PENGUKURAN VARIABILITAS INFORMASI COVID-19 DALAM WEB-GIS Studi Kasus Kota Bogor

Dalam perspektif geografis, COVID-19 dilihat sebagai data yang dapat diolah menjadi informasi dan dimodelkan secara spasial. Berdasarkan Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia, tata kelola data dan informasi yang baik dilaksanakan dengan menerapkan prinsip Satu Data Indonesia. Penerapan standar data, metadata, interoperabilitas data, dan kode referensi dan/atau data induk sangat penting untuk mewujudkan sinergi antar-pemangku kepentingan. Variasi data dan informasi COVID-19 antara portal Kota Bogor dengan portal Provinsi Jawa Barat mengindikasikan kebijakan satu data Indonesia belum berjalan dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur variabilitas data dan informasi COVID-19 Kota Bogor, mengukur implikasi dari adanya variasi data tersebut dan membangun WEB-GIS COVID-19 Kota Bogor dengan prinsip satu data dan satu peta. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif berdasarkan kuesioner, wawancara, dan observasi. Pertanyaan disusun menggunakan Skala Likert dengan 5 ukuran skala. WEB-GIS dibangun menggunakan frame work ArcGIS Online dan dievaluasi dengan Lighthouse pada Google Chrome. Hasil survei menunjukkan variasi data terjadi di sebagian besar kecamatan di Kota Bogor. Hanya Kecamatan Bogor Timur yang memiliki variasi terendah. Implikasi dari adanya variasi data dan informasi COVID-19 di Kota Bogor berada pada kategori cukup netral dengan skor 58,77. Pemerintah perlu lebih gencar mensosialisasikan data dan informasi COVID-19 Kota Bogor. WEB-GIS COVID-19 berhasil dibuat berupa web map application dengan nilai rata-rata hasil uji 87% pada perangkat mobile dan 85% pada perangkat desktop

Fornt Page Majalah Ilmiah Globe Vol. 23 No. 2 Tahun 2021

Sekretariat Redaksi Majalah Ilmiah Globe Pusat Penelitian, Promosi dan Kerja Sama, Badan Informasi Geospasia

EVALUASI SPASIAL LOKASI KANTOR PEMERINTAHAN BERDASARKAN MODEL AREA LAYANAN DI KABUPATEN BOGOR: (Spatial Evaluation of Government Offices based on Service Area Model in Bogor Regency)

Kabupaten Bogor merupakan kabupaten yang sangat besar dengan luas wilayah 2.986,20 km2 dan memiliki 40 kecamatan serta 435 desa/ kelurahan. Dengan banyaknya desa yang harus dilayani, kegiatan pemerintahan dan pelayanan publik di Kabupaten Bogor tersentralisasi di Kecamatan Cibinong. Ini menjadi tantangan tersendiri, karena ratusan desa yang berada di beberapa kecamatan terluar di Kabupaten Bogor berjarak puluhan kilometer dari Kecamatan Cibinong. Kondisi ini memunculkan sebuah pertanyaan mengenai kualitas distribusi layanan pemerintahan di Kabupaten Bogor jika dipandang dari perspektif kewilayahan. Penelitian ini mencoba mengeksplorasi secara teknis kondisi eksisting keberadaan kantor-kantor pelayanan publik di Kabupaten Bogor dalam konteks keruangan (spasial). Basis metode dalam penelitian ini yaitu analisis jaringan, di mana dalam konteks kewilayahan, metode tersebut memungkinkan untuk menyelidiki bagaimana struktur perkotaan dan pola aktivitas yang diakomodasi di dalamnya berinteraksi satu sama lain. Hasilnya, wilayah Kabupaten Bogor yang terjangkau dalam waktu kurang dari 1 jam tidak mencapai 70%, meski secara rasio 90% penduduk dapat mengakses layanan pemerintah daerah kurang dari durasi waktu tersebut. Namun idealnya tentu saja seluruh masyarakat mendapatkan layanan dengan baik dan maksimal. Oleh karena itu diperlukan penambahan kantor representatif pemerintahan di wilayah-wilayah yang tidak terjangkau berdasarkan model area layanan. Hasil analisis desa-desa yang direkomendasikan sebagai lokasi kantor representatif tersebut adalah Desa Pangaur (Kecamatan Jasinga), Desa Singabraja (Kecamatan Tenjo), Desa Antajaya (Kecamatan Tanjungsari), dan Desa Malasari (Kecamatan Nanggung)

PENILAIAN KERENTANAN AIR PERMUKAAN TERHADAP PENCEMARAN MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH DAN TEKNIK GIS

Air permukaan menjadi salah satu sumber daya alam yang paling rentan mengalami pencemaran akibat adanya tekanan dari faktor alami dan aktivitas antropogenik yang kompleks. Hal tersebut menimbulkan kekhawatiran kelangkaan air tawar di masa depan. Oleh karena itu, evaluasi kualitas air secara kontinu diperlukan untuk melestarikan sumber daya air tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kerentanan air permukaan terhadap pencemaran di Daerah Aliran Sungai (DAS) Cimanuk menggunakan metode overlay dalam Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan parameter penggunaan lahan, kemiringan lereng, dan rata-rata curah hujan tahunan. Peta penggunaan lahan didapatkan dari citra Sentinel-2B, kemiringan lereng dari Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) dan data curah hujan rata-rata tahunan berasal dari hasil pemantauan BMKG. Hasil analisis menunjukkan bahwa wilayah penelitian memiliki tingkat kerentanan air permukaan terhadap pencemaran rendah (3,72%), sedang (59,24%), dan tinggi (37,04%). Hasil ini memberikan gambaran bahwa sebagian besar wilayah di DAS Cimanuk memiliki tingkat kerentanan sedang dan tinggi dengan faktor yang paling berpengaruh adalah adanya perubahan penggunaan lahan. Informasi ini dapat digunakan sebagai dasar penentuan titik pemantauan kualitas air di DAS Cimanuk yang efisien

INDEX GLOBE VOL 23 NO 2 Tahun 2021

MI

ALOKASI PEMANFAATAN RUANG BERDASARKAN DAYA DUKUNG LAHAN DI SAWANGAN, DEPOK

Pertumbuhan penduduk Kota Depok rata-rata per tahun sekitar 6%. Peningkatan ini berimplikasi pada penyediaan infrastruktur terutama permukiman. Kota Depok melakukan pengembangan sistem pusat pelayanan kegiatan (SPK) kota. Wilayah SPK tersebut dibagi dalam 11 jenis penggunaan lahan yang didominasi oleh permukiman sebesar 49,77%. Tujuan kajian ini adalah menganalisis kemampuan lahan untuk alokasi pemanfaatan permukiman dan memproyeksikan perkembangan wilayah dengan daya dukung lahan terhadap variable jumlah penduduk, PDRB, kebutuhan permukiman, kenyamanan tinggal dan timbulan sampah. Metode yang digunakan adalah analisis spasial dengan overlay peta untuk mengeksplorasi data dari perspektif keruangan sebagai dasar pengambilan keputusan dari kriteria klasifikasi kemampuan lahan yang dikaji. Metode sistem dinamik menggunakan data time series untuk memodelkan dan memproyeksikan variabel. Dari hasil analisis diketahui terdapat tiga sub kelas kemampuan lahan (KL) dengan faktor pembatas erosi (e), dan kelerengan (l) yaitu KL-II (63,8%,), KL-I (32,48%), dan KL-IV (3,72%). Selanjutnya hasil proyeksi 20 tahun (2010-2030) menunjukkan bahwa di Kota Depok terjadi peningkatan penduduk alami sebesar 52% dan kenaikan PDRB sebesar 80,39%. Kondisi kenyaman tinggal mengalami tren yang menurun mencapai 9 m2/orang. Sebaliknya, seiring pertambahan jumlah penduduk, tren peningkatan juga terjadi pada kebutuhan permukiman dan timbulan sampah. Secara garis besar, dapat disimpulkan bahwa terdapat penggunaan lahan aktual yang selaras dengan kemampuan lahan di sub-kelas IV. Hasil proyeksi daya dukung lahan menunjukkan bahwa kebutuhan permukiman lebih dinamis seiring dengan pertambahan jumlah penduduk, sedangkan luasan permukiman cenderung tidak mengalami penambahan. Rekomendasi untuk lahan yang dikategorikan sebagai kelas kemampuan lahan IV-e, dapat dimanfaatkan sebagai lahan pertanian. Selain itu arah kebijakan pemanfaatan pola ruang di Kota Depok diharapkan dapat lebih memperhatikan daya dukung lahan non permukiman

RENCANA STRATEGIS PENENTUAN ALTERNATIF RUMAH SAKIT RUJUKAN COVID-19: Studi Kasus Kabupaten Bogor

oai:ojs2.localhost:8081:article/16Beberapa wilayah di Kab. Bogor merupakan daerah penyangga Ibukota negara, dengan kepadatan penduduk tinggi dan merupakan pusat perekonomian. Akibatnya, wilayah tersebut terancam mempunyai kerentanan yang tinggi terhadap penyebaran COVID-19. Peningkatan pasien terkonfirmasi positif COVID-19 di Kab. Bogor semakin masif dari hari ke hari. Peningkatan kasus yang signifikan ini sangat mengkhawatirkan, terutama terhadap kemampuan fasilitas pelayanan kesehatan. Kemampuan fasilitas pelayan kesehatan, terutama rumah sakit rujukan untuk menjangkau wilayah-wilayah rentan kasus positif dapat dengan mudah dilihat menggunakan analisis spasial. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan lokasi strategis fasilitas kesehatan di Kab. Bogor sebagai Rumah Sakit rujukan COVID-19 dengan menggunakan metode analisis jaringan. Rencana strategis rumah sakit rujukan ditentukan berdasarkan wilayah-wilayah yang tidak bisa dijangkau oleh rumah sakit yang ada. Selanjutnya, penentuan indeks kesiapan rumah sakit rujukan menggunakan analisis multi kriteria Simple Additive Weighting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat satu rumah sakit existing dengan indeks kesiapan tinggi, kemudian 4 rumah sakit dengan indeks kesiapan sedang. Lebih lanjut, terdapat 13 alternatif rumah sakit rujukan menunjukkan kesiapan rendah. Sebaran rumah sakit di Kab. Bogor pun tidak banyak, dan hanya memusat di bagian tengah wilayah Kab. Bogor. Oleh karena itu, seluruh rumah sakit alternatif sangat strategis menjadi rumah sakit rujukan COVID-19. Jumlah rumah sakit rujukan COVID-19 di Kab. Bogor masih kurang menjangkau seluruh wilayah, sehingga pemerintah daerah selayaknya berupaya untuk melakukan penambahan jumlah rumah sakit atau penambahan kapasitas layanan kesehatan

MODEL KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI FASE PERTUMBUHAN PADI DENGAN MACHINE LEARNING BERDASARKAN CITRA SATELIT: (Classification Model for Paddy Growth Phase Prediction with Machine Learning Based on Satellite Imagery)

Padi memegang peranan penting bagi masyarakat Indonesia. Rumah Tangga Usaha Pertanian (RTUP) padi sebesar 64,85% dari RTUP sub sektor tanaman pangan tahun 2018. Data padi yang akurat dapat membantu pemerintah dalam menyusun perencanaan, mengeksekusi program, dan membuat keputusan yang tepat. Tujuan penelitian kami yaitu membangun model klasifikasi untuk prediksi fase pertumbuhan padi sebagai upaya dalam mendukung keakuratan data padi. Pemodelan multi kelas dilakukan dengan teknik machine learning yaitu Random Forest dan Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan citra Landsat-8 dan Sentinel-2 sebagai fitur yang disupervisi oleh data Kerangka Sampling Area (KSA) dari BPS sebagai variabel target. Sebanyak 1239 fitur statistik temporal turunan dari 18 indeks spektral Sentinel-2 dan 15 indeks spektral Landsat-8 diseleksi dengan plot korelasi dan teknik stepwise. Ketidakseimbangan data ditangani dengan teknik sampling SMOTE+TL. Pada klasifikasi tahap 1, performa model dalam memprediksi sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah mencapai akurasi 0,95 dan Matthews Correlation Coefficient (MCC) 0,84. Pada klasifikasi tahap 2, performa model dalam memprediksi fase pertumbuhan padi mencapai akurasi 0,87 dan MCC 0,73. Hasil menunjukan kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2, seleksi fitur temporal, serta pemilihan metode klasifikasi mampu meningkatkan performa model