Tutorial Web Scrape Kapasitas IGD COVID Rumah Sakit

Tahun lalu, saya menuliskan bagaimana kita bisa mengambil data keterisian tempat tidur Rumah Sakit khusus pasien Covid dari SIRANAP.

Setelah saya coba cek pagi ini, ternyata ada perubahan dari versi SIRANAP yang sudah menjadi SIRANAP 3.0.

Kali ini saya akan share cara membuat algoritma di R untuk melakukan web scrape informasi IGD khusus COVID di Kota dan Kabupaten Bekasi. Libraries yang saya gunakan adalah:

1. rvest untuk melakukan html parsing dari halaman web.
2. dplyr untuk data carpentry.
3. tidyr untuk mengekstrak numeric dari string.
4. stringr untuk melakukan text trimming.

Alurnya cukup mudah, yakni:

Berikut adalah algoritmanya yang saya buat dalam bentuk function di R

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

# function utk extract info rumah sakit
extractorizer = function(url){
  data = 
    url %>% 
    read_html() %>%                                                           # membaca html 
    {tibble(
      nama_RS = html_nodes(.,"h5") %>% html_text() %>% str_trim(),            # scrape nama rumah sakit
      bed = html_nodes(.,".mb-1+ .mb-0") %>% html_text() %>% str_trim()       # scrape jumlah bed
    )} %>% 
    mutate(bed = extract_numeric(bed),                                        # ambil numeric dari teks bed
           bed = ifelse(is.na(bed),0,bed)) %>%                                # mengubah kamar penuh jadi nol
    arrange(desc(bed))                                                        # arrange descending dari bed
  return(data)
}

Sebagai input dari function ini adalah url atau link. Saya akan gunakan dua links dari Siranap, yakni link RS di Kota Bekasi dan Kabupaten Bekasi.

url = c("https://yankes.kemkes.go.id/app/siranap/rumah_sakit?jenis=1&propinsi=32prop&kabkota=3275",
        "https://yankes.kemkes.go.id/app/siranap/rumah_sakit?jenis=1&propinsi=32prop&kabkota=3216")

Jika kalian ingin mencoba untuk kota atau kabupaten lain, silakan ya.

Berikut adalah proses scrapenya:

df_1 = extractorizer(url[1])
df_2 = extractorizer(url[2])

df_final = 
  rbind(df_1,df_2) %>% 
  arrange(desc(bed))

Berikut hasilnya:

nama_RS	bed
RS Umum Daerah dr. Chasbullah Abdulmadjid	15
RS Umum Hermina Grand Wisata	12
RS Umum Rawa Lumbu	9
RS Umum Hermina Bekasi	7
RS Siloam Bekasi Sepanjang Jaya	7
RS Umum Daerah Pondokgede	7
RS Mitra Keluarga Pratama	7
RS Grha MM2100	7
RS Umum Bhakti Kartini	6
RS Umum Multazam Medika	6
RS Umum Mitra Keluarga Bekasi Barat	5
RS Umum Sentra Medika	5
RS Umum Medirossa 2	5
RS Umum Cibitung Medika	5
RS Umum Citra Harapan	4
RS Umum Daerah Bantar Gebang	4
RS Umum Permata Keluarga Jababeka	4
Siloam Hospitals Lippo Cikarang	4
RS Umum Permata Cibubur	3
RS Helsa	3
RS EMC Pekayon	3
RS Umum Tiara	3
RS Umum Budi Asih	3
RS Umum Harapan Keluarga Jababeka	3
RS Umum Jati Sampurna	2
RS Umum Anna Medika	2
RS Umum Masmitra	2
RS Umum Permata Bekasi	2
RS Umum Graha Juanda	2
RS Umum Anna	2
RS Primaya	2
RS Umum Mekar Sari Bekasi	2
RS Umum Satria Medika	2
RS Umum Mitra Keluarga Bekasi Timur	2
RS Umum Mitra Keluarga Cikarang	2
RS Umum Karya Medika II	2
RS Uni Medika Setu Bekasi	2
RS Umum Kartika Husada	2
RS Amanda Cikarang Selatan	2
RS Mitra Medika Narom	2
RS Hermina Metland Cibitung	2
RS Umum Asri Medika	2
RS Umum Bunda Mulia	2
RS Umum Bhakti Husada	2
RS Umum Karya Medika	2
RS Umum Bella	1
RS Seto Hasbadi	1
RS Umum Karya Medika Bantar Gebang	1
RS Karunia Kasih	1
RS Eka Bekasi	1
RS Umum Daerah Kab.Bekasi	1
RS Umum Amanda	1
RS Cenka	1
RS Umum Permata Keluarga Lippo Cikarang	1
RS Siloam Sentosa	0
RS Umum Juwita	0
RS Primaya Bekasi Utara	0
RS Umum Islam dr. Subki Abdulkadir	0
RS Ibu dan Anak Selasih Medika	0
RS Mustika Medika Bekasi	0
RS Primaya	0
RS Umum Hermina Galaxy	0
RS Umum Kartika Husada	0
RS Umum St. Elisabeth	0
RS Umum Mitra Keluarga Cibubur	0
RS Siloam Bekasi Timur	0
RS EMC Cikarang	0
RS Umum Tarumajaya	0
RS Umum Cikarang Medika	0
RS Umum Kasih Insani Sukatani	0
RS Umum Daerah Cabangbungin	0
RS Umum Harapan Mulia	0
RS Umum Pinna	0
RS Umum Ridhoka Salma	0
RS Umum Metro Hospitals	0

Mudah kan?

Catatan: web scrape ini saya lakukan pada 2022-02-03 14:15:03.