## Pengukuran Variabilitas Informasi COVID19 dalam WEB­GIS …………………………………………………………………. (Arimjaya et al)

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

## (Measurement of Variability of COVID-19 Information in The Web-GIS Bogor City Case Study)
I Wayan Gede Krisna Arimjaya 1,2 , Mangapul Parlindungan Tambunan 1 , Rudy Parluhutan Tambunan 1 , Muhammad Dimyati 1
1 Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia
2 Badan Informasi Geospasial Kampus UI Depok 16424, Jawa Barat E-mail: i.wayan09@ui.ac.id
Diterima: 3 Februari 2021; Direvisi: 30 Juli 2021; Disetujui untuk Dipublikasikan: 22 September 2021

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

## ABSTRCT
From  a  geographical  perspective,  COVID-19  was  defined  as  data  processed  into  information  and modelled spatially. Based on Presidential Regulation Number 39 of 2019 concerning One Indonesian Data, good governance of data and information is implemented by applying the principle of One Indonesian Data. Applying data standards, metadata, data interoperability, and data reference is essential to create synergies between stakeholders. The variation of COVID-19 data and information between the Bogor City portal and the West Java Province portal indicates that Indonesia's one-data policy was not implemented. This study aims to measure Bogor City's COVID-19 data and information variability, measure the implications of the variation in this data, and develop a WEB-GIS of Bogor City COVID-19 with the principle of one data and one map. This study  uses  a  descriptive  quantitative  approach  based  on  questionnaires,  interviews,  and  self-observations. Questions were arranged based on the Likert Scale with five scales. The WEB-GIS was built using the ArcGIS Online  framework  and  evaluated  with  Lighthouse  on  Google  Chrome.  The  results  show  that  the  variations occur in most districts in Bogor City. Only East Bogor District had the lowest variation. The implication of the variations was in the neutral category, with a score of 58.77. The government needs to be more intense in disseminating COVID-19 data and information in Bogor City. WEB-GIS COVID-19 was successfully created in a web map application with an average test result score, 87% on mobile and 85% on desktop devices.
Keywords: ArcGIS Online, geospatial data, geospatial information, descriptive quantitative, one Indonesian data, GIS, COVID-19, likert scale,

## PENDAHULUAN
Dalam perspektif geografis fenomena COVID- 19 dapat dilihat dengan mengkaji hubungan antara wabah  penyakit  dengan  perilaku  manusia.  Dalam Sistem Informasi Geografis (SIG), COVID-19 tidak hanya  dilihat  sebagai  penyakit,  melainkan  juga sebagai  data  yang  dapat  diolah  menjadi  informasi dan dimodelkan secara spasial. Data dan informasi tersebut akan menjadi faktor pendorong bagaimana manusia  bertindak  dan  mengambil  keputusan. Semua  data  dan  informasi  tersebut  harus  akurat dan  sesuai  dengan  ketentuan  peraturan  yang berlaku.
Berdasarkan  UU  No.  4  (2011)  tentang Informasi  Geospasial,  Data  Geospasial  (DG) adalah  data  tentang  lokasi  geografis  dari  suatu objek  dengan  berbagai  karakteristiknya.  Informasi Geospasial  (IG)  adalah  DG  yang  telah  diolah sehingga  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu dalam  pengambilan  keputusan  dan  kebijakan. Sedangkan  Informasi  Geospasial  Tematik  (IGT) adalah  IG  yang  menggambarkan  tema  tertentu. Dengan  demikian,  penyelenggaraan  IG  yang meliputi pengumpulan, penyimpanan, dan penyebarluasan  data  dan  informasi  COVID-19 berupa  WEB-GIS  merupakan  salah  satu  bentuk IGT  yang  terikat  dengan  ketentuan  peraturan perundangan yang berlaku. Lebih lanjut, pada pasal 19  ditegaskan  bahwa  IGT  wajib  mengacu  pada Informasi Geospasial Dasar (IGD).
Tata  kelola  data  pemerintah  kini  diatur  lebih lanjut  dalam  Peraturan  Presiden  No.  39  (2019) tentang  Satu  Data  Indonesia  (SDI).  Dalam penyelenggaraan  SDI,  fakta-fakta  COVID-19  di Indonesia,  baik  berupa  data  statistik,  data geospasial,  dan  data  keuangan  harus  memenuhi prinsip SDI yang meliputi: standar data, metadata, interoperabilitas data; dan kode referensi dan/atau data induk. Prinsip ini bertujuan untuk memberikan acuan, menyediakan data yang akurat, transparansi data, dan mendukung sistem statistik nasional  yang  berguna  sebagai  alat  pengambilan kebijakan dalam perencanaan pembangunan.
Soegiono (2017), mengkaji bagaimana implementasi open  data dapat  menjadi  kunci penting  dalam  pencegahan  dan  pemberantasan korupsi.  Hasil  penelitian  merekomendasikan  agar penerapan open  data dilakukan  di  daerah percontohan  terlebih  dahulu  sebelum  ke  skala nasional.  Pada  saat  ini,  dengan  adanya  portal data.go.id, penerapan open data pemerintah telah berada  pada  level  nasional.  Portal  Satu  Data Indonesia sudah menjadi objek beberapa penelitian untuk  mengembangkan  sistem data  harvesting (Faiz  et  al.,  2019;  Wicaksono  et  al.,  2018). Wicaksono (2018) mencoba mengintegrasikan data dari beberapa platform yang berbeda menggunakan comprehensive  kerbal  archive network (CKAN)  dengan  memanfaatkan  informasi dari  metadata.  Sementara  Faiz  (2019)  mencoba membantu pencarian data dari portal open data dan integrasinya  menggunakan framework OD2WD.
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  bahwa  metadata dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi tautan .  Dengan  demikian,  keberadaan  “metadata” sebagai  salah  satu  prinsip  SDI  sangat  penting. Berbeda  dengan  penelitian  lainnya,  sebagai implementasi dari kebijakan SDI, Rahmatika (2019) melakukan pengukur maturity level portal open data BPS  dengan  OD-MM.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  memang  benar  sudah  terdapat  prosedur dan  standar  dalam  pelaksanaan open  data pemerintah, namun implementasinya masih sebatas  formalitas.  Dalam  penelitian  tersebut  dia telah  menerapkan  prinsip-prinsip  SDI  sebagai bagian dari variabel penelitian.
Franch-Pardo  (2020)  menemukan  setidaknya ada  63  artikel  terkait  pemanfaatan  SIG  untuk penanggulangan  pandemik  COVID  19.  Dia mengelompokkannya  menjadi  5  kategori  meliputi: analisis  spasial-temporal,  geografi  sosial  dan kesehatan, lingkungan, data mining , dan pemetaan berbasis  web.  Beberapa  penelitian  di  Indonesia antara  lain:  Membangun  aplikasi WEB-GIS penyebaran  COVID-19  di  Salatiga  dengan Java script Leaflets (Rondonuwu et al., 2020); Mengusulkan pemanfaatan WEB-GIS yang mudah diakses untuk penyampaian informasi dan edukasi ke masyarakat (Yuhefizar et al., 2020); Menganalisis  pengaruh  angin  pada  pandemi COVID-19  di  Jakarta  menggunakan wind  roses analysis (Rendana,  2020);  dan  Memetakan sebaran populasi risiko tinggi kejadian COVID-19 di Kota Padang menggunakan ArcGIS (Yuniarti et al., 2020). Namun demikian, belum ada penelitian yang mengkaji  penerapan  prinsip-prinsip  SDI  untuk pengembangan  SIG.  Penelitian  terkait  SDI  juga masih  sebatas  implementasi  dalam  tataran kebijakan  dan  pemanfaatan  portal  SDI  untuk data harvesting .
Berdasarkan Keppres No. 12 (2020), fenomena  COVID-19  telah  ditetapkan  sebagai bencana  nasional,  oleh  karena  itu,  penanganan bencana  non-alam  ini  dilaksanakan  oleh  Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19 melalui sinergi antar-kementerian/lembaga dan pemerintah daerah. Oleh karena itu, penerapan prinsip-prinsip SDI  dalam  tata  kelola  data  pemerintah  terkait COVID-19  sangat  penting  untuk  mencapai  sinergi tersebut.
Situs  portal  BNPB  (2020)  mencatat  44  situs portal COVID-19 yang terdiri dari 2 situs nasional, 8 situs tematik kementerian/lembaga dan universitas, serta 34 situs pemerintah daerah provinsi. Dari hasil penelusuran  pada  tanggal  16  Oktober  2020  pukul 17:30 WIB, ditemukan perbedaan data antar-portal COVID-19.  Pada  halaman  Pusat  Informasi  & Koordinasi COVID-19 Kota Bogor (Diskominfo Kota Bogor,  2020)  tercatat:  kasus  terkonfirmasi;  masih sakit/dalam  perawatan;  sembuh;  dan  meninggal berturut-turut  adalah  1.718;  340;  1.319;  dan  59, sementara pada portal daerah Provinsi Jawa Barat (Pemprov  Jawa  Barat,  2020)  tercatat:  1.684;  565; 1.080;  dan  39.  Selain  itu,  sajian  peta  tematik COVID-19  level  kelurahan  pada  portal  daerah

## Pengukuran Variabilitas Informasi COVID19 dalam WEB­GIS …………………………………………………………………. (Arimjaya et al)
Provinsi  Jawa  Barat  masih  belum  mengacu  pada informasi  geospasial  dasar.  Berdasarkan  fakta- fakta  tersebut,  pertanyaan  penelitian  adalah: Bagaimana variabilitas data dan informasi COVID- 19 Kota Bogor yang dipublikasikan ke masyarakat? Bagaimana implikasi dari variasi data dan informasi tersebut? Bagaimana mengolah data dan informasi geospasial sesuai prinsip satu data dan satu peta?
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur variabilitas  data  dan  informasi  COVID-19  Kota Bogor yang dipublikasikan ke masyarakat; mengukur  implikasi  data  dan  informasi  yang bervariasi  terhadap  masyarakat  dan  pemangku kepentingan  Kota  Bogor;  dan  membangun  WEB- GIS  COVID-19  Kota  Bogor  dengan  prinsip  satu data dan satu peta. Data dan informasi yang diteliti sesuai  dengan  prinsip  SDI  terbatas  pada  data statistik dan data spasial COVID-19 Kota Bogor.

## Data dan Informasi
Data  adalah  sumber  daya  nasional  yang berharga  dan  aset  strategis  bagi  pemerintah  dan masyarakat  Indonesia  (Wicaksono  et  al.,  2018). Tata  kelola  data  pemerintahan  diatur  dalam Peraturan  Presiden  No.  39  (2019)  tentang  Satu Data  Indonesia.  Dalam  peraturan  ini,  data  adalah catatan atas kumpulan fakta atau deskripsi berupa angka,  karakter,  simbol,  gambar,  dan/atau  bunyi, yang  merepresentasikan  keadaan  sebenarnya. Secara  sederhana, dalam  konsep  “ from  data  to wisdom ”  Ackoff  (1989)  dalam  Chen  et  al . (2008) mendefinisikan  data  sebagai  simbol,  sedangkan informasi  adalah  data  yang  telah  diolah  sehingga berguna  memberikan  jawaban  atas  pertanyaan “siapa”,  “apa”,  “di  mana”  dan  “kapan”.  Kemudian pengetahuan  adalah  penerapan  dari  data  dan informasi  sehingga  memberikan  jawaban  atas pertanyaan “bagaimana”.

## Sistem Informasi Geografi
Sistem  informasi  geografi  (SIG)  adalah  suatu sistem komputer yang
digunakan untuk menangkap, menyimpan, meng- query , menganalisis,  dan  menyajikan  data  geospasial (Chang,  2018).  Chang  membagi  SIG  menjadi empat  komponen  meliputi hardware,  software, people dan organization .  Sementara  Supriatna (2018)  membagi  SIG  ke  dalam  lima  komponen yang  meliputi:  perangkat  keras;  perangkat  lunak; data  dan  informasi;  sumber  daya  manusia;  dan kebijakan dan prosedur. Terdapat perangkat keras yang  berfungsi  untuk  menjalankan  sistem  dan menyimpan  data,  perangkat  lunak  yang  berfungsi mengolah data menjadi informasi dan sumber daya yang  mengoperasikan  sistem  dan  menganalisis hasil dari olahan tersebut. Penambahan komponen organisasi  dan  kebijakan  karena  SIG  tidak  lepas dari  fungsinya  untuk  menyederhanakan  fenomena sehingga  dapat  ditemukan  solusi  dan  keputusan yang dapat diambil.
Keberadaan  situs  portal  ( GIS-dashboard ) hanyalah sebagai permulaan saja bagaimana  SIG dan  teknologi  informasi  lokasi  dapat  mendukung usaha penanggulangan wabah penyakit (Boulos & Geraghty, 2020).
Para peneliti ataupun pengembang  SIG  harus  mendasari  pekerjaan mereka  dengan data  input yang  bersih  dan penyajian  hasil  yang  lugas  berdasarkan  teori  dan teknik yang dapat diterapkan. Hanya dengan itulah temuan  atau  rekomendasi  berdasarkan  analisis SIG benar-benar dapat digunakan untuk pelayanan kesehatan atau pengendalian penyakit (Matthews, 1990). Oleh karena itu penyelenggaraan situs portal COVID-19  harus  memenuhi  prinsip-prinsip  Satu Data Indonesia.

## Satu Data Indonesia
Satu  Data  Indonesia  (SDI)  adalah  kebijakan tata  kelola  data  pemerintah  untuk  menghasilkan data  yang  akurat,  mutakhir,  terpadu,  dan  dapat dipertanggungjawabkan, serta mudah diakses dan dibagipakaikan  antar-instansi  pusat  dan  daerah berdasarkan prinsip-prinsip SDI yaitu: standar data, metadata,  interoperabilitas  data,  dan  penggunaan kode  referensi  dan/atau  data  induk  (Presiden Republik Indonesia, 2019). Kebijakan ini merupakan inisiatif dari Kantor Staf Presiden (KSP) untuk meningkatkan pemanfaatan data pemerintah melalui portal data.go.id (Wicaksono et al., 2018).

## Standar Data
Standar  data  adalah  standar  yang  mendasari data  yang  meliputi  konsep,  definisi,  klasifikasi, ukuran  dan  satuan  data  (Presiden  Republik Indonesia, 2019). Pada Peraturan tentang Pedoman Pencegahan dan Pengendalian
Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  (Menteri Kesehatan,  2020),  ditetapkan  standar  definisi operasional yang baru yaitu: Kasus Suspek, Kasus Probable,  Kasus  Konfirmasi,  Kontak  Erat,  Pelaku Perjalanan,  Discarded,  Selesai  Isolasi,  dan Kematian,  menggantikan  definisi  operasional sebelumnya.

## Metadata
Metadata  didefinisikan  sebagai  informasi dalam bentuk struktur dan format yang baku untuk menjelaskan  data  (Presiden  Republik  Indonesia, 2019).  Metadata  adalah  salah  satu  infrastruktur yang  vital,  namun  standar  metadata  sering  kali kurang diperhatikan sampai krisis melanda (Schriml et  al.,  2020).  Metadata  diakui  sebagai  elemen penting  untuk  pencarian  yang  efisien  dan  efektif terhadap  data  geospasial  yang  dipublikasi  dalam infrastruktur  data  spasial  (SDI)  (Giuliani  et  al., 2016).  Portal  COVID-19  merupakan  salah  satu bentuk  SDI  di  mana  metadata  merupakan  salah satu infrastruktur yang penting.

## Interoperabilitas Data
Interoperabilitas data adalah kemampuan data untuk dibagi pakaikan. Untuk memenuhi kaidah ini, data  harus  disimpan  dengan  konsisten  dalam bentuk,  struktur  penyajian  dan  disimpan  dalam format terbuka yang dapat dibaca sistem elektronik (Presiden  Republik  Indonesia,  2019).  Demikian pula  interoperabilitas  metadata.  Interoperabilitas metadata mengizinkan berbagai sistem melakukan pertukaran  metadata  dan  memastikan  metadata yang disimpan dapat diakses dan ditemukan secara akurat,  mudah  diinterpretasi  dan  diintegrasikan sehingga  dapat  digunakan  pada  aplikasi  yang berbeda (Giuliani et al., 2016; Nativi et al., 2013).

## Kode Referensi dan Data Induk
Kode referensi adalah karakter yang menggambarkan  norma  tertentu  sebagai  rujukan identitas  data  yang  bersifat  unik.  Sedangkan  data induk  adalah  data  yang  merepresentasikan  objek dalam  proses  bisnis  pemerintah  yang  ditetapkan sesuai dengan ketentuan untuk digunakan bersama (Presiden  Republik  Indonesia,  2019).  Sebagai contoh adalah data tabulasi COVID-19 berdasarkan wilayah  administrasi  harus  berdasarkan  pada peraturan  tentang  Kode  dan  Data  Wilayah Administrasi Pemerintahan (Menteri Dalam Negeri, 2019). Semua penulisan nama dan ID administrasi pemerintahan harus sama dan mengacu pada kode referensi dan data induk yang telah ditetapkan .

## METODE
Lingkup  area  kajian  adalah  Kota  Bogor  yang meliputi  masyarakat  Kota  Bogor  dan  Pemerintah Daerah Kota Bogor dalam hal ini Dinas Komunikasi dan  Informasi  Kota  Bogor. Hardware yang digunakan  untuk  membangun  WEB-GIS  adalah Laptop  DELL  Inspiron  15  70000  Gaming  dengan processor Intel core i7-7700HQ 2.80GHz (8CPUs), 16  GB  RAM,  dan graphic  card NVIDIA  GeForce GTX  1050  Ti. Software yang  digunakan  pada penelitian  ini  meliputi  Microsoft  Excel,  Microsoft Forms, software ArcGIS online dan ArcGIS Pro 2.6 dengan  lisensi  Universitas  Indonesia  dan/atau personal use license .

## Alur dan Variabel Penelitian
Untuk menjawab pertanyaan penelitian pertama  dan  kedua  tentang  variabilitas  data  dan informasi COVID-19 Kota Bogor dan implikasi dari variasi  data  tersebut  terhadap  masyarakat  dan pemangku  kepentingan,  dilakukan  pengukuran variabilitas dan implikasi variasi data dan informasi COVID-19  Kota  Bogor.  Pengukuran  dilakukan dengan tiga pendekatan metode pengumpulan data
yaitu:  wawancara,  kuesioner,  dan  observasi langsung. Sedangkan, untuk menjawab pertanyaan penelitian  ketiga  tentang  mengolah  data  dan informasi  geospasial  dalam  portal  COVID-19  Kota Bogor sesuai prinsip satu data dan satu peta, dibuat WEB-GIS  COVID-19  Kota  Bogor  sebagai  sebuah model  penerapan  kebijakan  satu  data  dan  satu peta.  Alur  kerja  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar  1 dan  variabel-variabel  yang  menjadi objek penelitian dijelaskan pada Tabel 1 .

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data meliputi pengumpulan data primer dan data sekunder. Data primer berupa hasil survei variabilitas data diperoleh dengan menggunakan kuesioner elektronik yang didistribusikan  ke  masyarakat  Kota  Bogor  melalui Bidang  Komunikasi  dan  Informasi  Publik,  Dinas Komunikasi  dan  Informasi  Kota  Bogor,  pada tanggal  27  November  s.d.  2  Desember  2020. Sedangkan  untuk  data  survei  berupa  wawancara, karena  kondisi  pandemi,  maka  tidak  dilakukan secara tatap muka langsung. Wawancara dilakukan secara online melalui  aplikasi video  meeting dan/atau melalui formulir elektronik. Populasi survei adalah masyarakat Kota Bogor dan Pegawai Dinas Komunikasi  dan  Informasi  Kota  Bogor  dengan kriteria  berusia  minimal  15  tahun  dan  tinggal  atau berdomisili  di  wilayah  administrasi  Kota  Bogor. Sedangkan  populasi  wawancara  dipilih  dari responden survei dengan metode stratified random sampling dengan kriteria mewakili setiap karakteristik responden.
Survei  variabilitas  data  dengan  kuesioner elektronik  terdiri  atas  pertanyaan  tertutup  berupa pilihan ganda untuk membatasi jawaban responden dan pertanyaan terbuka berupa isian singkat untuk mengelaborasi jawaban responden. Untuk mengukur implikasi variasi data digunakan pertanyaan  tertutup  dengan  Skala Likert .  Skala Likert adalah  skala  yang  biasa  digunakan  untuk mengukur perilaku individu menggunakan 5 pilihan pernyataan meliputi: sangat setuju (SS), setuju (S), tidak  memutuskan  (TM),  tidak  setuju  (TS),  dan sangat  tidak  setuju  (STS)  (Budiaji,  2013). Pertanyaan  dengan  Skala Likert terdiri  dari  5 pertanyaan  positif  dan  5  pertanyaan  negatif  yang dikembangkan  berdasarkan  penelitian  Pangestu (2020).
Informasi  responden  seperti:  usia,  jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan, dan lokasi geografis/domisili  juga  dikumpulkan  untuk  validasi data  responden  dan  elaborasi  analisis  kuantitatif deskriptif. Sedangkan untuk SIG berbasis SDI, data sekunder  yang  digunakan  bersumber  dari  instansi terkait.  Jenis  data,  spesifikasi  data,  dan  sumber memperoleh data dijelaskan pada Tabel 2.
Gambar 1. Alur kerja penelitian.
Tabel 1 . Variabel penelitian. No Nama Variabel Definisi Operasional Satuan 1 Masyarakat dan Pemangku Kepentingan Masyarakat adalah masyarakat Kota Bogor yang berdomisili atau tinggal di wilayah administrasi Kota Bogor berdasarkan posisi geografisnya. Pemangku kepentingan adalah pegawai di Dinas Komunikasi dan Informasi Kota Bogor yang bertugas dalam layanan data dan informasi COVID-19 Kota Bogor. Responden 2 Data dan Informasi COVID-19 Data dan informasi tabulasi COVID-19 Kota Bogor hingga level RW dan kelurahan. Kejadian/kasus 3 Informasi Geospasial Batas Wilayah Administrasi Batas wilayah administrasi RW dan Kelurahan di Kota Bogor. km 2 4 Data hasil survei Data yang diperoleh dari pengisian kuesioner oleh masyarakat untuk mengukur variabilitas data dan informasi. Responden 5 Data hasil wawancara Hasil wawancara kepada pemangku kepentingan dan masyarakat. Responden 6 Catatan hasil observasi Hasil observasi langsung terhadap portal data dan informasi berdasarkan hasil survei. Pengamatan 7 Rekomendasi Uraian rekomendasi berdasarkan hasil pengukuran variabilitas dan implikasi variasi data dan informasi. Rekomendasi 8 Basis Data spasial Data spasial dan data atribut yang sudah di standarkan berdasarkan prinsip-prinsip SDI dan disimpan di dalam ArcGIS online. File Tabel 2 . Data input untuk SIG. No. Data Spesifikasi Sumber Data 1 Data COVID-19 Kota Bogor dan Batas Wilayah Administrasi RW di Kota Bogor RT, RW, Kelurahan, Kecamatan, dan Keterangan Kategori Kasus. • Skala terbesar yang tersedia • Model data vektor poligon • Format Geojason Dinas Komunikasi dan Informasi Kota Bogor 2 Batas Wilayah Administrasi Kelurahan di Kota Bogor • Skala terbesar yang tersedia • Model data vektor poligon • Format shapefile (.shp) Badan Informasi Geospasial

## Pengolahan dan Analisis Data
Data  hasil  survei  diolah  menggunakan Microsoft  Excel.  Hasil  survei  variabilitas  data  dan informasi  diolah  dengan  cara  mengelompokkan secara  statistik  objektif  variasi  dari  jawaban responden.  Karena  jawaban  responden  berkaitan dengan  data continue yang  selalu  berubah  setiap harinya,  maka  dilakukan  observasi  mandiri  oleh penulis  untuk  membandingkan  data  hasil  survei pada  hari  yang  sama  dengan  data  portal berdasarkan pengamatan penulis.
Untuk  hasil  survei  implikasi  variasi  data  dan informasi  yang  berupa  jawaban  dengan  Skala Likert , dilakukan perhitungan menggunakan pendekatan  metode system  usability  scale (SUS) (Pangestu  et  al.,  2020),  dengan  rentang  skala pengukuran  0  sampai  dengan  100.  Metode  ini dinilai mampu digunakan untuk mengukur implikasi variasi  data  dan  informasi  COVID-19  terhadap individu dalam mengambil  keputusan. Hasil survei dianalisis  menggunakan  pendekatan  kuantitatif deskriptif.  Kuantitas  variasi  data  dan  informasi COVID-19 dideskripsikan dan dianalisis kemungkinan penyebabnya.
Pengolahan  data  SIG  berbasis  SDI  baik berupa  data  spasial  maupun  data  atribut  diolah menggunakan  ArcGIS  Pro  10.6.  Data  spasial berupa administrasi RW dilakukan validasi konsistensi  geometri  terhadap  data  administrasi kelurahan. Proses ini sebagai bentuk implementasi satu peta, di mana IGT selalu mengacu pada IGD. Validasi  geometri  berupa topology  cleaning ( must not overlap, must not intersect, must be single part, must  not  have  pseudo  nodes,  must  not  have dangle, must not have gaps, no sliver polygon, dan no invalid geometry ).
Data atribut
COVID-19
Kota
Bogor dikelompokkan  berdasarkan  administrasi  dan berdasarkan kategori kasus sesuai standar definisi operasional. Join tabel atribut dengan data spasial dilakukan  berdasarkan  kode  referensi  wilayah administrasi.  Selanjutnya  data  diunggah  ke  dalam portal  ArcGIS  online.  Prinsip-prinsip  SDI,  hasil survei  dan  hasil  wawancara  digunakan  sebagai acuan  dalam  mendesain  antarmuka  SIG,  struktur basis  datanya,  dan  informasi  yang  disajikan  pada ArcGIS  online.  Untuk  menilai  performa  dari  portal SIG  yang  dikembangkan,  digunakan Lighthouse pada Google Chrome. Lighthouse adalah alat bantu yang bersifat terbuka untuk audit aplikasi berbasis web (Google Developers, 2020).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan kuesioner yang diedarkan dengan  metode random  sampling ,  diperoleh  114 sampel  yang  beragam  dan  mewakili  setiap karakteristik  responden.  Hasil  kuesioner  cukup menggambarkan bagaimana latar belakang responden berpengaruh terhadap konteks data dan informasi yang ditanyakan. Dari 114 responden ada 35%  yang  dapat  mengisi  data  dan  informasi
COVID-19 Kota Bogor dengan lengkap dan hanya 10% yang dapat mengisi dengan benar. Sedangkan untuk  data  dan  informasi  COVID-19  di  tingkat kelurahan,  tidak  ada  responden  yang  mengisi formulir dengan benar. Walaupun laki-laki mendominasi  dalam  pengisian  kuesioner  (74%) berbanding perempuan (26%), ternyata perempuan lebih  baik  dalam  memahami  konteks  data  dan informasi yang ditanyakan dilihat dari kelengkapan isian  kuesioner.  Dari  hasil  wawancara  dengan responden (Hasan, 2020; Putranto, 2020), diketahui  bahwa  pengisian  survei  yang  tidak lengkap  dikarenakan  sajian  informasi  dari  sumber rujukan  yang  berbeda  tidak  konsisten.  Selain  itu, beberapa  responden  tidak  tahu  keberadaan sumber informasi tersebut.
Berdasarkan latar belakang pendidikan, responden  dengan  pendidikan  lebih  tinggi,  secara umum memiliki pemahaman yang lebih baik dalam konteks data dan informasi yang ditanyakan. Untuk usia  tidak  terlalu  mempengaruhi  bagaimana informasi itu diterima, sedangkan untuk pekerjaan, responden dengan latar belakang sebagai pengusaha  memiliki  tingkat  pemahaman  dan penerimaan  informasi  yang  lebih  baik  daripada responden  dengan  latar  belakang  pekerjaan lainnya.  Hal  ini  diduga  karena  pengusaha  sangat terdampak dan terpengaruh oleh pandemi COVID- 19 (Thaha, 2020). Gambaran karakteristik responden  ini  dapat  menjadi  pertimbangan  dalam menentukan  target  distribusi  informasi  yang  tepat ke  masyarakat  sehingga  tujuan  penyampaian informasi  ke  masyarakat  oleh  pemerintah  dapat lebih efektif.
Hasil Pengukuran Variabilitas Data dan Informasi COVID-19 Kota Bogor
Berdasarkan  hasil  isian  kuesioner,  diketahui bahwa  45%  responden  menyatakan  data  dan informasi  COVID-19  yang  mereka  dapatkan  dari berbagai  sumber  bervariasi,  21%  menyatakan hanya  mengacu  pada  satu  sumber  dan  20% menyatakan bahwa beberapa sumber yang mereka acu  menyajikan  data  yang  sama,  dan  14% menyatakan tidak tahu bagaimana variasi data dan informasi  yang  mereka  dapatkan.  Variasi  tersebut dapat  dilihat  dari  jawaban  responden  tentang zonasi risiko dan tren pertumbuhan kasus positif di Kota  Bogor  saat  ini.  Hanya  46%  responden menjawab  dengan  benar  berdasarkan  informasi peta risiko yang disajikan pada portal covid19.go.id, (2020)  bahwa  Kota  Bogor  berada  dalam  status zona risiko sedang (oranye). Sedangkan berdasarkan informasi dari sosial media Diskominfo Kota  Bogor,  ternyata  63%  responden  menjawab dengan  benar  bahwa  tren  pertumbuhan  kasus positif di Kota Bogor saat ini meningkat.
Dari data-data tersebut dapat diketahui bahwa untuk  memenuhi  kebutuhan  informasi  yang diperlukan,  responden  mengacu  pada  beberapa sumber yang berbeda. Hal ini karena suatu sumber tidak dapat memenuhi semua kebutuhan informasi
Pengukuran Variabilitas Informasi COVID19 dalam WEB­GIS …………………………………………………………………. (Arimjaya et al)
yang  diperlukan.  Responden  yang  menjawab dengan  benar  umumnya  berasal  dari  kelurahan yang  sama  dengan  sumber  informasi  yang  sama. Selain  itu,  informasi  yang  diperoleh  dari  sosial media  memberikan penetrasi yang  lebih  signifikan kepada  masyarakat  daripada  informasi  dari  situs portal. Hal ini juga terlihat dari 95% responden yang menggunakan  perangkat mobile untuk  mengisi survei. Oleh karena itu, kemudahan akses informasi melalui perangkat mobile dan sosial media penting untuk  dipertimbangkan  dalam  setiap  rancangan media  publikasi  data  dan  informasi. Gambar  2 menyajikan grafik variasi informasi zonasi dan tren pertumbuhan  kasus  positif  COVID-19  di  Kota Bogor.
Variasi  data  dan  informasi  tersebut  jika dikaitkan  dengan  lokasi  geografis  dan  domisili responden  maka  diketahui  adanya  pola  sebaran informasi yang bervariasi di beberapa kecamatan di Kota Bogor. Hanya di Kecamatan Bogor Timur yang memiliki  variasi  terendah  atau  tidak  ada  variasi informasi.  Warna  yang  berbeda  dalam  satu  kolom menunjukkan  adanya  variasi,  sedangkan  warna yang  sama  menunjukkan  tidak  ada  variasi  pada wilayah  tersebut.  Dari  sini  diketahui  bahwa sosialisasi  informasi  COVID-19  Kota  Bogor  dan bagaimana memperoleh informasi yang benar perlu ditingkatkan di sebagian besar wilayah Kecamatan di Kota Bogor.
Berdasarkan hasil observasi langsung selama 6  hari  pengamatan  dengan  membandingkan  dua sumber  informasi  yaitu  covid19.kotabogor.go.id dan  pikobar.jabarprov.go.id,  diketahui  bahwa kedua  sumber  tersebut  selalu  berbeda  dalam menyajikan  informasi  jumlah  kategori  kasus COVID-19 Kota Bogor ( Gambar 3 ).
(a) (b)
Gambar 2 .    Variasi  informasi  zonasi  (a)  dan  variasi informasi  tren  pertumbuhan  kasus  positif (b),  berdasarkan  Kecamatan  di  Kota Bogor.
(a) (b) (c)
Gambar 3 .    Variasi jumlah kasus konfirmasi (a), variasi jumlah kasus selesai isolasi (b), dan variasi jumlah kasus kematian (c) di Kota Bogor.
Perbedaan  tersebut  menunjukkan  prinsip- prinsip  SDI  belum  diterapkan  untuk  mewujudkan sinergi  antara  Gugus  Tugas  dengan  kementerian/ lembaga dan pemerintah daerah.
Dari  hasil  observasi  dapat  dijelaskan  bahwa variabilitas  data  dan  informasi  terjadi  karena adanya  variabilitas  data  dan  informasi  dari sumbernya dan karena latar belakang masyarakat yang berbeda dalam memahami data dan informasi yang disajikan. Oleh karena itu prinsip-prinsip Satu Data Indonesia menjadi sangat relevan untuk selalu diterapkan dalam penyajian data dan informasi oleh pemangku kepentingan.
Hasil  Pengukuran  Implikasi  Variasi  Data  dan Informasi COVID-19 Kota Bogor
Kuantifikasi  skala Likert cukup  sederhana (Pangestu  et  al.,  2020).  Setiap  jawaban  dengan skala Likert atas  pertanyaan  nomor  ganjil (pertanyaan positif) dikurangi dengan 1, sedangkan untuk  pertanyaan  nomor  genap  (pertanyaan negatif),  5  dikurangi  dengan  jawaban  dalam  skala Likert , sehingga setiap jawaban akan memiliki nilai tertinggi  4.  Nilai  dari  jawaban  setiap  pertanyaan kemudian dikalikan 2,5 dan dijumlahkan semua (10 pertanyaan),  sehingga  total  nilai  tertinggi  adalah
100. Jika responden menjawab dengan konsisten, maka  hasil  penilaian  implikasi  variabilitas  akan condong  ke  salah  satu  kutub  ( Gambar  4 ). Pernyataan  positif  akan  tegas  dijawab  dengan sangat  setuju  (ST),  dan  pertanyaan  kontradiksi akan  tegas  dijawab  dengan  sangat  tidak  setuju (STS). Secara lengkap distribusi jawaban responden  dengan  skala Likert ditunjukkan  pada Gambar 5 .

## Pertanyaan 1 dan 2
Berdasarkan  hasil  isian  responden  atas pernyataan-pernyataan  yang  diberikan  diketahui bahwa total 87% responden menyatakan setuju dan sangat  setuju  bahwa  standar  data  dan  informasi COVID-19  sangat  penting.  Namun  responden ternyata  cukup  sulit  menentukan  apakah  variasi data yang ada menjadi permasalahan bagi mereka. Hal ini tampak dari total 80% responden berada di kuadran tengah (26% setuju, 19% tidak memutuskan,  dan  35%  tidak  setuju).  Berdasarkan hasil  wawancara,  diketahui  bahwa  angka  jumlah kasus  hanya  sebatas  angka  statistik  yang  tidak terlalu  berarti  bagi  masyarakat  umum  bila  tidak dilengkapi penjelasan deskriptif maksud dari sajian data dan informasi tersebut (Sadarusalam, 2020).

## Pertanyaan 3 dan 4
Dalam  hal  pemahaman  terhadap  sajian informasi,  74%  responden  menyatakan  tidak mengalami  kesulitan  dalam  memahami  data  dan informasi  COVID-19  yang  disajikan,  namun  saat yang  bersamaan  73%  responden  menyatakan memerlukan  bantuan  dalam  memahami  data  dan informasi  tersebut.  Kontradiksi  ini  menunjukkan sumber  informasi  yang  dirujuk  belum  cukup memberikan kemudahan dalam memahami informasi yang disajikan.
Sumber: Pangestu et al., (2020) Gambar 4 Hasil penilaian skala likert

## Pertanyaan 5 dan 6
Terkait  kejelasan  informasi  yang  disajikan, 81%  responden  menyatakan  sajian  pada  portal pemerintah telah sesuai standar, namun responden masih  sulit  menjelaskan  standar  tersebut  apakah sudah  cukup  konsisten  dan  cukup  jelas.  Hal  ini tampak  dari  jawaban  responden  yang  80% responden berada di kuadran tengah (27% setuju, 32% tidak memutuskan, dan 23% tidak setuju). Hal ini  menunjukkan  sajian  data  dan  informasi  pada portal  pemerintah  masih  perlu  diperbaiki  dengan menerapkan standar yang konsisten.

## Pertanyaan 7 dan 8
Informasi COVID-19 di suatu wilayah digunakan  oleh  masyarakat  sebagai  pengetahuan kondisi pandemik di wilayah tersebut. Pengetahuan tersebut  dijadikan  dasar  oleh  masyarakat  dan pemangku kepentingan untuk mengambil keputusan.  Sebagian  besar  responden  (78%) setuju  bahwa  sajian  informasi  yang  mereka dapatkan  dari  berbagai  sumber  memudahkan mereka untuk menentukan sikap dalam beraktivitas dan bekerja sehari-hari. Namun demikian, masyarakat  masih  belum  bisa  memberikan jawaban yang tegas apakah sajian  informasi yang mereka  rujuk  sudah  cukup  jelas  atau  malah membingungkan.  77%  responden  masih  ragu  dan menjawab  di  kuadran  tengah  (21%  setuju,  27% tidak  memutuskan,  dan  29%  tidak  setuju)  untuk pertanyaan kontradiksinya.

## Pertanyaan 9 dan 10
Terkait  dengan  pernyataan  status  pandemi, 69% responden menyatakan mengetahui bagaimana  status  dan  kondisi  pandemi  di daerahnya masing-masing, namun ketika dihadapkan  pada  pernyataan  kontradiktif,  69% responden  juga  menyatakan  tidak  tahu  kapan pandemi  akan  berakhir.  Data  ini  menunjukkan bahwa  informasi  COVID-19  yang  disajikan  masih mengutamakan  informasi  status  terkini  dari pandemi daripada tren perkembangan pandemi.
Secara  keseluruhan,  implikasi  dari  adanya variasi data dan informasi COVID-19 di Kota Bogor berada  pada  kategori  cukup  netral  dengan  skor 58,77. Nilai ini menunjukkan bahwa adanya variasi data  tidak  terlalu  memberikan  implikasi  kepada masyarakat.  Sajian  data  dan  informasi  COVID-19 Kota  Bogor  yang  dapat  diakses  oleh  masyarakat cukup  dapat  memberikan  gambaran  bagaimana kondisi  pandemi  di  Kota  Bogor  dan  di  tiap kelurahannya,  namun  tidak  dapat  memberikan implikasi  yang  positif.  Dengan  demikian  perlu dilakukan sosialisasi yang lebih gencar terkait data dan  informasi  COVID-19  Kota  Bogor,  agar masyarakat  lebih  paham  kondisi  terkini  dan memberikan  implikasi  yang  jelas  pada  proses pengambilan  keputusan.  Sajian  informasi  terkait deskripsi  situasi  terkini  perlu  untuk  ditonjolkan
Pengukuran Variabilitas Informasi COVID19 dalam WEB­GIS …………………………………………………………………. (Arimjaya et al)
ketimbang hanya data statistik saja (Sadarusalam, 2020).
Berdasarkan  hasil  survei,  wawancara,  dan observasi,  beberapa  rekomendasi  yang  perlu diperhatikan  dalam  merancang  sajian  publikasi informasi  COVID-19  di  Kota  Bogor  antara  lain: standar yang digunakan harus jelas dan konsisten diterapkan  dan  dipertegas  dengan  keterangan metadata  dan  deskripsi  yang  lebih  lengkap  agar tidak  ada  kesalahan  interpretasi;  Konsistensi penyajian  penting  untuk  diperhatikan  ketika  sajian informasi  diberikan  dengan  beberapa  akses sumber yang berbeda; perangkat mobile dan media sosial menjadi pilihan pertama bagi sebagian besar masyarakat dalam  mengakses  informasi  sehingga rancangan  publikasi  informasi  harus  mudah diakses  melalui  perangkat mobile ;  dan  sosialisasi media  informasi  secara  berkala  melalui  perangkat daerah kecamatan, kelurahan, RW, dan RT.

## Hasil  visualisasi  WEB-GIS  COVID-19  Kota Bogor dengan menerapkan prinsip SDI
Prinsip-prinsip  Satu  Data  Indonesia  menjadi landasan  perancangan  visualisasi  SIG  berbasis web. Berdasarkan rekomendasi yang diperoleh dari data  primer  berupa  survei  variabilitas,  maka rancangan SIG dibuat dengan konsep mobile app . Tampilan  antara  muka  yang  sederhana,  responsif dan mudah diakses dari perangkat mobile .

## Standar data
Standar data statistik berupa definisi operasional dan deskripsi mengacu pada Pedoman Pencegahan dan Pengendalian Coronavirus Disease  2019  (COVID-19)  (Menteri  Kesehatan, 2020).  Sajian  warna  juga  distandarkan  sesuai dengan sajian portal covid19.kotabogor.go.id, agar penerapan  pada  media  yang  berbeda  selalu konsisten ( Tabel 3 ). Untuk sajian tren penambahan jumlah kasus harian masih menjadi batasan dalam penelitian  ini  karena  keterbatasan  keterangan atribut  pada  data  tabulasi  COVID-19  yang diperoleh.
Standar data spasial berupa peta tematik (Peta Sebaran  COVID-19)  menggunakan  poligon  batas administrasi  yang  mengacu  kepada  Peta  Dasar berdasarkan  UU  No.  4  Tahun  2011.  Berdasarkan riwayatnya,  data  dari  Pemerintah  Daerah  Kota Bogor  adalah  data  batas  administrasi  RW  hasil survei  verifikasi  batas  RW  tahun  2015  dan  data batas  administrasi  kelurahan  hasil survei verifikasi batas kelurahan tahun 2019. Sedangkan data batas kelurahan yang diperoleh dari BIG merupakan data dari  Pemerintah  Daerah  Kota  Bogor  tahun  2019 yang  telah  diverifikasi  dan  divalidasi  yang dipublikasikan pada Maret 2020. Dengan demikian, data  yang  digunakan  sebagai  dasar  pembuatan peta tematik  adalah  data  dari BIG  dengan  riwayat data terbaru.
Data  batas  RW  divalidasi  dan  diverifikasi terhadap  data  batas  kelurahan.  Berdasarkan  hasil
validasi  geometri  dan  atribut  diketahui  bahwa terdapat  46  wilayah  administrasi  RW  yang memerlukan  verifikasi  lapangan  lanjutan.  Kondisi pandemi  menjadi  batasan  dalam  penelitian  ini sehingga verifikasi lapangan belum dapat dilakukan.  Oleh  karena  itu  peta  tematik  yang dirancang  hanya  berbasis  pada  administrasi kelurahan.
Tabel 3 .    Standar  definisi  operasional,  deskripsi  dan
warna No. Definisi Operasional dan Deskripsi Warna 1 Kontak Erat Orang yang memiliki riwayat kontak dengan kasus Probable atau konfirmasi COVID-19 Hijau ( #009688 & #00877a ) 2 Kasus Suspek Seseorang dengan gejala ISPA dan memiliki riwayat perjalanan dan/atau riwayat kontak erat dan/atau memerlukan perawatan di rumah sakit Biru ( #00c0ef & #00acd7 )

## 3 Kasus Probable
Kasus  Suspek  dengan  ISPA  Berat dengan  gambaran  klinis  yang meyakinkan  COVID-19  dan  belum ada hasil pemeriksaan laboratorium
RT-PCR Oranye ( #f39c12 & #da8c10 )
4 Kasus Konfirmasi Seseorang  yang  dinyatakan  positif terinfeksi  COVID-19,  dibuktikan dengan  pemeriksaan  laboratorium RT-PCR Merah ( #dd4b39 & #c64333 )

## Metadata
Standar  metadata  yang  digunakan  adalah standar metadata pada aplikasi ArcGIS Online yaitu sesuai dengan ISO 19139: 2007 tentang Informasi Geografis.  Standar  metadata  ini  memberikan deskripsi  dan  informasi  tentang  data  geografis format  digital.  Deskripsi  data  spasial  meliputi ringkasan  informasi  geografis  yang  di  publikasi, sumber  data  yang  digunakan,  dan  batasan penggunaan informasi.

## Interoperabilitas Data
Penggunaan
ArcGIS Online sebagai lingkungan  pengembangan  aplikasi  peta  berbasis web juga bertujuan untuk mempermudah integrasi dan  interoperabilitas  data.  Data  spasial  dengan mudah dipublikasi, dibagipakaikan, diakses melalui map server, dan diunduh dengan format Geojason.

## Kode Referensi dan Data Induk
Kode  referensi  dan  penulisan  nama  wilayah administrasi  kelurahan  menggunakan  Kode  dan Data  Wilayah  Administrasi  Pemerintahan  (Menteri Dalam  Negeri,  2019).  Wilayah  administrasi kelurahan  menggunakan  10-digit  nomor  meliputi

## Kode  Provinsi;  Kabupaten;  Kecamatan  dan
Kelurahan.  Contoh:  Kelurahan  Kedung  Badak (1003), Kecamatan Tanah Sareal (06), Kota Bogor (71),  Provinsi  Jawa  Barat  (32),  memiliki  kode 32.71.06.1003.  Data  dasar  berupa  Batas  Wilayah Administrasi Kelurahan dari BIG sudah menggunakan kode referensi yang sesuai.

## Sajian Antar-Muka Aplikasi
Sesuai dengan konsep sajian aplikasi berbasis mobile agar aplikasi menjadi ringan, responsif, dan mudah diakses maka antarmuka dirancang dengan tampilan  sederhana  namun  tetap  menyajikan informasi  yang  cukup  ( Gambar  6 ).  Menu-menu yang  disajikan  meliputi  data  statistik  jumlah kejadian kasus dengan standar deskripsi dan warna yang  sudah ditetapkan; menu filter untuk menyajikan  data  berdasarkan  kecamatan;  peta sebaran  COVID-19  Kota  Bogor  per  kelurahan; standar sajian kartografi berupa legenda dan skala; penerapan  interoperabilitas  data  dengan  menu berbagi, informasi produk, dan menu cetak.

## Hasil Uji Aplikasi
Uji  aplikasi  meliputi  pengujian Performance (P), Accessibility (A), Best  Practices (BP),  dan Search  Engine  Optimization (SEO)  menggunakan Lighthouse pada  Google  Chrome.  Hasil  pengujian berupa  laporan  dapat  dijadikan  bahan  untuk mengevaluasi,  memperbaiki,  dan  meningkatkan performa aplikasi. Aplikasi Peta Sebaran COVID-19 Kota  Bogor  (arcg.is/1480y9)  dan  dua  aplikasi pembanding lainnya diuji pada lingkungan antarmuka  perangkat mobile dan  perangkat desktop .  Perbandingan  hasil  validasi  secara keseluruhan disajikan pada Tabel 4 dan Tabel 5 .
Tabel 4 . Uji validasi pada perangkat mobile. Aplikasi P A BP SEO Rerata 1480y9 69 87 100 92 87 peta-v3 8 61 57 75 50 pikobar 63 60 79 83 71 Tabel 5 . Uji validasi pada perangkat desktop. Aplikasi P A BP SEO Rerata 1480y9 78 69 100 91 85 peta-v3 16 61 64 80 55 pikobar 30 65 93 80 67 Keterangan: 1480y9 = https://arcg.is/1480y9 Peta-V3 = http://covid19.kotabogor.go.id/peta-v3/
Pikobar = https://pikobar.jabarprov.go.id/distribution-case
Hasil uji menunjukkan aplikasi yang dikembangkan  memiliki  performa  yang  lebih  baik daripada dua aplikasi lainnya, dengan nilai rata-rata 87%  pada  perangkat mobile dan  85%  pada perangkat  desktop.  Dua  aplikasi  lainnya  memiliki jumlah  layer  dan  perangkat  yang  lebih  kompleks, sehingga kinerjanya  lebih  berat. Namun demikian, sesuai  dengan  hasil  survei,  kelengkapan  aplikasi juga harus didukung dengan performa yang cukup sehingga  mudah  diakses  oleh  pengguna.  Hal  ini penting  agar  data  dan  informasi  yang  ingin dipublikasi dapat diakses dengan mudah.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  survei,  variasi  data  dan informasi  COVID-19  di  Kota  Bogor  terjadi  di sebagian  besar  kecamatan  di  Kota  Bogor.  Hanya Kecamatan Bogor Timur yang memiliki variasi kecil atau  tidak  tercatat  adanya  variasi.  Untuk  hasil observasi,  sajian  data  dan  informasi  COVID-19 yang disajikan pada portal Pemerintah Kota Bogor dan portal Pemerintah Provinsi Jawa Barat,  selalu menyajikan  jumlah  data  statistik  yang  berbeda. Perbedaan  tersebut  menunjukkan  prinsip-prinsip Satu  Data  Indonesia  belum  terimplementasi dengan  baik,  belum  cukup  sinergi  antara  Gugus Tugas dengan kementerian/lembaga dan Pemerintah  Daerah  dalam  konteks  Satu  Data COVID-19.
Pengukuran  implikasi  terhadap    variasi  data dan informasi COVID-19 Kota Bogor menunjukkan

## Pengukuran Variabilitas Informasi COVID19 dalam WEB­GIS …………………………………………………………………. (Arimjaya et al)
bahwa  variasi  tersebut  tidak  terlalu  berpengaruh terhadap  bagaimana  masyarakat  dan  pemangku kepentingan  mengambil  keputusan.  Nilai  58,77 pada  skala Likert menunjukkan  sajian  data  dan informasi  yang  dapat  diakses  oleh  masyarakat memiliki  implikasi  dengan  katagori  cukup  netral. Namun demikian, hal ini justru menunjukkan bahwa sajian informasi yang ada belum dapat mempengaruhi perilaku masyarakat. Untuk itu perlu adanya  sosialisasi  yang  lebih  baik  terhadap keberadaan sumber  informasi tersebut agar dapat memberikan  dampak  langsung.  Masyarakat  harus benar-benar tahu bagaimana memperoleh informasi  yang  benar  terkait  kondisi  COVID-19  di daerahnya.  Sosialisasi  cepat  dan  tepat  dapat dilakukan  melalui  media  sosial  dan  media komunikasi perangkat kelurahan.
Aplikasi mobile Peta Sebaran COVID-19 Kota Bogor  yang  dibangun  dapat  menunjukkan  kinerja yang  cukup  baik  dengan  nilai  rata-rata  87%  pada perangkat mobile dan  85%  pada  perangkat desktop. Namun demikian, informasi yang disajikan masih  terbatas  jika  dibandingkan  dengan  dua aplikasi  yang  sudah  ada.  Dalam  pengembangan aplikasi, perlu ada keseimbangan antara kelengkapan  informasi  dan  kinerja  aplikasi. Menurut  hasil  survei  dan  wawancara,  sajian deskripsi  informasi  yang  lugas  dan  singkat  dapat lebih memberikan dampak daripada hanya sekedar sajian data statistik. Pengembangan dan optimalisasi  sistem  pada  aplikasi  juga  dapat dilakukan  berdasarkan  laporan  uji  kinerja  dari Lighthouse pada Google Chrome.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  terlaksana  dengan  baik karena  adanya  dukungan  data  dan  informasi  dari Dinas  Komunikasi  dan  Informasi  Kota  Bogor, Badan  Pusat  Statistik  Kota  Bogor,  dan  Badan Informasi  Geospasial,  serta  dukungan  Beasiswa Saintek  dari  Pusat  Pendidikan  dan  Pelatihan Kementerian Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi  Nasional.  Atas  dukungan  dari  berbagai pihak, penulis mengucapkan terima kasih .

## DAFTAR PUSTAKA
Ackoff,  R.  L.  (1989).  From  data  to  wisdom. Journal  of Applied Systems Analysis , 16 (1), 3 –9.
BNPB. (2020). Indonesia COVID-19 Hub Site. Retrieved October 16, 2020, from https://bnpb- inacovid19.hub.arcgis.com Boulos, M. N. K., & Geraghty, E. M. (2020). Geographical tracking  and  mapping  of  coronavirus  disease COVID-19/severe  acute  respiratory  syndrome coronavirus  2  (SARS-CoV-2)  epidemic  and associated  events  around  the  world:  how  21st century GIS technologies are supporting the global fight against outbr . BioMed Central. Budiaji, W. (2013). Skala pengukuran dan jumlah respon skala  likert. Jurnal  Ilmu  Pertanian  Dan  Perikanan , 2 (2), 127 –133. Chang,  K.-T.  (2018). Introduction  to  geographic information systems (Vol. 9). McGraw-Hill Boston.
Chen,  M.,  Ebert,  D.,  Hagen,  H.,  Laramee,  R.  S.,  Van Liere,  R.,  Ma,  K.- L.,  …  Silver,  D.  (2008).  Data, information,  and  knowledge  in  visualization. IEEE Computer Graphics and Applications , 29 (1), 12 –19. Diskominfo  Kota  Bogor.  (2020).  Pusat  Informasi  & Koordinasi COVID-19. Retrieved October 16, 2020, from http://www.covid19.kotabogor.go.id/
Faiz, M., Wisesa, G. M. F., Krisnadhi, A. A., & Darari, F. (2019).  OD2WD:  From  Open  Data  to  Wikidata through Patterns. WOP@ ISWC , 2 –16. Franch-Pardo, I., Napoletano, B. M., Rosete-Verges, F., &  Billa,  L.  (2020).  Spatial  analysis  and  GIS  in  the study of COVID-19. A review. Science of The Total Environment , 739 , 140033.
Giuliani, G., Guigoz, Y., Lacroix, P., Ray, N., & Lehmann, A.  (2016).  Facilitating  the  production  of  ISO- compliant  metadata  of  geospatial  datasets. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , 44 , 239 –243.
Google  Developers.  (2020). Lighthouse  |  Tools for  Web Developers  |  Google  Developers.  Retrieved November 4, 2020, from https://developers.google.com/web/tools/lighthous
e/?utm_source=devtools
Hasan, S. (2020). Wawancara . Matthews,  S.  A.  (1990).  Epidemiology  using  a  GIS:  the need  for  caution. Computers,  Environment  and Urban Systems , 14 (3), 213 –221. Menteri Dalam Negeri. (2019). Peraturan Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia Nomor 72 Tahun 2019 tentang Perubahan Atas Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 137 Tahun 2017 Tentang Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan . Jakarta: Kementerian Dalam Negeri.
Menteri Kesehatan. (2020). Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor Hk.01.07/Menkes/413/2020 tentang Pedoman Pencegahan dan Pengendalian Coronavirus Disease  2019  (Covid-19) .  Jakarta:  Kementerian Kesehatan.
Nativi,  S.,  Craglia,  M.,  &  Pearlman,  J.  (2013).  Earth science infrastructures interoperability: the brokering  approach. IEEE  Journal  of  Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 6 (3), 1118 –1129. Pangestu, A. Y., Safe’i, R., Darmawan, A., & Kaskoyo, H. (2020).  Evaluasi  Usability  pada  Web  GIS Pemantauan  Kesehatan  Hutan  Menggunakan Metode  System  Usability  Scale  (SUS). Matrik: Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika,  Dan Rekayasa Komputer , 20 (01), 19 –26. Pemprov Jawa  Barat.  (2020). Pikobar  -  Pusat Informasi dan  Koordinasi  COVID-19  Jawa  Barat.  Retrieved October 16, 2020, from https://pikobar.jabarprov.go.id/ Presiden Republik Indonesia. (2019). Peraturan Presiden Nomor  39  Tahun  2019  tentang  Satu  Data Indonesia . Jakarta: Sekretariat Negara. Presiden  Republik  Indonesia.  (2020). Keputusan Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  12  Tahun 2020  tentang  Penetapan  Bencana  Nonalam Penyebaran Corona Virus Disease 2019 (Coid -19) Sebagai  Bencana  Nasional .  Jakarta:  Sekretariat Negara.
Putranto, E. A. (2020). Wawancara .
Rahmatika, M., Krismawati, D., Rahmawati, S. D., Arief, A.,  Sensuse,  D.  I.,  &  Dzulfikar,  M.  F.  (2019).  An open  government  data  maturity  model:  A  case study  in  BPS-statistics  Indonesia. 2019  7th International  Conference  on  Information  and
Communication Technology (ICoICT) , 1 –7. IEEE. Rendana,  M.  (2020).  Impact  of  the  wind  conditions  on
COVID-19 pandemic: A new insight for direction of the spread of the virus. Urban Climate , 34 , 100680. Republik  Indonesia.  (2011). Undang-Undang  Nomor  4 Tahun 2011 tentang Informasi Geospasial . Jakarta: Sekretariat Negara.
Rondonuwu,  J.,  Hartomo,  K.  D.,  &  Chernovita,  H.  P.
(2020).  Geographic  Information  System  for Mapping  the  Spread  of  COVID-19  in  the  city  of Salatiga. Journal of Applied Geospatial Information , 4 (2), 403 –412.
Sadarusalam, B. W. H. (2020). Wawancara .
Satuan  Tugas  Penanganan  COVID-19.  (2020).  Peta Sebaran  |  Satgas  Penanganan  COVID-19.
Retrieved October 16, 2020, from https://covid19.go.id/peta-sebaran
Schriml, L. M., Chuvochina, M., Davies, N., Eloe-Fadrosh, E.  A.,  Finn,  R.  D.,  Hugenholtz,  P.,  …  Meyer,  F. (2020).  COVID-19  pandemic  reveals  the  peril  of ignoring metadata standards. Scientific Data , 7 (1),
1 –4.
Soegiono,  A.  N.  (2017).  Agenda  Open  Government Memerangi  Korupsi  Melalui  Inisiatif  Open  Data. Integritas: Jurnal Antikorupsi , 3 (2), 1 –36.
Supriatna.  (2018). Sistem  Informasi  Geografis,  Analisis dan  Aplikasis .  Depok:  Departemen  Geografi- Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam- Universitas Indonesia.
Thaha, A. F. (2020). Dampak covid-19 terhadap UMKM di  Indonesia. BRAND  Jurnal  Ilmiah  Manajemen Pemasaran , 2 (1), 147 –153.
Wicaksono,  B.,  Rusdianto,  D. S.,  &  Brata,  A.  H.  (2018).
Pengembangan Sistem Portal Satu Data Indonesia Pada Kantor Staf Presiden Menggunakan Comprehensive  Kerbal  Archieve  Network  (CKAN). Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Yuhefizar,  Asri,  E.,  &  Nasrullah.  (2020).  Rancangan Pemetaan  Sebaran  Covid-19  di  Kota  Padang Berbasis  Web  Geospasial. Prosiding  SISFOTEK , 4 (1), 311 –314.
Yuniarti,  E.,  Hermon,  D.,  Dewata,  I.,  Barlian,  E.,  & Iswamdi,  U.  (2020).  Mapping  the  High  Risk Populations  Against  Coronavirus  Disease  2019  in Padang  West  Sumatra  Indonesia. International Journal of Progressive Sciences and Technologies , 20 (2), 50 –58.