaga  yang mengabdikan diri dalam bidang kesehatan serta memiliki pengetahuan dan/atau keterampilan yang memerlukan kewenangan untuk melaksanakan jenis kegiatan pelayanan kesehatan tertentu melalui pelatihan pelayanan kesehatan.  Permasalahan Sumber Daya Manusia (SDM) kesehatan di Indonesia bisa diartikan sebagai pendistribusian tenaga kesehatan yang tidak merata. Berdasarkan standar nasional, rasio tenaga kesehatan per seratus ribu penduduk untuk  dokter adalah 62, keperawatan 173, dan kebidanan 100 [3].
Upaya pemerintah menciptakan masyarakat yang sehat tidak bisa lepas dari pemerataan tenaga kesehatan di berbagai daerah termasuk di wilayah perbatasan dan terpencil. Sekretaris Badan Pengembangan dan Pemberdayaan Sumber Daya Manusia Kesehatan (BPPSDMK) mengatakan dari data yang dimiliki terdapat lima provinsi yang masih kekurangan
tenaga kesehatan yakni Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Tengah, Maluku, Sulawesi Barat dan Papua, disebabkan oleh tenaga kesehatan yang enggan mengabdi di DPTK.
Ketua Bidang Sumber Daya Manusia Kesehatan Dinas Kesehatan Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) menyebutkan bahwa masih kekurangan tenaga kesehatan sebanyak lebih dari enam belas ribu orang pada tiga belas bidang. Tiga belas bidang tersebut meliputi dokter spesialis, dokter umum, dokter gigi, perawat, perawat terapi mulut gigi, bidan, ahli gizi, kesehatan lingkungan, apoteker/farmasi, kesehatan masyarakat, asisten apoteker, keterapian fisik dan analisis kesehatan. Jenis tenaga kesehatan perawat mengalami kekurangan sebesar 3.767, dokter umum sebesar 1.671, apoteker/farmasi sebesar 1.367 dan bidang tenaga kesehatan lainnya sebesar 9.558.
Sekolah tinggi kesehatan yang ada di NTT telah menghasilkan lulusan tenaga kesehatan yang cukup banyak namun penyebarannya belum merata di setiap Kabupaten/Kota.
Analisis cluster atau analisis pengelompokan merupakan metode analisis yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek penelitian menjadi beberapa kelompok sehingga akan diperoleh suatu kelompok yang terdiri dari objek-objek

## Pengelompokan Wilayah Kabupaten/Kota di Nusa Tenggara Timur  Berdasarkan TenagaKesehatan
Fifi Dwi Haryanti, dan Sri Mumpuni Retnaningsih Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: mumpuni@statistika.its.ac.id
W
Gambar 1. Dendogram pemetaan.
Gambar 2. Pemetaan kabupaten/kota.
21 20 10 7 4 13 18 9 8 2 15 14 16 11 22 19 6 5 3 12 17 1 -147,65 -65,10 17,45 100,00 Observations Si m ilar ity
dengan banyak persamaan (homogen), sedangkan dengan anggota kelompok lain mempunyai banyak perbedaan (heterogen)  [6]. Dua metode paling umum dalam analisis cluster adalah metode hierarki dan metode non hierarki . Pada penelitian ini menggunaakn metode hierarki karena jumlah cluster tidak di tentukan terlebih dahulu. Analisis cluster hierarki memiliki empat metode yaitu metode single linkage, complete linkage, average linkage , dan ward’s . Hasil pada metode pengelompokan cluster hierarki dapat disajikan dalam sebuah diagram yang disebut dendrogram . Penelitian sebelumnya terkait pengelompokan tenaga kesehatan pernah dilakukan oleh Mading dan Willa (2020) yang berjudul  Persepsi Beban Kerja Tenaga Kesehatan Puskesmas di Kabupaten Nagekeo Provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2019, menyatakan bahwa tenaga kesehatan di puskesmas wilayah Kabupaten Nagekeo masih kurang terutama dokter gigi dan asisten apoteker, tenaga kesehatan harus bekerja lebih untuk melayani pasien dan menyelesaikan tugas administrasi lainnya  [7].  Lette  (2020) dalam penelitiannya yang berjudul Jumlah dan Kebutuhan Sumber Daya Manusia Kesehatan di Fasilitas Kesehatan Kota Kupang, menyatakan bahwa terdapat tiga jenis Sumber Daya Manusia Kesehatan yang belum terpenuhi dan dibutuhkan berdasarkan analisis beban kerja, yaitu: dokter spesialis (jantung dan urologi), tenaga kefarmasian/apoteker, dan tenaga non-kesehatan seperti tenaga administrasi dan keuangan. Pemerintah  [8].  Azkiyah (2017) dalam penelitiannya yang berjudul Pengelompokan
Kabupaten/Kota di Nusa Tenggara Timur Berdasarkan Pelayanan Kesehatan Ibu dan Anak Menggunakan K-Means dan Fuzzy C-Means Cluster, menyatakan bahwa jumlah kelompok optimum yang terbentuk sebanyak 6 kelompok [9].

## II. STUDI LITERATUR

## A. Analisis Cluster Hierarki
Analisis cluster atau analisis pengelompokkan merupakan metode analisis yang digunakan untuk mengelompokan objek-objek penelitian menjadi beberapa kelompok sehingga akan diperoleh suatu kelompok ( k ) yang terdiri dari objek- objek ( i ) dengan banyak persamaan (homogen), sedangkan antar anggota kelompok lain mempunyai banyak perbedaan (heterogen) [6]. Analisis cluster terdiri dari dua metode, yaitu analisis cluster hierarki dan non hierarki . Analisis cluster hierarki adalah suatu metode yang digunakan untuk individu yang tidak terlalu banyak, dan jumlah kelompok yang hendak dibentuk belum diketahui, sedangkan analisis non hierarki adalah metode yang menentukan terlebih dahulu jumlah kelompok sebelum pengelompokan dilakukan  [2]. Pada penelitian ini metode yang digunakan yaitu analisis cluster hierarki dikarenakan jumlah cluster yang akan dibentuk belum ditentukan.
Pengelompokan objek dilakukan berdasarkan besaran jarak. Semakin kecil besaran jarak suatu objek terhadap objek lain, maka semakin besar persamaan objek tersebut, sehingga akan dimasukkan dalam kelompok yang sama. Salah satu
Tabel 1. Variabel penelitian Variabel Keterangan X 1i Jumlah Tenaga Medis per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 2i Jumlah Tenaga Psikologi Klinis per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 3i Jumlah Tenaga Keperawatan per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 4i Jumlah Tenaga Kebidanan per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 5i Jumlah Tenaga Kefarmasian per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 6i Jumlah Tenaga Kesehatan Masyarakat per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 7i
Jumlah Tenaga Kesehatan Lingkungan per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 8i Jumlah Tenaga Gizi per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 9i Jumlah Keterapian Fisik per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 10i Jumlah Tenaga Keteknisian Medis per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 11i Jumlah Tenaga Teknik Biomedika per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 12i Jumlah Tenaga Kesehatan Tradisional per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
X 13i Jumlah Tenaga Kesehatan Lain per seratus ribu penduduk di kabupaten/kota i .
Tabel 2.
Struktur data
Kabupaten/Kota (i) Jenis Tenaga Kesehatan (k) 1 … k … 13 1 x 11 … x 1 k … x 113
⋮ ⋮ … ⋮ … ⋮
i x i 1 … x ik … x i 13 ⋮ ⋮ … ⋮ … ⋮ 22 x 221 … x 22 k … x 2213
Tabel 3. Nama kabupaten/kota No (i) Kabupaten/Kota No (i) Kabupaten/Kota 1 Manggarai Barat 12 Malaka 2 Manggarai 13 Timor Tengah Utara 3 Manggarai Timur 14 Timor Tengah Selatan 4 Ngada 15 Kupang 5 Nagekeo 16 Kota Kupang 6 Ende 17 Rote Ndao 7 Sikka 18 Sabu Raijua 8 Flores Timur 19 Sumba Timur 9 Lembata 20 Sumba Tengah 10 Alor 21 Sumba Barat 11 Belu 22 Sumba Barat Daya Tabel 4. Hasil pseudo f-statistic Metode Jumlah Kelompok Pseudo F-Statistic Single Linkage 2 8,1133 3 5,8672 4 4,2504 Complete Linkage 2 12,4346 3 14,7777 4 14,6813 Average Linkage 2 8,1133 3 17,0056 4 16,1940 Ward’s 2 14,5980 3 17,0249 4 16,3043 Tabel 5. Nilai ICDRate Metode Jumlah Kelompok ICDRate Single Linkage 2 0,7114 Complete Linkage 3 0,3913 Average Linkage 3 0,3584 Ward's 3 0,3582
ukuran yang digunakan untuk menentukan besaran jarak adalah Jarak Euclidean [2]. Dua objek yaitu i dan j , ik x merupakan nilai dari objek pengamatan ke- i variabel ke- k , jk x merupakan nilai objek pengamatan ke- j variabel ke- k , dimana i dan 𝑗𝑗 =  1,2, … , 𝑛𝑛 ; 𝑘𝑘 =  1,2, … , 𝑝𝑝 ; 𝑖𝑖 ≠ 𝑗𝑗 dapat di definisikan pada Persamaan (1).
𝑑𝑑 ( 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 ) = �∑ �𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑥𝑥 𝑗𝑗𝑖𝑖 � 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 (1)
Metode hierarki merupakan metode pengelompokan yang hasilnya disajikan secara bertingkat atau berjenjang dari 𝑛𝑛 , 𝑛𝑛 − 1, … ,1 kelompok. Metode cluster hierarki digunakan apabila obyek pengamatan akan dibagi menjadi n kelompok namun n kelompok tersebut tidak ditentukan terlebih dahulu [6]. Metode hierarki terdapat dua prosedur, yaitu agglomerative (penggabungan) dan divisive (pembagian). Agglomerative merupakan prosedur yang dilakukan dengan mengelompokkan dua atau lebih individu yang mempunyai kesamaan (jarak paling dekat), selanjutnya kelomok dibentuk kembali berdasarkan kesamaan antar kelompok (jarak antar kelompok terdekat), sehingga terjadi penggabungan kelompok. Divisive merupakan kebalikan dari prosedur agglomerative , tahap awal semua individu dibagi menjadi dua kelompok yang kemudian masing-masing kelompok dibagi lagi menjadi dua dan seterusnya [2]. Beberapa macam metode hierarki agglomerative (penggabungan) berdasarkan linkage sebagai berikut.
1) Metode Single Linkage
Metode Single Linkage atau Pautan Tunggal merupakan metode yang membentuk beberapa kelompok individu dengan menggabungkan jarak paling pendek atau kemiripan yang paling besar. Perhitungan metode Single Lingkage dapat dihitung menggunakan Persamaan (2) [6].
𝑑𝑑 ( 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 𝑤𝑤 = 𝑚𝑚𝑖𝑖𝑛𝑛 { 𝑑𝑑 𝑢𝑢𝑢𝑢 , 𝑑𝑑 𝑢𝑢𝑤𝑤 } (2)

## 2) Metode Complete Linkage
Metode Complete Linkage atau Pautan Lengkap merupakan metode yang membentuk beberapa kelompok individu dalam cluster yang berada paling jauh antar kelompok satu dengan yang lainnya. Perhitungan metode Complete Lingkage dapat dihitung menggunakan Persamaan (3) [6].
𝑑𝑑 ( 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 𝑤𝑤 = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑥𝑥 { 𝑑𝑑 𝑢𝑢𝑤𝑤 , 𝑑𝑑 𝑢𝑢𝑤𝑤 } (3)

## 3) Metode Average Linkage
Metode Average Linkage atau Pautan Rata-Rata merupakan metode yang membentuk kelompok-kelompok berdasarkan jarak rata-rata anggota dalam satu kelompok dengan anggota kelompok lain. Perhitungan metode Average Lingkage dapat dihitung menggunakan Persamaan (4) [6].
𝑑𝑑 ( 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 𝑤𝑤 = ∑ ∑ 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 ( 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 𝑛𝑛 𝑤𝑤 (4)

## 4) Metode Ward’s
Metode Ward’s merupakan metode dimana jarak yang terbentuk adalah dari sum of squares diantara dua kelompok tersebut. Pengelompokan metode ward’s adalah meminimumkan peningkatan kriteria Sum of Square Error (SSE). Dua kelompok memiliki peningkatan SSE paling minimum, maka akan berkelompok. Jika kelompok sebanyak K maka SSE merupakan jumlahan dari SSE k atau dapat dituliskan pada Persamaan (5).
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 1 + 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 2 + ⋯ + 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑖𝑖 (5)
Ketika semua kelompok bergabung menjadi satu kelompok dari N objek maka untuk menghitung jarak antara dua kelompok dengan 𝑥𝑥 𝑦𝑦̈ merupakan nilai pada data ke- i
Tabel 6. Hasil pemetaan Variabel Keterangan Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 X 1 Tenaga Medis 23 20 38 X 2 Psikologis Klinis 0 0 1 X 3 Keperawatan 165 231 304 X 4 Kebidanan 117 207 106 X 5 Kefarmasian 18 30 18 X 6 Kesehatan Masyarakat 16 30 49 X 7 Kesehatan Lingkungan 15 22 16 X 8 Gizi 17 24 29 X 9 Keterapian Fisik 1 4 2 X 10 Keteknisian Medis 15 28 28 X 11 Teknik Biomedika 18 29 21 X 12 Kesehatan Tradisional 0 0 0 X 13 Tenaga Kesehatan Lainnya 23 20 38 Rata-Rata 38 58 64 Tabel 7. Ringkasan hasil pemetaan Kelompok Nilai Rata-Rata (orang per seratus ribu penduduk) Kabupaten/Kota Kekurangan Jenis Tenaga Kesehatan pada Bidang 1 (12 Kab/Kota) 38 Kabupaten Manggarai Barat, Manggarai Timur, Nagekeo, Ende, Belu, Malaka, Timor Tengah Selatan, Kupang, Rote Ndao, Sumba Timur, Sumba Barat Daya, Kota Kupang Psikologis Klinis, Kefarmasian, Kesehatan Masyarakat, Kesehatan Lingkungan, Gizi, Keterapian Fisik, Keteknisian Medis, Teknik Biomedika, dan Kesehatan Tradisional 2 (8 Kab) 58 Kabupaten Manggarai, Ngada, Sikka, Flores Timur, Lembata, Alor, Timor Tengah Utara, Sabu Raijua Tenaga Medis, Psikologis Klinis, Keterapian Fisik, Kesehatan Tradisional, dan Tenaga Kesehatan Lainnya 3 (2 Kab) 64 Kabupaten Sumba Tengah Dan Sumba Barat Psikologis Klinis, Kefarmasian, Keterapian Fisik, dan Kesehatan Tradisional
kelompok ke- j dan 𝑥𝑥̅ merupakan rata-rata dari seluruh data sehingga dapat dirumuskan pada Persamaan (6) [6].
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = ∑ ∑ ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑗𝑗 − 𝑥𝑥̅ ) 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1
(6) B. Pseudo F-Statistic Pseudo F-Statistic merupakan metode yang digunakan untuk mengetahui banyaknya kelompok optimum. Pseudo F- Statistic memberikan hasil yang konsisten dan dapat diandalkan indikasi jumlah kelompok yang sesuai, dimana keragaman dalam kelompok sangat homogen sedangkan antar kelompok heterogen [4].
Langkah pertama yang harus dilakukan untuk mendapatkan nilai Pseudo F-Statistic adalah menghitung nilai SSW dan SST. Dalam hal ini x ijk didefinisikan sebagai sampel ke- i pada kelompok ke- j dan variabel ke- k (i = 1,2, …, n; j = 1,2, …, c; dan k = 1,2, …, p), 𝑥𝑥̅ 𝑖𝑖 merupakan rata-rata seluruh sampel pada variabel ke- k yang digunakan untuk menghitung total jumlah kuadrat jarak terhadap rata-rata keseluruhan yang dilambangkan dengan Sum of Square Total (SST). Sedangkan 𝑥𝑥̅ 𝑗𝑗𝑖𝑖 merupakan rata-rata kelompok ke- j pada variabel ke- k yang digunakan untuk menghitung total jumlah kuadrat jarak sampel terhadap rata-rata kelompok dilambangkan dengan Sum of Square Within (SSW) . Perhitungan SSW dan SST dapat dihitung menggunakan Persamaan (7) dan Persamaan (8).
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = ∑ ∑ ∑ �𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑗𝑗𝑖𝑖 − 𝑥𝑥̅ 𝑗𝑗𝑖𝑖 � 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 𝑐𝑐 𝑗𝑗=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (7) 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = ∑ ∑ ∑ �𝑥𝑥 𝑦𝑦̈𝑖𝑖 − 𝑥𝑥̅ 𝑖𝑖 � 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 𝑐𝑐 𝑗𝑗=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (8)
Berdasarkan perhitungan SSW dan SST, didapatkan R 2 yang merupakan proporsi jumlah kuadrat jarak antara pusat kelompok dengan jumlah kuadrat jarak sampel terhadap rata- rata keseluruhan yang dapat dirumuskan pada Persamaan (9).
𝑅𝑅 2 = 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆−𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 (9)
Kemudian didapatkan nilai Pseudo F-Statistic yang dinyatakan pada Persamaan  (10), dimana c merupakan banyaknya kelompok dan n merupakan banyaknya pengamatan [6].
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑃𝑃 𝐹𝐹 − 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑚𝑚𝑆𝑆𝑖𝑖𝑃𝑃𝑆𝑆𝑖𝑖𝑆𝑆 = 𝑅𝑅2 ( 𝑐𝑐−1 ) ( 1−𝑅𝑅2 𝑛𝑛−𝑐𝑐 ) (10)
C. Internal Cluster Dispersion Rate Internal Cluster Dispersion Rate (ICDRate) merupakan tingkat dispersi dalam cluster yang digunakan untuk mengevaluasi hasil clustering untuk mendapatkan kriteria cluster terbaik.  Nilai ICDRate didapatkan  dengan menghitung persebaran (internal cluster dispersion rate) dalam masing-masing cluster yang terbentuk. Semakin kecil nilai ICDRate menujukkan bahwa cluster tersebut semakin baik hasil pengelompokannya sebab anggota dalam satu cluster memiliki perbedaan yang rendah/memiliki variasi yang kecil [5]. Perhitungan ICDRate dapat didefinisikan pada Persamaan (11), dimana R 2 sesuai Persamaan (9).
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑅𝑅𝑚𝑚𝑆𝑆𝑃𝑃 = 1 − 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆−𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = 1 − 𝑅𝑅 2 (11)

## D. Tenaga Kesehatan
Tenaga Kesehatan adalah setiap orang yang mengabdikan diri dalam bidang kesehatan serta memiliki pengetahuan
dan/atau ketrampilan melalui pendidikan di bidang kesehatan yang untuk jenis tertentu memerlukan kewenangan untuk melakukan upaya kesehatan. Tenaga  kesehatan  terdiri dari tenaga medis, psikologis klinis, keperawatan, kebidanan, kefarmasian, kesehatan masyarakat, kesehatan lingkungan, gizi, keterapian fisik, keteknisian medis, teknik biomedika, kesehatan tradisional, dan tenaga kesehatan lainnya.
Kondisi tenaga kesehatan di NTT tahun 2020, menyatakan bahwa ada beberapa bidang tenaga kesehatan yang belum ada, seperti kesehatan masyarakat, kesehatan lingkungan, tenaga gizi dan keterapian fisik dikarenakan belum membutuhkan tenaga kesehatan tersebut. Dalam hasil analisis Lette [8] menunjukkan bahwa pada salah satu klinik di Kota Kupang merasa kesulitan mencari dan mendapatkan tenaga kefarmasian khususnya apoteker.

## III. METODOLOGI

## A. Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data jumlah tenaga kesehatan dan penduduk di setiap kabupaten/kota Provinsi Nusa Tenggara Timur, untuk data tenaga kesehatan di ambil dari website resmi  Badan Pengembangan dan Pemberdayaan Sumber Daya Manusia Kesehatan (PPSDMK)  Kementrian Kesehatan  Republik  Indonesia  dapat diakses dari www.bppsdmk.kemkes.go.id  dan data jumlah penduduk di ambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) dapat diakses dari www.bps.go.id.

## B. Variabel Penelitian
Variabel penelitian ini menggunakan  unit penelitian kabupaten/kota seperti yang disajikan pada Tabel 1.
Struktur data yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 2.  Dimana i menunjukkan kabupaten/kota yang ada di Nusa Tenggara Timur dapat dilihat pada Tabel 3.

## C. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan untuk mengelompokkan wilayah kabupaten/kota di NTT berdasarkan tenaga kesehatan tahun 2020 menggunakan analisis Cluster Hierarki dengan membandingkan empat metode yaitu single linkage, complete linkage, average linkage , dan ward’s . Setiap  metode dilakukan pengelompokan berdasarkan kabupaten/kota menjadi dua, tiga, atau empat kelompok. Setiap kelompok dihitung nilai Pseudo F-Statistic untuk menentukan kelompok terbaik dengan memilih nilai Pseudo F-Statistic terbesar. Setiap kelompok terbaik yang terpilih dihitung nilai ICDRate , kemudian untuk menentukan kelompok terbaik dipilih nilai ICDRate terkecil.

## D. Langkah Analisis
Langkah analisis yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode analisis cluster hierarki yang dapat dijelaskan sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan jumlah tenaga kesehatan berdasarkan wilayah kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2020.
2. Mengelompokan  kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur berdasarkan tenaga kesehatan
a. Menghitung jarak Euclidean dengan menggunakan metode single linkage, complete linkage, dan average linkage . b. Menghitung jarak Sum of Square Error (SSE) dengan menggunakan metode ward’s . 3. Melakukan pemilihan jumlah cluster yang  optimum menggunakan nilai Pseudo F-Statistic terbesar.
4. Menentukan cluster terbaik dengan melihat nilai ICDRate terkecil . 5. Melakukan pemetaan wilayah kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur berdasarkan cluster terbaik 6. Kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Kabupaten/Kota Berdasarkan Rasio Tenaga Kesehatan
Jenis Tenaga Medis semua kabupaten/kota masih di bawah standart nasional yakni 62 tenaga medis pada setiap seratus ribu penduduk.
Rata-rata jenis tenaga Kesehatan Keperawatan di kabupaten/kota NTT per seratus ribu penduduk sudah memenuhi standart nasional yakni 173, sedangkan Tenaga Kebidanan yakni 100.
Seluruh  kabupaten/kota NTT tidak  terdapat tenaga Kesehatan Tradisional.
B. Pengelompokan untuk Kabupaten/Kota
Analisis Cluster Hierarki adalah salah satu metode pengelompokan dimana jumlah kelompok yang dibuat belum diketahui. Sebelum di analisis di hitung jarak suatu objek terhadap objek lain dengan menggunakan Persamaan (1).
Pengelompokan analisis Cluster Hierarki menggunakan empat metode yaitu Single Linkage, Complete Linkage, Average Linkage, dan Ward’s. Jumlah pengelompokan yang dilakukan yaitu sebanyak dua, tiga atau empat kelompok pada setiap metode.
Penentuan banyaknya kelompok optimum dapat dihitung nilai Pseudo F-Statistic dengan menggunakan Persamaan (10). Hasil perhitungan nilai Pseudo F-Statistic dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4  menunjukkan nilai Pseudo F-Statistic yang digunakan untuk menentukan jumlah kelompok optimum setiap metode berdasarkan nilai terbesar.  Metode Single Linkage terbentuk kelompok optimum sebanyak 2 kelompok, sedangkan metode Complete Linkage, Average Linkage, dan Ward’s terbentuk kelompok optimum sebanyak 3 kelompok.

## C. Perbandingan Nilai ICDRate
Setelah diketahui jumlah kelompok terbaik pada masing- masing metode Cluster Hierarki , maka dilakukan pemilihan metode terbaik berdasarkan tingkat penyebaran internal dalam kelompok atau Internal Cluster Dispersion Rate (ICDRate ). Nilai ICDRate yang semakin kecil menunjukkan semakin baik dari hasil pengelompokan yang dilakukan oleh masing-masing metode, sebab anggota dalam satu kelompok memiliki perbedaan yang rendah/variasi yang kecil. Berdasarkan Persamaan (11)  diperoleh nilai ICDRate ditampilkan pada Tabel 5. Berdasarkan Tabel 5 ICDRate yang terkecil adalah metode Ward’s sebesar 0,3582, sehingga dapat disimpulkan jumlah kelompok yang optimum sebanyak tiga kelompok.

## D. Pemetaan Kabupaten/Kota Berdasarkan Kelompok yang Terbentuk
Hasil anggota dari masing-masing kelompok yang terbentuk berdasarkan metode Ward’s dapat divisualisasikan menggunakan dendrogram pada Gambar 1. Gambar  1 menunjukkan kabupaten/kota  dari masing- masing kelompok. Kelompok 1 ditunjukkan oleh warna biru, kelompok 2 warna merah, dan kelompok 3 warna hijau. Hasil pemetaan  kabupaten/kota di Provinsi NTT berdasarkan Gambar  1  dapat  di petakan dengan menggunakan aplikasi ARCGIS yang ditampilkan pada Gambar 2.
Warna-warna pada Gambar 2  menunjukkan pemetaan kabupaten/kota berdasarkan kelompok yang terbentuk, kelompok 1 ditunjukkan oleh warna kuning yang terdiri dari 12 kabupaten/kota. Kelompok 2 warna oranye yang terdiri dari 8 kabupaten dan kelompok 3 warna merah yang terdiri dari 2 kabupaten.
Karakteristik tiga kelompok yang terbentuk diperoleh dari rata-rata setiap jenis tenaga kesehatan per seratus ribu penduduk dari masing-masing kelompok yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel  6  menunjukkan bahwa variabel jenis tenaga kesehatan pada bidang Psikologi Klinis, Keterapian Fisik, dan Kesehatan Tradisional pada setiap kelompok masih kekurangan tenaga kesehatan. Jenis tenaga kesehatan per seratus ribu penduduk pada bidang keperawatan memiliki nilai rata-rata diatas standart nasional yakni 173, sedangkan tenaga kebidanan yakni 100.
Kondisi tenaga kesehatan berdasarkan Tabel 6 menunjukkan nilai rata-rata jenis tenaga kesehatan per seratus ribu penduduk bahwa pada kelompok 1 memiliki nilai yang rendah dibandingkan kelompok 2 dan 3, yang meliputi bidang Kefarmasian, Kesehatan Masyarakat, Kesehatan Lingkungan, Gizi, Keteknisian Medis, dan Teknik Biomedika. Kelompok 2 meliputi bidang Tenaga Medis dan Tenaga Kesehatan Lainnya memiliki nilai yang rendah dibandingkan kelompok 1 dan 3, sedangkan Kelompok 3 pada bidang Kefarmasian memiliki nilai tinggi dibandingkan kelompok lain.  Hasil selengkapnya dapat diringkas pada Tabel 7.
Berdasarkan nilai rata-rata tenaga kesehatan setiap seratus ribu penduduk pada Tabel 7  dapat dikategorikan bahwa kelompok 1 tergolong pada kelompok yang rendah dengan terdapat 38 tenaga kesehatan. Kategori 2 tergolong pada kelompok sedang terdapat 58 tenaga kesehatan dan kelompok 3 tergolong pada kelompok tinggi terdapat 64 tenaga kesehatan.

## V. KESIMPULAN
Hasil pengelompokan menggunakan analisis cluster hierarki, diperoleh  tingkat penyebaran tenaga kesehatan Provinsi Nusa Tenggara Timur dikelompokkan menjadi tiga kelompok dengan pilihan metode terbaik ward’s. Berdasarkan hasil pemetaan kabupaten/kota di Nusa Tenggara Timur, kelompok 1 yang terdiri dari 12 kabupaten/kota  memiliki nilai rata-rata  tenaga kesehatan terhadap jumlah penduduk per seratus ribu penduduk paling rendah dibandingkan kelompok 2 dan 3. Kelompok 2 terdiri dari 8 kabupaten memiliki nilai rata-rata sedang, sedangkan Kelompok 3 yang terdiri dari 2 kabupaten memiliki nilai rata-
rata paling tinggi. Saran yang dapat diberikan kepada Dinas Kesehatan pemerintah Provinsi Nusa Tenggara Timur yakni dengan memberikan perhatian khusus terhadap Kabupaten Manggarai Barat, Manggarai Timur, Nagekeo, Ende, Belu, Malaka, Timor Tengah Selatan, Kupang, Rote Ndao, Sumba Timur, Sumba Barat Daya, Kota Kupang yang masih banyak kekurangan jenis tenaga kesehatan di bidang Psikologis Klinis, Kesehatan Masyarakat, Kesehatan Lingkungan, Gizi, Keterapian Fisik, Keteknisian Medis, Teknik Biomedika, dan Tenaga Kesehatan Lainnya.  Apabila kebutuhan tenaga kesehatan di seluruh kabupaten/kota terpenuhi, maka krisis Sumber Daya Manusia Kesehatan di Nusa Tenggara Timur dapat terselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Menteri Bidang Kesejahteraan Rakyyat Republik Indonesia. Keputusan Menteri Koordinator Bidang Kesejahteraan Rakyat Republik Indonesia Nomor 54 Tahun 2013 Tentang Rencana Pengembangan Tenaga Kesehhatan Tahun 2011-2025. Jakarta: Kementerian Koordinator Bidang Kesejahteraan RI, 2011.
[2]  H. Usman and N. Sobari, Aplikasi Teknik Multivariate Untuk Riset Pemasaran , 1st ed. Jakarta: Rajawali Pers, 2013.
[3]  Dinkes Provinsi NTT.
Rencana Strategis Dinas Kesehatan Provinsi Nusa  Tenggara Timur Tahun 2019-2023 .  NTT: Dinas Kesehatan Provinsi Nusa Tenggara Timur, 2019.
[4]  A. R. Orpin and V. E. Kostylev, “Towards a statistically valid method of textural sea floor characterization of benthic habitats,” Marine Geology, vol. 225, pp. 209–222, 2006.
[5]  S. A. Mingoti and J. O. Lima, “Comparing SOM neural network with fuzzy c-means, k-means and traditional hierarchical clustering algorithms,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 174, no. 3, pp. 1742–1759, 2006, doi: 10.1016/j.ejor.2005.03.039.
[6]  R. A. Johnson and D. W. Winchern, Applied Multivariate Statistical Analysis , 6th ed. USA: Pearson Prentice Hall, 2007.
[7]  M. Mading and R. W. Willa, “Persepsi beban kerja tenaga kesehatan puskesmas di Kabupaten  Nagekeo Provinsi Nusa Tenggara Timur tahun 2019,” Buletin Penelitian Kesehatan. , vol. 48, no. 3, pp. 219– 226, 2020, doi: 10.22435/bpk.v48i3.3306.
[8]  A. R. Lette, “Jumlah dan kebutuhan sumber daya manusia kesehatan di fasilitas kesehatan Kota Kupang,” J. Publ. Kesehatan Masyarakat Indonesia , vol. 7, no. 2, pp. 9–14, 2020.
[9]  M. Azkiyah, “Pengelompokan Kabupaten/Kota di Nusa Tenggara Timur Berdasarkan Pelayanan Kesehatan Ibu dan Anak Menggunakan K-Means dan Fuzzy C-Means Cluster,” Departemen Statistik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.