Masalah yang dihadapi pada pandemi yang terjadi sekarang adalah tenaga medis di Indonesia yang jumlahnya terbatas dalam menangani COVID-19. Orang yang berpotensi mengidap virus ini sulit terdeteksi pada tahap awal orang tersebut terkena infeksi virus. Menurut https://ourworldindata.org/, negara dengan kurva pengidap COVID-19 yang semakin turun menunjukkan bahwa dari variabel testing_per_million lebih besar nilainya dari population_per_million, sedangkan di negara seperti Indonesia, India, dan Italia masih jauh lebih banyak nilai population_per_million-nya. Sayangnya, kapasitas pengujian untuk mendeteksi adanya COVID-19 masih sangat terbatas di Indonesia bahkan di dunia. Hal ini disebabkan salah satunya adalah kurang pahamnya masyarakat terhadap pola penyebaran dari wabah ini. Maka dari itu dibutuhkan sebuah sistem prioritas dan untuk menunjang testing mandiri sehingga diharapkan memudahkan tenaga medis menangani calon pasien. Sistem ini menggunakan alur Priority-based Automating testing System (PbATS) dengan pendekatan Machine Learning. Proyek akhir ini mengajukan ide mengenai sebuah sistem pemrioritasan dan testing mandiri yang diharapkan dapat menjawab prmasalahan diatas. Sistem ini dibuat menggunakan alur Priority-based Automating testing System (PbATS) dengan pendekatan Machine Learning menggunakan algoritma K-Means Clustering. Didapatkan sebuah model skenario ketiga yang memiliki akurasi sebesar 86,54% dengan dilakukan external cluster validation. Selanjutnya model tersebut diimplementasikan dengan dibuat layanan API untuk dikonsumsi oleh aplikasi. Selain membantu dalam melakukan prioritas penanganan berdasarkan jenis pasien, juga membuat tenaga medis yang dikerahkan menjadi lebih efektif dan lebih tepat sasaran.