Analisis menggunakan metode fuzzy logic untuk menentukan lokasi optimal pembangunan puskesmas baru di Kota Batu dengan mempertimbangkan berbagai faktor seperti jumlah penduduk, luas wilayah, kepadatan penduduk, dan fasilitas kesehatan. Hasil analisis akan digunakan sebagai acuan rencana pembangunan puskesmas baru untuk meningkatkan akses masyarakat akan layanan kesehatan dasar.

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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