## Journal of Scientech Research and Development Volume 6, Issue 1, June 2024
P-ISSN: 2715-6974           E-ISSN: 2715-5846 Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## IDENTIFICATION OF POINT OF INTEREST (POI) WEIGHTS IN NORTHERN SUKOHARJO REGENCY
IDENTIFIKASI BOBOT POINT OF INTEREST (POI) DI KABUPATEN

## SUKOHARJO BAGIAN UTARA
Yanwa Evia Java Mauludya 1 , Cahyono Susetyo 2
1,2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember
E-mail: yanwaej@gmail.com 1 , csusetyo@gmail.com 2
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Correspondent:
Yanwa Evia Java Mauludya
yanwaej@gmail.com
Key words:
Points of Interest, POI Hierarchy, Sukoharjo, Urban Growth. Website: https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR
Page: 1338 - 1351
The variation in the availability of spatial data and the diversity of  Geographic  Information  System  (GIS)-based  modeling  tools offer significant potential for monitoring urban area  conditions and characterizing changes in urban structure. The development of new approaches to analyzing the form and function of urban areas has become a crucial topic in urban research, emphasizing the knowledge related to spatial hierarchy to facilitate decision- making. Existing urban function classifications generally focus on  identification  without  considering  functional  complexity, while  identification  based  on  remote  sensor  images  still  faces difficulties.  With  the  development  of  smart  cities  and  geo- information  technology,  the  abundance  of  Internet  of  Things (IoT)  and  social  data  provides  a  foundation  for  dynamically identifying  urban  space  functions.  This  study  utilizes  Google Map and Point of Interest (POI) data to analyze urban functions in Sukoharjo Regency, a suburban area of Surakarta City. This regency has experienced rapid urbanization, particularly in the five northern sub-districts (Baki, Gatak, Grogol, Kartasura, and Mojolaban), which have undergone significant land use changes due  to  economic  growth.  POI  data  is  used  to  understand  the function, structure, and form of urban space because it contains rich  information  and  extensive  coverage.  In  this  research,  POI weights  are  analyzed  to  identify  macro  urban  functions  in  the northern  part  of  Sukoharjo  Regency.  The  POI  weights,  with  a proportion  of  50:50,  highlight  the  hierarchy  of  POIs  with  the highest  weights  in  the  categories  of  Industrial,  followed  by Residential,  Science  and  Education,  Green  Space,  Commercial and Business, and Administration and Public Services.
INFO ARTIKEL ABSTRAK Koresponden
Yanwa Evia Java Mauludya
yanwaej@gmail.com

## Kata kunci:
Point of Interest , Signifikansi POI, Sukoharjo, Pertumbuhan Perkotaan. Website: https://idm.or.id/JSCR/inde
x.php/JSCR
Hal: 1338 - 1351
Variasi  ketersediaan  data  spasial  dan  beragamnya  alat pemodelan  berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) menawarkan  potensi  besar  dalam  memantau  kondisi  area perkotaan  serta  mengkarakterisasi  perubahan  struktur perkotaan.  Pengembangan  pendekatan  baru  untuk menganalisis  bentuk  dan  fungsi  perkotaan  menjadi  topik penting  dalam  penelitian  urban,  dengan  penekanan  pada pengetahuan  terkait  signifikansi  spasial  guna  memudahkan pengambilan  keputusan.  Klasifikasi  fungsi  perkotaan  yang ada umumnya fokus pada identifikasi tanpa memperhatikan kompleksitas  fungsionalnya,  sementara  identifikasi  berbasis citra  sensor  jauh  masih  menghadapi  kesulitan.  Dengan perkembangan kota pintar dan teknologi geo-informasi, data Internet  of  Things (IoT)  dan  sosial  menyediakan  dasar  untuk identifikasi  dinamis  fungsi  ruang  perkotaan.  Penelitian  ini memanfaatkan  data  Google Maps dan Point  of  Interest (POI) untuk  menganalisis  fungsi  perkotaan  di  Kabupaten Sukoharjo,  salah  satu  kawasan  pinggiran  Kota  Surakarta. Kabupaten  ini  mengalami  tingkat  urbanisasi  yang  pesat, terutama di lima kecamatan bagian utara (Baki, Gatak, Grogol,
Kartasura, dan Mojolaban), yang mengalami alih fungsi lahan signifikan akibat pertumbuhan ekonomi. Data POI digunakan untuk  memahami  fungsi,  struktur,  dan  bentuk  ruang  kota karena  memiliki  informasi  yang  kaya  dan  cakupan  luas. Dalam  penelitian  ini,  bobot  POI  dianalisis  untuk mengidentifikasi  fungsi  perkotaan  secara  makro  di  bagian utara Kabupaten Sukoharjo. Hasil Bobot Point of Interest (POI), didapatkan  bobot  POI  dengan  proporsi  50:50  untuk  melihat signifikansi  POI  dengan  bobot  tertinggi  yakni  Industrial, disusul  dengan Residental,  Science  and  Edutaion,  Green  Space,
Commercial and Business , dan Administration and Public Services.
Copyright © 2024 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Variasi  ketersediaan  data  spasial  dan  beragamnya  alat  pemodelan  yang  berbasis Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  menjadi  potensi  besar  dalam  melakukan pemantauan terhadap kondisi area perkotaan dan mengkarakterisasi perubahan yang terjadi dalam struktur perkotaan. Tidak hanya itu, pengembangan pendekatan baru untuk menganalisis bentuk dan fungsi perkotaan telah menjadi topik penting dalam penelitian  kondisi  perkotaan  (Vanderhaegen  &  Canters,  2017).  Dalam  melakukan analisis  perkotaan  itu,  pengetahuan  terkait  hierarki  spasial  harus  dibangun  untuk memberikan  kemudahan  dalam  mengambil  keputusan  dengan  atau  tanpa pengelompokan spasial (Klippel et al., 2009; Weifeng et al., 2011). Klasifikasi terhadap fungsi perkotaan telah banyak dilakukan, tetapi sebagian besar dari penelitian tersebut hanya  berfokus  pada  identifikasi  dan  klasifikasi  fungsi  tanpa  memerhatikan
kompleksitas fungsinya. Sifat sosial-ekonomi yang kompleks dari penggunaan lahan fungsional, mengenali fungsi perkotaan hanya dengan menggunakan gambar sensor jauh (citra) saja menjadi sulit (Almeida et al., 2018; Cao et al., 2019) dan masih sedikit penelitian yang memberi perhatian pada pengukuran kuantitatif terhadap klasifikasi fungsi  perkotaan  (Zhou et  al., 2020).  Secara  konvensional,  identifikasi  fungsi  ruang perkotaan memerlukan survei lapangan yang memakan waktu dan tenaga. Dengan perkembangan kota pintar dan teknologi geo-informasi, data Internet of Things (IoT) dan  sosial  yang  melimpah  dapat  menjadi  dasar  untuk  identifikasi  dinamis  fungsi ruang  perkotaan  (Luo et  al., 2023).  Dengan  demikian,  studi  kali  ini  mendatangkan menggabungkan penggunaan Google Maps dan Point of Interest (POI). Data POI adalah jenis data ruang geografis besar yang berbentuk titik dari entitas geografis nyata. Data POI yang sangat besar dapat diperoleh mengenai fungsi, struktur, dan bentuk ruang kota. Data POI memiliki informasi yang kaya dan cakupan yang luas. Keunggulan ini membuat  POI  semakin populer.  Dalam beberapa  tahun  terakhir, banyak  penelitian berbasis POI tentang struktur perkotaan yang bermunculan (Huang, 2016).
Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  Kabupaten  Sukoharjo  sebagai  salah  satu  dari kawasan  perkotaan  di  pinggiran  Kota  Surakarta.  Awal  tahun  2000,  Kabupaten Sukoharjo memiliki tingkat urbanisasi sebesar 69,5% dan meningkat pada 2010 yaitu sebesar  76,7%  (Mardiansjah et  al., 2018)  dan  hingga  kini  masih  yang  tertinggi dibanding kabupaten lain di sekitar Kota Surakarta yaitu sebesar 63% (Saputra, 2022). Dari 12 kecamatan yang ada di Kabupaten Sukoharjo, lima kecamatan yang berada di bagian  utara  Kabupaten  Sukoharjo,  yakni  Kecamatan  Baki,  Kecamatan  Gatak, Kecamatan  Grogol,  Kecamatan  Kartasura,  dan  Kecamatan  Mojolaban  merupakan kecamatan yang mengalami urbanisasi pesat akibat sifat aktivitas perkotaan dari Kota Surakarta (Desiana & Santoso, 2019; Kurnianingsih et al., 2021), sehingga menjadi area yang  paling  cepat  beralih  fungsi  dengan  pesatnya  pertumbuhan  ekonomi (Desianingtiyas, 2015). Begitu pula yang terjadi di wilayah studi, di mana urbanisasi mengubah  penggunaan  lahan  (Kurnianingsih et al., 2021)  serta  perkembangan  fisik seperti  pembangunan  beberapa  sarana  dan  prasarana  baru  di  wilayah  studi (Kurnianingsih,  2013;  Kurnianingsih  &  Rudiarto,  2014).  Bobot  POI  akan  dianalisis untuk  bisa  melihat  fungsi  perkotaan  secara  makro  yang  terjadi  di  Kabupaten Sukoharjo bagian utara. Satu titik POI dapat mewakili luas yang berbeda, yang berarti beberapa  POI  memiliki  dampak  yang  lebih  besar  terhadap  lingkungan  sekitarnya dibandingkan yang lain. Untuk menentukan bobot POI, kuesioner kesadaran publik ( public  awareness )  digunakan  untuk  mengumpulkan  pendapat  dan  persepsi  warga mengenai pentingnya berbagai POI, serta analisis terhadap peraturan luas lahan yang mengindikasikan penggunaan dan fungsi spesifik dari area tertentu.

## METODE PENELITIAN

## Sampel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  teknik sampling proportionate  stratified  random  sampling . Dengan ukuran sample sebagai berikut:
n = 𝑁 1+𝑁𝑒 2
Keterangan: n
= Jumlah sampel N = Populasi e = Nilai toleransi Error

## Sumber: Yamane (1973)
Dengan jumlah penduduk 474.599 jiwa, apabila tingkat kepercayaan minimum yang digunakan  sebesar  70%,  maka  kemungkinan  proporsi  sampel  yang  dihasilkan  dari perhitungan adalah:
Tabel 2. Proporsi Sampel Penelitian N 474.599 e 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 0,10 n 400 278 204 156 123 100
Sampel  dibagi  pada  setiap  kecamatan  sehingga  jumlah  sampel  akan  berbeda  di masing-masing  kecamatan  karena  perbedaan  jumlah  penduduk.  Sampel  yang digunakan  memiliki  perkiraan  100-400  jiwa.  Berdasarkan  penelitian  serupa  yang dilakukan  Weifeng et  al. (2011), error yang  dapat  diambil  dalam  penelitian  terkait identifikasi  fungsi  perkotaan  ini  sebesar  70%.  Maka,  jumlah  sampel  yang  diambil sebesar 204 orang dengan rincian sebagai berikut:
Tabel 3. Jumlah Sampel Penelitian Kecamatan Jumlah Penduduk (jiwa) Sampel (orang) Mojolaban 97.459 42 Grogol 128.352 55 Baki 77.096 33 Gatak 55.266 24 Kartasura 116.426 50

## Uji Validitas
Menurut  Ghozali  (2009),  uji  validitas  bertujuan  mengukur  apakah  kuesioner  valid, yaitu  jika  pertanyaannya  mampu  mengungkapkan  apa  yang  ingin  diukur. Penggunaan signifikansi yang dipakai adalah 2-tailed karena tidak menentukan arah hubungan  dalam  perumusan  hipotesis.  Sementara  itu,  korelasi Product-Moment Pearson digunakan  karena  tidak  mempertimbangkan  apakah  suatu  variabel  telah diklasifikasikan  sebagai  variabel  dependen  atau  independen  dan  memperlakukan semua  variabel  secara  setara  (Laerd  Statistics,  2020).  Pengambilan  interpretasi dilakukan  dengan  cara  membandingkan  antara  r hitung dan  r tabel dan  melihat  nilai signifikansi.  Menurut  Budiastuti  &  Agustinus  (2018),  kesimpulan  dapat  dilihat melalui:
Jika r hitung > r tabel = valid; jika r hitung < r tabel = tidak valid
Berdasarkan  nilai  r tabel two-tailed  dengan  signifikansi  5%  (alpha  =  0,05),  diketahui bahwa  N=204  memiliki  r tabel sebesar  0,137.  Selanjutnya,  dilihat  nilai  signifikansi dengan memerhatikan dua acuan berikut (Sugiyono, 2013):
Jika nilai signifikansi < 0,05 = valid; Jika nilai signifikansi > 0,05 = tidak valid

## Uji Realibilitas
Ghozali  (2009)  menjelaskan,  uji  reliabilitas  adalah  cara  untuk  mengukur  apakah sebuah kuesioner dapat dipercaya atau tidak. Sebuah kuesioner dianggap reliabel jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan di dalamnya selalu sama atau hampir sama, setiap kali diisi. Untuk mengetahui apakah suatu data reliabel atau tidak, nilai Alpha Cronbach digunakan sebagai acuan. Sujarweni (2014) menyebutkan bahwa suatu data
dinyatakan reliabel bila memiliki nilai Alpha Cronbach > 0,6. Berikut adalah rumus dari Alpha Cronbach.
r 11 = ( 𝑛 𝑛 − 1 ) (1 − 𝛴 𝜎 𝑡 2 𝜎 𝑡 2 )
Keterangan: r 11 = reliabilitas yang dicari
n
= jumlah item pernyataan yang diuji
𝛴 𝜎 𝑡 2 = jumlah varians skor tiap item 𝜎 𝑡 2 = varians total

## Indeks Jawaban Responden
Kuesioner kesadaran publik diolah dengan memerhatikan indeks dari respons yang diberikan. Angka indeks ini digunakan untuk melihat seberapa jauh derajat persepsi responden atas Point of Interest (POI) (Pratiwi et al., 2022; Z. Wang et al., 2021). Hasil dari  indeks  ini  akan  digunakan  sebagai  salah  satu  input  untuk  menghasilkan pembobotan POI. Adapun indeks jawaban responden dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
Indeks = (%𝐹1 𝑥 1)+ (%𝐹2 𝑥 2)+ (%𝐹3 𝑥 3)+ (%𝐹4 𝑥 4)+ (%𝐹5 𝑥 5) 5
Sumber: Pratiwi et al ., (2022) Keterangan: F1 : Frekuensi responden yang menjawab 1 F2 : Frekuensi responden yang menjawab 2 F3 : Frekuensi responden yang menjawab 3 F4 : Frekuensi responden yang menjawab 4 F5 : Frekuensi responden yang menjawab 5
Pembobotan Point of Interest (POI) Menurut (Z. Wang et al., 2021; Weifeng et al., 2011), pembobotan Point of Interest (POI) dilakukan dengan menggabungkan antara indeks jawaban responden dan ketentuan minimal luas lahan. Titik paling penting POI yang terdapat di wilayah setudi dan akan menjadi acuan dari pembobotan tersebut adalah sebagai berikut:

## Tabel 4. Aturan Luas Lahan Minimal
Point of Interest (POI) Luas Minimal (ha) Jenis Penggunaan Sumber Residental 0.5 Perumahan MBR Peraturan Menteri Agraria dan Tata Ruang/Kepala Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia Nomor 19 Tahun 2017 tentang Perubahan Atas Peraturan Menteri Agraria dan Tata Ruang/ Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 5 Tahun 2015 Tentang Izin Lokasi Commercial and Business 0.04 Supermarket Peraturan Presiden No. 112 Tahun 2007 Industrial 5 Industri Kecil dan Industri Menengah Peraturan Pemerintah (PP) No. 142 Tahun 2015 tentang Kawasan Industri
Dari data luas lahan minimal di atas, dilakukan pembobotan sesuai dengan luas lahan. Tabel penelitian Z. Wang et al. (2021) menunjukkan bobot dari luas lahan.
Tabel 5. Acuan Bobot Luas Lahan Luas (m 2 ) Bobot Luas Lahan 0-100 1 100-1.000 10 1.000-3.000 30 3.000-5.000 50 5.000-10.000 80 >10.000 100
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Z. Wang et al . (2021), Weifeng et al. (2011), dan  Xue et  al. (2019),  proporsi  dari  pembobotan  antara  skor  POI  dengan  skor penggunaan lahan yang ideal adalah 50:50 karena memiliki akurasi yang paling baik. Dengan rumus sebagai berikut:
W = (Ai x 0,5) + (Pi x 100 x 0,5)
Sumber: Z. Wang et al., (2021) & Xue et al., (2019)
Keterangan:
W = Bobot Point of Interest (POI) Ai = Luas area Point of Interest (POI) Pi = Skor indeks Point of Interest (POI)
Bagian  ini  mengidentifikasi  bobot  masing-masing Point  of  Interest (POI)  untuk memahami signifikansi relatif setiap POI dalam konteks area perkotaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Validitas
Uji validitas menunjukkan sejauh mana hasil yang diperoleh dari instrumen penelitian dapat  diandalkan.  Dari  Tabel  6.,  diketahui  bahwa  semua  variabel  menunjukkan korelasi positif dan signifikan dengan variabel TOTAL. Korelasi paling kuat adalah antara Green Space dan total keseluruhan variabel (r = 0.729), diikuti oleh Administration and Public Services (r = 0.719) dan Residential (r = 0.715). Korelasi yang paling rendah adalah antara Commercial and Business (r = 0.454). Hal tersebut menunjukkan bahwa semua  variabel  yang  diukur  berkontribusi  signifikan  terhadap  nilai  total  secara keseluruhan.
Administration and Public Services 0.1 Bangunan khusus pemerintahan Peraturan Presiden No. 73 Tahun 2011 Science and Education 0.217 Sekolah dengan tiga rombongan belajar Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 36 Tahun 2014 tentang Pedoman Pendirian, Perubahan, dan Penutupan Satuan Pendidikan Dasar dan Menengah. Green Space 0.25 Taman kecamatan Permen ATR KBPN Nomor 14 Tahun 2022
Tabel 6. Hasil Uji Pearson Correlation
CB: commercial and business; APS: administration and public services; SE: science and education; GS: green space
Kemudian, penarikan kesimpulan dari uji validitas di atas dilakukan dengan melihat apakah  r hitung lebih  tinggi  dari  r tabel . Dengan  jumlah  sampel  204,  maka  nilai  r tabel berdasarkan Pearson  Correlation  Table  two-tailed 5%  (alpha  =  0,05)  sebesar  0,137. Sementara itu, nilai signifikansi harus kurang dari 0,05.
Tabel 7. Uji Validitas Point of Interest Point of Interest (POI) r hitung r tabel 5% (N = 204) Sig. Kriteria Residental 0,715 0,137 0,01 Valid Commercial and Business 0,454 0,137 0,01 Valid Industrial 0,582 0,137 0,01 Valid Administration and Public Services 0,719 0,137 0,01 Valid Science and Education 0,611 0,137 0,01 Valid Green Space 0,729 0,137 0,01 Valid Sumber: Penulis (2024)
Hasil  uji  validitas  untuk Point  of  Interest (POI) menunjukkan  bahwa  semua  kriteria yang  diuji,  yaitu Residental,  Commercial  and  Business,  Industrial,  Administration  and Public  Services,  Science  and  Education, serta Green  Space ,  memiliki  nilai  rhitung  yang lebih besar dari rtabel, serta nilai signifikansi (sig.) yang lebih besar dari 0,05. Hal ini mengindikasikan  bahwa  semua  kriteria  tersebut  valid  untuk  digunakan  dalam penelitian ini.
Secara spesifik, kriteria Residental memiliki nilai rhitung sebesar 0,715, yang lebih besar dari  rtabel sebesar 0,137, dengan nilai  sig. sebesar 0,01.  Begitu juga dengan kriteria Commercial  and  Business yang  memiliki  nilai  rhitung  0,454,  Industrial  dengan  nilai rhitung 0,582, Administration and Public Services dengan nilai rhitung 0,719, Science and Education dengan  nilai  rhitung  0,611,  serta Green  Space dengan  nilai  rhitung  0,729.
Semua nilai rhitung tersebut jauh lebih besar dari rtabel 0,137, dengan sig. 0,01. Dari hasil  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  kriteria Point  of  Interest (POI)  dalam penelitian ini dapat diterima secara valid karena nilai rhitung yang lebih besar dari rtabel dan sig. yang lebih besar dari 0,05.

## Uji Reliabilitas
Tabel 8. Hasil Uji Reliabilitas
Hasil dari uji reliabilitas pada Point of Interest , dapat dilihat pada tabel di atas bahwa nilai  realibilitas  yang  dihasilkan  dari  adalah  0,698.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa Cronbach’s Alpha 0,698 > 0,60. Berdasarkan uji reliabilitas tersebut, dapat disimpulk an bahwa  semua  variabel pada Point of Interest ini  dapat  dianggap  reliabel  atau  dapat dipercaya.

## Indeks Jawaban Responden
Indeks jawaban responden menunjukkan gambaran deskriptif mengenai responden dalam  penelitian  ini,  khususnya  terkait  dengan  variabel-variabel  penelitian  yang digunakan. Penelitian ini menerapkan teknik analisis indeks untuk menggambarkan respon dari responden terhadap aitem-aitem pertanyaan yang diajukan.
Tabel 9. Statistik Jawaban Responden
CB:  commercial  and  business;  APS:  administration  and  public  services;  SE: science and education; GS: green space
Tabel  di  atas  menunjukkan  data  statistik  hasil  kuesioner  berupa  frekuensi  dan persentase dari jawaban responden. Dengan mengkalikan persentase dari frekuensi masing-masing  POI  dengan  nilai  numerik  dari  skala  Likert,  didapatkan  hasil  dari indeks jawaban responden adalah sebagai berikut:

## Tabel 10. Indeks Jawaban Responden
Point of Interest (POI) Indeks (%) Residental 62.10 Commercial and Business 79.44 Industrial 75.40 Administration and Public Services 71.38 Science and Education 76.58 Green Space 74.88
Berdasarkan  data  indeks  jawaban  responden, Commercial  and  Business mendapat penilaian tertinggi dengan indeks 79.44%, diikuti oleh Science and Education dengan 76.58%, Industrial dengan 75.40%, dan Green Space dengan 74.88%. Administration and Public Services memiliki indeks 71.38%, sedangkan Residental memiliki indeks terendah dengan  62.10%.  Semakin  tinggi  indeks,  semakin  tinggi  signifikansi  dari public awareness ,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  responden  paling  menyadari Commercial and Business , sementara Residental memiliki tingkat kesadaran publik yang paling rendah, memberikan panduan yang jelas tentang hierarki kesadaran publik.
Bobot Point of Interest (POI) Untuk  mendapatkan  bobot Point  of  Interest (POI),  data  luas  lahan  minimal  dalam bentuk  hektar  (ha)  kemudian  dikonversi  ke  bentuk  meter  persegi  (m 2 ).  Setelah  itu, mengacu pada tabel bobot luas lahan, maka luas lahan minimal disesuaikan dengan nilai bobot.

## Tabel 11. Bobot Luas Lahan
Point of Interest (POI) Luas Lahan Minimal (m 2 ) Bobot Luas Lahan Residental 5.000 50 Commercial and Business 400 10 Industrial 50.000 100 Administration and Public Services 1.000 10
Point of Interest (POI) Luas Lahan Minimal (m 2 ) Bobot Luas Lahan Science and Education 2.170 30 Green Space 2.500 30
Berdasarkan Tabel 11, POI Residental memiliki luas lahan minimal 5.000 m² dengan bobot luas lahan sebesar 50. Commercial and Business memiliki luas lahan minimal 400 m² dengan bobot luas lahan 10. Industrial memiliki luas lahan minimal terbesar, yaitu 50.000  m²,  dengan  bobot  luas  lahan  tertinggi  yaitu  100. Administration  and  Public Services membutuhkan luas lahan minimal 1.000 m² dengan bobot luas lahan 10. Science and  Education memiliki  luas  lahan  minimal  2.170  m²  dengan  bobot  luas  lahan  30. Terakhir, Green Space memiliki luas lahan minimal 2.500 m² dengan bobot luas lahan 30. Bobot ini dikombinasikan dengan indeks jawaban responden sebagai berikut:
Tabel 12. Bobot Point of Interest (POI) Point of Interest (POI) Indeks (%) Bobot Luas Lahan Bobot POI Residental 62.10 50 56.05 Commercial and Business 79.44 10 44.72 Industrial 75.40 100 87.7 Administration and Public Services 71.38 10 40.69 Science and Education 76.58 30 53.29 Green Space 74.88 30 52.44
Dengan proporsi 50:50, didapatkan bobot POI untuk melihat signifikansi POI, yang menunjukkan bahwa POI Industrial memiliki bobot tertinggi sebesar 87.7, diikuti oleh Residential dengan sebesar 56.05. POI Science and Education memiliki sebesar 53.29 dan Green Space sebesar 52.44. POI Commercial and Business serta Administration and Public Services memiliki  Bobot POI  yang lebih  rendah, yaitu  44.72  dan  40.69.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa POI Industrial lebih signifikan dalam bobot POI dibandingkan dengan POI lainnya.

## SIMPULAN
Kecamatan Baki, Gatak, Grogol, Kartasura, dan Mojolaban adalah lima kecamatan di Kabupaten Sukoharjo bagian utara yang mengalami pertumbuhan dan perkembangan pesat.  Interaksi  antara  manusia  dengan Point  of  Interest (POI)  telah  diidentifikasi melalui hierarki POI. Berdasarkan hasil uji validitas, ditemukan bahwa semua variabel POI menunjukkan korelasi  positif dan  signifikan dengan variabel total. Green Space memiliki korelasi paling kuat (r = 0.729), diikuti oleh Administration and Public Services (r = 0.719), Residential (r = 0.715), Science and Education (r = 0.611), Industrial (0.582), dan Commercial and Business (r = 0.454). Nilai rhitung untuk semua variabel melebihi rtabel 0.137 dengan signifikansi 0.01, menunjukkan bahwa variabel-variabel ini valid dalam konteks  penelitian  ini.  Uji  reliabilitas  juga  menunjukkan  nilai  Cronbach’s  Alpha sebesar 0.698, lebih besar dari 0.60, yang berarti bahwa semua variabel dapat dianggap
reliabel.  Indeks  jawaban  responden  menunjukkan  bahwa  variabel Commercial  and Business memiliki indeks tertinggi (79.44%), diikuti oleh Science and Education (76.58%), Industrial (75.40%), Residential (74.20%), Administration and Public Services (72.60%), dan Green  Space (70.50%).  Hal  ini  meginterpretasikan  bahwa  responden  menilai  sektor komersial dan bisnis sebagai yang paling penting dalam konteks identifikasi hierarki POI  di  Sukoharjo.  Sementara  itu,  analisis  bobot  POI  menunjukkan  bahwa  variabel Industrial memiliki skor tertinggi (87.7), diikuti oleh Residential  (56.05), Science  and Education (53.29), Commercial  and  Business (50.68), Administration  and  Public  Services (47.80), dan Green Space (42.15). Ini menyoroti POI Industrial berada dalam signifikansi POI tertinggi di Kabupaten Sukoharjo bagian utara, disusul oleh sektor perumahan dan  pendidikan  yang  juga  memegang  peranan  penting  dalam  struktur  dan  fungsi perkotaan di wilayah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Almeida, A., Alves, A., & Gomes, R. 2018. Automatic POI Matching Using an Outlier Detection  Based  Approach. Lecture  Notes  in  Computer  Science  (Including Subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in Bioinformatics), 11191 LNCS, 40 – 51. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01768-
2_4
Balasubramanian,  A.  2015. Categories  of  Landuse .  Country-Wide  Class  Room Educational TV Programme-Gyan Darshan. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.22403.09763
Budiastuti,  D.,  &  Agustinus,  B.  2018.  Validitas  dan  Reabilitas  Penelitian. https://core.ac.uk/download/pdf/187726085.pdf
Cao, H., Liu, J., Chen, J., Gao, J., Wang, G., & Zhang, W. 2019. Spatiotemporal Patterns of Urban Land Use Change in Typical Cities in the Greater Mekong Subregion (GMS) . Remote Sensing, 11(7). https://doi.org/10.3390/rs11070801
Dale,  V.  H.,  Brown,  S.,  Haeuber,  R.  A.,  Hobbs,  N.  T.,  Huntly,  N.,  Naiman,  R.  J., Riebsame,  W.  E.,  Turner,  M.  G.,  &  Valone,  T.  J.  2000. Ecological  Principles  and
Guidelines for Managing the Use of Land. Ecological Applications, 10(3), 639 – 670. https://doi.org/https://doi.org/10.2307/2641032
Desiana,  T.  A.,  &  Santoso,  E.  B.  2019.  Optimasi  Pemanfaatan  Lahan  Melalui Pendekatan Telapak Ekologis di Kabupaten Sukoharjo. Jurnal Teknik ITS, 8(2). https://doi.org/https://dx.doi.org/10.12962/j23373539.v8i2.46842
Desianingtiyas,  M.  2015.  Dampak  Pertumbuhan  Penduduk  Terhadap  Alih  Fungsi Lahan  di  Kabupaten  Sukoharjo  Tahun  2000  dengan  2013.  Skripsi,  Universitas Muhammadiyah Surakarta. https://eprints.ums.ac.id/33759/
Foley, J. A., DeFries, R., Asner, G. P., Barford, C., Bonan, G., Carpenter, S. R., Stuart Chapin, F., Coe, M. T., Daily, G. C., Gibbs, H. K., Helkowski, J. H., Holloway, T., Howard,  E.  A.,  Kucharik,  C.  J.,  Monfreda,  C.,  Patz,  J.  A.,  Colin  Prentice,  I., Ramankutty, N., & Snyder, P. K. 2005. Global Consequences of Land Use . Science, 309(5734), 570 – 574. https://doi.org/https://doi.org/10.1126/science.1111772
Ghozali, I. 2009. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS (5th Ed.). Badan Penerbit Universitas DIponegoro.
Huang, W. 2016. Macro Analysis of Urban Structure Based on Point of Interest .
Klippel, A., Richter, K. F., & Hansen, S. 2009. Cognitively Ergonomic Route Directions . Handbook of Research on Geoinformatics, 230 – 238.
https://doi.org/10.4018/978-1-59140-995-3.ch029
Kurnianingsih,  N.  A.  2013.  Klasifikasi  Tipologi  Zona  Perwilayahan  Wilayah  Peri- Urban  di  Kecamatan  Kartasura,  Kabupaten  Sukoharjo.  Jurnal  Wilayah  dan Lingkungan, 1(3), 251 – 264.
____________________, & Rudiarto, I. 2014. Analisis Transformasi Wilayah Peri-Urban pada  Aspek  Fisik  dan  Sosial  Ekonomi  (Kecamatan  Kartasura).  Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota, 10(3). https://doi.org/https://doi.org/10.14710/pwk.v10i3.7784
____________________, Pratami, M., & Putri, M. B. 2021. Karakteristik Pertumbuhan Penduduk  Perdesaan  pada  Perkembangan  Wilayah  Peri-urban  di  Perbatasan Kota  Surakarta  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Sukoharjo).  Journal  of  Science  and Applicative Technology, 5(1). https://doi.org/10.35472/jsat.v5i1.420
Laerd  Statistics.  2020. Pearson’s  Product  Moment  Correlation .  Statistical  Tutorials  and Software Guides. https://statistics.laerd.com/statistical-guides/pearson- correlation-coefficient-statistical-guide.php
Luo, G., Ye, J., Wang, J., & Wei, Y. 2023. Urban Functional Zone Classification Based on POI  Data  and  Machine  Learning .  Sustainability  (Switzerland),  15(5). https://doi.org/10.3390/su15054631
Mardiansjah,  F.  H.,  Handayani,  W.,  &  Setyono,  J.  S.  2018.  Pertumbuhan  Penduduk Perkotaan dan Perkembangan Pola Distribusinya pada Kawasan Metropolitan Surakarta. Jurnal Wilayah Dan Lingkungan, 6(3), 215. https://doi.org/10.14710/jwl.6.3.215-233 Meyer, W. B., & Turner II, B. L. 1994. Changes in Land Use  and Land Cover:  A Global Perspective (T. M. L. Wigley & C. Rasmussen, Eds.; Vol. 4). Press Syndicate of the University of Cambridge. http://mtc- m12.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.05.00/doc/INPE%2065 41.pdf
Panatagama,  A.  2022.  Yuk,  Kenali  Pentingnya Point  of  Interest (POI)  Dalam  Bisnis! https://terralogiq.com/point-of-interest-poi/
Pratiwi,  W.,  Aisyah,  &  Hendharsa,  A.  2022).  Peran Self  Efficacy dan Perceived Organizational Support Terhadap Kinerja Pegawai  Dinas Kesehatan Kabupaten Sanggau. Journal Equilibrium Manajemen, 9(1).
Pryor,  R.  J.  1968. Defining  the  Rural-Urban  Fringe .  Social  Forces,  47(2),  202 – 215. https://doi.org/10.1093/sf/47.2.195
Saputra,  A.  E.  2022.  Analisis  Hubungan  Tingkat  Urbanisasi  dengan  Daya  Dukung Lingkungan  Hidup  berbasis  Jasa  Ekosistem  Fungsi  Penyediaan  Kabupaten Sukoharjo. Skripsi, Universitas Sebelas Maret. https://digilib.uns.ac.id/dokumen/detail/99172/Analisis-Hubungan- Tingkat-Urbanisasi-Dengan-Daya-Dukung-Lingkungan-Hidup-Berbasis-Jasa- Ekosistem-Fungsi-Penyediaan-Kabupaten-Sukoharjo-Tahun-2022
Singh, S., Singh, M. K., Kumar, C. M., & Ghoshal, N. 2019. Innovations in Life Science Research. In R. P. Sinha, S. Pandey-Rai, & N. Ghoshal (Eds.), Innovation in Life Science  Research  (pp.  343 – 371).  Nova  Science  Publishers,  Inc. https://www.researchgate.net/publication/354986652_Land_use_land_use_ch ange_and_sustainable_land_management
Sugiyono. 2013. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
Sujarweni, W. 2014. Metodologi Penelitian: Lengkap, Praktis, dan Mudah Dipahami (Cetakan Pertama). Pustaka Baru Press.
Vanderhaegen, S., & Canters, F. 2017. Mapping Urban form and Function at City Block Level  Using  Spatial  Metrics. Landscape  and  Urban  Planning,  167,  399 – 409. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2017.05.023
Wang,  Z.,  Ma,  D.,  Sun,  D.,  &  Zhang,  J.  2021. Identification  and  Analysis  of  Urban Functional Area in Hangzhou Based on OSM and POI Data. PLoS ONE, 16(5 May). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251988
Weifeng, Z., Li, Q., & Li, B. 2011. Extracting Hierarchical Landmarks from Urban POI Data. https://doi.org/10.11834/jrs.20110173
Xue,  B.,  Jingzhong,  L., Xiao,  X.,  Xiao,  X.,  Chengpeng,  L.,  Wanxia,  R., &  Lu, J.  2019.
Review  of  Human-Environment  Studies  Based  on  Point  of  Interest  (POI)  Big  Data: Theory,  Methods,  and  Applications. Journal  of  Geography  and  Geo-Information Science, 35, 51 – 60. https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-0504.2019.06.009
Yamane, T. 1973. Statistics. An Introductory Analysis (Third). Harper & Row.
Zhou,  G.,  Li,  C.,  &  Zhang,  J.  2020. Identification  of  Urban  Functions  Enhancement  and Weakening Based on Urban Land Use Conversion: A Case Study of Changchun, China . PLoS ONE, 15(6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0234522.