## Pengembangan Sistem Informasi Geografis Tentang Sebaran Penduduk Miskin Di Kabupaten Probolinggo
Nuzul Hikmah 1 , Imam Marzuki 2 , Cici Aristi 3 1,2,3 Universitas Panca Marga Jl Yos Sudarso 107 Pabean Dringu Probolinggo, Telp.(0335)422715 n.hikmah1807@upm.ac.id
Abstract
The  implementation  of  this  geographic  information  system  development  aims  to  present  the distribution area of the poor in Probolinggo Regency in three dimensions in the form of a digital map. So that the information displayed is easy to analyze and can be identified the distribution of the population in a visual form. The method of developing this application uses the Software Development  Life  Cycle  method  which  consists  of  Planning,  Analysis,  Design  and Implementation. This  application  was  created  using  QuantumGIS,  P-mapper  and  mapserver with the PHP programming  language. This Geographical Information System can display the mapping  of  poor  areas  based  on  4  levels  of  poverty,  namely  moderate  poverty,  near  poverty, poor and very poor. Thus, this application is very useful for the Regional Development Planning Agency of Probolinggo Regency to understand the meaning of the data that has been displayed visually on a map by looking at areas that have been grouped with the same poverty level.
Keywords : geographical information system, digital map, poor population
Abstrak
Implementasi  pengembangan  sistem  informasi  geografis  ini  bertujuan  untuk  menampilkan daerah sebaran penduduk miskin di Kabupaten Probolinggo secara tiga dimensi dalam bentuk peta  digital.  Sehingga  informasi  yang  ditampilkan  mudah  untuk  dianalisa  dan  dapat diidentifikasi  sebaran  penduduknya  dalam  bentuk  visual.  Metode  pengambangan  aplikasi  ini menggunakan  metode  Software  Development  Life  Cycle  yang  terdiri  dari  Planning,  Analysis, Desaign  dan  Implementation.  Aplikasi  ini  dibuat  menggunakan  QuantumGIS,  P-mapper  dan mapserver  dengan  bahasa  pemograman  PHP.  Sistem  Informasi  Geografis  ini  dapat menampilkan pemetaan daerah miskin berdasarkan 4 tingkatan kemiskinan yaitu kemiskinan cukup,  hampir  miskin,  miskin,  dan  sangat  miskin.  Dengan  demikian,  aplikasi  ini  sangat bermanfaat  bagi  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  Kabupaten  Probolinggo  untuk memahami  maksud  dari  data  yang  sudah  ditampilkan  secara  visual  dengan  peta  dengan melihat daerah yang sudah dikelompokkan dengan tingkat kemiskinan yang sama.
Kata kunci : sistem informasi geografis, peta digital, penduduk miskin
1. PENDAHULUAN
Data yang terdapat di Badan Pusat Statistik (BPS), rentan antara tahun 2012-2014  jumlah  penduduk  miskin  berkurang  meskipun  tidak  terlalu signifikan  yaitu  22,15  persen  di  tahun  2012  dan  menjadi  20,44  persen  di tahun 2014. Tetapi, angka kemiskinan di Kabupaten Probolinggo mengalami peningkatan di tahun 2014 ke tahun 2015. Dan data tersebut mengakibatkan Kabupaten  Probolinggo  sebagai  daerah  miskin  nomor  tiga  di  Jawa  Timur setelah sampang dan bangkalan.
Kemisikinan adalah satu persoalan dasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah  saat  ini.  Kemiskinan  dapat  dikatakan  penyakit  ekonomi  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
harus disembuhkan atau paling tidak dikurangi[1], Salah satu aspek penting dalam  mendukung  strategi  penanggulangan  kemiskinan  yaitu  dengan tersedianya data kemiskinan yang akurat dan tepat sasaran.
Penyajian  sistem  informasi  tentang  kemiskinan  di  Kabupaten Probolinggo masih disajikan dalam bentuk microsoft excel yang dinilai kurang efektif. Karena selain sulit untuk dipahami, proses analisis juga memerlukan waktu yang lama. Sistem Informasi Geografis (SIG) atau disebut juga dengan peta  digital  merupakan  salah  satu bentuk  sistem  infomasi  yang  menyajikan data dalam bentuk geografis sehingga dinilai lebih efisien dalam menyimpan, manipulasi,  analisa,  dan  menampilkan  kembali  informasi  secara  geografis dengan  bantuan  data  spasial  dan  atribut[2].  Pengembangan  aplikasi  SIG  ini kedepannya mengarah pada aplikasi yang berbasis web yang dikenal dengan istilah WebGIS [3] .
Penelitian yang serupa pernah dilakukan oleh Hamdani[4] yaitu dengan membuat  pemetaan  sebaran  demam  berdarah  di  Wilayah  Kota  Bandung. Kedua,  Sotar,  dkk[5]  membuat  pemetaan  tentang  daerah  yang  layak menerima  daging Qurban  di  Wilayah Kota  Padang.  Berikutnya,  Pattiraja  [6] membuat  pemetaan  tentang  kawasan  rawan  banjir  di  Kota  Kepanjen. Penelitian-penelitian  tersebut  sudah  dapat  membuat  peta  digital  namun tidak  melakukan  pengelompokan  terhadap  data  yang  didapat.  Sehingga sistem hanya dapat menampilkan peta tapi tidak dapat mengetahui sebaran daerah yang memiliki tingkat perlakuan yang hampir sama.
Dengan  demikian,  aplikasi  ini  dapat  memudahkan  pemerintah  dalam memvisualkan kondisi dan sebaran penduduk miskin. Selain itu sistem juga lebih  mudah  dipahami  karena  sudah  dikelompokan  ke  dalam  tingkat kemiskinan  yang  sama.  Tentunya  hal  tersebut  juga  dapat  memberikan manfaat  untuk  pemerintah  dalam  mengambil  atau  menetapkan  kebijakan yang sesuai dengan kondisi serta karakteristik yang sama di masing-masing wilayah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu menggunakan  metode  SDLC.  SDLC  dapat  dianggap  sebagai  kerangka  kerja formal  tertua  metodologi  untuk  membangun  sistem  informasi.  Ide  utama dari  SDLC  adalah  untuk  mengejar  pengembangan  sistem  informasi  dalam cara yang terstruktur  dan metodis yang mengharuskan tahap life cycle dari mulai  ide  awal  sampai  pada  pengiriman  tahap  final  sistem,  untuk dilaksanakan secara beraturan[7]. Salah satu tipe SDLC yang paling awal dan paling  banyak  digunakan  adalah  metode  Waterfall.  Metode  ini  tahapannya terdiri dari Planning yang dilakukan dengan pengumpulan data , Analysis atau analisa  kebutuhan  sistem ,  Design menggunakan  data  flow  diagram , dan Implementation atau  tahap  pengkodean,  dan  yang  terakhir  pengujian . Tahapan SDLC selengkapnya dapat dilihat pada gambar 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 1. SDLC Waterfall Methodology

## 2.1. Pengumpulan Data
Kabupaten  Probolinggo  memiliki  luas  wilayah  169.616,65  Ha  atau 1.696,17  km 2 .  Kabupaten  Probolinggo  memiliki  24  wilayah  kecamatan  dan 330  desa.  Adupun  24  kecamatan  tersebut  yaitu  Kecamatan  Tiris,  Krucil, Maron,  Tongas,  Leces,  Gading,  Banyuanyar,  Kraksaan,  Besuk,  Sumberasih, Paiton,  Bantaran,  Krejengan,  Pakuniran,  Kuripan,  Dringu,  Kotaanyar, Gending,  Tegalsiwalan,  Lumbang,  Wonomerto,  Sumber,  Pajarakan,  dan Sukapura.  Berikut  data  kemiskinan  penduduk  per  desa  di  Kabupaten Probolinggo yang disajikan dalam Microsoft Excel .
Tabel 1. Kesejahteraan Penduduk No Nama Kecamatan Nama Desa Jml Seluruh Individu Jumlah Individu Miskin % Kemiskin an Desil 1 Desil 2 Desil 3 Desil 4 TOTAL 1 SUKAPURA NGADISARI 1558 110 41 6 0 157 10,08% 2 PAITON SUKODADI 3904 255 225 52 44 576 14,75% 3 KRAKSAAN SIDOMUKTI 4740 439 244 103 64 850 17,93% 4 KRAKSAAN SEMAMPIR 4246 314 251 130 78 773 18,21% 5 DRINGU KALISALAM 4151 391 280 101 86 858 20,67% 6 SUMBERASIH POHSANGIT LERES 4779 754 283 38 16 1.091 22,83% 7 SUKAPURA WONOTORO 694 123 32 0 4 159 22,91% 8 PAITON PONDOK KELOR 3938 636 208 40 24 908 23,06% . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 GADING RANUWURUNG 2533 1702 526 111 103 2442 96,41% Sumber: Bappeda Kab. Probolinggo
Tabel  diatas  merupakan  sebagian  data  dari  tabel  kesejahteraan penduduk, dimana seluruh data lengkapnya terdapat pada lampiran. Berikut penjelasan  dari  tabel  kesejahteraan  penduduk  diatas.  Tabel  kesejahteraan penduduk diatas terdiri dari 10 kolom. Kolom pertama adalah no urut, kolom kedua adalah nama kecamatan, kolom ini berisi nama-nama 14 kecamatan di Kabupaten  Probolinggo.  Kolom  ketiga  yaitu  nama  desa,  dikolom  ini  berisi nama  –  nama  desa  yang  ada  di  Kabupaten  Probolinggo.  Kabupaten Probolinggo  memiliki  330  desa.  Kolom  keempat  adalah  jumlah  seluruh individu. Kolom ini berisi jumlah semua penduduk pada desa tersebut.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kolom  ke  lima  yaitu  desil  1,  desil  1  adalah  jumlah  penduduk  dengan kondisi kesejahteraanya sampai dengan 10% terendah. Kolom keenam yaitu desil 2, desil 2 adalah jumlah penduduk dengan kondisi kesejahteraan antara 11% - 20% terendah. Kolom ke ketujuh yaitu desil 3, desil 3 adalah jumlah penduduk dengan kondisi kesejahteraan antara 21% - 30% terendah. Kolom ke  kedelapan  yaitu  desil  4,  desil  4 adalah jumlah  penduduk  dengan  kondisi kesejahteraan antara 31% - 40% terendah. Kolom kesembilan adalah kolom total,  kolom  total  ini  merupakan  jumlah  dari  semua  desil,  dan  juga merupakan jumlah dari penduduk miskin di desa tersebut.
Dan  kolom  terakhir  yaitu  kolom  persentase  kemiskinan,  kolom  ini merupakan  hasil  perhitungan  dari  kolom  total  yang  dibagi  dengan  kolom jumlah seluruh individu, kemudian hasil tersebut dikalikan 100%. Kolom ini nantinya  akan  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  pengelompokan  kelas kemiskinan.

## 2.2. Analisis
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  cara  pengelompokan.  Pengelompokan  data  dengan distribusi frekuensi pada penelitian ini yaitu mengelompokkan data-data dari sejumlah  besar  data  kedalam  4  kelas  dengan  penggolongan  kategori kemiskinan  cukup,  hampir  miskin,  miskin,  dan  sangat  miskin. Pengelompokan kelas dengan langkah – langkah sebagai berikut :
a) Menentukan  kelas,  yaitu  4  (empat)  dengan  penggolongan  cukup,  hampir miskin, miskin dan sangat miskin.
b) Range data ditentukan dengan rumus  :
(1)
c) Lebar selang ( interval range )
(2)
d) Tabel distribusi frekuensi
Tabel 2. Distribusi Frekuensi Selang Kelas (%) Kategori Warna 10,08 - 31,66 Cukup Biru 31,67  - 53,25 Hampir Miskin Hijau 53,26 - 74,84 Miskin Kuning 74,85 - 96,41 Sangat Miskin Merah 2.3. Desain
Data Flow Diagram (DFD) umumnya menggambarkan secara rinci urut- urutan langkah dari masing-masing proses yang digambarkan dalam diagram arus data.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 2. Data Flow Daiagram Level 0

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi  Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Daerah Miskin  pada  Badan  Perencanaan  Pembangunan Daerah  Kabupaten  Probolinggo,  yang  diperoleh  dari  tahap  implementasi sistem  yang  merupakan  tahap  pembangunan  sistem  informasi  untuk menghasilkan suatu sistem yang utuh dan berfungsi.
Sistem  Informasi  ini  dibangun  menggunakan QuantumGIS 2.10  ( Pisa ). Langkah  pertama  adalah  menambah  peta  Kabupaten  Probolinggo  dalam bentuk  raster  yang  diperoleh  dari  Bappeda    untuk  dijadikan  objek  digitasi agar dapat menghasilkan data berformat shapefile (shp) seperti dibawah ini :

## Gambar 3. Hasil Digitasi Tipe Poligon
Langkah  selanjutnya  membedakan  warna  menurut  kategori range . Caranya  adalah  klik  kanan  pada  layer  batas_desa  dan  pilih  properti,  dan dilanjutkan  seperti  gambar  4.  (a).  Dari  hasil  pengaturan,  diperoleh  peta Kaupaten  Probolinggo  bertipe  poligon  dengan  4  warna  berbeda  seperti gambar 4. (b)
Gambar 4. (a) Properti Layer Batas Desa, (b) Pembedaan Warna Range
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kemudian  tambahkan  lagi  batas_desa.shp  tersebut,  sehinga  akan muncul  gambar  layer  baru  lagi.  Ubah  nama  layer  tadi  menjadi “batas_desa_tepi”.  Selanjutnya  pada  properti  pilihan  warna,  diatur  seperti gambar dibawah ini:

## Gambar 5. Properti Layer Batas Desa Tepi
Selanjutnya  pemberian  label  nama  desa  pada  layer  batas_desa_tepi. Caranya  sama  dengan  cara  properti  pembedaan  warna  sebelumnya  dan labeli dengan nama desa. Sehinga hasil akhirnya seperti berikut :

## Gambar 6. Hasil Akhir Digitasi Pada QuantumGIS
Tahapan  selajutnya  adalah  pembuatan  web  GIS.  Langkah  pertama membuat Database  PostgreSQL menggunakan  pgAdmin4.  Database “Kemiskinan”  yang  terdiri  dari  2  tabel  “login”  dan  “batas”.  Tabel  login gunanya  untuk  menyimpan  username  dan  password  admin.  Tabel  batas merupakan  konfigurasi  dari QuantumGIS .  Barikut  adalah  gambar  Database Kemiskinan :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 7. Database Kemiskinan
Langkah  kedua  adalah  membuat  halaman  login,  halaman  edit  data, halaman tampilan data, dan halaman peta. Seluruh halaman tersebut dibuat dengan menggunakan coding bahasa pemrograman PHP. Setelah pembuatan seluruh halaman tersebut selesai, akan dapat tampil di web browser dengan mengetik “localhost/webgis/prob” pada address bar .
Gambar 8 . Halaman Index
Link Buka  Map  akan  menampilkan  halaman  peta,  sedangkan link lihat data  akan  menampilkan  halaman  tampilan  data.  Gambar  halaman  tampilan data seperti gambar dibawah ini :
Gambar 9. Halaman Tampilan Data
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Jika terjadi perubahan data pada kolom jumlah maka klik link edit yang terdapat  dikolom  keterangan.  Misalnya  baris  ke  10,  tampilan  yang  akan muncul adalah halaman edit data seperti berikut :

## Gambar 10. Halaman Edit Data
Jumlah  penduduk  miskin  tidak  boleh  melebihi  jumlah  seluruh penduduk. Tetapi apabila jumlah penduduk miskin yang diinputkan melebihi dari jumlah seluruh penduduk, maka data yang diinput tidak akan tersimpan kedalam database dan  akan  muncul  halaman update data  berisi pemberitahuan  untuk  memeriksa  kembali  data  yang  diinputkan  pada halaman sebelumnya.
Gambar 11. Halaman Update Data Periksa Kembali
Ketika data jumlah penduduk miskin maupun jumlah seluruh penduduk sudah  diperbarui  dan  tidak  melebihi  batasan  yang  ditentukan  diatas,  maka data  yang  baru  dinput  akan  tersimpan  dalam database menggantikan  data yang lama. Dan kemudian akan menampilkan halaman update data berhasil yang berisi data baru. Halaman berhasil update data seperti berikut :
Gambar 12. Halaman Berhasil Update Data
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Desil 1, desil 2, desil 3, dan desil 4 akan dijumlahkan dan hasilnya ada di kolom total. Dan kolom persentase kemiskinan adalah hasil dari perhitungan kolom  total  di  bagi  dengan  kolom  jumlah  seluruh  penduduk.  Kolom perentase  kemiskinan  nantinya  digunakan  sebagai  acuan  untuk membedakan  warna range. Secara  otomatis  warna  pada  layer  tingkat kemiskinan  di  halaman  peta  akan  berubah  sesuai  dengan  pembagian range yang telah ditentukan. Berikut adalah gambar halaman peta :

## Gambar 13. Halaman Peta
Halaman peta tersebut memiliki beberapa layer–layer peta seperti layer tingkat  kemiskinan,  label,  dan  batas.  Adapun  gambar  layer  peta  tersebut seperti berikut ini :
Gambar 14. Menu Layer Peta
Gambar 15. Layer Tingkat Kemiskinan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Layer  tingkat  kemiskinan  hanya  menapilkan  peta  dengan  warna  yang berbeda-beda sesuai dengan pembagian range kemiskinan yaitu warna biru untuk range cukup  miskin,  warna  hijau  untuk range hampir  miskin,  warna kuning untuk range miskin, dan warna merah untuk range sangat miskin.
Gambar 16 . Layer Label dan Batas Desa
Layer label nama desa menampilkan nama-nama desa saja, sedangkan layer  batas  desa  hanya  menampilkan  batas  desa  saja.  Ketika  seluruh  layer diaktifkan akan terlihat seperti pada gambar halaman peta.

## 4.  SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  penulis  membangun  sebuah  Aplikasi  Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Daerah  Miskin  pada  Badan  Perencanaan Perencanaan  Pembangun  Daerah  Kabupaten  Probolinggo.  Sistem  ini  dapat memberikan  informasi  kemiskinan  dengan  menampilkan  peta  Kabupaten Probolinggo  yang  berbeda  warna  berdasarkan  pembagian range serta bersifat dinamis untuk menjadikan bahan pertimbangan bagi Bappeda dalam hal perencanaan dan pembangunan daerah supaya bantuan dari pemerintah dapat disalurkan tepat pada sasaran.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  sepenuhnya  dibiayai  oleh  Direktorat  Penelitan  dan Pengabdian  Masyarakat  Pendidikan  Tinggi  melalui  skema  Penelitian  Dosen Pemula.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Umyana and M. Y. Darsyah, “Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan  di  provinsi  jawa  barat  dengan  regresi  linier  berganda,” Semin. Nas. Pendidikan, Sains dan Teknol. , no. 3, pp. 337–339, 2015.
[2] W. Yanuartha and M. Kom, “Pengembangan Sistem Peta Digital Tentang Sebaran  Penduduk  Miskin  Di  Kalimantan  Timur  (Studi  Kasus  Kota Samarinda Dan Balikpapan),” pp. 46–50, 2019.
[3] D.  Charter,  “Desain  dan  Aplikasi  GIS  (  Geographics  Information System),” in Desain dan Aplikasi GIS (Geographics Information System) , 2003, p. 1.
[4] D.  Hamdani  and  R.  A.  .  V.  Targa  Saptanji,  “Perancangan  Model  Sistem
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 434-444 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Informasi  Geografis  Pemetaan  Sebaran  Demam  Berdarah  di  Wilayah Kota Bandung,” Pros. Annu. Res. Semin. 2018 , vol. 4, no. 1, pp. 978–979,
2018.
[5] S.  Sotar  and  D.  Mardianto,  “Sistem  Informasi  Geografis  Daerah  Yang Layak  Menerima  Daging  Qurban    Di  Wilayah  Kota  Padang,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 384–390, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i1.244.
[6] A. H. Pattiraja, “Analisis Potensi Kawasan Rawan Banjir Kota Kepanjen Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG),” J.  Planoearth ,  vol.  3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.31764/jpe.v3i1.212.
[7] R.  Susanto  and  A.  D.  Andriana,  “Perbandingan  Model  Waterfall  dan Prototyiping  untuk  Pengembangan  Sistem  Informasi,” Maj.  Ilm. UNIKOM , vol. 14, no. 1, pp. 41–46, 2016.