## Exploratory Spatial Data Analysis Using Geoda for Regional Apparatus in Malang Regency
Suci  Astutik 1* ,  Maria  Bernadetha  Theresia  Mitakda 1 ,  Darmanto  Darmanto 1 , Wulaida  Rizky  Fitrilia 1 ,  Ismi  Chai  Runnisa 1 ,  Diego  Irsandy 1 ,  Nisa  Dwirahma Widhiasih 1 .
1 Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
*Penulis korespondensi: andi_k@ub.ac.id

## PENGANTAR
Saat  ini  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika memiliki kewenangan sebagai Wali Data statistik sektoral.  Kewenangan  tersebut  berdasarkan tindak lanjut Peraturan Presiden (Perpes) Nomor 39 tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia. Wali data lebih diartikan pada satu unit yang bertugas melakukan kegiatan pengumpulan, pemeliharaan  dan  pemutakhiran  data  serta melakukan  pertukaran  dan  penyebar  luasan data.  Pengumpulan  data  statistik  sektoral  di Kominfo  bisa  dimanfaatkan  untuk  memperoleh data  indikator  strategis  Pemerintah  Kabupaten Malang.
Dalam prakteknya, seluruh data yang berasal dari  OPD  (Organisasi  Perangkat  Daerah) terkoneksi  di  dalam  satu  data  di  Dinas  Kominfo dan  terintegrasi  dengan  baik.  Sehingga  apabila pemerintah  daerah  atau  pihak  lain  yang
membutuhkan data, dapat diperoleh di Kominfo. Data-data  statistik  sektoral  sangat  diperlukan dalam melakukan perencanaan maupun pembangunan  Selama  ini,  setiap  OPD  sebagai produsen data memiliki bank data sendiri-sendiri, sehingga  ada  kesulitan  ketika  harus  terkumpul semua data dalam satu bank data. Oleh karena itu,  dengan  keberadaan  Kominfo  sebagai  Wali Data, seluruh data langsung terpusat di Kominfo. Sedangkan  BPS  berperan  sebagai  Pembina data.
Diskominfo Kabupaten
Malang yang merupakan mitra kerjasama Departemen Statistika FMIPA UB sejak PKS tahun 2018 telah menyusun  buku  Kabupaten  Malang  Satu  Data dan  mulai  terbit  tahun  2019.  Data  sektoral  dari OPD harus selalu diupdate secara kontinu agar informasi data sektoral Kabupaten Malang Satu Data  akurat.  Namun  permasalahan  yang

## ABSTRACT
The Malang Regency Communication and Information Office (Diskominfo) since 2019 has published the Malang Regency One Data book. Some KMSD data contain location information which is referred to as spatial data. The Malang Regency Communication and Information Office (Diskominfo) since 2019 has published the Malang Regency One Data book. Some KMSD data contain location information which is referred to as spatial data. However, the problem faced by Diskominfo is the limited Human Resources both  Diskominfo  and  data  producers  (OPD)  in  exploring  sectoral  data  involving  spatial  data  and presenting it in a map. The purpose of this activity is to provide training in exploratory spatial data analysis for OPD to improve sectoral data processing capabilities, especially those containing spatial information. The training was conducted through the provision of materials and discussions on exploratory spatial data analysis and its application using the Geoda software.

## KEYWORDS
Garam; Greenhouse Salt Tunnel; Continuously Dynamic Mixing; Pengabdian masyarakat
Article Number : 419-1553-1-SM
Received : 2022-12-01 Accepted : 2023-01-21 Published : Volume : 09 Issue : 01
Mounth, Year July 2023 pp.57-64

## Journal Of Innovation And Applied Technology
dihadapi  oleh  Diskominfo  adalah  keterbatasan Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  baik  diskominfo maupun produsen data (OPD) dalam mengeksplorasi  data  sektoral  yang  melibatkan informasi lokasi (data spasial) dan menyajikannya secara grafis.
Berdasarkan  hasil  analisis  situasi  tersebut, maka untuk meningkatkan kemampuan produsen  data  (OPD)  di  Diskominfo  Kabupaten Malang  dalam  analisis  data  spasial  (data  yang memuat  informasi  lokasi)  ekspolaratori  perlu diadakan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  di Diskominfo Kabupaten Malang,
yaitu pendampingan penggunaan Analisis Data Spasial Ekploratori Bagi Produsen Data di Dinas Komunikasi  dan  Informasi  Kabupaten  Malang. Hal ini dilakukan agar produsen data (OPD) yang mengikuti  pendampingan  diharapkan  dapat meningkatkan  kompetensi  dalam  melakukan eksplorasi  data  spasial  pada  data  sektoral  di masing-masing  instansi  OPD,  juga  untuk updating informasi data spasial pada buku Satu Data Kabupaten Malang.

## BAHAN DAN METODE
Data spasial yang digunakan dalam kegiatan ini  diperoleh  dari  Kabupaten  Malang  Satu  Data (KMSD) 2021. Metode pelaksanaan kegiatan ini, diringkas  dengan  tahapan-tahapan  kegiatan sebagai berikut:
1.  Tahap  pertama  adalah  berkomunikasi dengan Diskominfo Kabupaten Malang.
2.  Tahap  kedua,  dilakukan  evaluasi  awal untuk  mengetahui  kondisi  awal  peserta tentang kemampuan analisis spasial ekspoloratori
3.  Tahap  ketiga,  dilakukan  pelatihan  dengan metode  ceramah,  praktek,  diskusi  dan sumbang  saran.  Materi  pelatihan  yang diberikan berkaitan dengan analisis spasial eksploratori. Selama pelatihan juga dilakukan monitoring dan evaluasi (monev) untuk mengetahui kinerja peserta.
4. Tahap keempat, dilakukan Tes Akhir untuk mengetahui  kondisi  akhir  peserta  apakah
ada  peningkatan  yang  berarti  tentang kemampauan  analisis  spasial  eksploratori untuk menyelesaikan permasalahan terkait data  spasial  dibandingkan  kondisi  awal peserta.
5.  Tahap  kelima,  setelah  kegiatan  berakhir akan dilakukan komunikasi berkesinambungan dengan cara kerjasama (joint collaboration) atau mengadakan kegiatan lanjutan yang sejenis.

## Data Spasial
Data  spasial  merupakan  data  pengukuran yang  memuat  suatu  informasi  lokasi.  Pada  data spasial,  seringkali  pengamatan  di  suatu  lokasi bergantung pada pengamatan di lokasi lain yang berdekatan (neighboring). [2] bahwa data spasial merupakan  salah  satu  jenis  data  dependen, karena  data  dikumpulkan  dari  lokasi  spasial berbeda  yang  mengindikasikan  terdapatnya ketergantungan antara pengukuran data dengan lokasi. Jenis Data Spasial:
1.  Data  Titik  (Point  Pattern  Analysis) Menunjukkan  lokasi  yang  berupa  titik, misalnya berupa :
➢ Longitude dan latitude (Gambar 1)
➢ x and y
2. Data line (Geostatistical Data)
➢ Continuous spatial surface
3.  Data  area  (Polygons  or  Lattice  Data) (Gambar 2)
Menunjukkan  lokasi  yang  berupa  luasan, seperti suatu negara, kabupaten, kota, dan sebagainya.
a.  Latitude b. Longitude
Gambar 1. Koordinat lokasi

## Journal Of Innovation And Applied Technology
a.Titik/Poins b.garis/Line
c. Daerah/Area Gambar 2. Jenis Data Spasial
Analisis Data Spasial Eksploratori (Exploratory Spatial Data Analysis - ESDA)
➢ ESDA merupakan perluasan analisis data eksplorasi  (EDA)  untuk  mendeteksi  sifat spasial dari data di mana, untuk setiap nilai atribut/variabel,  ada  data  lokasi.  Data lokasi  ini  merujuk  pada titik atau area yang dirujuk oleh atribut/variabel.
➢ ESDA dilakukan sebelum pemodelan
➢ Manfaat  ESDA    :  mengidentifikasi  pola, meringkas  karakteristik  utama  data,  atau menguji hipotesis
➢ ESDA  menyajikan    informasi  visualisasi dan geografis
➢ ESDA  mengkorelasikan  variabel  tertentu
di suatu lokasi, dengan
mempertimbangkan  nilai  variabel  yang sama di lingkungan tersebut. Metode yang digunakan  untuk  tujuan  ini  disebut Autokorelasi Spasial
Ada 2 metode ESDA : autokorelasi spasial global dan lokal.
➢ Autokorelasi spasial global berfokus pada tren  keseluruhan  dalam  data  spasial. Sebaliknya,  Autokorelasi  spasial  lokal mendeteksi variabilitas dalam data spasial.

## Eksplorasi Pola Titik DAN Geostatistik
➢ ESDA pada lokasi titik : jarak antar lokasi titik.  Pola  titik  merupakan  plot  fungsi kepadatan  kumulatif  empiris  pada  jarak tetangga terdekat
➢ Contoh  :  besarnya magnitude  pada kejadian  gempa,  dan  banyaknya  stasiun yang  melaporkan kejadian  gempa  di  titik- titik  dalam  koordinat  geografis,  lokasi stasiun hujan.
➢ analisis  data  spasial  eksploratori  pada geostatistik [2] : Geostatistical data, lattice data, point pattern
➢ Eksplorasi  pola  titik  berguna  untuk interpolasi data spasial, identifikasi model :  pemilihan  lokasi  pengamatan, fitting model pada autokorelasi spasial, mendeteksi kovariat (memeriksa kesesuaian asumsi seperti isotropi).
➢ Contoh :
•  data nilai  curah hujan  di  stasiun  hujan di suatu daerah
•  Data  kadar  nikel  di  titik-titik  lokasi penambangan
➢ Korelasi  antar  lokasi    titik  :  berdasarkan informasi jarak , variogram
➢ Model : Variogram dan Kriging;
Geographically Weighted Regression
(GWR)
➢ Eksplorasi  pola  titik  dapat  membantu dalam menghitung kovariat yang memperhitungan  ketidakhomogenitasan, atau  menggunakan  pola  titik  untuk membandingkan dengan kasus-kasus yang diamati (Gambar 3.)

## Eksplorasi DATA AREA
➢ analisis data spasial eksploratori dilakukan pada area [1]
➢ Contoh : (Gambar 6) ▪ data jumlah kasus Covid  di  kota/Kabupaten  di  Jawa  Timur ▪ Data nilai inflasi di propinsi di Indonesia ➢ Korelasi  antar  lokasi    area  :  berdasarkan informasi kedekatan antar area :
Autokorelasi spasial : Moran I, LISA, dll
➢ Model  :  Regresi  Spasial  :  SAR,  SEM, SARMA; Regresi Panel Spasial : SAR FE, SAR RE, dll.

## Journal Of Innovation And Applied Technology
Gambar 3. Contoh eksplorasi data spasial titik
Gambar 4. Contoh eksplorasi data spasial area

## HASIL DAN DISKUSI

## Pelaksanaan Kegiatan
Kegiatan dilaksanakan dalam bentuk pelatihan  Penggunaan  Analisis  Data  Spasial Ekploratori  Bagi  Produsen    Data  di  Dinas Komunikasi  dan  Informasi  Kabupaten  Malang pada hari Selasa tanggal 28 Juni 2022. Kegiatan
ini  dihadiri  oleh  OPD  di  Kabupaten  Malang sebagai produsen data di Dinas Komunikasi dan Informasi  Kabupaten  Malang.  Kegiatan  ini dilaksanakan  di  RR.  Panji  Pulang  Jiwo, Kepanjen Kabupaten Malang yang dipimpin oleh Plt.  Kepala  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika Kabupaten  Malang  yaitu  Bapak    Ferry  Hari Agung, ST., MT.
Peserta dalam kegiatan ini adalah perwakilan OPD yang berada di wilayah Kabupaten Malang. Jumlah  peserta  pelatihan  sebanyak  30  orang, berasal  dari  BPR  Artha  Kanjuruhan  Pemkab Malang,  Dinas  PU  Bina  Marga  Kabupaten Malang, Dinas Pariwisata Dan
Kebudayaan, Kecamatan Tumpang, Kec. Pujon, PUSDA,  Dinas  LH,  Kecamatan  Bululawang, Badan Pendapatan Daerah Kabupaten Malang, BKPSDM,  Dinas  Pengendalian  Penduduk  Dan Keluarga  Berencana,  sekretariat  DPRD,  Dinas Tanaman Pangan Hortikultura Dan Perkebunan, Dinas Perikanan, Badan Kesatuan Bangsa Dan Politik,  RSUD  lawang,  Dinas  Pemuda  Dan Olahraga, Dinas Kesehatan Kabupaten Malang, Dinas  Pemberdayaan  Masyarakat  Dan  Desa Kabupaten Malang, Perumda Tirta Kanjuruhan, Diskominfo,  Dinas  Tenaga  Kerja,  DPKPCK, DP3A,  BKAD,  Dinas  Perpustakaan  Dan Kearsipan. Foto kegiatan disajikan  di Gambar 4.
Gambar 4. Foto Kegiatan
Setiap  peserta  diberikan  modul  kegiatan pelatihan untuk mempermudah dalam menyampaikan  materi.  Modul  pelatihan  ini menyajikan teori analisis data spasial

## Journal Of Innovation And Applied Technology
eksploratori  dan  penerapannya  menggunakan software  Geoda .  Data  spasial  yang  digunakan dalam  kegiatan  ini  diperoleh  dari  Kabupaten Malang  Satu  Data  (KMSD)  2021.  Hasil eksploratori data spasial disajikan dalam bentuk peta, sehingga memudahkan dalam menginterpretasi  dan  dapat  digunakan  sebagai dasar  pengambilan  keputusan,  penyusunan rencana kerja dan lain-lain. Analisis data spasial eksploratori  bertujuan untuk:
1.  Mengeksplorasi data spasial dan menyajikan secara deskriptif dalam bentuk peta
2.  Melengkapi  analisis  data  yang  ada  di KMSD
Untuk mencapai tujuan-tujuan tersebut dapat dilakukan  menggunakan  analisis  data  spasial eksploratori  melalui  bantuan software  Geoda yang  langkah-langkah  penyelesaiannya  dapat dilhat secara detil dalam modul pelatihan.

## Evaluasi
Untuk  mengetahui  efektivitas  kegiatan  ini, maka dilakukan evaluasi pelaksanaan kegiatan. Evaluasi  kegiatan  pengabdian  masyarakat  ini terbagi  dalam  dua  bagian  yaitu  evaluasi terhadap  pemahaman  peserta  dalam  bentuk soal dan evaluasi pelaksanaan kegiatan dalam bentuk kuisioner.

## Evaluasi Pemahaman Peserta
Evaluasi  pemahaman  peserta  dilakukan melalui  keaktifan  di  kelas  dan  pemberian  soal- soal  yang  terkait  dengan  materi  analisis  data spasial  eksploratori  pada  KMSD  sebelum (Pretest)  dan  sesudah  (Postest)  penyampaian atau penjelasan materi. Rekap nilai pretest dan postest  hanya  dilakukan  pada  peserta  yang mengerjakan  prestest  dan  postest.  Dari  30 peserta,  ada  27  peserta  yang  mengerjakan pretest  dan  postest.  Rekap  nilai  pretest  dan postest. Deskripsi Nilai Pretest dan Postest dari setiap peserta disajikan dalam Gambar 5.

## Gambar 5.Grafik deskripsi nilai Pretest dan Postest
Berdasarkan  Gambar  5  terlihat  bahwa banyaknya  peserta  yang  nilai  postest  lebih besar  dibanding  pretest  sebanyak  20  orang (74%),  banyaknya  peserta  yang  nilai  postest lebih  kecil  dibanding  pretest  sebanyak  1  orang (4%), serta ada sebanyak 6 orang peserta atau 22%  peserta  yang  nilai  postest  dan  pretest sama. Hal ini beratti bahwa kemampuan peserta pendampingan terhadap analisis spasial eksploratori  meningkat  setelah  penyampaian materi. Berdasarkan rancangan evaluasi indikator keberhasilan, dikatakan bahwa peserta Sangat Menguasai Materi karena lebih dari 70% nilai  postest  peserta  meningkat  dibandingkan nilai pretest.
Untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  nilai  test peserta  sebelum  dan  sesudah  pendampingan dilakukan  uji  t  berpasangan,  sebagimana terlihat di Tabel 1
Tabel  1. Output uji t untuk sampel berpasangan antara nilai pretest dan postest.
Pretest Postest Mean 71.9 86.7 Variance 384.9 300.0 Observations 27 27 P(T<=t) two-tail 1.15788E-05 t Critical two-tail 2.055529439
Dengan uji hipotesis dua arah (H0: Rata-rata Nilai  Pretest  sama  dengan  Nilai  postest;  H1: Rata-rata Nilai Pretest tidak sama dengan  Nilai postest  )  di  Tabel  1,  menunjukkan  bahwa  Nilai
0 20 40 60 80 100 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 Pretest Postest

## Journal Of Innovation And Applied Technology
Rata-rata  postest  meningkat  secara  signifikan dibandingkan nilai pretest (Nilai  P  =  1.16  x  10 -5 <    α  =  0.05).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pemahaman  peserta pelatihan  terkait  analisis  spasial  eksploratori pada data KMSD setelah pelatihan semakin baik dibandingkan sebelum pendampingan.

## Evaluasi Kegiatan
Evaluasi  terhadap  pelaksanaan  Pelatihan juga  dilakukan  melalui  pembagian  kuisioner yang terdiri dari 4 pertanyaan dan satu saran.
Pada  Soal  1  yang  menanyakan  tentang apakah  peserta  sudah  pernah  memperoleh pelatihan analisis kelompok sebelumnya menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  belum pernah  mengikuti  kegiatan  seperti  ini  yaitu sebesar 94% (Gambar 6).
Gambar 6. Diagram Prosentase peserta yang pernah mengikuti kegiatan semacam ini sebelumnya (Soal 1)
Pada  Soal  2  yang  menanyakan  tentang motivasi  peserta  mengikuti  kegiatan  pelatihan menunjukkan bahwa sebagian besar Ditugaskan Pimpinan di unit kerja;Ingin menambah Pengetahuan Analisis Data Spasil  yaitu sebesar 11%  (Gambar  7).  Motivasi  yang  lain  karena Ditugaskan Pimpinan di unit kerja (sebesar 7%), Ingin meningkatkan penguasaan software spasial  untuk  Analisis  Data  Spasial  Ekploratori (sebesar  4%),  Ingin  menambah  Pengetahuan Analisis  Data  Spasial  Ekploratori  Dengan Software  spasial  (3%),  Ditugaskan  Pimpinan  di unit  kerja;Ingin  meningkatkan  penguasaan software spasial (1).

## Gambar 7. Diagram Prosentase Motivasi Peserta
Mengikuti kegiatan Pelatihan (Soal 2)
Pada  Soal  3  yang  menanyakan  tentang apakah kegiatan ini perlu dilaksanakan, menunjukkan bahwa semua peserta menyatakan perlu  dilaksanakan  (Gambar  8).  Hasil  kuisioner menujukkan bahwa  peserta  menginginkan kegiatan  ini  dilaksanakan  kembali  melalui kegiatan  lanjutan.    Sebagian  besar  alasan peserta menyatakan perlu dilaksanakan kembali karena dapat meningkatkan pengetahuan, wawasan terkait analisis spasial eksploratori dan penggunaan  software  statistika  dalam  rangka pengambilan keputusan.
Gambar 8. Diagram Prosentase peserta yang menyatakan kegiatan semacam ini perlu dilaksanakan (Soal 3)
Pada  Soal  4  yang  menanyakan  tentang pelaksanaan  kegitan  ini  secara  keseluruhan, menunjukkan bahwa sebagian besar
88.46 % 11.54 %
Belum pernah
Pernah
% 7.00 % 4.00 % 3.00 11.00 % 1.00 % Ditugaskan Pimpinan di unit kerja Ingin meningkatkan penguasaan software spasial untuk Analisis Data Spasial Ekplo
Ingin menambah Pengetahuan Analisis Data Spasial Ekploratori Dengan
Software spa Ditugaskan Pimpinan di
unit kerja;Ingin menambah Pengetahuan Analisis Data Spasi 0 % 100 %
Tidak perlu Perlu

## Journal Of Innovation And Applied Technology
(sebesar  65.38%)  peserta  menyatakan  baik dan  19.23%  menyatakan  sangat  baik  serta 15.38% menyatakan cukup (Gambar 9).
Gambar 9. Diagram Prosentase peserta terkait dengan pelaksanaan kegiatan ini secara keseluruhan (Soal 4)
Pada bagian terakhir kuisioner  adalah saran dan  kritik  dari  peserta.    Sebagian  besar  saran yang  diberikan  adalah  waktu  untuk  pelatihan perlu  ditambah,  Lebih  sering  diadakan,  Materi dan  software  perlu  dietilkan,  Mohon  kegiatan pelatihan  seperti  ini  dapat  rutin  dilakukan  agar OPD dapat terus menambah pengetahuan.
Menurut  indikator  tingkat  keberhasilan  dan kemanfaatan  dari  kegiatan  pengabdian  ini, kegiatan  sangat  berhasil  karena  lebih  dari  80% kehadiran  dari  peserta  serta  lebih  dari  80% peserta  menginginkan  kegiatan  ini  dilakukan kembali.

## Faktor Pendorong dan Penghambat
Faktor  pendorong  keberhasilan  kegiatan pengabdian  masyarakat  ini  adalah  adanya persiapan  yang  baik  dalam  tim  pelaksana. Disamping itu kegiatan ini juga sangat didukung oleh OPD,  Diskominfo  dan Kepala Diskominfo Kabupaten  Malang  yang  mengkoordinasi  OPD untuk  menghadiri  kegiatan  pelatihan  dalam rangka pengabdian masyarakat. Faktor penghambat  kegiatan  ini  adalah  keterbatasan waktu dalam pemberian materi. Namun secara keseluruhan kegiatan ini berjalan dengan baik.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, kegiatan ini mendapat respon positif dari peserta yaitu OPD di Kabupaten Malang. Hal ini  terlihat dari keaktifan peserta dalam kegiatan pelatihan.
Evaluasi  kegiatan  dilihat  dari  Nilai  pretest, postest,  dan  kuisioner  pelaksanaan  kegiatan. Hasil  evaluasi  nilai  pretest  dan  postest menunjukkan  bahwa  rata-rata  nilai  postest peserta meningkat secara signifikan dibandingkan nilai pretest, dilihat dari nilai P uji t berpasangan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kemampuan  peserta  tentang  materi  analisis statistika  spasial  meningkat  secara  signifikan dibandingkan  sebelumnya.  Hasil  kuisioner kegiatan melalui pelatihan analisis data spasial eksploratori  menggunakan  software  Geoda menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  peserta menyatakan  bahwa  kegiatan  pelatihan  telah dilaksanakan  dengan  baik  dan  semua  peserta menginginkan kegiatan pelatihan ini dilaksanakan kembali karena sangat bermanfaat  dan  mendukung  peserta  dalam analisis Satu Data kabupaten Malang.
Kegiatan  ini  sangat  bermanfaat  bagi  OPD untuk menambah pengetahuan dan ketrampilan dalam  pemanfaatan  analisis  data  spasial eksploratori    baik  secara  teori  maupun menggunakan  software.  Oleh  karena  itu kegiatan ini perlu diadakan kembali pada waktu yang  akan  datang  dengan  praktek  langsung berdasarkan permasalahan peserta.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  diperuntukkan  kepada Kemendikbudristek atas dukungan dana pengabdian  kepada  masyarakat  dalam  Hibah Dana DPP/SPP Tahun 2022, Rektor Universitas Brawijaya, Dekan FMIPA dan Ketua Departemen  Statistika  Universitas  Brawijaya atas  dukungan  ijin  dan  bantuan  dana  kegiatan ini.

## REFERENCES
[1] Anselin, L. 2000. Geoda: Spatial Regression.
http://www.s4.brown.edu/S4/a bout.ht m .
[2] Cressie, N. A. C. 1993. Statistics for Spatial Data. John Wiley & Sons, inc. New York .
19.23 % 65.38 % 15.38 % Sangat Baik Baik Cukup

## Journal Of Innovation And Applied Technology
[3] Ficher  MM  and  Getis  A,  2010,  Handbook  of Applied Spatial Analysis Software Tools,Methods   and Applications. Springer- Verlag Berlin Heidelberg.
[4] ( http://kominfo.malangkab.go.id/pd/slug?title
=kominfo-tentang-kami ).