Penggunaan Network Analysis Untuk Penentuan Aksesibilitas Lokasi Sekolah  ........................................................... (Pamungkas, et al)

## PENGGUNAAN NETWORK ANALYSIS UNTUK PENENTUAN AKSESIBILITAS LOKASI SEKOLAH DI WILAYAH PERBATASAN NEGARA

## Studi Kasus: Kabupaten Malinau
( Application of Network Analysis to Determine Accesibility School Location in State Border Area, Case Study: Malinau Regency)
Muhammad Rizal Fernandita Pamungkas 1 , Anindya Putri Tamara 2 , Moh Erkamim 1 , Shabrina Hapsari 3
1 Program Studi D4 Sistem Informasi Kota Cerdas, Universitas Tunas Pembangunan 2 Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Universitas Semarang 3 PT. Rekadwipa Teknika Studio Jalan Balekambang Lor No. 1 Manahan, Banjarsari, Kota Surakarta E-mail: m.rizal@lecture.utp.ac.id
Diterima: 20 Desember 2022; Direvisi:20 Mei 2023; Disetujui untuk Dipublikasikan: 31 Mei 2023

## ABSTRAK
Kabupaten  Malinau  merupakan  wilayah  perbatasan  negara  yang  memerlukan  perbaikan  kualitas pendidikan  karena  angka  partisipasi  sekolah  mengalami  penurunan  pada  jenjang  sekolah  menengah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat aksesibilitas lokasi sekolah di Kabupaten Malinau dengan memanfaatkan network analysis . Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder seperti data persebaran sekolah, persebaran permukiman, jumlah penduduk dan jaringan transportasi. Metode penelitian menggunakan sistem informasi geografis berbasis kriteria untuk menentukan tingkat aksesibilitas sekolah di Kabupaten Malinau. Tingkat aksesibilitas diukur berdasarkan jarak sekolah dengan pusat permukiman terdekat melalui jaringan jalan. Hasil penelitian menunjukkan 39,08% dari total jumlah sekolah di Kabupaten Malinau tergolong akses sulit dan akses sangat sulit. Sebagian besar persebaran sekolah tersebut terletak di wilayah perbatasan negara dengan kondisi akses jalan yang terbatas maupun akibat limitasi alam. Kondisi tersebut berdampak  pada  rendahnya  rasio  guru  murid  di  Kabupaten  Malinau.  Penggunaan network  analysis dapat membantu  untuk  mengurangi  kesenjangan  pembangunan  di  Kabupaten  Malinau  serta  dalam  perencanaan pembanguann fasilitas pendidikan dan jaringan transportasi.
Kata kunci : aksesibilitas, analisis jaringan, sistem informasi geografis, wilayah perbatasan negara

## ABSTRACT
Malinau Regency is a border region that needs to improve the quality of education because the school participation rate has decreased at the secondary school level. This research aims to determine the level of accessibility of school locations in Malinau district by utilising network analysis. The data used in this research is secondary data such as school distribution, settlement distribution, population and transport network. The research method uses a criteria-based geographic information system to determine the level of accessibility of schools in Malinau Regency. The accessibility level is measured based on the distance of the school to the nearest settlement centre via the road network. The results show that 39.08% of the total number of schools in Malinau Regency are classified as difficult access and very difficult access. Most of these schools are located in  border  areas  with  limited  road  access  and  natural  limitations.  This  condition  has  an  impact  on  the  low student  teacher  ratio  in  Malinau  regency.  The  application  of  network  analysis  can  help  to  reduce  the development  gap  in  Malinau  district  as  well  as  in  planning  the  development  of  educational  facilities  and transport networks..
Keywords : accesibility, network analysis, geographic information system, state border area

## PENDAHULUAN
Daerah terpencil adalah daerah yang berada di luar  wilayah  perkotaan  dengan  tingkat  pelayanan infrastruktur yang minim (Riva et al., 2018). Selain itu,  daerah  terpencil  juga  didefinisikan  sebagai kawasan yang terdiri dari beberapa desa kecil atau
beberapa  rumah  di  suatu  kawasan  atau  negara yang secara morfologis tergolong terpencil (Kanase- Patil, Saini, & Sharma 2010). Daerah terpencil juga dikaitkan dengan aksesibilitas yang buruk. Tingkat aksesibilitas yang buruk di kawasan mengakibatkan kawasan tersebut sulit diakses oleh masyarakat.
Keterpencilan  suatu  wilayah  memiliki  kaitan yang  erat  dengan  fenomena  kesenjangan  spasial. Kesenjangan spasial merupakan kesenjangan yang terjadi  dalam  distribusi  fenomena  spasial  (Shen, Teng,  &  Song  2018).  Terjadinya  fenomena kesenjangan  spasial  berawal  dari  adanya perpindahan  penduduk  secara  massif  menuju wilayah  yang  dinilai  lebih  strategis  secara  sosial maupun  ekonomi.  Hal  ini  terjadi  secara  terus menerus dan dalam kurun waktu tertentu sehingga berdampak pada pengembangan wilayah yang tidak berimbang  dengan  wilayah  di  sekitarnya  (Zhao, Stough,  &  Li  2003).  Faktor  yang  mendorong terjadinya spatial  imbalance seperti  perbedaan sumberdaya  alam,  faktor  demografis  termasuk kondisi  tenaga  kerja,  alokasi  dana  pembangunan antar  wilayah  baik  investasi  pemerintah  maupun investasi  swasta,  konsentrasi  kegiatan  ekonomi wilayah,  dan  mobilitas  barang  maupun  jasa (Sjafrizal, 2012) . Hal ini ditandai dengan banyaknya wilayah  yang  masih  tergolong  dalam  kategori terpencil sehingga belum dilengkapi dengan sarana prasarana dasar yang memadai.
Pembangunan dari daerah pinggiran termasuk dalam program nawacita yang merupakan program pembangunan  prioritas  Presiden  Joko  Widodo. Pembangunan sarana prasarana di daerah terisolasi sangat  penting  bagi  terwujudnya  visi  nawacita (Darmawan, 2018). Desa di daerah terisolasi yang dalam hal ini juga termasuk di wilayah perbatasan negara memiliki peran signifikan untuk memperkuat daerah pinggiran dalam kerangka negara kesatuan. Dalam  visi  nawacita  tersebut  seluruh  masyarakat berhak  memperoleh  pendidikan  yang  layak  baik masyarakat  di  perkotaan  maupun  di  daerah terpencil (Itasari, 2019).
Kabupaten  Malinau  merupakan  wilayah  yang terletak  di  Provinsi  Kalimantan  Utara  dan berbatasan  dengan  negara  Malaysia.  Menurut (Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Malinau,  2022), pada  tahun  2021  angka  partisipasi  murni  di Kabupaten  Malinau  tergolong  tinggi  pada  jenjang sekolah dasar  pada angka 94,17%. Hal ini berarti pada  jenjang  sekolah  dasar  hampir  seluruh penduduk berusia pada jenjang sekolah mengikuti pendidikan  dasar.  Namun  pada  jenjang  sekolah menengah  pertama  dan  sekolah  menengah  atas mengalami  penurunan.  Pada  jenjang  sekolah menengah  pertama  sebesar  82,10%  dan  pada jenjang  sekolah  menengah  atas  sebesar  68,53%. Penurunan  tingkat  partisipasi  tersebut  dapat disebabkan  karena  sedikitnya  jumlah  sekolah maupun  sulitnya  akses  sekolah  pada  jenjang sekolah menengah.
Pemerintah  berupaya  memperluas  jangkauan pelayanan  dalam  rangka  pemerataan  fasilitas pendidikan.  Pembangunan  sarana  prasarana pendidikan juga perlu didukung dengan kecukupan jumlah  guru  di  sekolah-sekolah.  Menurut  BPS Kabupaten Malinau tahun 2022, rasio guru-murid di
Kabupaten  Malinau  pada  tahun  2021  menjadi permasalahan  karena  sedikitnya  rasio  guru-murid. Rasio  guru-murid  pada  jenjang  SD  memiliki  rasio 8,13: 1, pada jenjang SMP memiliki rasio 7,39:1 dan pada  jenjang  SMA  memiliki  rasio  9,46:1.  Rasio tersebut  jauh  di  bawah  rasio  ideal  berdasarkan Peraturan  Pemerintah  No.  74  tahun  2008  tentang guru.  Rendahnya  rasio  guru-murid  dapat  menjadi indikasi  rendahnya  kualitas  pendidikan  di  suatu wilayah  karena  sedikitnya  murid  yang  mengikuti pendidikan.
Network  Analysis merupakan  salah  satu metode  analisis  dalam  sistem  informasi  geografi (SIG)  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis spasial  berbasis  jaringan  seperti  rute,  arah perjalanan, fasilitas terdekat dan analisis mengenai jangkauan  pelayanan  suatu  sarana  (Karadimas  et al.,  2007).  Dalam network  analysis terdapat algoritma  dijkstra  yang  digunakan  sebagai algoritma pencarian rute terdekat.  Penelitian yang dilakukan oleh Ismail & Said (2015) bertujuan untuk penyediaan dan penyederhanaan model geodatabase yang  mampu  menggambarkan  rute transportasi umum optimal di Malaysia. Penggunaan  network  analysis  juga  dapat diaplikasikan  pada  penentuan  lokasi  wisata berdasarkan  waktu  tempuh  tempuh  yang  efektif. Wisatawan  dapat  melakukan  perjalanan  wisata dengan  efektif  memanfaatkan network  analysis (Prameshwori et al., 2021). Berdasarkan penelitian tersebut, network  analysis dapat  membantu menentukan tingkat aksesibilitas.
Penentuan  tingkat  aksesibilitas  dilakukan menggunakan indeks aksesibilitas. Menurut (Glover &  Tennant  2003)  yang  melakukan  pengukuran aksesibilitas  di  Australia  menggunakan  indeks aksesibilitas  Australia Remoteness  Index  Area (ARIA)  sebagai  dasar  untuk  menentukan  tingkat aksesibilitas lokasi. Indeks ini memiliki nilai rentang 0-12, yaitu  semakin  tinggi nilai  indeks menunjukkan  rendahnya  aksesibilitas  lokasi.  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hadi,  Joewono,  & Santosa,  2013)  metode  ARIA  digunakan  untuk menentukan  tingkat  aksesibilitas  fasilitas  rumah sakit.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  aksesibilitas  suatu  sekolah  di  wilayah perbatasan negara menggunakan network analysis . Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  spasial untuk  menentukan  tingkat  aksesibilitas  lokasi sekolah  berdasarkan  indeks  aksesibilitas.  Dengan mengetahui  tingkat  aksesibilitas  suatu  lokasi sekolah, pemerintah dapat merumuskan perencanaan fasilitas pendidikan dan perencanaan jaringan transportasi di wilayah Kabupaten Malinau
Penggunaan Network Analysis Untuk Penentuan Aksesibilitas Lokasi Sekolah  ........................................................... (Pamungkas, et al)

## METODE
Penelitian  ini  ingin  mengetahui  tingkat aksesibilitas  lokasi  sekolah  berdasarkan  indeks aksesibilitas.  Teknik  analisis  yang  digunakan adalah  analisis  spasial  berbasis  kriteria  lokasi. Indeks aksesibilitas yang disusun akan digunakan pada  penentuan  keterpencilan  lokasi  suatu sekolah  di  Kabupaten  Malinau.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder. Data persebaran permukiman, persebaran  sekolah  dan  jaringan  jalan  didapat melalui pengunduhan di laman https://tanahair.indonesia.go.id/portal- web/download/perwilayah  yang  diunduh  pada tanggal 17 Februari 2023. Sedangkan data jumlah penduduk bersumber dari BPS Kabupaten Malinau tahun 2022.
Teknik analisis pada penelitian ini melalui dua tahapan analisis  yakni analisis jaringan ( network analysis ) untuk mengetahui jarak sekolah dengan permukiman terdekat kemudian analisis aksesibilitas  lokasi  untuk  menentukan  tingkat aksesibilitas  sekolah.  Analisis  aksesibilitas  lokasi ditentukan berdasarkan indeks ARIA. Berdasarkan prosedur  tersebut,  untuk  menentukan  tingkat aksesibilitas  sekolah  perlu  diukur  jarak  lokasi sekolah  terhadap  pusat  permukiman  terdekat kemudian  diklasifikasikan  berdasarkan  indeks ARIA.
Analisis  jaringan  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah analisis jaringan menggunakan pengukuran jarak sekolah menuju pusat  permukiman.  Dalam  pengukuran  jarak tersebut  digunakan  matriks  asal  tujuan  yang diukur  berdasarkan  jaringan  jalan.  Dalam mengukur  jarak  menggunakan  aplikasi  Quantum GIS (QGIS) dengan plugin QGIS Network Analysis Tools (QNEAT) untuk melakukan analisis jaringan. Plugin  QNEAT  dapat  melakukan  kalkulasi  jarak berdasarkan  jaringan  jalan  dengan  akurat  (La Guardia, D’ippolito, & Cellura 2021) Algoritma dijkstra digunakan untuk mengukur  jarak  sekolah  terhadap  permukiman. Algortima  dijkstra  merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  mencari  jalur  terpendek  antara dua  simpul  (Fitro  et  al.,  2018).  Algoritma  ini diterapkan  pada  sistem  informasi  geografis dengan menentukan simpul awal dan simpul akhir kemudian  algoritma  ini  akan  mengukur  jarak kedua  simpul  tersebut  melalui  suatu  jaringan (Alasadi et al., 2020).
Pada  fitur  ini  membutuhkan  data  shapefile jaringan jalan, titik asal (titik persebaran sekolah) dan  titik  tujuan  (pusat  sebaran  permukiman). Plugin  QNEAT  akan  mengukur  jarak  sekolah  ke permukiman terdekat berdasarkan jaringan jalan yang  tersedia.  Jarak  yang  dihasilkan  tersebut selanjutnya akan digunakan sebagai input  untuk
melakukan analisis keterpencilan lokasi. Diagram alir penelitian ditunjukan pada Gambar 1 . Analisis  aksesibilitas  yang  dimaksud  pada penelitian ini merupakan metode untuk mengukur mobilitas  seseorang  menuju  suatu  lokasi  yang diwujudkan  dalam  suatu  indeks.  Nilai  indeks aksesibilitas  inilah  yang  dijadikan  dasar  untuk mengelompokkan  keterpencilan lokasi  sekolah di Kabupaten  Malinau.  Semakin  kecil  nilai  indeks aksesibilitas maka semakin tinggi aksesibilitasnya atau  tidak  terpencil.  Indeks  aksesibilitas  lokasi dapat digambarkan melalui Persamaan 1 . a = 𝐷𝑖𝑗 𝐷𝑗 .......................................................... (1)
di mana: a= indeks aksesibilitas Dij= jarak terdekat sekolah ke pusat permukiman Dj= jarak rata-rata sekolah ke pusat permukiman dalam satu kabupaten
Data persebaran permukiman yang berbentuk polygon dilakukan konversi  ke bentuk titik  agar  dapat  diukur  jaraknya  dengan persebaran sekolah. Data persebaran permukiman  kemudian  diberi  data  atribut penduduk  agar  dapat  diklasifikasikan  pusat permukimannya.  Kedua  titik  tersebut  diukur jaraknya  menggunakan network  analysis untuk mengetahui  jarak  antara  kedua  objek  tersebut. Setelah  dilakukan  pengukuran  jarak  kemudian dilakukan  analisis  aksesibilitas  menggunakan indeks  ARIA  untuk  mengetahui  persebaran sekolah terpencil. Diagram alir penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Diagram alir penelitian.
Klasifikasi tingkat aksesibilitas pada penelitian ini  mengacu  pada  indeks  ARIA.  Indeks  ARIA memiliki nilai indeks 0 – 12 terdiri dari lima kategori tingkat aksesibilitas yang mana semakin tinggi nilai indeks  semakin  sulit  akses  terhadap  suatu  lokasi (Coffee  et  al.,  2012;  Shukla  et  al.,  2007).  Pada penelitian  ini  indeks  ARIA  disesuaikan  dengan
kondisi  yang  ada  di  Kabupaten  Malinau  karena perbedaan  jumlah  penduduk  dan  perbedaan  luas wilayah.  Klasifikasi  tingkat  aksesibilitas  sekolah  di Kabupaten Malianau dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Indeks  Aksesibilitas  Lokasi  Sekolah  di Kabupaten Malinau. Nilai Indeks Tingkat Aksesibilitas 0 – 1,83 Akses Sangat Mudah 1,84 – 3,51 Akses Mudah 3,52 – 5,80 Akses Cukup Mudah 5,81 – 9,08 Akses Sulit >9,08 Akses Sangat Sulit

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kabupaten  Malinau  merupakan  kabupaten yang berbatasan langsung dengan negara Malaysia. Kabupaten  Malinau  terletak  3°31'56"  LU  (Lintang
Utara) dan 116°22'47" BT (Bujur Timur). Kabupaten Malinau memiliki topografi yang terdiri dari wilayah perbukitan  dan  dataran  rendah.  Kawasan perbukitan terdapat pada bagian barat dari wilayah utara yang merupakan daerah Gunung Naga Paratu yang terletak di Kecamatan Mentarang. Sedangkan kawasan  dataran  rendah  terdapat  di  kawasan sekitar daerah aliran sungai di Kecamatan Malinau Kota dan sekitarnya.
Berdasarkan  data  BPS  Kabupaten  Malinau tahun 2022, jumlah sekolah di Kabupaten Malinau sejumlah  172  unit  yang  terdiri  dari  jenjang  SD hingga  SMA.  Persebaran  sekolah  di  Kabupaten Malinau  didominasi  di  sekitar  kawasan  perkotaan Kabupaten  Malinau.  Selain  itu,  lokasi  sekolah lainnya  terletak  secara  tersebar  karena  pengaruh kondisi  alam.  Persebaran  sekolah  di  Kabupaten Malinau dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Persebaran sekolah di Kabupaten Malinau.
Penggunaan Network Analysis Untuk Penentuan Aksesibilitas Lokasi Sekolah  ........................................................... (Pamungkas, et al)
Klasifikasi  standar  dan  indeks  keterpencilan memungkinkan adanya perbandingan data populasi terhadap akses melalui jalur darat menuju kawasan pusat  layanan  perkotaan.  Kawasan  pusat  layanan perkotaan  menjadi  kawasan  yang  dianggap memiliki tingkat aksesibilitas sangat mudah karena memiliki  prasarana  jalan  memadai  serta  didukung keberadaan populasi yang memusat di dalamnya.
Berdasarkan  data  BPS  Kabupaten  Malinau tahun  2021,  jumlah  penduduk  Kabupaten  Malinau berjumlah 83.796 jiwa yang terdiri dari 44.682 jiwa penduduk  laki-laki  dan  39.114  jiwa  perempuan. Jumlah penduduk terbesar terletak di Malinau Kota sedangkan jumlah penduduk terkecil di Kecamatan Mentarang  Hulu.  Persebaran  jumlah  penduduk  di Kabupaten Malinau dapat dilihat pada gambar 3 .
Hasil  dari  analisis  tingkat  aksesibilitas didapatkan hasil persebaran sekolah di Kabupaten Malinau  dapat  diklasifikasikan  menjadi  5  kategori yakni  akses  sangat  mudah,  akses  mudah,  akses cukup  mudah,  akses  terpencil  dan  akses  sangat
terpencil.  Sebanyak  60,9%  atau  106  unit  sekolah termasuk dalam kategori akses mudah yang terdiri dari akses sangat mudah, mudah dan cukup mudah. Sedangkan  sebanyak  39,1%  dari  total  jumlah sekolah  termasuk  dalam  kategori  terpencil  dan sangat terpencil. Hasil analisis tingkat aksesibilitas sekolah  di  Kabupaten  Malinau  digambarkan  pada Gambar 4.
Gambar 4 .   Tingkat aksesibilitas sekolah di Kabupaten Malinau.
Gambar 5 . Akses sekolah sangat mudah.
Sangat Sulit 27% Sulit 12% Cukup Mudah 9% Mudah 8% Sangat Mudah 44%

## Tingkat Aksesibilitas Sekolah di Kabupaten Malinau
Sangat Sulit Sulit Cukup Mudah Mudah Sangat Mudah
Sekolah dengan akses sangat mudah memiliki nilai  indeks  aksesiblitas  0  -  1,83.  Jumlah  sekolah yang termasuk dalam kategori aksesibilitas mudah sejumlah  77  unit  sekolah.  Sekolah-sekolah  yang termasuk  dalam  kategori  akses  sangat  mudah secara  umum  terletak  di  kawasan  perkotaan Kabupaten Malinau. Kawasan ini memiliki jaringan jalan  yang  memadai  sehingga  nilai  indeks aksesibilitas  cenderung  rendah.  Peta  persebaran sekolah dengan tingkat aksesibilitas sangat mudah dilihat pada Gambar 5 .
Sekolah-sekolah yang termasuk dalam kategori akses  sangat  mudah  didominasi  di  daerah perkotaan Kabupaten Malinau. Wilayah ini memiliki ketersediaan  jaringan  jalan  yang  memadai  dan pusat permukiman sehingga ketersediaan infrastruktur  dasar  yang  memadai.  Wilayah perkotaan  Kabupaten  Malinau  terletak  di  sekitar Sungai  Sesayap.  Wilayah  ini  berada  di  kawasan dataran  rendah  di  sekitar  sungai  sehingga
pengembangan aksesibilitas dapat mudah dilakukan.  Penggunaan  sungai  juga  dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan akses terhadap sekolah  di  Kabupaten  Malinau.  Meskipun  tidak selalu  menjadi  metode  transportasi  utama, penggunaan sungai sebagai jalur transportasi perlu mempertimbangkan  faktor  seperti  kondisi  sungai dan  keamanan.  Peta  persebaran  sekolah  dengan akses  sangat  mudah  di  kawasan  perkotaan Kabupaten Malinau dapat dilihat pada Gambar 6 . Sekolah  dengan  akses  mudah  memiliki  nilai indeks  aksesibilitas  1,84  -  3,51.  Jumlah  sekolah yang termasuk dalam kategori aksesibilitas mudah sejumlah  14  unit  sekolah.  Sekolah-sekolah  yang termasuk  dalam  kategori  akses  mudah  secara umum  terletak  di  kawasan  perkotaan  Kabupaten Malinau. Kawasan ini memiliki jaringan jalan yang memadai  sehingga  nilai  indeks  aksesibilitas cenderung rendah. Peta persebaran sekolah dengan tingkat aksesibilitas mudah dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 . Akses sekolah mudah.
Penggunaan Network Analysis Untuk Penentuan Aksesibilitas Lokasi Sekolah  ........................................................... (Pamungkas, et al)
Sekolah dengan akses cukup mudah memiliki nilai aksesibilitas 3,52 – 5,80. Jumlah sekolah yang termasuk dalam kategori aksesibilitas cukup mudah sejumlah  15  unit  sekolah.  Sekolah-sekolah  yang termasuk  dalam  kategori  akses  cukup  mudah secara  umum  terletak  di  kawasan  suburban Kabupaten Malinau. Kawasan ini memiliki jaringan jalan  yang  cukup  memadai  sehingga  nilai  indeks aksesibilitas  rendah.  Peta  persebaran  sekolah dengan  tingkat  aksesibilitas  cukup  mudah  dilihat pada Gambar 8.
Sekolah  dengan  akses  sulit  memiliki  nilai aksesibilitas  5,81 – 9,08.  Jumlah  sekolah  yang termasuk  dalam  kategori  akses  sulit  sejumlah  21
unit sekolah. Sekolah-sekolah yang termasuk dalam kategori akses sulit secara umum terletak jauh dari kawasan  perkotaan  Kabupaten  Malinau.  Sekolah- sekolah  yang  termasuk  dalam  kategori  akses  sulit memiliki  karakteristik  akibat  jauh  dari  pusat perkotaan yang menyebabkan tingginya nilai indeks aksesibilitas  maupun  akibat  dari  limitasi  alam. Limitasi  alam  merupakan  faktor  alam  seperti pegunungan  curam  yang  memisahkan  satu  lokasi dengan  lokasi  lain  sehingga  tidak  terdapat  akses penghubung pada lokasi tersebut. Peta persebaran sekolah  dengan  tingkat  akses  sulit  dilihat  pada Gambar 9.
Gambar 9 . Akses sekolah sulit.
Gambar 10. Lokasi sekolah dengan akses sulit.
Gambar 11 . Akses sekolah sangat sulit.
Gambar 12. Lokasi sekolah dengan akses sangat sulit di Kecamatan Mentarang Hulu
Adanya  limititasi  alam  juga  mempengaruhi tingkat aksesibilitas. Sebagai contoh pada SD Negeri 2  Pujungan  yang  terletak  terisolasi  daerah pegunungan  menyebabkan  tingginya  nilai  indeks aksesibilitas.  Selain  karena  adanya  limitasi  alam, faktor  jarak  dengan  jaringan  jalan  terdekat  juga menyebabkan rendahnya tingkat aksesibilitas lokasi sekolah. Sekolah yang terpencil akibat limitasi alam dapat dilihat pada Gambar 10 .
Sekolah  dengan  akses  sangat  sulit  memiliki nilai  aksesibilitas  >  9,08.  Jumlah  sekolah  yang termasuk  dalam  kategori  aksesibilitas  sangat  sulit sejumlah  47  unit  sekolah.  Sekolah-sekolah  yang termasuk dalam kategori akses sangat sulit secara umum  terletak  jauh  dari  kawasan  perkotaan Kabupaten  Malinau.  Selain  itu,  sekolah-sekolah
tersebut  banyak  terletak  di  kawasan  perbatasan negara dengan akses jalan yang kurang memadai. Peta persebaran sekolah dengan tingkat aksesibilitas sangat sulit dilihat pada Gambar 11 . Lokasi-lokasi  sekolah  yang  termasuk  dalam kategori  sangat  sulit  di  Kabupaten  Malinau didominasi  pada  kawasan-kawasan  perbatasan negara.  Sekolah-sekolah  yang  termasuk  dalam kategori sangat sulit di Kecamatan Mentarang Hulu tergolong  sangat  sulit  karena  minimnya  akses sekolah menuju jalan terdekat. Untuk mengatasi hal tersebut  diperlukan  penyediaan  akses  menuju sekolah-sekolah  tersebut.  Peta  sekolah  dengan aksesibilitas  sangat  sulit  di  Kecamatan  Mentarang Hulu dilihat pada Gambar 12 .
Penggunaan Network Analysis Untuk Penentuan Aksesibilitas Lokasi Sekolah  ........................................................... (Pamungkas, et al)
Hal  menarik  ditemukan  pada  sekolah-sekolah yang  termasuk  kategori  akses  sangat  sulit  di Kecamatan Kayan Selatan dan Kayan Hulu. Wilayah ini merupakan wilayah yang  memiliki akses  cukup baik di Kabupaten Malinau bagian selatan. Sebagian kecil  sekolah-sekolah  tersebut  termasuk  dalam kategori  sangat  sulit  meskipun  dekat  dengan jaringan jalan. Hal ini kemungkinan terjadi karena jarak  sekolah  tersebut  dengan  pusat  perkotaan Kabupaten  Malinau  yang  sangat  jauh  sehingga berdampak pada tingginya nilai indeks aksesibilitas di wilayah ini.
Sekolah-sekolah  yang  terdapat  di  Kecamatan Kayan  Selatan  dan  Kayan  Hulu  juga  memiliki kemungkinan  melayani  masyarakat  di  perbatasan Kabupaten Mahakam Hulu. Meski demikian, fasilitas sekolah merupakan hak dasar yang mudah diakses
oleh seluruh warga masyarakat. Terbatasnya akses menuju fasilitas sekolah tersebut dapat berdampak pada  tidak  meratanya  kualitas  pendidikan  di Indonesia. Peta sekolah dengan aksesibilitas sangat sulit di Kecamatan Kayan Hulu dan Kayan Selatan dilihat pada Gambar 13.
Terbatasnya  akses  sekolah  berdampak  pada rendahnya  rasio  guru  terhadap  murid.  Pada wilayah-wilayah  kelompok  sekolah  yang  termasuk akses  sulit  dan  sangat  sulit  memiliki  rasio  guru murid  yang  rendah.  Hal  ini  mendukung  hasil sebelumnya yang terletak di Kecamatan Mentarang Hulu,  Kayan  Hulu,  Pujungan  dan  Kayan  Selatan. Wilayah-wilayah tersebut memiliki rasio guru murid yang sangat jauh dibandingkan rasio guru murid di kawasan perkotaan.
Gambar 13 . Akses sekolah sangat terpencil di Kecamatan Kayan Selatan.
Gambar 24 .   Rasio guru murid di Kabupaten Malinau Tahun 2021.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Mentarang Hulu Pujungan Malinau Selatan Hilir Sungai Tubu Kayan Selatan Kayan Hulu Mentarang Kayan Hilir Sungai Boh Bahau Hulu Malinau Selatan Hulu Malinau Utara Malinau Barat Malinau Selatan Malinau Kota Rasio Guru Murid Kabupaten Malinau Tahun 2021
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik Kabupaten Malinau tahun 2021, rasio guru murid di Kecamatan  Malinau  Kota  memiliki  nilai  rasio  16,1. Angka  ini  berarti  setiap  satu  guru  memiliki tanggungjawab  sebanyak  16  murid.  Hal  ini mendekati  angka  ideal  berdasarkan  Peraturan Pemerintah  No.  74  tahun  2008  tentang  guru. Kondisi ini berbanding terbalik dengan sekolah yang termasuk  dalam  kategori  terpencil  dan  sangat terpencil.  Rasio  guru  murid  di  Kecamatan Mentarang  Hulu  berada  pada  angka  3,26  yang berarti  setiap  satu  guru  bertanggungjawab sebanyak  3  murid.  Ketimpangan  angka  ini disebabkan  karena  rendahnya  akses  terhadap fasilitas  pendidikan  di  kawasan  tersebut.  Hal  ini tentunya akan berdampak pada kualitas pendidikan di kawasan tersebut. Rasio guru murid di Kabupaten Malinau tahun 2021 dapat dilihat pada Gambar 14 . Penentuan nilai indeks pada model aksesibilitas sekolah sangat tergantung pada akurasi data yang digunakan.  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  seperti  data  persebaran  permukiman, data persebaran sekolah, data jaringan jalan yang disediakan pada laman https://tanahair.indonesia.go.id/portal- web/download/perwilayah  dan  data  jumlah penduduk  yang  bersumber  dari  BPS  Kabupaten Malinau.  Pada  penelitian  ini  dihasilkan  sekolah- sekolah  yang  terletak  di  perbatasan  negara  dan jauh  dari  pusat  perkotaan  tergolong  terpencil  dan sangat terpencil. Selain itu indeks aksesibilitas juga sangat tergantung pada ketersediaan data kondisi jalan.  Saat  ini  data  jaringan  jalan  belum  lengkap sehingga  kemungkinan  beberapa  sekolah  tidak sesuai dengan model yang dibangun.
Metode perhitungan aksesibilitas menggunakan  model  ARIA  hanya  menggunakan jaringan jalan sebagai jalur transportasi. Padahal di Indonesia juga memanfaatkan sungai sebagai jalur transportasi. Pada penelitian selanjutnya, mungkin perlu  dipertimbangkan  mengenai  jalur  sungai sebagai  jalur  transportasi  sebagai  variabel  untuk menghitung tingkat aksesibilitas.
Model  aksesibilitas  lokasi  sekolah  ini  dapat dijadikan gambaran awal mengenai kondisi fasilitas pendidikan  di  wilayah  perbatasan  negara.  Visi program  pembangunan  nawacita  bertujuan  untuk pemerataan  pembangunan  dari  wilayah  pinggiran sangat  sesuai  dengan  model  aksesibilitas  lokasi sekolah  pada  penelitian  ini.  Berdasarkan  hasil penelitian  ini,  pemerintah  pusat  maupun  daerah dapat  merencanakan  pembangunan  fasilitas pendidikan dan jaringan transportasi secara adil dan berkelanjutan.

## KESIMPULAN
Penggunaan network analysis dapat digunakan untuk mengukur tingkat aksesibilitas lokasi sekolah. Penggunaan network  analysis pada  penelitian  ini
mampu  menghitung  jarak  sekolah  dengan  pusat permukiman  terdekat  berdasarkan  jaringan  jalan. Ini  penting  bahwa  jarak  antara  sekolah  dengan permukiman diukur melalui jalur transportasi utama bukan dengan penarikan garis lurus. Namun pada penelitian  ini, network  analysis juga  tidak  dapat berfungsi  maksimal  akibat  ketersediaan  data jaringan  jalan  yang  tidak  lengkap.  Ketersediaan jaringan  jalan  sangat  menentukan  nilai  indeks aksesibilitas.
Berdasarkan hasil analisis tingkat aksesibilitas sejumlah 68 sekolah atau sebesar 39,08% dari total jumlah  sekolah  di  Kabupaten  Malinau  masih tergolong  akses  sangat  sulit  dan  akses  sulit berdasarkan  indeks  aksesibilitas.  Penggunaan network  analysis berbasis  sistem  informasi geografis bermanfaat untuk mengetahui kemudahan  akses  sekolah.  Berdasarkan  hasil tersebut,  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk masukan bagi perencanaan pembangunan fasilitas pendidikan  dan  peningkatan  akses  jalan  di Kabupaten Malinau. Penggambaran skala klasifikasi keterpencilan  yang  dinilai  berdasarkan  jumlah populasi  dan  salah  satu  jarak  masih  perlu disempurnakan  kembali.  Penelitian  selanjutnya disarankan  dapat  mempertimbangkan  prasarana transportasi  lainnya  seperti  terminal  bus,  rute transportasi umum, dan transportasi sungai di tiap- tiap  kawasan  untuk  dapat  menilai  tingkat aksesibilitas.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ingin  menyampaikan  terima  kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat
(LPPM) Universitas
Tunas Pembangunan atas dukungan dana hibah penelitian yang diberikan kepada penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Alasadi, H. A. A., Aziz, M. T., Dhiya, M., & Abdulmajed, A.
(2020). A Network Analysis for Finding the Shortest Path in Hospital Information System with GIS and GPS. Journal  of  Network  Computing  and Applications, 5(1), 10 – 23. Doi: https://doi.org/10.23977/jnca.2020.050103
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Malinau.  (2022). Kabupaten  Malinau  Dalam  Angka  Tahun  2022. Badan Pusat Statistik Kabupaten Malinau.
Coffee, N., Turner, D., Clark, R. A., Eckert, K., Coombe, D., Hugo, G., Gaans, D. Van, Wilkinson, D., Stewart, S.,  &  Tonkin,  A.  A.  (2012).  Measuring  national accessibility  to  cardiac  services  using  geographic information systems. Applied Geography, 34, 445 –
455.
Doi: https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2012.01.007
Darmawan,  A.  (2018).  Pembangunan  Sarana  Dan Prasarana  Transportasi  Di  Desa  Terisolir  (Desa Sarongan  ,  Banyuwangi  ,  Jawa  Timur  ). Jurnal Administrasi dan Kebijakan  Publik P, 8(1), 79 – 97.
Doi: https://doi.org/10.33558/akp.v8i1.1466 Fitro,  A.,  Bachri,  O.  S.,  Sulistio  Purnomo,  A.  I.,  &
Penggunaan Network Analysis Untuk Penentuan Aksesibilitas Lokasi Sekolah  ........................................................... (Pamungkas, et al)
Frendianata,  I.  (2018).  Shortest  path  finding  in geographical  information  systems  using  node combination  and  dijkstra  algorithm. International
Journal of Mechanical Engineering and Technology,
9(2), 755 – 760.
Glover,  J.  D.,  &  Tennant,  S.  K.  (2003). Remote  areas statistical  geography  in  Australia:  Notes  on  the Accessibility/Remoteness  Index  for  Australia (ARIA+  version).  9,  25.  Retrived  from http://hdl.handle.net/2440/45471
Hadi,  P.  L.,  Joewono,  T.  B.,  &  Santosa,  W.  (2013). Aksesibilitas  Menuju  Fasilitas  Kesehatan  di  Kota Bandung. Jurnal Transportasi, 13(3), 213 – 222. Doi:
https://doi.org/10.26593/jtrans.v13i3.1347.%25p
Ismail,  M.  A.,  &  Said,  M.  N.  (2015). Journal  of  Soft Computing  and  Decision  Support  Systems Modelling  Multi-Mode  Transportation  Networks  in Kuala Lumpur. 2(2), 2015.
Itasari,  E.  R.  (2019).  Implementasi  Pemenuhan  Hak
Pendidikan Warga Negara Indonesia Di Perbatasan Darat Antara Indonesia Dan Malaysia. Jurnal Ilmiah Ilmu Sosial, 4(2), 181 – 186. Doi: https://doi.org/10.23887/jiis.v4i2.16534 Kanase-Patil, A. B., Saini, R. P., & Sharma, M. P. (2010). Integrated  renewable  energy  systems  for  off  grid rural  electrification  of  remote  area. Renewable Energy, 35(6), 1342 – 1349. Doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2009.10.005 Karadimas,  N.  V.,  Kolokathi,  M.,  Defteraiou,  G.,  & Loumos,  V.  (2007).  Municipal  waste  collection  of large items optimized with arc gis Network Analyst. 21st  European  Conference  on  Modelling  and Simulation:  Simulations  in  United  Europe,  ECMS 2007, 4(Cd), 80 – 85. Doi: https://doi.org/10.7148/2007-0080 La Guardia, M., D’ippolito, F., & Cellura, M. (2021).
Construction  of  a  webgis  tool  based  on  a  gis semiautomated  processing  for  the  localization  of p2g  plants  in  sicily  (Italy). ISPRS  International Journal  of  Geo-Information,  10(10).  Doi: https://doi.org/10.3390/ijgi10100671 Prameshwori,  T.,  J,  W.,  Surjit,  L.,  &  Ramananda,  L. (2021).  GIS  Based  Route  Network  Analysis  for Tourist  Places :  A  Case  Study  Of  Greater  Imphal. International  Journal  of  Scientific  Research  in Science  and  Technology,  4099,  233 – 238.  Doi: https://doi.org/10.32628/ijsrset218229
Riva, F., Tognollo, A., Gardumi, F., & Colombo, E. (2018). Long-term energy planning and demand forecast in remote areas of developing countries: Classification of  case  studies  and  insights  from  a  modelling perspective. Energy Strategy Reviews, 20, 71 – 89.
Doi: https://doi.org/10.1016/j.esr.2018.02.006 Shen,  H.,  Teng,  F.,  &  Song,  J.  (2018).  Evaluation  of spatial  balance  of  China’s  regional  development. Sustainability (Switzerland), 10(9). Doi: https://doi.org/10.3390/su10093314 Shukla,  N.,  Pradhan,  B.,  Dikshit,  A.,  &  Chakraborty,  S. (2007). A Review of Models Used for Investigating Barriers  to  Healthcare  Access  in  Australia. International journal of environmental research and public health, 17(11), 4087 Doi: https://doi.org/10.3390/ijerph17114087. Sjafrizal.  (2012). Ekonomi  wilayah  dan  perkotaan.  PT RajaGrafindo Persada. https://books.google.co.id/books?id=jTBYnQEACA AJ Zhao,  Z.,  Stough,  R.,  &  Li,  N.  (2003).  Note  on  the measurement  of  resistance. Proceedings  of  the Physical  Society  of  London,  10(1),  96 – 97.  Doi:
https://doi.org/10.1088/1478-7814/10/1/316

## Halaman ini sengaja kami kosongkan