Analisis optimasi penempatan lokasi pusat kesehatan masyarakat kota batu

2,681 views

Published on

Published in: Entertainment & Humor
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
2,681
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2,069
Actions
Shares
0
Downloads
13
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Analisis optimasi penempatan lokasi pusat kesehatan masyarakat kota batu

  1. 1. ANALISIS OPTIMASI PENEMPATAN LOKASI PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT (PUSKESMAS) DI KOTA BATU DENGAN METODE FUZZY LOGIC BERBASIS WEBGIS M. Ainul Yaqin, M.Kom, Faisal ar Rozi, S.Kom Teknik Informatika, Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang a_yaqinov@yahoo.com, ozyIverson@gmail.com ABSTRAK Kota Batu merupakan salah satu kota yang baru terbentuk pada tahun 2001 sebagai pecahan dari Kabupaten Malang. Kota ini sedang mempersiapkan diri untuk mampu melakukan perencanaan, pelaksanaan serta mengevaluasian proyek-proyek pembangunan secara mandiri sehingga masyarakat di wilayah ini semakin rneningkat kesejahterannya. Dalam buku pedoman puskesmas dikatakan bahwa jumlah 1 puskesmas harus berada di 2-3 desa dan mencakup 8.000-10.000 penduduk. Dari pernyataan di buku pedoman puskesmas diketahui bahwa jumlah puskesmas yang ada di Kota Batu sangatlah kurang jika dibandingkan dengan jumlah penduduk dan juga jumlah desa yang ada di kota tersebut. Oleh karena itu diperlukan suatu aplikasi yang menampilkan pemetaan letak puskesmas lama dan letak puskesmas baru yang dianalisis titik optimasinya menggunakan fuzzy logic. Data yang diperoleh dari penelitian dihitung semua per wilayah untuk memperoleh nilai yang terbaik. Di wilayah dengan nilai terbaik itulah tepat untuk ditempati puskesmas baru sehingga memudahkan masyarakat dalam memperoleh akses kesehatan yang murah. Kata Kunci : Puskesmas, Fuzzy Logic, WebGIS, MapServer, Arcview, PHP, Chameleon, PostgreSQL, MySQL PENDAHULUAN Puskesmas merupakan salah satu fasilitas sosial yang penting bagi masyarakat. Namun demikian, puskesmas memiliki permasalahan dalam penyediaannya karena sering terjadi ketidaksesuaian antara sediaan yang dilakukan oleh pemerintah dengan permintaannya dari masyarakat. Ketidaksesuaian ini dapat berupa ketidaksesuaian jumlah maupun lokasi puskesmas tersebut. Kota Batu merupakan salah satu kota yang baru terbentuk pada tahun 2001 sebagai pecahan dari Kabupaten Malang. Kota ini sedang mempersiapkan diri untuk mampu melakukan perencanaan, pelaksanaan serta mengevaluasian proyek-proyek pembangunan secara mandiri sehingga masyarakat di wilayah ini semakin rneningkat kesejahterannya. Kota yang memiliki jumlah penduduk sebesar 206.000 jiwa. Kota ini memiliki 3 kecamatan yaitu kecamatan Batu, kecamatan Junrejo dan Kecamatan Bumiaji. Dari 3 kecamatan tersebut terdapat 23 desa yang tersebar di masing - masing kecamatan tersebut.. Di Kota Batu yang memiliki luas sekitar 197,087 km² ini hanya memiliki 3 buah puskesmas yang terbagi di masing – masing kecamatan. Dalam buku pedoman 1
  2. 2. puskesmas dikatakan bahwa jumlah 1 puskesmas harus berada di 2-3 desa dan mencakup 8.000-10.000 penduduk. Dari pernyataan di buku pedoman puskesmas diketahui bahwa jumlah puskesmas yang ada di Kota Batu sangatlah kurang jika dibandingkan dengan jumlah penduduk dan juga jumlah desa yang ada di kota tersebut. Oleh karena itu diperlukan suatu aplikasi yang menampilkan pemetaan letak puskesmas lama dan letak puskesmas baru yang dianalisis titik optimasinya menggunakan fuzzy logic yang indikatornya berdasarkan : 1. Jumlah desa yang ada di Kota Batu; 2. Jumlah Penduduk; 3. Letak Geografis Tempat; 4. Kepadatan Penduduk; 5. Luas Daerah; 6. Angkutan Umum Yang Ada; 7. Tingkat Kesehatan Penduduk; 8. Jumlah Fasilitas Kesehatan Sekitar Daerah; 9. Infrastruktur Wilayah; 10. Keadaan Lingkungan Sekitar; dan 11. Jarak Dengan Pemukiman Terdekat. Aplikasi ini dibuat dengan berbasiskan web untuk sistem informasi geografis yang bisa digunakan sebagai salah satu dasar acuan untuk rencana pembangunan puskesmas di Kota Batu dewi mewujudkan visi departemen kesehatan di Kota Batu yaitu "Terwujudnya Kota Batu sehat 2010 melalui pelayanan kesehatan yang profesional, bermutu, merata dan terjangkau". Aplikasi WebGIS penempatan lokasi baru ini selain diperuntukkan bagi departemen kesehatan kota Batu dalam rencana pembangunan puskesmas baru, juga bisa dilihat oleh masyarakat umum sehingga masyarakat umum bisa melihat rencana pembangunan puskesmas baru dan juga bisa memberikan masukkan ke pihak departemen kesehatan tentang rencana pembangunan puskesmas baru tersebut. Fuzzy Logic Fuzzy Logic adalah metodologi pemecahan masalah dengan beribu – ribu aplikasi dalam pengendali yang tersimpan dan pemrosesan informasi. Fuzzy logic menyediakan cara sederhana untuk menggambarkan kesimpulan pasti dari informasi yang ambigu, samar – samar, atau tidak tepat. Sedikit banyak, fuzzy logic menyerupai pembuatan keputusan pada manusia dengan kemampuannya untuk bekerja dari data yang ditafsirkan dan mencari solusi yang tepat. Fuzzy logic pada dasarnya merupakan logika bernilai banyak (multivalued logic) yang dapat mendefinisikan nilai diantara keadaan konvensional seperti ya atau tidak, benar atau salah, hitam atau putih, dan sebagainya. Penalaran fuzzy menyediakan cara untuk memahami kinerja dari system dengan cara menilai input dan output system dari hasil pengamatan. Fuzzy logic menawarkan beberapa karakteristik unik yang menjadikannya suatu pilihan yang baik untuk banyak masalah control. Karakteristik tersebut antara lain : 1. Sudah menjadi sifatnya yang kuat selama tidak membutuhkan ketepatan, input yang bebas derau, dan dapat diprogram untuk gagal dengan aman jika sensor arus balik dimatikan atau rusak. Control output adalah fungsi control halus meskipun jarak variasi input yang cukup besar. 2. Selama fuzzy logic controller memproses aturan – aturan yang dibuat user yang memerintah system control target, ia dapat dimodifikasi dengan mudah untuk meningkatkan atau mengubah secara drastis performa system. Sensor yang baru dapat dengan mudah digabungkan kedalam system secara sederhana dengan menghasilkan aturan memerintah yang sesuai. 3. Fuzzy logic tidak terbatas pada sedikit masukan umpan-balik dan satu atau dua output control, tidak juga penting untuk menilai atau menghitung parameter rata - rata perubahan dengan tujuan agar ia diimplementasikan. Sensor data yang menyediakan beberapa indikasi untuk aksi dan reaksi system sudah cukup. Hal ini 2
  3. 3. memungkinkan sensor menjadi murah dan tidak tepat sehingga menghemat biaya system keseluruhan dan kompleksitas rendah. 4. Karena operasi – operasi yang berbasiskan aturan, jumlah input yang masuk akal dapat diproses ( 1 sampai 8 atau lebih ) dan banyak output ( 1 sampai 4 atau lebih ) dihasilkan, walaupun pendefinisian rulebase secara cepat menjadi rumit jika terlalu banyak input dan output dipilih untuk implementasi tunggal selama pendefinisian rules(aturan), hubungan timbal baliknya juga harus didefinisikan. Akan lebih baik jika memecah system kedalam potongan – potongan yang lebih kecil dan menggunakan fuzzy logic controllers yang lebih kecil untuk didistribusikan pada system, masing – masing dengan tanggung jawab yang lebih terbatas. 5. Fuzzy Logic dapat mengontrol system nonlinier yang akan sulit atau tidak mungkin untuk dimodelkan secara matematis. Hal ini membuka pintu bagi system control yang secara normal dianggap tidak mungkin untuk otomatisasi.(10) Fuzzy Logic pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh pada tahun 1965. Merupakan metode yang mempunyai kemampuan untuk memproses variabel yang bersifat kabur atau yang tidak dapat dideskripsikan secara eksak/pasti seperti misalnya tinggi, lambat, bising, dll. Dalam fuzzy logic variabel yang bersifat kabur tersebut direpresentasikan sebagai sebuah himpunan yang anggotanya adalah suatu nilai crisp dan derajat keanggotaannya (membership function) dalam himpunan tersebut. Proses-proses dalam fuzzy logic adalah fuzzifikasi, penalaran (reasoning), dan defuzzifikasi: – Fuzzifikasi: merupakan proses untuk mendapatkan derajat keanggotaan dari sebuah nilai numerik masukan (crisp) – Penalaran: proses untuk mendapatkan aksi keluaran dari suatu kondisi input dengan mengikuti aturan-aturan (IF-THEN Rules) yang telah ditetapkan yang disebut sebagai inference/reasoning. – Defuzzifikasi: proses untuk merubah hasil penalaran yang berupa derajat keanggotaan keluaran menjadi variabel numerik kembali.(11.272) Fuzzy logic banyak disukai orang untuk pemrograman komputer untuk mengatasi masalah ketidak pastian. Fuzzy Logic berasala dari ketidakjelasan pemikiran manusia dan sesuatu yan bersifat random. Menggunakan Fuzzy Logic dapat mengatasi permasalahn mesin untuk menjawab hal hal yang bersifat samar – samar seperti panas, dingin, besar, kecil dsb. Hal ini juga bisa menyediakan penanganan masalah relatif yang sederhana sehingga menghasilkan kesimpulan terbatas walaupun keterangan tersebut tidak terlalu tepat. Sistem Informasi Geografis Menurut Aranoff (1989) dalam Eddy Prahasta (2007), sistem informasi geografis adalah suatu sistem (berbasiskan komputer) yahng digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi–informasi geografi. SIG dirancang untuk menumpulkan, menyimpan, mennganalisis, objek-objek dan fenomena dimana lokasi geografis merupakan karakteristik yang penting atau kritis untuk dianalisis. Dengan demikian SIG merupakan sistem komputer yang memiliki empat kemampuan berikut dalam menangani data yang bereferensi geografis: (a). Masukan, (b). Keluaran, (c). Manajemen data (penyimpanan dan pemanggilan data), (d). Analisis dan manipulasi data. (prahasata, 2007:1). Website Sistem Informasi Geografis Applikasi GIS saat ini tumbuh tidak hanya secara jumlah applikasi namun juga bertambah dari jenis keragaman applikasinya. Pengembangan applikasi GIS kedepannya mengarah kepada applikasi berbasis Web yang dikenal dengan Web GIS. Hal ini disebabkan karena pengembangan applikasi di lingkungan jaringan telah menunjukan potensi yang besar dalam kaitannya dengan geo informasi. Sebagai contoh adalah adanya peta online sebuah kota dimana pengguna dapat dengan mudah mencari lokasi yang diinginkan secara online melalui jaringan intranet/internet tanpa mengenal batas geografi penggunanya. Secara umum Sistem Informasi Geografis dikembangkan berdasarkan pada prinsip input/masukan data, managemen, analisis dan representasi 3
  4. 4. data. Di lingkungan web prinsipprinsip tersebut di gambarkan dan di implementasikan seperti pada table berikut : Tabel 1. Prinsip GIS dan Pengembangannya Pembahasan Sebelumnya disiapkan dahulu peta Kota Batu yang terbagi - bagi masing – masing kecamatan, data itu kemudian di bagi – bagi menjadi beberapa grid (72 grid) yang berisi data – data Jumlah desa yang ada di Kota Batu; Jumlah Penduduk; Letak Geografis Tempat; Kepadatan Penduduk; Luas Daerah; Angkutan Umum Yang Ada; Tingkat Kesehatan Penduduk; Jumlah Fasilitas Kesehatan Sekitar Daerah; Infrastruktur Wilayah; Keadaan Lingkungan Sekitar; dan Jarak Dengan Pemukiman Terdekat. Gambar 1. Peta Awal Kota Batu 4
  5. 5. Gambar 2. Peta Kota Batu yang sudah Di Grid Setelah peta diberi kolom satu persatu, selanjutnya melakukan observasi ke lapangan maupun mengambil data langsung dari badan pemerintahan terkait yang ada di kota Batu, adapun data yang diambil yaitu Jumlah Penduduk, Letak Geografis Tempat, Kepadatan Penduduk, Luas Daerah, Angkutan Umum Yang Ada, Tingkat Kesehatan Penduduk, Jumlah Fasilitas Kesehatan Sekitar Daerah, Infrastruktur Wilayah, Keadaan Lingkungan Sekitar dan Jarak Dengan Pemukiman Terdekat. Data tersebut digabungkan dalam suatu data base yang kemudian dihitung nilai optimasinya dengan menggunakan metode fuzzy. Berikut merupakan data – data awal yang kemudian akan diolah untuk menentukan nilai optimasi terbesar yang merupakan dasar penentuan lokasi tempat puskesmas baru. 5
  6. 6. ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 DAERAH_PEN Oro - Oro Ombo Oro - Oro Ombo dan Tlekung Oro - Oro Ombo dan Tlekung Tlekung Tlekung Tlekung Luar Kota Batu Tlekung dan Junrejo Dadaprejo Oro Oro Ombo dan Pesanggrahan Oro Oro Ombo dan Pesanggrahan Pesanggrahan dan Songgokerto Oro Oro Ombo dan Tlekung Oro Oro Ombo dan Ngaglik Pesanggrahan, Oro Oro Ombo dan Ngaglik Oro Oro Ombo, Tlekung dan Junrejo Oro Oro Ombo, Tlekung, Junrejo, Beji Oro Oro Ombo, Temas, Beji dan Ngaglik Tlekung, Junrejo, Dadaprejo, Mojorejo Junrejo, Mojorejo, Beji, Beji, Temas, Turungrejo Dadaprejo dan Pendem Mojorejo, Torongrejo dan Pendem JUM_PEN 0 0 0 0 0 2050 3041 4081 0 0 5231 0 5017 TING_KE S JUM_FAS LET_GEO KEP_PEN LU_DAE ANG_UMU KE_LI INF_WIL JAR_DEN_P 9 9 1 0 1021 0 1 1 0 9 9 1 0 1650 0 1 1 3 9 9 1 0 1987 0 1 1 3 9 9 1 0 650 0 1 1 0 9 9 1 0 1659 0 1 1 0 2 4 5 121 1688 2 8 8 8 0 2 1 9 595 511 1 5 5 20 1 5 9 518 788 5 7 8 20 9 9 1 0 2670 0 1 1 0 9 9 1 0 2719 0 1 1 0 0 8 7 277 1890 4 7 5 18 9 9 5 0 3250 0 1 1 0 2 8 7 154 3250 3 8 8 3 4876 2 8 7 150 3250 3 1 8 3 7681 2 3 5 236 3250 4 7 8 18 7023 2 1 8 216 3250 6 7 8 20 7021 2 8 9 216 3250 7 7 7 5 7331 7011 4337 7002 1 2 2 1 2 1 4 6 9 9 6 9 226 216 133 354 3250 3250 3250 1980 7 9 5 9 7 8 7 8 7 8 7 8 20 20 15 20 7251 2 4 9 288 2519 6 8 6 13 6
  7. 7. ID 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 DAERAH_PEN Pendem dan Turungrejo Songgokerto Songgokerto Songgokerto dan Gunung Sari Pesanggarhan, Ngaglik dan Songgokerto Pesanggrahan Sumberrejo dan Gunung Sari Sisir, Temas, dan Ngaglik Pandanrejo, Temas, Sisir, Ngaglik dan Pesanggrahan Bumiaji, Bulukerto, Sidomulyo, dan Sumberejo Giripuro, Torongrejo, Temas dan Pandanrejo Giripurno dan Pandanrejo Giripurno, Pandanrejo, dan Bumiaji Gunung Sari Bulukerto, Sidomulyo, Gunung Sari dan Punten Giripurno, Pandanrejo dan Bumiaji Giripurno Tulungrejo, Gunung Sari dan Punten Punten, Sumberrejo, Bulukerto dan Tulungrejo Bulukerto, Bumiaji dan JUM_PEN 4171 2113 2131 5221 TING_KE S JUM_FAS LET_GEO KEP_PEN 7 5 3 321 0 8 3 192 0 8 3 179 1 9 3 803 LU_DAE ANG_UMU KE_LI INF_WIL 1298 1 8 6 1099 1 8 8 1189 6 8 8 650 5 6 8 JAR_DEN_P 8 5 5 5 6651 5861 5231 7010 0 0 0 1 0 8 2 2 9 9 7 9 205 180 161 216 3250 3250 3250 3250 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 23 15 18 20 6211 2 2 9 191 3250 9 8 8 20 5131 2 7 9 158 3250 7 8 8 13 5221 5110 2 2 7 7 6 8 161 157 3250 3250 5 5 6 6 6 6 13 15 5646 5921 1 2 1 7 8 9 174 182 3250 3250 5 3 6 5 6 5 20 10 3002 3 7 8 92 3250 8 8 8 13 5066 2117 2 1 7 2 8 8 156 188 3250 1124 5 2 6 6 6 6 13 10 2987 2 8 8 103 2899 2 5 4 8 5071 4871 4 2 1 7 8 9 156 150 3250 3250 5 4 8 7 7 6 20 13 7
  8. 8. Pandanrejo ID 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 DAERAH_PEN Giripurno Tulungrejo dan Punten Tulungrejo dan Sumbergondo Bulukerto, Sumbergondo, Bumiaji dan Pandanrejo Pandanrejo dan Giripurno Tulungrejo Sumbergondo dan Tulungrejo Sumbergondo dan Bulukerto Bumiaji dan Giripuro Tulungrejo Tulungrejo Sumbergondo Bulukerto, Bumiaji dan Giripurno Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo dan Sumbergondo Sumbergondo, Bulukerto dan Bumiaji Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo dan Sumbergondo Sumbergondo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo JUM_PEN 1045 2876 5013 TING_KE S JUM_FAS LET_GEO KEP_PEN 1 7 6 88 1 8 1 119 0 8 7 154 LU_DAE ANG_UMU KE_LI INF_WIL 1189 2 6 6 2411 1 6 6 3250 3 6 5 JAR_DEN_P 8 5 13 5422 780 0 3116 2891 2010 0 2021 2017 0 0 980 0 2 2 9 0 3 1 9 0 0 9 9 2 9 7 8 9 8 8 8 9 8 8 9 9 5 9 8 5 1 6 6 5 1 6 4 4 1 6 4 167 63 0 96 89 118 0 62 62 0 0 30 0 3250 1244 2289 3250 3250 1699 2450 3250 3250 3250 3250 3250 3250 3 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 6 7 1 5 5 5 1 5 5 1 1 4 1 5 4 1 4 4 4 1 4 4 1 1 4 1 10 5 8 8 8 8 8 8 8 5 0 5 3 0 0 123 997 0 0 0 865 0 9 9 2 2 9 9 9 3 9 9 9 8 8 9 9 9 8 9 4 1 6 6 4 4 1 6 4 0 0 4 31 0 0 0 27 0 3250 3250 3250 3250 3250 1350 1980 3250 3250 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 4 4 1 1 1 4 1 1 1 4 4 1 1 1 4 1 3 0 5 5 3 3 3 3 3 8
  9. 9. 69 Tulungrejo ID 70 71 72 73 74 75 76 77 0 DAERAH_PEN Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulung ejo Tulungrejo Tulungrejo JUM_PEN 1131 1017 0 0 0 0 0 0 9 0 4 0 TING_KE S JUM_FAS LET_GEO KEP_PEN 4 8 6 60 4 8 5 31 9 9 4 0 9 9 5 0 9 9 5 0 9 9 4 0 9 9 4 0 9 0 3 0 2388 0 1 1 3 LU_DAE ANG_UMU KE_LI INF_WIL 1890 1 4 4 3250 1 4 4 3250 0 1 1 2350 0 1 1 3250 0 1 1 3250 0 1 1 1970 0 1 1 690 0 1 1 JAR_DEN_P 3 3 3 3 3 3 0 0 Tabel 2. Data Observasi Awal Dari semua data tersebut, dihitung koefisiennya dan diambil koefisien tertingginya. Perhitungan ini menngunakan metode fuzzy . Tiap range tersebut memiliki batasan – batasan baik batas minimal, tengah maupun batas maksimum. No 1 Parameter Jumlah Penduduk A. 2897 2 5 Tingkat Kesehatan Penduduk Jumlah Fasilitas Kesehatan Letak Geografis Daratan Kepadatan Penduduk 6 Luas Daerah 7 Angkutan Umum 3 4 A. 2.99 A. 2.99 A. 2.96 A. 269 A. 953 A. 3.02 Sedikit B. 2.25 C. 206 Tinggi B. 1.718 C. 0.879 Banyak B. 1.588 C. 0.763 Dataran Curam B. 1.746 C.0.798 Sedikit B. 1.681 C. 69.7 Sempit B. 1.58 C. 244 Sedikit B. 1.771 C. 0.821 A. 1600 A. 2 A. 2 A. 2 A. 180 A. 650 A. 2 Status Sedang B. 1.25 Sedang B. 1.57 Normal B. 1.5 Dataran Landai B. 1.496 Normal B. 1.5 Sedang B. 1.267 Sedang B. 1.5 C. 4000 A.2380 C. 5 A. 2.99 C. 5.01 A. 2.99 C. 5 A. 2.99 C. 450 A. 267 C. 1630 A. 980 C.5 A. 2.99 Banyak B. 1.898 Rendah B. 1.581 Sedikit B. 1.64 Dataran B. 1.612 Padat B. 1.652 Luas B. 1.47 Banyak B. 1.629 C. 7480 C. 9.29 C. 9.23 C. 9.31 C. 837 C. 3125 C. 9.09 9
  10. 10. 8 9 Keadaan Lingkungan Sekitar Infrastruktur Wilayah A. 2.921 A. 3.21 10 11 Jarak Dengan Pemukiman Penduduk Rekomendasi A. 10.1 A. 2.96 Kotor B. 1.683 C. 0.925 Buruk B. 1.58 C. 0.578 Dekat B. 1.973 C. -0.6 Bukan Pilihan B. 1.77 C. 0.7045 Sedang A. 2 B. 1.5 C. 5 Sedang A. 2 B. 1.5 C. 5 Sedang A. 5 B. 1.5 C. 12.5 Pilihan Alternatif A. 0.7861 B. 1.5 C. 0.5 A. 2.99 A. 2.991 A. 7.67 A. 2.99 Bersih B. 1.905 Baik B. 1.587 Jauh B. 1.601 Pilihan Utama B. 1.91 C. 8.98 C. 9.19 C. 23.5 C. 10.66 Tabel 3. Range Batasan Parameter 10
  11. 11. Dari batasan tersebut dipergunakanlah 3 rule untuk mengatur probabilitas yang digunakan dalam penentuan nilai optimasi ini. Adapun rulenya adalah : 1. Jika (Jumlah_Penduduk is Banyak) and (Tingkat_Kesehatan_Penduduk is Rendah) and (Jumlah_Fasilitas_Keehatan is Sedikit) and (Letak_Geografis_Dataran is Dataran) and (Kepadatan_Penduduk is Padat) and (Luas_Daerah is Luas) and (Angkutan_Umum is Banyak) and (Keadaan_Lingkungan_Sekitar is Kotor) and (Infrastruktur_Wilayah is Baik) and (Jarak_Dengan_Pemukiman_Penduduk is Dekat) then (Rekomendasi is Pilihan_Utama) 2. Jika (Jumlah_Penduduk is Sedang) and (Tingkat_Kesehatan_Penduduk is Sedang) and (Jumlah_Fasilitas_Keehatan is Normal) and (Letak_Geografis_Dataran is Dataran_Landai) and (Kepadatan_Penduduk is Normal) and (Luas_Daerah is Sedang) and (Angkutan_Umum is Sedang) and (Keadaan_Lingkungan_Sekitar is Sedang) and (Infrastruktur_Wilayah is Sedang) and (Jarak_Dengan_Pemukiman_Penduduk is Sedang) then (Rekomendasi is Pilihan_Alternatif) 3. Jika (Jumlah_Penduduk is Sedikit) and (Tingkat_Kesehatan_Penduduk is Tinggi) and (Jumlah_Fasilitas_Keehatan is Banyak) and (Letak_Geografis_Dataran is Dataran_Curam) and (Kepadatan_Penduduk is Sedikit) and (Luas_Daerah is Sempit) and (Angkutan_Umum is Sedikit) and (Keadaan_Lingkungan_Sekitar is Bersih) and (Infrastruktur_Wilayah is Buruk) and (Jarak_Dengan_Pemukiman_Penduduk is Jauh) then (Rekomendasi is Bukan_Pilihan). Dari rule tersebut perhitungan optimasi tersebut bisa dilakukan perhitungan nilai optimum yang bisa digunakan dalam penentuan letak puskesmas tersebut. Berikut adalah contoh contoh perhitungan dari parameter tiap daerah yang digrid dengan menggunakan fuzzy logic. Daerah 28. Gambar 3. Perhitungan Range Area No 28 11
  12. 12. Semua data yang digrid atau digarisi satu persatu tersebut dihitung dengan menggunakan rule viewer yang kemudian ditentukan mana yang memiliki nilai optimasi tertinggi yang pantas untuk daerah tempat pembangunan puskesmas baru. ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 DAERAH_PEN Oro - Oro Ombo Oro - Oro Ombo dan Tlekung Oro - Oro Ombo dan Tlekung Tlekung Tlekung Tlekung Luar Kota Batu Tlekung dan Junrejo Dadaprejo Oro Oro Ombo dan Pesanggrahan Oro Oro Ombo dan Pesanggrahan Pesanggrahan dan Songgokerto Oro Oro Ombo dan Tlekung Oro Oro Ombo dan Ngaglik Pesanggrahan, Oro Oro Ombo dan Ngaglik Oro Oro Ombo, Tlekung dan Junrejo Oro Oro Ombo, Tlekung, Junrejo, Beji Oro Oro Ombo, Temas, Beji dan Ngaglik Tlekung, Junrejo, Dadaprejo, Mojorejo Junrejo, Mojorejo, Beji, Beji, Temas, Turungrejo Dadaprejo dan Pendem Mojorejo, Torongrejo dan Pendem Pendem dan Turungrejo Songgokerto Songgokerto Songgokerto dan Gunung Sari Pesanggarhan, Ngaglik dan Songgokerto Pesanggrahan Sumberrejo dan Gunung Sari Sisir, Temas, dan Ngaglik Pandanrejo, Temas, Sisir, Ngaglik dan Pesanggrahan Bumiaji, Bulukerto, Sidomulyo, dan Sumberejo Giripuro, Torongrejo, Temas dan Pandanrejo Giripurno dan Pandanrejo Giripurno, Pandanrejo, dan Bumiaji Gunung Sari Bulukerto, Sidomulyo, Gunung Sari dan Punten Giripurno, Pandanrejo dan Bumiaji Giripurno Tulungrejo, Gunung Sari dan Punten Punten, Sumberrejo, Bulukerto dan Tulungrejo NILAI_OPTIMASI 4,82 4,82 4,82 4,82 4,82 4,63 5,12 5,17 4,82 4,82 4,36 4,82 5,3 5,33 5,71 5,25 5,59 5,37 5,25 5,23 5,28 5,46 4,43 4,37 4,37 5,08 4,97 5,03 5,03 5,3 5,39 5,31 5,32 5,31 5,17 5,4 5,12 5,3 4,93 4,95 5,17 12
  13. 13. 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 Bulukerto, Bumiaji dan Pandanrejo Giripurno Tulungrejo dan Punten Tulungrejo dan Sumbergondo Bulukerto, Sumbergondo, Bumiaji dan Pandanrejo Pandanrejo dan Giripurno Tulungrejo Sumbergondo dan Tulungrejo Sumbergondo dan Bulukerto Bumiaji dan Giripuro Tulungrejo Tulungrejo Sumbergondo Bulukerto, Bumiaji dan Giripurno Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo dan Sumbergondo Sumbergondo, Bulukerto dan Bumiaji Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo dan Sumbergondo Sumbergondo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulungrejo Tulung ejo Tulungrejo Tulungrejo 5,28 4,07 4,68 5,03 5,34 4,39 4,82 5,03 5,11 4,69 4,85 5,03 5,03 4,82 4,82 4,92 4,82 4,82 4,82 4,78 4,92 4,82 4,82 4,82 4,89 4,82 4,82 4,69 4,92 4,82 4,82 4,82 4,82 4,82 4,82 Tabel 4. Nilai Optimasi Tiap Grid Area Dari semua data tersebut sampai ditemukan probabilitas tertingginya yaitu di daerah grid 16, di tempat tersebut yaitu di daerah antara Oro – Oro Ombo, Tlekung dan Junrejo yang memiliki probabilitas tertinggi itulah yang cocok ditempati pusat kesehatan masyarakat baru yang sesuai dengan kriteria – kriteria sebelumnya. Kemudian data tersebut dimasukkan ke dalam peta Batu sebelumnya. Setelah itu peta dimasukkan ke dalam website sehingga mudah dilihat oleh para user. 13
  14. 14. Gambar 4. Website Sistem Informasi Geografis Puskesmas Baru Kota Batu PENUTUP Dari 77 area dalam peta Kota Batu yang telah digrid yang berisi masing – masing data – data tersebut dihitung satu persatu nilai optimasinya dengan metode fuzzy. Dari seluruh perhitungan tersebut diketahui bahwa area 16 memiliki nilai optimasi tertinggi, area 16 yang meliputi area Oro Oro Ombo, Tlekung dan Junrejo memiliki koefisien nilai optimasi tertinggi yaitu sebesar 5.71. Daerah 16 tersebut selanjutnya layak untuk menjadi tempat pendirian pusat kesehatan masyarakat (Puskesmas) baru yang sebelumnya dimasukkan ke dalam website rencana pembangunan puskesmas sehingga masyarakat dapat pro aktif dalam rencana pembangunan ini. Pembuatan website berdasarkan data – data keadaan umum masyarakat dan pembangunan Kota Batu ini adalah untuk menentukan lokasi optimal distribusi unit kesehatan masyarakat (puskesmas) di kota Batu yang kemudian diintegrasikan ke dalam webGIS sehingga memberikan manfaat sebagai rujukan pembangunan puskesmas di kota Batu untuk mendukung program departemen kesehatan kota batu yaitu "Terwujudnya Kota Batu sehat 2010 melalui pelayanan kesehatan yang profesional, bermutu, merata dan terjangkau", dengan Studi Kasus di Kota Batu tepatnya di Departemen Kesehatan dan Bappeda Kota Batu. Daftar Pustaka [1] Prahasta, Eddy. 2009. Sistem Informasi Geografis: Tutorial ArcView. Bandung: Informatika [2] Prahasta, Eddy. 2007. Sistem Informasi Geografis Membangun Aplikasi Web-Based GIS Dengan MapServer. Bandung : Penerbit Informatika [3]http://www.batukota.go.id/ina/index.php?mg=HOME&id=70 diakses pada 27 November 2009 pukul 20:53 [4] http://www.bkkbn.go.id/Webs/DetailBerita.php?MyID=1347 diakses pada 02 November 2010 pukul 07:56 14

×