## RANCANG BANGUN BASIS DATA SPASIAL PEMANTAUAN PENYEBARAN KLINIK 24 JAM DI DKI JAKARTA

## Indrajani
Information Systems Department, School of Information Systems, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 11480 indrajani@binus.ac.id

## ABSTRACT
The purpose of this research is for designing and building spatial database to monitor the spreading of 24 hours clinic in DKI Jakarta. It includes spatial and attributive information for clinics. The benefit of this research is integrating tabular database with spatial database, giving information about the spreading of clinic spatially, and locating new clinics easily in DKI Jakarta. The research method used is data collection such as examine the documents and observation, followed by database analysis and design by Life Cycle (DBLC). The result obtained from this research is a spatial model of database that monitors the spreading of 24-hour clinics in DKI Jakarta. Implementing the new spatial database in monitoring the spread of clinic 24 hours can help the government to increase and develop health service for people in DKI Jakarta.
Keywords : database, monitoring, distribution, clinic

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah merancang dan membangun basis data spasial pemantauan penyebaran klinik 24 jam di DKI Jakarta yang memuat informasi spasial dan atributif bagi klinik-klinik. Manfaat penelitian ini adalah mengintegrasikan basis data tabular dengan basis data spasial, memberikan informasi penyebaran klinik secara spasial, dan mempermudah pemerintah untuk penempatan klinik-klinik baru di DKI Jakarta. Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data, yaitu dengan mempelajari dokumen-dokumen dan observasi. Selain itu menggunakan juga metode analisis dan perancangan basis data yaitu Database Life Cycle (DBLC). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah suatu model basis data pemantauan penyebaran klinik 24 jam di DKI Jakarta. Model basis data pemantauan penyebaran klinik 24 jam yang telah dibuat dapat membantu pemerintah dalam peningkatan dan pengembangkan pelayanan kesehatan bagi masyarakat Indonesia khususnya di wilayah DKI Jakarta.
Kata kunci: basis data, pemantauan, penyebaran, klinik

## PENDAHULUAN
Penggunaan teknologi informasi tidak dapat dipisahkan lagi dari segala aspek dalam kehidupan. Implementasi teknologi informasi dapat membuat berbagai kegiatan menjadi lebih mudah, cepat, dan tepat serta mengurangi kesalahan yang dilakukan oleh manusia. Perusahaan di bidang apapun baik itu sektor swasta maupun pemerintah harus lebih bijak dalam melihat dan memanfaatkan peluang yang disediakan oleh teknologi informasi saat ini dalam menunjang serta memaksimalkan fungsi bisnis yang ada.
Penerapan suatu teknologi informasi sangat erat kaitannya dengan aplikasi. Suatu aplikasi pasti memiliki hubungan yang sangat erat dengan basis data. Tanpa sistem basis data yang benar, maka implementasi suatu teknologi informasi akan menjadi kurang bermanfaat atau dapat dikatakan tidak maksimal penggunaannya. Penerapan sistem basis data mempunyai beberapa keuntungan antara lain dapat mengontrol redundansi data, data menjadi konsisten, meningkatkan integritas data, adanya standarisasi data , dan meningkatkan produktifitas kerja. Pada setiap aplikasi yang diciptakan memerlukan basis data. Basis data merupakan salah satu komponen penting untuk setiap aplikasi, pada perkembangannya, basis data telah mengalami perubahan yang signifikan dalam pengolahannya.
Basis data spasial merupakan kumpulan dari tipe data spasial, operator, indice , dan strategi pemrosesan. Basis data spasial dapat bekerja pada bahasa pemrograman antara lain Java dan Visual Basic. Basis data spasial yang khusus menyimpan data geografis terdapat pada Geographic Information System (GIS). GIS tidak hanya digunakan untuk memetakan informasi pada tanah, pertanian, pariwisata, dan alam bebas, melainkan dapat diimplementasikan juga untuk perencanaan pembangunan perusahaan. Misalnya saja, membantu pencarian daerah dengan populasi tinggi, penentuan peletakan klinik ataupun pencarian jarak tempuh terdekat.
Berdasarkan Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 028/MENKES/PER/I/2011 Tentang Klinik, klinik adalah fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakanpelayanan kesehatan perorangan yang menyediakan pelayanan mendasar dan/atau spesialistik, diselenggarakan oleh lebih dari satu jenistenaga kesehatan dan dipimpin oleh seorang tenaga medis. Tenaga medis yang dimaksud adalah dokter, dokter spesialis, dokter gigi atau dokter gigi spesialis.Pelayanan kesehatan yang diberikan bersifat promotif, preventif, kuratif dan rehabilitatif.Untuk klinik yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan 24 jam, harus menyediakan dokter serta tenaga kesehatan lain sesuai kebutuhan yang setiap saat berada di tempat.
Dewasa ini, sebagian besar klinik tersebar di beberapa daerah. Sebelum teknologi mengalami kemajuan pesat, pemerintah mengatur klinik secara manual. Hal ini membuat pemerintah kesulitan dalam mengatur letak klinik. Kemajuan teknologi memberikan kemudahan bagi penggunanya untuk mengatur penempatan klinik. Dengan kemajuan teknologi sistem informasi geografis, pemerintah dapat melihat secara eksplisit yang dipaparkan dalam bentuk peta digital. Dengan adanya peta digital, pemerintah dapat dengan mudah melihat lokasi dari klinik secara spasial dan juga mempermudah untuk menganalisis penentuan lokasi klinik baru yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan.
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis sistem informasi yang ada pada pemerintah terutama yang berhubungan dengan penyebaran klinik di wilayah DKI Jakarta. Selain itu juga merancang basis data spasial untuk memantau penyebaran klinik. Menurut Ballenger (2003), beberapa data dan informasi yang perlu ada pada sistem informasi klinik adalah data keluarga pasien, pasien, tindakan yang dilakukan, diagnosa, asuransi, histori pasien, laporan dan inquery. Ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada pembuatan model basis data pemantauan untuk penyebaran klinik. Penyebaran klinik tersebut difokuskan untuk wilayah DKI Jakarta dan sistem yang mampu untuk menentukan lokasi terbaik untuk penambahan klinik baru.

## METODE
Metode penelitian yang digunakan adalah metode pengumpulan data, metode analisis, dan metode perancangan basis data. Teknik yang digunakan dalam metode pengumpulan data ini mencakup antara lain wawancara, mempelajari dokumen, observasi, dan studi kepustakaan (Indrajani, Bedah Kilat 1 Jam – Pengantar dan Sistem Basis data , 2011). Wawancara dilakukan pada bagian- bagian yang akan menggunakan sistem basis data yang diusulkan. Pertanyaan-pertanyaan yang akan ditanyakan akan disiapkan terlebih dahulu sebelum wawancara berlangsung. Sifat yang akan digunakan adalah gabungan antara pertanyaan tertutup dan terbuka (Connolly & Begg, 2010). Untuk mendapatkan data dan informasi mengenai kebutuhan pengguna secara lengkap, dilakukan juga pengumpulan dokumen-dokumen. Selain itu juga dilakukan observasi langsung ke lapangan (Indrajani, Perancangan Basis data Dalam All In 1 , 2011) .
Menurut penelitian yang telah dilakukan oleh Falianingrum, et al/. (2012), tahap pertama pada perancangan WEB-GIS yaitu tahap survei dan pengumpulan data. Pengumpulan data penyebaran wabah penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dan Malaria dilakukan di Dinas Kesehatan Kota Bandar Lampung, sedangkan data spasial dan atribut wilayah administrasi Kota Bandar Lampung diperoleh dari Lembaga Pengabdian Masyarakat (LPM) Universitas Lampung. Data spasial tersebut memiliki posisi koordinat Universal Transverse Mercator (UTM). Karena posisi koordinat yang diperlukan adalah koordinat Latitude-Longitude, peneliti menggunakan software Arcview 3.3 dengan ekstensi Projection Utility Wizard untuk konversi koordinat Universal Transverse Mercator (UTM) tersebut ke koordinat Latitude-Longitude. ArcView memiliki kemampuan melakukan visualisasi data, eksplorasi data, menjawab query (baik basis data spasial maupun non spasial), dan menganalisis data secara geografis (Riyanto & Indelarko, 2009). Koordinat letak Puskesmas yang ada di Bandar Lampung diperoleh dengan mendatangi 28 lokasi Puskesmas yang ada di Bandar Lampung menggunakan perangkat GPS (Global Positioning System). Koordinat yang telah didapatkan lalu dikonversi ke dalam bentuk koordinat Derajat-Desimal menggunakan The Worldwide Coordinate Converter (TWCC) yang merupakan aplikasi online interaktif untuk melakukan konversi koordinat dan menggunakan Google Maps sebagai background map. Aplikasi yang dibuat oleh Clement Ronzon ini dapat diakses melalui alamat http://twcc.free.fr/converter-en.php .
Koordinat Latitude-Longitude kemudian diolah dengan menggunakan program ArcView untuk melihat titik koordinat tersebut pada peta. Proses menginputkan koordinat tersebut dilakukan dengan menuliskan koordinat tersebut pada program Microsoft Office Excel 2003 (koordinat x dan y ) yang kemudian disimpan dalam format Database File (dbf) agar dapat diimport pada program ArcView. Kemudian data non-spasial yang berhubungan langsung dengan data spasial dimasukkan ke dalam tabel-tabel atribut milik data spasial sesuai dengan informasi yang disampaikan, tahap ini disebut tahap setting dbf. Keseluruhan proses ini dilakukan di dalam komponen tabel milik ArcView yang dimasukkan dalam lingkungan MapServer (Falianingrum, et al., 2012). Arsitektur sistem manajemen basis data spasial ditamplikan pada Gambar 1.
Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan suatu alat yang dapat digunakan untuk mengelola ( input , manajemen, proses, dan output ) data spasial atau data yang bereferensi geografis (Setiadi & Fahana, 2010). Beberapa kemampuan SIG antara lain memetakan letak. Kemampuan ini memungkinkan seseorang untuk mencari di mana letak suatu daerah, benda, atau lainnya di permukaan bumi. Fungsi ini dapat digunakan seperti untuk mencari lokasi rumah, mencari rute jalan, mencari tempat-tempat penting dan lainnya yang ada di peta. Kemampuan berikutnya adalah memetakan kuantitas. Dengan melihat penyebaran kuantitas tersebut dapat mencari tempat-tempat yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan dan digunakan untuk pengambilan keputusan, ataupun juga untuk mencari hubungan dari masing-masing tempat tersebut. Selanjutnya kemampuan memetakan kerapatan. Dengan pemetaan kerapatan dapat dengan mudah membagi konsentrasi daerah
ke dalam unit-unit yang lebih mudah untuk dipahami dan seragam, misalkan dengan memberikan warna yang berbeda pada daerah-daerah yang memiliki konsentrasi.tertentu. Pemetaan kerapatan ini biasanya digunakan untuk data-data yang berjumlah besar seperti sensus penduduk. Terakhir adalah kemampuan dalam memetakan apa yang ada di luar dan di dalam suatu area. SIG digunakan juga untuk memonitor apa yang terjadi dan keputusan apa yang akan diambil dengan memetakan apa yang ada pada suatu area dan apa yang ada di luar area (Setiadi, 2013).
Gambar 1 Arsitektur Sistem Manajemen Basis Data Spasial (SMBDS)
Secara umum, terdapat dua jenis fungsi analisis, yaitu fungsi analisis spasial dan fungsi analisis atribut. Fungsi analisis atribut terdiri dari operasi dasar sistem pengelolaan basis data (DBMS) dan perluasannya, yaitu operasi dasar basis data yang mencakup membuat basis data baru, menghapus basis data, membuat tabel basis data, menghapus tabel basis data, mengubah dan menghapus data yang ada di tabel. Perluasan operasi basis data yaitu membaca dan menulis basis data dalam sistem basis data yang lain ( export dan import ), berkomunikasi dengan sistem basis data yang lain, dan menggunakan bahasa basis data standard SQL (Structured Query Language). Fungsi kedua adalah fungsi analisis spasial terdiri dari enam fungsi,yaitu klasifikasi, network, overlay, buffering, 3D analysis, dan Digital Image Processing .
Fungsi klasifikasi ( reclassify ) mengklasifikasikan kembali suatu data spasial (atau atribut) menjadi data spasial yang baru dengan menggunakan kriteria tertentu. Berikutnya network , yaitu fungsi yang merujuk data spasial titik-titik ( point ) atau garis-garis ( lines ) sebagai suatu jaringan yang tidak terpisahkan. Lalu fungsi overlay, fungsi ini menghasilkan data spasial baru dari minimal dua data spasial yang menjadi masukkannya. Selanjutnya fungsi Buffering, fungsi ini akan menghasilkan data spasial baru yang berbentuk poligon atau zone dengan jarak tertentu dari data spasial yang menjadi masukannya. Fungsi 3D analysis adalah fungsi yang terdiri dari sub-sub fungsi yang berhubungan dengan presentasi data spasial dalam ruang 3 dimensi. Terakhir adalah fungsi Digital Image
Processing, fungsi ini dimiliki oleh perangkat SIG yang berbasiskan raster . Karena data spasial permukaan bumi banyak didapat dari perekaman data satelit yang berformat raster , maka banyak SIG raster yang juga dilengkapi dengan fungsi analisis ini (Setiadi, Perancangan Sistem Informasi Geografis Pemetaan Daerah Rawan Tanah Longsor, Mitigasi, dan Manajemen Bencana di Kabupaten Banjarnegara, 2013).
Ada tiga fase dalam membuat desain model basis data, antara lain Conceptual Database Design, Logical Database design , dan Physical Database design (Indrajani, et al., 2013). Conceptual Database Design, m erupakan suatu proses pembentukan model yang berasal dari informasi yang digunakan dalam perusahaan yang bersifat indenpenden dari keseluruhan aspek fisik. Model data tersebut dibangun dengan menggunakan informasi dalam spesifikasi kebutuhan user dan merupakan sumber informasi untuk fase desain logikal. Sedangkan Logical Database design, m erupakan suatu proses pembentukan model yang berasal dari informasi yang digunakan dalam perusahaan yang berdasarkan model data tertentu namun independen terhadap DBMS tertentu dan aspek fisik lainnya, misalnya relasional. Model data konseptual yang telah dibuat sebelumnya, diperbaiki dan dipetakan kembali ke dalam model data logikal. Physical Database design, merupakan proses yang menghasilkan deskripsi implementasi basis data pada penyimpanan sekunder. Menggambarkan struktur penyimpanan dan metode akses yang digunakan untuk mencapai akses yang efisien terhadap data. Dapat dikatakan juga, desain fisikal merupakan cara pembuatan menuju DBMS tertentu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kemudahan akses terhadap layanan publik kesehatan menjadi faktor penunjang kehidupan yang penting dalam kehidupan sehari – hari masyarakat. Hal ini berarti masyarakat membutuhkan tempat – tempat yang dapat memberikan layanan kesehatan, baik berupa rumah sakit (pemerintah, perusahaan, dan swasta/lainnya), puskesmas, maupun klinik 24 jam yang dapat dengan mudah diakses oleh masyarakat. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (http://sp2010.bps.go.id/index.php, 2011), jumlah penduduk Indonesia mencapai 237.641.326 di tahun 2010, dengan jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2010 sebesar 31.023.400 orang (13,05%). Dari tahun 1999 hingga2006, rata-rata pertumbuhan jumlah rumah sakit swasta di Indonesia mencapai sekitar 4% pertahun, padahal jumlah rumah sakit pemerintah hanya meningkat rata-rata 2,5% setiap tahunnya. Demikian halnya dengan klinik kesehatan. Sebagai contoh, di DKI Jakarta, dari tahun 2002 sampai 2006 jumlah klinik umum dan spesialis tumbuh cukup pesat dengan rata-rata laju pertumbuhan 10,4% setiap tahunnya. Dalam tahun 2007, di DKI Jakarta, estimasi rata-rata jumlah kunjungan pasien ke klinik umum dan spesialis kelas menengah ke atas mencapai 667 pasien per klinik per bulan (Mansur, 2008).Untuk daerah Banten pada tahun 2008 jumlah poliklinik sebanyak 427 dengan jumlah desa 1504 (Statistik Indonesia, 2011).
Menurut Peraturan Menteri Kesehatan, berdasarkan jenis pelayanannya, klinik dibagi menjadi Klinik Pratama dan Klinik Utama (Peraturan Menteri Nomor 028/MENKES/I/2011, 2011). Klinik Pratama merupakan klinik yang menyelenggarakan pelayanan medik dasar yang dilayani oleh dokter umum dan dipimpin oleh seorang dokter umum. Berdasarkan perijinannya klinik ini dapat dimiliki oleh badan usaha ataupun perorangan. Adapun Klinik Utama merupakan klinik yang menyelenggarakan pelayanan medik spesialistik atau pelayanan medik dasar dan spesialistik. Spesialistik berarti mengkhususkan pelayanan pada satu bidang tertentu berdasarkan disiplin ilmu, golongan umur, organ atau jenis penyakit tertentu. Klinik ini dipimpin seorang dokter spesialis ataupun dokter gigi spesialis. Berdasarkan perijinannya klinik ini hanya dapat dimiliki oleh badan usaha berupa CV, ataupun PT.
Pertumbuhan jumlah klinik di daerah-daerah pinggiran kota perlu ditunjang pula dengan
sarana dan prasana yang memadai untuk memberikan layanan kesehatan kepada masyarakat. Untuk meningkatkan layanan kesehatan kepada masyarakat maka diperlukan basis data klinik 24 jam yang dapat membantu menyimpan data pasien, obat, pengobatan pasien, dan jadwal praktek.
Bagi klinik 24 jam di daerah-daerah pinggiran kota, teknologi informasi untuk menunjang pelaksanaan operasional sehari-hari belum dimanfaatkan secara maksimal. Pengolahan data yang dilakukan yang memanfaatkan Microsoft Excel dan Word mengakibatkan terjadinya kesulitan dalam mencari data-data pasien maupun riwayat penyakit pasien. Selain itu keterbatasan sumber daya dan dana menyebabkan pihak pengelola klinik ragu dalam membangun model basis data sebagai pendukung utama dalam sistem informasi kesehatan (Indrajani, Wihendro, & Safan, 2013).
Permasalahan yang dihadapi adalah terdapat kesulitan dalam mengetahui dan mengontrol persebaran klinik berdasarkan letak dan posisi geografisnya. Selain itu adanya kesulitan dalam mengumpulkan serta membandingkan data-data yang ada dari setiap klinik.Juga terdapat kesulitan dalam menetukan lokasi untuk pembukaan klinik baru.
Usulan pemecahan masalah yang diusulkan adalah proses digitasi titik – titik klinik di wilayah DKI Jakarta, penambahan informasi jumlah transaksi dalam aplikasi map pada setiap klinik, penambahan tool buffering pada aplikasi, dan penambahan tool select point pada aplikasi.
Perancangan basis data spasial pemantauan penyebaran klinik 24 jam di DKI Jakarta sebagai berikut. Pada tahapan ini ada tiga kamus data yang dihasilkan, yaitu kamus data entitas (Tabel 1), kamus data relationship (Tabel 2) dan kamus data attribute (Tabel 3 – 5). ERD Logikal ditampilkan pada Gambar 2.
Tabel 1Kamus Data Entitas Nama Entitas Deskripsi Alias Kejadian Propinsi Istilah umum yang mendeskripsikan Daerah Khusus Ibu Kota Jakarta. Province  Setiap kota memiliki beberapa klinik. KotaMadya Isitlah umum yang mendekskripsikan kotamadya yang ada di DKI Jakarta. State Setuap kotamadya yang ada di DKI Jakarta Kelurahan Istilah umum yang mendeskripsikan kelurahan yang ada di setiap kotamadya yang ada di DKI Jakarta. Region Setiap keluarahan yang ada di kotamadya Klinik Istilah umum yang mendeksripsikan klinik-klinik yang dimiliki oleh klinik. Clinic Setiap klinik akan melakukan transaksi pemeriksaan pasien Stok Istilah umum yang mendeskripsikan jumlah barang di setiap klinik. Quantity Jumlah obat yang akan dijual. Obat Isitilah umum yang mendeskripsikan obat-obat yang dijual di klinik. Medicine Setiap obat yang dijual di setiap klinik. Pasien Istilah umum untuk mendeskripsikan informasi pasien-pasien yang pernah datang pada klinik Patient Setiap pasien diperiksa. Tabel 2Kamus Data Relationship Entity Name Multiplicity Relationship Entity Name Multiplicity Kotamadya 1..* Memiliki Kelurahan 1..1 Propinsi 1..* Memiliki Kotamadya 1..1 Klinik 1..1 Tersebar Di Propinsi 1..* Stok 1..1 Dimiliki Klinik 1..* Stok 1..1 Dimiliki Obat 1..*

## Tabel 3Tabel Entitas Pasien
Atribut Deskripsi Tipe Data dan Panjang Nulls Multi ‐ valued KdPasien Kode Pasien Char(10) Tidak Tidak NamaPasien Nama Pasien Varchar(50) Tidak Tidak TglLahirPasien Tgl Lahir Pasien Datetime Tidak Tidak JnsKelaminPasien Jenis Kelamin Pasien Char(1) Tidak Tidak StatusPasien Status Nikah Pasien Varchar(20) Tidak Tidak GolDarahPasien Golongan Darah Pasien Varchar(2) Tidak Tidak AlamatPasien Alamat Pasien Varchar(120) Tidak Tidak KotaPasien Kota Pasien Varchar(20) Tidak Tidak KodePosPasien Kode Pos Pasien Varchar(5) Tidak Tidak PropinsiPasien Propinsi Pasien Varchar(30) Tidak Tidak TelpPasien Telp Rumah Pasien Varchar(15) Tidak Ya HPPasien No HP Pasien Varchar(15) Tidak Ya Fax Pasien No Fax Pasien Varchar(15) Ya Ya TipePasien Tipe Pasien Varchar(15) Tidak Tidak KetPasien Keterangan Pasien Varchar(150) Tidak Tidak Tabel 4 Tabel Entitas Obat Atribut Deskripsi Tipe Data dan Panjang Nulls Multi ‐ valued KdObat Kode Obat Char(10) Tidak Tidak NamaObat Nama Obat Varchar(50) Tidak Tidak Kategori Kategori Obat Varchar(30) Tidak Tidak HargaBeli Harga Beli dari Pemasok_ObatDecimal(18,0) Tidak Tidak HargaJual Harga Jual ke Pasien Decimal(18,0) Tidak Tidak Stok Stok Obat yang tersedia Float Tidak Tidak Satuan Satuan Obat Varchar(15) Tidak Tidak StokMin Stok Obat minimum Int Tidak Tidak ROP Titik pemesanan kembali Int Tidak Tidak StokMaks Stok Obat maksimal Int Tidak Tidak Ket Keterangan obat Varchar(150) Tidak Tidak Tabel 5Tabel Entitas Penyesuaian_Obat Atribut Deskripsi Tipe Data dan Panjang Nulls Multi ‐ valued TglPenyesuaian Tgl Penyesuaian Obat Datetime Tidak Tidak KdPenyesuaian Kode Penyesuaian Obat Char(10) Tidak Tidak KdKaryawan Kode Karyawan Char(10) Tidak Tidak NamaKaryawan Nama Karyawan Varchar(50) Tidak Tidak KdObat Kode Obat Char(10) Tidak Tidak QtyObat Kuantitas Obat Int Tidak Tidak KetPenyesuaian Keterangan Penyesuaian Varchar(50) Tidak Tidak
Gambar 2 ERD Logikal
Berikut adalah contoh penggalan program yang merupakan penggabungan antara perancangan basis data spasial tersebut dengan bahasa pemograman VB dan tools ArcGIS.
Imports System.IO Imports ESRI.ArcGIS.esriSystem Imports ESRI.ArcGIS.Carto Imports ESRI.ArcGIS.Controls Imports ESRI.ArcGIS.ADF Imports ESRI.ArcGIS.SystemUI Imports ESRI.ArcGIS.Geodatabase Imports ESRI.ArcGIS.ConversionTools Imports ESRI.ArcGIS.DataSourcesFile Imports ESRI.ArcGIS.ArcMapUI Imports System.Drawing.Text Imports ESRI.ArcGIS.ADF.CATIDs Imports ESRI.ArcGIS.Framework Imports ESRI.ArcGIS.GeoDatabaseExtensions Imports System.Runtime.InteropServices
Sintaks tersebut berfungsi untuk mengimports tools ArcGIS. Karena hal itu, maka fitur-fitur
ArcGIS dapat dipanggil langsung oleh VB.

## Public Class UserView
Public Sub isicombo() Dim tabel As DataTable Dim proses As New Koneksi Dim db = New Koneksi namacombo.DataSource = Nothing Dim isicombo = "select Nama from Klinik"
tabel = proses.execute query (isicombo)
namacombo.DataSource = tabel namacombo.DisplayMember = "Nama" namacombo.ValueMember = "Nama"
End Sub
Public Sub SelectFeatureOption()
Dim ThisMap As IMap Dim Query As I Query Filter Dim FeatSel As IFeatureSelection Dim Aview As IActiveView Dim FLayer As IFeatureLayer
ThisMap = AxMapControl1.Map FLayer = CType (ThisMap.Layer(0), IFeatureLayer ) Query = New QueryFilter Query.WhereClause = "KdKlinik = " & kode.Text FeatSel = CType (FLayer, IFeatureSelection ) FeatSel.SelectFeatures(Query, esriSelectionResultEnum .esriSelectionResultNew, False )
Aview = ThisMap Aview.PartialRefresh( esriViewDrawPhase .esriViewGeoSelection, Nothing , Nothing )
End Sub
Pada SelectFeatureOption() , terdapat sintaks yang digunakan untuk menampilkan basis data spasial. Di sana terlihat penggunan fitur ArcGIS. Demikianlah perancangan basis data spasial pemantauan penyebaran klinik 24 jam di DKI Jakarta.

## PENUTUP
Perancangan basis data spasial pemantauan penyebaran klinik 24 jam di DKI Jakarta dilakukan dengan dengan tiga langkah utama yang meliputi conceptual database design yang menghasilkan kamus data, logical database design yang menghasilan entity relationship diagram (ERD), dan physical database design yang merupakan implementasi basis data yang dilakukan dengan pembuatan basis data ke dalam sistem. Dengan adanya perancangan tersebut, pemerintah dapat memantau penyebaran klinik yang ada.
Pengembangan penelitian selanjutnya diharapkan dapat menampilkan informasi visual
mengenai klinik yang bersangkutan. Juga dapat melakukan pengambilan data dari tiap klinik sehingga dapat secara otomatis dan real-time . Setelah melakukan buffering , hasil yang ada diharapkan untuk dapat langsung dimunculkan, tidak diperlukan untuk memilih tool “ add data ” terlebih dahulu. Selain itu juga diharapkan penentuan lokasi yang ada pada peta SIG untuk kedepannya lebih mendekati aslinya (dunia nyata). Kemudian adanya tambahan fitur print atau cetak pada aplikasi ini di kemudian hari dan adanya fitur untuk menampilkan grafik yang dibuat untuk melakukan perbandingan transkasi yang terjadi pada tiap-tiap klinik .

## DAFTAR PUSTAKA
Ballenger, Robert. (2003). A database design and development case: Elk County Pediatric Medical Center. Journal of Information Systems Education, 14, 275 – 283. Diakses dari http://search.proquest.com/docview/200091367?accountid=31532.
BPS. (2011). Statistika Indonesia . Diakses dari http://www.bps.go.id/flip/flip11/index3.php.
BPS. (2010). Sensus Penduduk . Diakses dari http://sp2010.bps.go.id/index.php.
Connolly, T., & Begg, C. (2010). Database System: A Practical Approach to design, Implementation and Management (5th ed.). England: Pearson Education.
Falianingrum, A., Muludi , K., & Irawati, A. R. (2012). Perancangan WEB-GIS penyebaran wabah penyakit. Jurnal komputas, 1 , 23 – 30.
Indrajani. (2011). Bedah Kilat 1 Jam – Pengantar dan Sistem Basis Data. Jakarta: Elex Media Computindo.
Indrajani. (2011). Perancangan Basis Data dalam All in 1. Jakarta: Elex Media Computindo.
Indrajani, Wihendro, & Safan. (2013). Rancang bangun konseptual basis data klinik 24 jam. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Multimedia 2013. Yogyakarta: STMIK AMIKOM.
Kementrian Kesehatan RI. (2011). Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 028/MENKES/PER/1/2011 . Diakses Dari http://luk.staff.ugm.ac.id/atur/Permenkes28- 2011.pdf.
Mansur S. (2008). Prospek Usaha Klinik Kesehatan di Indonesia Januari 2008 . Diakses dari situs Pt Media Data Riset: http://mediadata.co.id/MCSIND-2008/Prospek-Usaha-Klinik-Kesehatan-di- Indonesia-2008.pdf.
Riyanto, P., & Indelarko, A. (2009). Pengembangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis. Jakarta: Gaya Media .
Setiadi, T. (2013, Maret). Perancangan sistem informasi geografis pemetaan daerah rawan tanah longsor, mitigasi, dan manajemen bencana di Kabupaten Banjarnegara. KESMAS, 7 , 33 – 42.
Setiadi, T., & Fahana, J. (2010). Pengembangan aplikasi untuk menentukan daerah pencemaran limbah home industry berbasis sistem informasi geografis . Jurnal Informatika, 4 (2).