Bunch of Ideas, a little bit of Maths.

I am mathematician doing market research and data science

85 minute read

Masih kelanjutan dari post saya sebelumnya, pada tutorial kali ini saya akan membahas cara web scrape data tenaga kesehatan (dokter) pada level kabupaten dan kota dari situs Kemenkes. Jika belum membaca tutorial pertama, saya sarankan untuk membacanya terlebih dahulu.

Dari halaman utama di atas, kita bisa memilih link satu provinsi dan melihat data detail kabupaten dan kota yang ada. Sebagai contoh, jika saya memilih provinsi Jawa Barat, maka akan muncul seperti ini:

Nantinya akan ada dua informasi yang akan saya scrape, yakni tabel dan judul provinsi. Flow pengerjaannya adalah sebagai berikut:

Saya akan langsung melakukan scrape dan penggabungan data untuk semua provinsi yang ada. Saya mulai yah!

Langkah 1

Kumpulkan terlebih dahulu semua links dari masing-masing provinsi. Caranya bisa menggunakan extension link scrapper di Chrome browser. Contohnya ada 34 links provinsi yang sudah saya kumpulkan sebagai berikut:

dbase_link

##  [1] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=11&&rumpun=101"
##  [2] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=12&&rumpun=101"
##  [3] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=13&&rumpun=101"
##  [4] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=14&&rumpun=101"
##  [5] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=15&&rumpun=101"
##  [6] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=16&&rumpun=101"
##  [7] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=17&&rumpun=101"
##  [8] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=18&&rumpun=101"
##  [9] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=19&&rumpun=101"
## [10] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=21&&rumpun=101"
## [11] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=31&&rumpun=101"
## [12] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=32&&rumpun=101"
## [13] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=33&&rumpun=101"
## [14] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=34&&rumpun=101"
## [15] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=35&&rumpun=101"
## [16] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=36&&rumpun=101"
## [17] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=51&&rumpun=101"
## [18] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=52&&rumpun=101"
## [19] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=53&&rumpun=101"
## [20] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=61&&rumpun=101"
## [21] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=62&&rumpun=101"
## [22] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=63&&rumpun=101"
## [23] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=64&&rumpun=101"
## [24] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=65&&rumpun=101"
## [25] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=71&&rumpun=101"
## [26] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=72&&rumpun=101"
## [27] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=73&&rumpun=101"
## [28] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=74&&rumpun=101"
## [29] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=75&&rumpun=101"
## [30] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=76&&rumpun=101"
## [31] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=81&&rumpun=101"
## [32] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=82&&rumpun=101"
## [33] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=91&&rumpun=101"
## [34] "http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/index?prov=94&&rumpun=101"

Langkah 2

Bikin function yang melakukan 2 proses sekaligus, yakni ambil tabel dan ambil informasi provinsi. Untuk bisa mengambil tabel, saya modifikasi algoritma dari tulisan saya sebelumnya.

library(dplyr)
library(rvest)
library(tidyr)

scrape = function(url){
  data = read_html(url) %>% html_table(fill = T)
  data = data[[1]]
  colnames(data) = data[1,]
  data = data[-1,]
  data$prov = read_html(url) %>% html_nodes("h3") %>% html_text()
  data = 
    data %>% 
    separate(prov,into = c("hapus","provinsi"),sep = "Provinsi ") %>% 
    mutate(hapus = NULL)
  return(data)
}

Mari kita uji coba function di atas untuk link pertama dari dbase_link.

data = scrape(dbase_link[1])
No. Nama Kab/Kota Jumlah Unit Dokter Umum Jumlah Tenaga Medis Dokter Gigi Dokter Spesialis Dokter Sub Spesialis Dokter Gigi Spesialis & Dokter Gigi Sub Spesialis provinsi
1 SIMEULUE 16 23 7 10 0 1 41 ACEH
2 ACEH SINGKIL 14 41 10 11 0 0 62 ACEH
3 ACEH SELATAN 26 87 17 24 2 0 130 ACEH
4 ACEH TENGGARA 20 34 6 7 0 1 48 ACEH
5 ACEH TIMUR 31 92 21 34 0 1 148 ACEH
6 ACEH TENGAH 20 68 13 31 2 1 115 ACEH
7 ACEH BARAT 26 69 22 31 2 1 125 ACEH
8 ACEH BESAR 31 102 35 18 0 1 156 ACEH
9 PIDIE 30 72 15 44 0 0 131 ACEH
10 BIREUEN 29 134 42 71 3 3 253 ACEH
11 ACEH UTARA 35 126 30 60 1 2 219 ACEH
12 ACEH BARAT DAYA 15 41 8 19 0 0 68 ACEH
13 GAYO LUES 14 32 14 12 0 0 58 ACEH
14 ACEH TAMIANG 16 44 11 18 1 0 74 ACEH
15 NAGAN RAYA 17 43 6 8 0 0 57 ACEH
16 ACEH JAYA 17 52 15 11 0 0 78 ACEH
17 BENER MERIAH 16 47 10 8 0 0 65 ACEH
18 PIDIE JAYA 13 47 16 14 0 0 77 ACEH
19 KOTA BANDA ACEH 17 198 40 240 0 5 483 ACEH
20 KOTA SABANG 9 25 4 11 1 1 42 ACEH
21 KOTA LANGSA 9 52 10 36 2 3 103 ACEH
22 KOTA LHOKSEUMAWE 17 99 18 77 2 2 198 ACEH
23 KOTA SUBULUSSALAM 9 28 5 11 0 0 44 ACEH
Total Total 447 1556 375 806 16 22 2775 ACEH

Ternyata nama variabelnya masih ada yang kurang tepat, tidak mengapa karena isi tabelnya sudah benar. Nanti akan saya bereskan setelah saya lakukan scrape untuk semua links.

Langkah 3

Sekarang saya akan lakukan looping untuk semua links dan lakukan rbind() sebagai berikut:

for(i in 2:length(dbase_link)){
  temp = scrape(dbase_link[i])
  data = rbind(data,temp)
}

Kita lihat kembali hasilnya, 10 data teratas dari data:

No. Nama Kab/Kota Jumlah Unit Dokter Umum Jumlah Tenaga Medis Dokter Gigi Dokter Spesialis Dokter Sub Spesialis Dokter Gigi Spesialis & Dokter Gigi Sub Spesialis provinsi
1 SIMEULUE 16 23 7 10 0 1 41 ACEH
2 ACEH SINGKIL 14 41 10 11 0 0 62 ACEH
3 ACEH SELATAN 26 87 17 24 2 0 130 ACEH
4 ACEH TENGGARA 20 34 6 7 0 1 48 ACEH
5 ACEH TIMUR 31 92 21 34 0 1 148 ACEH
6 ACEH TENGAH 20 68 13 31 2 1 115 ACEH
7 ACEH BARAT 26 69 22 31 2 1 125 ACEH
8 ACEH BESAR 31 102 35 18 0 1 156 ACEH
9 PIDIE 30 72 15 44 0 0 131 ACEH
10 BIREUEN 29 134 42 71 3 3 253 ACEH

Langkah 4

Nah, sekarang tinggal tahap akhir, yaitu bebersih, saya akan lakukan dalam satu chunk langkah saja sebagai berikut:

data = 
  data %>% 
  janitor::clean_names() %>% 
  filter(no!="Total")

target_numeric = colnames(data)[c(1,3:9)]

data[,target_numeric] = sapply(data[,target_numeric],as.numeric)

colnames(data) = c("no","Nama Kab/Kota","Jumlah Unit","Dokter Umum","Dokter Gigi","Dokter Spesialis",
                   "Dokter Sub Spesialis","Dokter Gigi Spesialis dan Sub Spesialis","Jumlah Total","Provinsi")

Berikut adalah data final hasil scrape kita.

no Nama Kab/Kota Jumlah Unit Dokter Umum Dokter Gigi Dokter Spesialis Dokter Sub Spesialis Dokter Gigi Spesialis dan Sub Spesialis Jumlah Total Provinsi
1 SIMEULUE 16 23 7 10 0 1 41 ACEH
2 ACEH SINGKIL 14 41 10 11 0 0 62 ACEH
3 ACEH SELATAN 26 87 17 24 2 0 130 ACEH
4 ACEH TENGGARA 20 34 6 7 0 1 48 ACEH
5 ACEH TIMUR 31 92 21 34 0 1 148 ACEH
6 ACEH TENGAH 20 68 13 31 2 1 115 ACEH
7 ACEH BARAT 26 69 22 31 2 1 125 ACEH
8 ACEH BESAR 31 102 35 18 0 1 156 ACEH
9 PIDIE 30 72 15 44 0 0 131 ACEH
10 BIREUEN 29 134 42 71 3 3 253 ACEH
11 ACEH UTARA 35 126 30 60 1 2 219 ACEH
12 ACEH BARAT DAYA 15 41 8 19 0 0 68 ACEH
13 GAYO LUES 14 32 14 12 0 0 58 ACEH
14 ACEH TAMIANG 16 44 11 18 1 0 74 ACEH
15 NAGAN RAYA 17 43 6 8 0 0 57 ACEH
16 ACEH JAYA 17 52 15 11 0 0 78 ACEH
17 BENER MERIAH 16 47 10 8 0 0 65 ACEH
18 PIDIE JAYA 13 47 16 14 0 0 77 ACEH
19 KOTA BANDA ACEH 17 198 40 240 0 5 483 ACEH
20 KOTA SABANG 9 25 4 11 1 1 42 ACEH
21 KOTA LANGSA 9 52 10 36 2 3 103 ACEH
22 KOTA LHOKSEUMAWE 17 99 18 77 2 2 198 ACEH
23 KOTA SUBULUSSALAM 9 28 5 11 0 0 44 ACEH
1 NIAS 15 17 3 14 0 0 34 SUMATERA UTARA
2 MANDAILING NATAL 34 90 17 18 0 0 125 SUMATERA UTARA
3 TAPANULI SELATAN 21 35 7 3 0 1 46 SUMATERA UTARA
4 TAPANULI TENGAH 27 48 17 19 0 1 85 SUMATERA UTARA
5 TAPANULI UTARA 21 36 14 32 0 1 83 SUMATERA UTARA
6 TOBA SAMOSIR 24 63 13 30 0 0 106 SUMATERA UTARA
7 LABUHAN BATU 18 91 20 36 1 0 148 SUMATERA UTARA
8 ASAHAN 36 109 29 37 0 2 177 SUMATERA UTARA
9 SIMALUNGUN 55 130 35 20 0 0 185 SUMATERA UTARA
10 DAIRI 21 64 10 17 0 0 91 SUMATERA UTARA
11 KARO 24 88 31 28 1 0 148 SUMATERA UTARA
12 DELI SERDANG 53 295 77 224 9 4 609 SUMATERA UTARA
13 LANGKAT 37 199 78 66 0 2 345 SUMATERA UTARA
14 NIAS SELATAN 40 19 1 2 0 0 22 SUMATERA UTARA
15 HUMBANG HASUNDUTAN 14 32 7 13 0 1 53 SUMATERA UTARA
16 PAKPAK BHARAT 10 25 5 2 0 0 32 SUMATERA UTARA
17 SAMOSIR 14 47 12 13 0 0 72 SUMATERA UTARA
18 SERDANG BEDAGAI 22 101 36 31 0 1 169 SUMATERA UTARA
19 BATU BARA 18 22 9 20 0 1 52 SUMATERA UTARA
20 PADANG LAWAS UTARA 19 34 10 14 0 1 59 SUMATERA UTARA
21 PADANG LAWAS 19 53 11 8 1 0 73 SUMATERA UTARA
22 LABUHAN BATU SELATAN 21 78 19 29 0 0 126 SUMATERA UTARA
23 LABUHAN BATU UTARA 21 52 10 13 0 1 76 SUMATERA UTARA
24 NIAS UTARA 13 19 3 0 0 0 22 SUMATERA UTARA
25 NIAS BARAT 9 17 0 0 0 0 17 SUMATERA UTARA
26 KOTA SIBOLGA 10 35 13 26 1 0 75 SUMATERA UTARA
27 KOTA TANJUNG BALAI 12 47 8 18 0 0 73 SUMATERA UTARA
28 KOTA PEMATANG SIANTAR 29 55 22 44 0 0 121 SUMATERA UTARA
29 KOTA TEBING TINGGI 17 82 10 64 4 2 162 SUMATERA UTARA
30 KOTA MEDAN 109 813 169 828 42 30 1882 SUMATERA UTARA
31 KOTA BINJAI 18 179 49 134 0 2 364 SUMATERA UTARA
32 KOTA PADANGSIDIMPUAN 16 87 18 12 0 1 118 SUMATERA UTARA
33 KOTA GUNUNGSITOLI 9 35 5 2 0 0 42 SUMATERA UTARA
1 KEPULAUAN MENTAWAI 18 22 8 5 0 0 35 SUMATERA BARAT
2 PESISIR SELATAN 23 51 24 20 0 0 95 SUMATERA BARAT
3 SOLOK 23 47 20 20 0 0 87 SUMATERA BARAT
4 SIJUNJUNG 17 40 12 13 0 0 65 SUMATERA BARAT
5 TANAH DATAR 46 76 29 26 0 0 131 SUMATERA BARAT
6 PADANG PARIAMAN 31 39 29 16 0 0 84 SUMATERA BARAT
7 AGAM 38 100 29 21 0 1 151 SUMATERA BARAT
8 LIMA PULUH KOTA 25 49 29 18 0 0 96 SUMATERA BARAT
9 PASAMAN 21 43 16 15 0 0 74 SUMATERA BARAT
10 SOLOK SELATAN 11 28 12 17 0 0 57 SUMATERA BARAT
11 DHARMASRAYA 19 51 24 19 0 0 94 SUMATERA BARAT
12 PASAMAN BARAT 27 72 28 35 0 0 135 SUMATERA BARAT
13 KOTA PADANG 46 309 112 362 8 14 805 SUMATERA BARAT
14 KOTA SOLOK 20 53 10 35 1 2 101 SUMATERA BARAT
15 KOTA SAWAH LUNTO 8 19 8 12 0 1 40 SUMATERA BARAT
16 KOTA PADANG PANJANG 11 61 8 37 0 1 107 SUMATERA BARAT
17 KOTA BUKITTINGGI 18 116 18 100 5 0 239 SUMATERA BARAT
18 KOTA PAYAKUMBUH 13 56 18 40 0 1 115 SUMATERA BARAT
19 KOTA PARIAMAN 11 47 12 27 0 0 86 SUMATERA BARAT
1 KUANTAN SINGINGI 27 64 19 15 0 0 98 RIAU
2 INDRAGIRI HULU 25 93 19 20 0 2 134 RIAU
3 INDRAGIRI HILIR 39 83 28 30 0 0 141 RIAU
4 PELALAWAN 21 83 30 30 0 0 143 RIAU
5 S I A K 24 87 28 22 0 0 137 RIAU
6 KAMPAR 40 149 63 25 0 0 237 RIAU
7 ROKAN HULU 28 69 22 23 0 2 116 RIAU
8 BENGKALIS 25 153 43 80 0 0 276 RIAU
9 ROKAN HILIR 27 111 21 23 0 0 155 RIAU
10 KEPULAUAN MERANTI 19 59 13 9 0 0 81 RIAU
11 KOTA PEKANBARU 111 408 125 314 23 9 879 RIAU
12 KOTA D U M A I 16 93 17 31 0 2 143 RIAU
1 KERINCI 30 38 16 16 0 2 72 JAMBI
2 MERANGIN 67 77 20 24 0 0 121 JAMBI
3 SAROLANGUN 144 77 19 18 0 0 114 JAMBI
4 BATANG HARI 25 54 16 15 0 1 86 JAMBI
5 MUARO JAMBI 34 67 21 22 0 0 110 JAMBI
6 TANJUNG JABUNG TIMUR 49 40 8 9 0 0 57 JAMBI
7 TANJUNG JABUNG BARAT 43 67 16 10 0 1 94 JAMBI
8 TEBO 26 46 15 11 1 2 75 JAMBI
9 BUNGO 38 86 28 32 4 2 152 JAMBI
10 KOTA JAMBI 140 325 70 216 0 13 624 JAMBI
11 KOTA SUNGAI PENUH 19 15 5 9 0 0 29 JAMBI
1 OGAN KOMERING ULU 29 73 11 26 0 0 110 SUMATERA SELATAN
2 OGAN KOMERING ILIR 35 38 10 17 0 1 66 SUMATERA SELATAN
3 MUARA ENIM 30 68 22 44 1 0 135 SUMATERA SELATAN
4 LAHAT 37 44 6 25 1 0 76 SUMATERA SELATAN
5 MUSI RAWAS 29 63 16 19 0 0 98 SUMATERA SELATAN
6 MUSI BANYUASIN 32 88 11 35 0 1 135 SUMATERA SELATAN
7 BANYU ASIN 36 66 21 17 0 0 104 SUMATERA SELATAN
8 OGAN KOMERING ULU SELATAN 21 32 4 9 0 0 45 SUMATERA SELATAN
9 OGAN KOMERING ULU TIMUR 30 78 10 43 0 2 133 SUMATERA SELATAN
10 OGAN ILIR 32 54 13 20 0 1 88 SUMATERA SELATAN
11 EMPAT LAWANG 13 29 5 7 0 0 41 SUMATERA SELATAN
12 PENUKAL ABAB LEMATANG ILIR 10 27 5 6 0 1 39 SUMATERA SELATAN
13 MUSI RAWAS UTARA 10 41 6 4 1 0 52 SUMATERA SELATAN
14 KOTA PALEMBANG 78 417 102 432 44 28 1023 SUMATERA SELATAN
15 KOTA PRABUMULIH 15 71 22 46 1 0 140 SUMATERA SELATAN
16 KOTA PAGAR ALAM 11 16 3 12 0 0 31 SUMATERA SELATAN
17 KOTA LUBUKLINGGAU 15 34 13 30 0 0 77 SUMATERA SELATAN
1 BENGKULU SELATAN 50 50 8 16 0 1 75 BENGKULU
2 REJANG LEBONG 25 44 9 20 0 0 73 BENGKULU
3 BENGKULU UTARA 33 33 10 14 0 0 57 BENGKULU
4 KAUR 19 27 2 10 0 0 39 BENGKULU
5 SELUMA 26 23 4 6 0 0 33 BENGKULU
6 MUKOMUKO 29 45 10 8 0 0 63 BENGKULU
7 LEBONG 15 26 2 3 0 0 31 BENGKULU
8 KEPAHIANG 18 25 6 16 0 0 47 BENGKULU
9 BENGKULU TENGAH 22 30 19 5 0 0 54 BENGKULU
10 KOTA BENGKULU 95 151 64 110 0 6 331 BENGKULU
1 LAMPUNG BARAT 18 31 2 17 0 1 51 LAMPUNG
2 TANGGAMUS 26 64 6 11 0 0 81 LAMPUNG
3 LAMPUNG SELATAN 33 92 18 33 0 0 143 LAMPUNG
4 LAMPUNG TIMUR 39 81 10 21 0 0 112 LAMPUNG
5 LAMPUNG TENGAH 50 158 23 80 2 1 264 LAMPUNG
6 LAMPUNG UTARA 35 60 13 20 0 0 93 LAMPUNG
7 WAY KANAN 45 81 6 32 0 2 121 LAMPUNG
8 TULANGBAWANG 22 51 4 35 0 0 90 LAMPUNG
9 PESAWARAN 15 35 7 13 0 0 55 LAMPUNG
10 PRINGSEWU 30 90 12 61 1 0 164 LAMPUNG
11 MESUJI 28 49 4 10 0 0 63 LAMPUNG
12 TULANG BAWANG BARAT 42 30 3 4 0 0 37 LAMPUNG
13 PESISIR BARAT 13 24 1 1 0 0 26 LAMPUNG
14 KOTA BANDAR LAMPUNG 58 416 75 299 1 10 801 LAMPUNG
15 KOTA METRO 39 84 13 54 3 1 155 LAMPUNG
1 BANGKA 84 109 25 71 1 4 210 KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
2 BELITUNG 27 72 18 24 0 1 115 KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
3 BANGKA BARAT 17 56 9 23 0 2 90 KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
4 BANGKA TENGAH 22 85 12 9 0 0 106 KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
5 BANGKA SELATAN 43 50 8 14 0 0 72 KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
6 BELITUNG TIMUR 16 53 7 6 0 1 67 KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
7 KOTA PANGKAL PINANG 71 107 26 55 1 5 194 KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
1 KARIMUN 21 67 15 33 0 2 117 KEPULAUAN RIAU
2 BINTAN 22 77 23 17 0 2 119 KEPULAUAN RIAU
3 NATUNA 21 32 7 7 0 0 46 KEPULAUAN RIAU
4 LINGGA 15 23 8 8 0 0 39 KEPULAUAN RIAU
5 KEPULAUAN ANAMBAS 12 19 7 3 0 1 30 KEPULAUAN RIAU
6 KOTA B A T A M 42 286 72 226 5 10 599 KEPULAUAN RIAU
7 KOTA TANJUNG PINANG 51 116 30 67 0 12 225 KEPULAUAN RIAU
1 KEPULAUAN SERIBU 9 44 7 6 0 0 57 DKI JAKARTA
2 KOTA JAKARTA SELATAN 504 1432 477 1598 117 187 3811 DKI JAKARTA
3 KOTA JAKARTA TIMUR 534 1530 352 1255 151 110 3398 DKI JAKARTA
4 KOTA JAKARTA PUSAT 513 1243 417 1752 135 267 3814 DKI JAKARTA
5 KOTA JAKARTA BARAT 1018 1388 457 1160 91 153 3249 DKI JAKARTA
6 KOTA JAKARTA UTARA 615 965 262 849 51 64 2191 DKI JAKARTA
1 BOGOR 112 381 82 234 2 16 715 JAWA BARAT
2 SUKABUMI 76 180 39 114 1 4 338 JAWA BARAT
3 CIANJUR 740 308 41 99 3 5 456 JAWA BARAT
4 BANDUNG 81 265 90 135 2 7 499 JAWA BARAT
5 GARUT 101 239 33 65 0 2 339 JAWA BARAT
6 TASIKMALAYA 66 113 26 16 0 0 155 JAWA BARAT
7 CIAMIS 71 132 17 44 0 2 195 JAWA BARAT
8 KUNINGAN 202 175 36 76 0 1 288 JAWA BARAT
9 CIREBON 68 166 43 86 0 4 299 JAWA BARAT
10 MAJALENGKA 1117 220 32 63 0 1 316 JAWA BARAT
11 SUMEDANG 40 87 15 29 0 0 131 JAWA BARAT
12 INDRAMAYU 59 126 27 56 0 3 212 JAWA BARAT
13 SUBANG 74 181 31 72 1 1 286 JAWA BARAT
14 PURWAKARTA 29 63 24 33 0 1 121 JAWA BARAT
15 KARAWANG 169 382 85 227 1 10 705 JAWA BARAT
16 BEKASI 76 198 73 170 0 2 443 JAWA BARAT
17 BANDUNG BARAT 69 205 64 88 0 3 360 JAWA BARAT
18 PANGANDARAN 69 52 10 0 0 0 62 JAWA BARAT
19 KOTA BOGOR 178 403 131 484 4 40 1062 JAWA BARAT
20 KOTA SUKABUMI 56 159 34 102 1 2 298 JAWA BARAT
21 KOTA BANDUNG 116 501 183 388 32 39 1143 JAWA BARAT
22 KOTA CIREBON 713 309 75 187 1 19 591 JAWA BARAT
23 KOTA BEKASI 64 330 119 305 0 17 771 JAWA BARAT
24 KOTA DEPOK 200 523 154 340 1 37 1055 JAWA BARAT
25 KOTA CIMAHI 46 119 25 87 0 5 236 JAWA BARAT
26 KOTA TASIKMALAYA 38 68 25 62 0 7 162 JAWA BARAT
27 KOTA BANJAR 15 32 5 11 0 0 48 JAWA BARAT
1 CILACAP 99 210 47 81 0 0 338 JAWA TENGAH
2 BANYUMAS 120 412 105 305 2 17 841 JAWA TENGAH
3 PURBALINGGA 54 133 28 88 0 2 251 JAWA TENGAH
4 BANJARNEGARA 57 79 26 50 0 0 155 JAWA TENGAH
5 KEBUMEN 205 246 43 117 1 2 409 JAWA TENGAH
6 PURWOREJO 64 127 41 75 0 3 246 JAWA TENGAH
7 WONOSOBO 45 82 26 53 1 3 165 JAWA TENGAH
8 MAGELANG 64 129 47 54 0 2 232 JAWA TENGAH
9 BOYOLALI 60 148 51 103 0 3 305 JAWA TENGAH
10 KLATEN 82 270 72 193 3 12 550 JAWA TENGAH
11 SUKOHARJO 250 324 57 254 3 17 655 JAWA TENGAH
12 WONOGIRI 70 148 37 76 0 2 263 JAWA TENGAH
13 KARANGANYAR 78 201 43 65 0 2 311 JAWA TENGAH
14 SRAGEN 150 203 34 102 7 3 349 JAWA TENGAH
15 GROBOGAN 53 146 31 83 2 1 263 JAWA TENGAH
16 BLORA 61 125 26 46 0 2 199 JAWA TENGAH
17 REMBANG 43 87 20 35 0 2 144 JAWA TENGAH
18 PATI 63 204 27 104 1 3 339 JAWA TENGAH
19 KUDUS 171 230 44 142 0 5 421 JAWA TENGAH
20 JEPARA 80 231 50 82 0 1 364 JAWA TENGAH
21 DEMAK 75 170 48 69 0 2 289 JAWA TENGAH
22 SEMARANG 198 220 58 102 7 7 394 JAWA TENGAH
23 TEMANGGUNG 93 84 32 66 3 2 187 JAWA TENGAH
24 KENDAL 66 137 32 50 0 0 219 JAWA TENGAH
25 BATANG 39 85 11 39 0 0 135 JAWA TENGAH
26 PEKALONGAN 43 100 23 60 2 1 186 JAWA TENGAH
27 PEMALANG 56 141 26 91 0 1 259 JAWA TENGAH
28 TEGAL 606 222 36 118 2 2 380 JAWA TENGAH
29 BREBES 87 211 28 109 0 1 349 JAWA TENGAH
30 KOTA MAGELANG 51 111 22 119 4 9 265 JAWA TENGAH
31 KOTA SURAKARTA 142 417 77 431 20 36 981 JAWA TENGAH
32 KOTA SALATIGA 47 129 29 92 0 6 256 JAWA TENGAH
33 KOTA SEMARANG 168 570 141 894 32 55 1692 JAWA TENGAH
34 KOTA PEKALONGAN 305 192 36 124 1 3 356 JAWA TENGAH
35 KOTA TEGAL 67 118 22 95 0 2 237 JAWA TENGAH
1 KULON PROGO 80 138 39 59 0 1 237 DI YOGYAKARTA
2 BANTUL 91 272 74 171 3 21 541 DI YOGYAKARTA
3 GUNUNG KIDUL 66 157 45 67 0 3 272 DI YOGYAKARTA
4 SLEMAN 148 573 178 629 16 93 1489 DI YOGYAKARTA
5 KOTA YOGYAKARTA 152 419 96 437 4 59 1015 DI YOGYAKARTA
1 PACITAN 136 94 23 26 0 3 146 JAWA TIMUR
2 PONOROGO 98 107 38 67 0 2 214 JAWA TIMUR
3 TRENGGALEK 52 109 23 31 0 0 163 JAWA TIMUR
4 TULUNGAGUNG 270 198 41 83 0 3 325 JAWA TIMUR
5 BLITAR 230 141 36 70 1 4 252 JAWA TIMUR
6 KEDIRI 147 186 63 119 0 5 373 JAWA TIMUR
7 MALANG 58 236 73 196 0 5 510 JAWA TIMUR
8 LUMAJANG 123 124 46 63 1 3 237 JAWA TIMUR
9 JEMBER 65 182 114 152 4 21 473 JAWA TIMUR
10 BANYUWANGI 550 305 98 114 1 8 526 JAWA TIMUR
11 BONDOWOSO 93 97 41 40 3 5 186 JAWA TIMUR
12 SITUBONDO 54 41 31 38 0 2 112 JAWA TIMUR
13 PROBOLINGGO 295 100 40 63 1 1 205 JAWA TIMUR
14 PASURUAN 95 150 50 87 2 4 293 JAWA TIMUR
15 SIDOARJO 243 496 143 486 1 33 1159 JAWA TIMUR
16 MOJOKERTO 72 165 45 116 0 3 329 JAWA TIMUR
17 JOMBANG 241 223 58 111 1 5 398 JAWA TIMUR
18 NGANJUK 203 148 32 67 0 3 250 JAWA TIMUR
19 MADIUN 69 91 35 47 0 1 174 JAWA TIMUR
20 MAGETAN 35 78 24 39 0 1 142 JAWA TIMUR
21 NGAWI 231 170 63 100 0 1 334 JAWA TIMUR
22 BOJONEGORO 312 215 50 81 0 3 349 JAWA TIMUR
23 TUBAN 43 100 41 60 0 3 204 JAWA TIMUR
24 LAMONGAN 54 187 45 138 2 3 375 JAWA TIMUR
25 GRESIK 73 212 61 112 0 7 392 JAWA TIMUR
26 BANGKALAN 98 103 22 35 1 4 165 JAWA TIMUR
27 SAMPANG 45 69 20 19 0 1 109 JAWA TIMUR
28 PAMEKASAN 196 126 23 73 3 1 226 JAWA TIMUR
29 SUMENEP 37 76 26 21 0 0 123 JAWA TIMUR
30 KOTA KEDIRI 45 188 71 147 2 27 435 JAWA TIMUR
31 KOTA BLITAR 188 135 30 76 0 4 245 JAWA TIMUR
32 KOTA MALANG 178 290 72 585 0 48 995 JAWA TIMUR
33 KOTA PROBOLINGGO 235 104 48 51 1 1 205 JAWA TIMUR
34 KOTA PASURUAN 175 98 37 40 0 3 178 JAWA TIMUR
35 KOTA MOJOKERTO 59 86 27 83 2 1 199 JAWA TIMUR
36 KOTA MADIUN 132 153 28 125 0 5 311 JAWA TIMUR
37 KOTA SURABAYA 135 868 235 1483 27 136 2749 JAWA TIMUR
38 KOTA BATU 72 90 22 79 1 5 197 JAWA TIMUR
1 PANDEGLANG 58 85 19 13 0 2 119 BANTEN
2 LEBAK 78 163 42 58 1 2 266 BANTEN
3 TANGERANG 91 398 106 253 4 9 770 BANTEN
4 SERANG 67 220 53 99 1 5 378 BANTEN
5 KOTA TANGERANG 126 603 153 611 16 47 1430 BANTEN
6 KOTA CILEGON 50 106 33 54 0 4 197 BANTEN
7 KOTA SERANG 95 168 32 100 8 4 312 BANTEN
8 KOTA TANGERANG SELATAN 93 376 140 287 12 18 833 BANTEN
1 JEMBRANA 18 76 28 36 0 1 141 BALI
2 TABANAN 62 164 57 69 2 0 292 BALI
3 BADUNG 59 333 73 141 0 2 549 BALI
4 GIANYAR 43 137 58 92 0 4 291 BALI
5 KLUNGKUNG 52 110 31 74 2 1 218 BALI
6 BANGLI 20 91 24 52 0 0 167 BALI
7 KARANG ASEM 19 86 19 33 0 0 138 BALI
8 BULELENG 114 175 37 111 3 1 327 BALI
9 KOTA DENPASAR 64 412 186 709 41 27 1375 BALI
1 LOMBOK BARAT 31 80 19 20 3 2 124 NUSA TENGGARA BARAT
2 LOMBOK TENGAH 36 72 24 31 1 1 129 NUSA TENGGARA BARAT
3 LOMBOK TIMUR 48 123 20 37 0 2 182 NUSA TENGGARA BARAT
4 SUMBAWA 34 93 27 27 0 4 151 NUSA TENGGARA BARAT
5 DOMPU 14 40 4 12 0 0 56 NUSA TENGGARA BARAT
6 BIMA 26 56 8 10 0 1 75 NUSA TENGGARA BARAT
7 SUMBAWA BARAT 14 30 6 4 0 0 40 NUSA TENGGARA BARAT
8 LOMBOK UTARA 20 62 7 9 0 0 78 NUSA TENGGARA BARAT
9 KOTA MATARAM 76 266 39 229 2 7 543 NUSA TENGGARA BARAT
10 KOTA BIMA 15 52 11 15 0 1 79 NUSA TENGGARA BARAT
1 SUMBA BARAT 12 39 5 7 0 0 51 NUSA TENGGARA TIMUR
2 SUMBA TIMUR 24 32 4 0 0 0 36 NUSA TENGGARA TIMUR
3 KUPANG 27 10 7 3 0 0 20 NUSA TENGGARA TIMUR
4 TIMOR TENGAH SELATAN 34 52 3 9 0 0 64 NUSA TENGGARA TIMUR
5 TIMOR TENGAH UTARA 30 32 14 7 0 0 53 NUSA TENGGARA TIMUR
6 BELU 19 33 10 8 0 0 51 NUSA TENGGARA TIMUR
7 ALOR 30 30 6 2 0 0 38 NUSA TENGGARA TIMUR
8 LEMBATA 11 10 3 1 0 0 14 NUSA TENGGARA TIMUR
9 FLORES TIMUR 23 22 2 4 0 0 28 NUSA TENGGARA TIMUR
10 SIKKA 31 49 9 14 0 0 72 NUSA TENGGARA TIMUR
11 ENDE 29 21 5 4 0 0 30 NUSA TENGGARA TIMUR
12 NGADA 11 1 1 0 0 0 2 NUSA TENGGARA TIMUR
13 MANGGARAI 25 27 17 9 0 0 53 NUSA TENGGARA TIMUR
14 ROTE NDAO 14 18 5 2 0 0 25 NUSA TENGGARA TIMUR
15 MANGGARAI BARAT 24 34 7 8 0 0 49 NUSA TENGGARA TIMUR
16 SUMBA TENGAH 10 23 0 5 0 0 28 NUSA TENGGARA TIMUR
17 SUMBA BARAT DAYA 11 8 2 3 0 0 13 NUSA TENGGARA TIMUR
18 NAGEKEO 9 26 7 5 0 0 38 NUSA TENGGARA TIMUR
19 MANGGARAI TIMUR 26 11 2 0 0 0 13 NUSA TENGGARA TIMUR
20 SABU RAIJUA 8 15 1 0 1 0 17 NUSA TENGGARA TIMUR
21 MALAKA 19 32 9 9 0 0 50 NUSA TENGGARA TIMUR
22 KOTA KUPANG 22 77 20 39 0 1 137 NUSA TENGGARA TIMUR
1 SAMBAS 33 60 11 22 0 0 93 KALIMANTAN BARAT
2 BENGKAYANG 21 42 6 13 0 1 62 KALIMANTAN BARAT
3 LANDAK 21 43 7 12 0 1 63 KALIMANTAN BARAT
4 MEMPAWAH 17 35 9 17 0 1 62 KALIMANTAN BARAT
5 SANGGAU 23 46 8 8 0 1 63 KALIMANTAN BARAT
6 KETAPANG 28 44 14 18 1 1 78 KALIMANTAN BARAT
7 SINTANG 25 63 8 21 0 1 93 KALIMANTAN BARAT
8 KAPUAS HULU 30 40 5 10 0 0 55 KALIMANTAN BARAT
9 SEKADAU 14 22 2 5 0 1 30 KALIMANTAN BARAT
10 MELAWI 17 32 3 13 0 0 48 KALIMANTAN BARAT
11 KAYONG UTARA 10 18 2 0 0 0 20 KALIMANTAN BARAT
12 KUBU RAYA 24 45 12 14 0 1 72 KALIMANTAN BARAT
13 KOTA PONTIANAK 34 116 34 77 0 5 232 KALIMANTAN BARAT
14 KOTA SINGKAWANG 61 93 16 55 1 2 167 KALIMANTAN BARAT
1 KOTAWARINGIN BARAT 26 64 12 28 0 3 107 KALIMANTAN TENGAH
2 KOTAWARINGIN TIMUR 27 61 23 35 0 0 119 KALIMANTAN TENGAH
3 KAPUAS 30 52 7 10 0 0 69 KALIMANTAN TENGAH
4 BARITO SELATAN 14 28 7 8 0 0 43 KALIMANTAN TENGAH
5 BARITO UTARA 20 19 8 17 0 0 44 KALIMANTAN TENGAH
6 SUKAMARA 9 17 2 8 0 0 27 KALIMANTAN TENGAH
7 LAMANDAU 14 29 2 6 0 0 37 KALIMANTAN TENGAH
8 SERUYAN 17 23 2 6 0 1 32 KALIMANTAN TENGAH
9 KATINGAN 19 37 7 9 0 0 53 KALIMANTAN TENGAH
10 PULANG PISAU 14 26 4 8 0 0 38 KALIMANTAN TENGAH
11 GUNUNG MAS 20 29 1 9 0 0 39 KALIMANTAN TENGAH
12 BARITO TIMUR 13 23 4 9 0 1 37 KALIMANTAN TENGAH
13 MURUNG RAYA 18 18 5 14 0 1 38 KALIMANTAN TENGAH
14 KOTA PALANGKA RAYA 25 120 19 60 0 4 203 KALIMANTAN TENGAH
1 TANAH LAUT 30 61 20 35 0 2 118 KALIMANTAN SELATAN
2 KOTA BARU 39 49 14 14 0 3 80 KALIMANTAN SELATAN
3 BANJAR 39 86 30 41 0 2 159 KALIMANTAN SELATAN
4 BARITO KUALA 24 32 9 10 0 0 51 KALIMANTAN SELATAN
5 TAPIN 19 27 10 20 0 1 58 KALIMANTAN SELATAN
6 HULU SUNGAI SELATAN 34 45 7 35 0 1 88 KALIMANTAN SELATAN
7 HULU SUNGAI TENGAH 26 39 14 16 0 1 70 KALIMANTAN SELATAN
8 HULU SUNGAI UTARA 21 33 8 16 0 0 57 KALIMANTAN SELATAN
9 TABALONG 35 54 19 24 0 2 99 KALIMANTAN SELATAN
10 TANAH BUMBU 21 65 13 18 0 0 96 KALIMANTAN SELATAN
11 BALANGAN 16 25 7 11 0 0 43 KALIMANTAN SELATAN
12 KOTA BANJARMASIN 45 199 64 202 2 15 482 KALIMANTAN SELATAN
13 KOTA BANJAR BARU 40 105 26 47 0 4 182 KALIMANTAN SELATAN
1 PASER 24 52 19 29 0 0 100 KALIMANTAN TIMUR
2 KUTAI BARAT 22 32 11 14 0 0 57 KALIMANTAN TIMUR
3 KUTAI KARTANEGARA 38 110 39 50 1 2 202 KALIMANTAN TIMUR
4 KUTAI TIMUR 31 71 25 46 0 3 145 KALIMANTAN TIMUR
5 BERAU 28 76 15 18 0 3 112 KALIMANTAN TIMUR
6 PENAJAM PASER UTARA 14 31 12 9 0 2 54 KALIMANTAN TIMUR
7 MAHAKAM HULU 8 16 4 0 0 0 20 KALIMANTAN TIMUR
8 KOTA BALIKPAPAN 46 221 46 184 5 20 476 KALIMANTAN TIMUR
9 KOTA SAMARINDA 42 152 56 90 0 6 304 KALIMANTAN TIMUR
10 KOTA BONTANG 37 126 35 42 0 0 203 KALIMANTAN TIMUR
1 MALINAU 21 37 12 7 0 2 58 KALIMANTAN UTARA
2 BULUNGAN 18 76 8 14 0 1 99 KALIMANTAN UTARA
3 TANA TIDUNG 8 10 2 0 0 0 12 KALIMANTAN UTARA
4 NUNUKAN 26 57 15 24 0 0 96 KALIMANTAN UTARA
5 KOTA TARAKAN 14 75 9 59 1 2 146 KALIMANTAN UTARA
1 BOLAANG MONGONDOW 22 26 3 14 0 0 43 SULAWESI UTARA
2 MINAHASA 27 84 14 39 2 0 139 SULAWESI UTARA
3 KEPULAUAN SANGIHE 20 47 4 18 0 1 70 SULAWESI UTARA
4 KEPULAUAN TALAUD 25 16 1 3 0 0 20 SULAWESI UTARA
5 MINAHASA SELATAN 22 77 8 25 0 0 110 SULAWESI UTARA
6 MINAHASA UTARA 17 86 10 39 1 1 137 SULAWESI UTARA
7 BOLAANG MONGONDOW UTARA 14 27 6 5 0 0 38 SULAWESI UTARA
8 SIAU TAGULANDANG BIARO 16 46 4 15 0 0 65 SULAWESI UTARA
9 MINAHASA TENGGARA 16 21 1 1 0 0 23 SULAWESI UTARA
10 BOLAANG MONGONDOW SELATAN 10 20 3 4 0 0 27 SULAWESI UTARA
11 BOLAANG MONGONDOW TIMUR 9 20 0 0 0 0 20 SULAWESI UTARA
12 KOTA MANADO 46 293 49 264 10 5 621 SULAWESI UTARA
13 KOTA BITUNG 13 67 15 28 0 1 111 SULAWESI UTARA
14 KOTA TOMOHON 12 80 12 32 0 0 124 SULAWESI UTARA
15 KOTA KOTAMOBAGU 12 51 4 29 0 0 84 SULAWESI UTARA
1 BANGGAI KEPULAUAN 16 26 7 9 0 0 42 SULAWESI TENGAH
2 BANGGAI 32 54 14 22 0 0 90 SULAWESI TENGAH
3 MOROWALI 12 25 9 16 0 2 52 SULAWESI TENGAH
4 POSO 27 43 9 12 0 0 64 SULAWESI TENGAH
5 DONGGALA 22 26 10 7 0 0 43 SULAWESI TENGAH
6 TOLI-TOLI 17 25 9 13 0 0 47 SULAWESI TENGAH
7 BUOL 17 22 5 9 0 0 36 SULAWESI TENGAH
8 PARIGI MOUTONG 30 68 20 31 0 0 119 SULAWESI TENGAH
9 TOJO UNA-UNA 16 36 4 12 0 0 52 SULAWESI TENGAH
10 SIGI 21 21 11 1 0 0 33 SULAWESI TENGAH
11 BANGGAI LAUT 13 25 4 6 0 0 35 SULAWESI TENGAH
12 MOROWALI UTARA 16 26 12 1 0 0 39 SULAWESI TENGAH
13 KOTA PALU 35 110 25 115 0 2 252 SULAWESI TENGAH
1 KEPULAUAN SELAYAR 17 26 13 8 0 0 47 SULAWESI SELATAN
2 BULUKUMBA 23 53 21 32 0 1 107 SULAWESI SELATAN
3 BANTAENG 26 42 19 19 0 0 80 SULAWESI SELATAN
4 JENEPONTO 21 40 23 18 0 0 81 SULAWESI SELATAN
5 TAKALAR 44 37 29 30 0 0 96 SULAWESI SELATAN
6 GOWA 29 74 41 49 2 2 168 SULAWESI SELATAN
7 SINJAI 99 52 28 16 0 1 97 SULAWESI SELATAN
8 MAROS 137 65 38 40 0 5 148 SULAWESI SELATAN
9 PANGKAJENE DAN KEPULAUAN 28 47 30 26 0 4 107 SULAWESI SELATAN
10 BARRU 15 33 14 19 0 2 68 SULAWESI SELATAN
11 BONE 51 83 38 37 0 2 160 SULAWESI SELATAN
12 SOPPENG 58 44 20 21 0 2 87 SULAWESI SELATAN
13 WAJO 39 50 26 17 0 0 93 SULAWESI SELATAN
14 SIDENRENG RAPPANG 60 43 19 18 0 2 82 SULAWESI SELATAN
15 PINRANG 28 61 19 21 0 0 101 SULAWESI SELATAN
16 ENREKANG 17 41 16 12 0 1 70 SULAWESI SELATAN
17 LUWU 25 34 18 10 0 0 62 SULAWESI SELATAN
18 TANA TORAJA 25 53 14 30 0 2 99 SULAWESI SELATAN
19 LUWU UTARA 45 39 19 23 0 0 81 SULAWESI SELATAN
20 LUWU TIMUR 34 62 28 18 0 4 112 SULAWESI SELATAN
21 TORAJA UTARA 31 34 9 8 0 0 51 SULAWESI SELATAN
22 KOTA MAKASSAR 102 348 154 576 7 48 1133 SULAWESI SELATAN
23 KOTA PAREPARE 15 40 20 44 1 2 107 SULAWESI SELATAN
24 KOTA PALOPO 40 83 39 54 0 6 182 SULAWESI SELATAN
1 BUTON 19 28 14 6 0 0 48 SULAWESI TENGGARA
2 MUNA 31 22 10 11 0 1 44 SULAWESI TENGGARA
3 KONAWE 32 44 16 23 0 0 83 SULAWESI TENGGARA
4 KOLAKA 19 36 10 15 0 2 63 SULAWESI TENGGARA
5 KONAWE SELATAN 27 25 14 12 0 0 51 SULAWESI TENGGARA
6 BOMBANA 26 42 12 9 0 0 63 SULAWESI TENGGARA
7 WAKATOBI 22 26 3 1 0 0 30 SULAWESI TENGGARA
8 KOLAKA UTARA 20 30 5 10 0 1 46 SULAWESI TENGGARA
9 BUTON UTARA 13 20 6 6 0 0 32 SULAWESI TENGGARA
10 KONAWE UTARA 24 22 6 1 1 0 30 SULAWESI TENGGARA
11 KOLAKA TIMUR 14 20 5 1 0 0 26 SULAWESI TENGGARA
12 KONAWE KEPULAUAN 10 9 1 0 0 0 10 SULAWESI TENGGARA
13 MUNA BARAT 17 18 7 1 0 0 26 SULAWESI TENGGARA
14 BUTON TENGAH 16 38 3 2 0 0 43 SULAWESI TENGGARA
15 BUTON SELATAN 11 14 6 5 0 0 25 SULAWESI TENGGARA
16 KOTA KENDARI 34 128 43 91 2 0 264 SULAWESI TENGGARA
17 KOTA BAUBAU 21 49 19 17 0 0 85 SULAWESI TENGGARA
1 BOALEMO 15 30 13 14 0 0 57 GORONTALO
2 GORONTALO 41 73 20 28 0 1 122 GORONTALO
3 POHUWATO 18 31 7 7 0 0 45 GORONTALO
4 BONE BOLANGO 46 47 12 8 0 0 67 GORONTALO
5 GORONTALO UTARA 17 23 4 8 0 0 35 GORONTALO
6 KOTA GORONTALO 20 74 10 78 0 2 164 GORONTALO
1 MAJENE 15 22 14 10 1 1 48 SULAWESI BARAT
2 POLEWALI MANDAR 51 62 23 32 0 2 119 SULAWESI BARAT
3 MAMASA 20 23 3 3 0 1 30 SULAWESI BARAT
4 MAMUJU 31 71 32 34 0 3 140 SULAWESI BARAT
5 PASANGKAYU 17 30 8 3 0 0 41 SULAWESI BARAT
6 MAMUJU TENGAH 15 21 11 4 0 0 36 SULAWESI BARAT
1 MALUKU TENGGARA BARAT 18 21 2 4 0 0 27 MALUKU
2 MALUKU TENGGARA 22 32 1 4 0 1 38 MALUKU
3 MALUKU TENGAH 38 66 15 18 0 0 99 MALUKU
4 BURU 13 25 5 11 0 0 41 MALUKU
5 KEPULAUAN ARU 33 15 1 2 0 0 18 MALUKU
6 SERAM BAGIAN BARAT 19 11 2 4 0 0 17 MALUKU
7 SERAM BAGIAN TIMUR 22 15 4 5 1 0 25 MALUKU
8 MALUKU BARAT DAYA 23 16 2 0 0 0 18 MALUKU
9 BURU SELATAN 14 14 0 0 4 0 18 MALUKU
10 KOTA AMBON 37 79 19 46 1 2 147 MALUKU
11 KOTA TUAL 20 20 2 1 0 0 23 MALUKU
1 HALMAHERA BARAT 18 22 4 12 1 2 41 MALUKU UTARA
2 HALMAHERA TENGAH 13 15 3 0 0 0 18 MALUKU UTARA
3 KEPULAUAN SULA 16 15 1 3 0 0 19 MALUKU UTARA
4 HALMAHERA SELATAN 37 20 5 7 0 0 32 MALUKU UTARA
5 HALMAHERA UTARA 26 29 4 16 0 0 49 MALUKU UTARA
6 HALMAHERA TIMUR 18 19 4 0 0 0 23 MALUKU UTARA
7 PULAU MOROTAI 10 21 7 7 0 0 35 MALUKU UTARA
8 PULAU TALIABU 7 2 0 0 0 0 2 MALUKU UTARA
9 KOTA TERNATE 21 65 15 42 1 2 125 MALUKU UTARA
10 KOTA TIDORE KEPULAUAN 14 37 5 4 0 0 46 MALUKU UTARA
1 FAKFAK 13 15 3 2 0 0 20 PAPUA BARAT
2 KAIMANA 24 24 5 5 0 0 34 PAPUA BARAT
3 TELUK WONDAMA 9 13 2 1 0 0 16 PAPUA BARAT
4 TELUK BINTUNI 21 13 1 0 0 0 14 PAPUA BARAT
5 MANOKWARI 21 43 9 13 0 0 65 PAPUA BARAT
6 SORONG SELATAN 19 9 2 5 0 0 16 PAPUA BARAT
7 SORONG 22 20 3 16 1 0 40 PAPUA BARAT
8 RAJA AMPAT 22 7 1 2 0 0 10 PAPUA BARAT
9 TAMBRAUW 12 4 0 0 0 0 4 PAPUA BARAT
10 MAYBRAT 15 0 0 0 0 0 0 PAPUA BARAT
11 MANOKWARI SELATAN 2 1 0 0 0 0 1 PAPUA BARAT
12 PEGUNUNGAN ARFAK 10 0 0 0 0 0 0 PAPUA BARAT
13 KOTA SORONG 17 73 14 49 2 1 139 PAPUA BARAT
1 MERAUKE 2 35 1 6 0 0 42 PAPUA
2 JAYAWIJAYA 16 40 7 4 0 0 51 PAPUA
3 JAYAPURA 21 47 6 11 0 1 65 PAPUA
4 NABIRE 28 15 4 4 0 0 23 PAPUA
5 KEPULAUAN YAPEN 14 9 3 0 0 0 12 PAPUA
6 BIAK NUMFOR 20 31 3 2 0 0 36 PAPUA
7 PANIAI 20 12 0 5 0 0 17 PAPUA
8 PUNCAK JAYA 10 11 4 4 0 0 19 PAPUA
9 MIMIKA 24 78 14 22 0 0 114 PAPUA
10 BOVEN DIGOEL 23 13 2 0 0 0 15 PAPUA
11 MAPPI 11 14 2 0 0 0 16 PAPUA
12 ASMAT 14 8 0 0 0 0 8 PAPUA
13 YAHUKIMO 34 19 0 2 0 0 21 PAPUA
14 PEGUNUNGAN BINTANG 31 16 1 0 0 0 17 PAPUA
15 TOLIKARA 17 29 2 1 0 0 32 PAPUA
16 SARMI 10 19 0 0 0 0 19 PAPUA
17 KEEROM 10 11 3 2 0 0 16 PAPUA
18 WAROPEN 10 4 0 0 0 0 4 PAPUA
19 SUPIORI 7 11 2 0 0 0 13 PAPUA
20 MAMBERAMO RAYA 14 16 0 4 0 0 20 PAPUA
21 NDUGA 10 5 0 0 0 0 5 PAPUA
22 LANNY JAYA 12 7 1 0 0 0 8 PAPUA
23 MAMBERAMO TENGAH 6 1 0 0 0 0 1 PAPUA
24 YALIMO 8 9 1 0 0 0 10 PAPUA
25 PUNCAK 9 9 2 0 0 0 11 PAPUA
26 DOGIYAI 2 1 0 0 0 0 1 PAPUA
27 INTAN JAYA 8 10 1 0 0 0 11 PAPUA
28 DEIYAI 6 2 0 0 0 0 2 PAPUA
29 KOTA JAYAPURA 24 103 19 72 0 1 195 PAPUA

Data juga bisa diunduh di sini.

You May Also Enjoy

Geocoding di R Menggunakan tidygeocoder

7 minute read

Di blog ini saya sudah menuliskan berbagai macam metode dan teknik pengambilan data longlat dari alamat (vice versa). Istilah kerennya itu geocoding.