Pemanfaatan SIG untuk Pemetaan Area Layanan dan Indeks Aksesibilitas Fasilitas Pelayanan Kesehatan ................ (Yanuar & Sutanta)

## PEMANFAATAN SIG UNTUK PEMETAAN AREA LAYANAN DAN INDEKS AKSESIBILITAS FASILITAS PELAYANAN KESEHATAN DI KABUPATEN KULON PROGO
( Mapping Service Area dan Healthcare Facility Accessibility Index in Kulon Progo Regency using GIS )
Dwiky Rama Yanuar 1 & Heri Sutanta 2
1 Pusat Pemetaan Batas Wilayah, Badan Informasi Geospasial
2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jalan Raya Jakarta Bogor Km 46, Cibinong, Kabupaten Bogor, Jawa Barat E-mail: dwiky.rama@big.go.id
Diterima: 15 Juli 2020; Direvisi: 20 September 2021; Disetujui untuk Dipublikasikan: 6 Oktober 2021

## ABSTRAK
Aksesibilitas  fasilitas  pelayanan  kesehatan  (fasyankes)  adalah  tingkat  kemudahan  masyarakat  untuk menjangkau fasyankes. Indeks aksesibilitas fasyankes selama ini diukur berdasarkan aspek wilayah, belum sampai  pada  tingkat  kedetailan  bangunan  rumah.  Penelitian  ini  menggunakan  SIG  untuk  menghitung aksesibilitas  spasial  fasyankes  di  Kabupaten  Kulon  Progo.  Aksesibilitas  spasial  diukur  berdasarkan  area layanan fasyankes dan indeks aksesibilitas. Data yang digunakan meliputi data fasyankes, bangunan tempat tinggal,  dan  jaringan  jalan.  Kecepatan  tiap  segmen  jalan  dalam  jaringan  dikoreksi  berdasarkan kemiringannya  yang  diekstrak  dari  Model  Elevasi  Digital  Nasional  (DEMNas).  Area  layanan  fasyankes dikalkulasi  menggunakan  analisis  jaringan service  area dengan  interval  waktu  tempuh  8  dan  15  menit. Perhitungan  indeks  aksesibilitas  menggunakan  analisis  jaringan OD  Cost  Matrix dengan  tenggat  8  menit. Indeks aksesibilitas dihitung dengan metode Enhanced Two-Step Floating Catchment Area (E2SFCA). Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  penduduk  Kulon  Progo  tercakup  dalam  area  layanan fasyankes 8 menit. Namun demikian, indeks aksesibilitasnya cenderung rendah. Di lokasi berindeks rendah, terdapat  paling  banyak  tiga  fasyankes  yang  dapat  diakses  penduduk  dalam  waktu  8  menit,  di  lokasi berindeks  tinggi  rata-rata  terdapat  11  unit,  sementara  di  lokasi  berindeks  nol  tidak  ada.  Penelitian  ini  juga mengestimasi  jumlah  penduduk  yang  tinggal  di  area  layanan  yang  berbeda  dan  di  lokasi  dengan  indeks yang  berlainan.  Wilayah  dataran  rendah  di  sebelah  selatan  dan  tenggara  Kulon  Progo  memiliki  indeks aksesibilitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah perbukitan di sebelah utara dan barat.
Kata kunci : aksesibilitas, analisis jaringan, fasilitas kesehatan, indeks aksesibilitas

## ABSTRACT
Accessibility  to  healthcare  facilities  defines  the  ease  of  the  population  to  reach  healthcare  facilities. Accessibility index is usually calculated on areal unit while the detailed calculation on individual dwelling has not  been  a  common  practice.  This  research  uses  GIS  to  measure  the  spatial  accessibility  of  healthcare facilities  in  Kulon  Progo  Regency.  Spatial  accessibility  is  measured  based  on  the  healthcare  service  area and  accessibility  index.  This  research  used  the  following  data:  healthcare  facilities  location,  residential buildings,  and  road  networks.  The  speed  of each  road  segment in  the  network  was  corrected  by  the  slope extracted from National Digital Elevation Model (DEMNas). The healthcare service area was calculated using service area analysis with a travel time interval of 8 and 15 minutes. Accessibility index calculation used the OD Cost Matrix network analysis with an 8-minute time limit. It was calculated based on the Enhanced Two- Step Floating Catchment Area (E2SFCA) method. The outcomes show that the majority of the population in Kulon  Progo  covered  in  the  8-minutes  service  area.  However,  the  accessibility  index  tends  to  be  at  a  low level. At the low indexed locations, there are at most three facilities that are accessible by residents within 8 minutes; at high indexed locations, there are 11 units on average; while at zero-indexed locations, there are none. This research also estimates the number of people living in different service area classes and different accessibility  index.  The  lowland  area  in  the  south  and  south-east  of  Kulon  Progo  have  higher  accessibility compared to the hilly area in the north and west.
Keywords: accessibility, network analysis , healthcare facilities, accessibility index

## PENDAHULUAN
Pembangunan kesehatan pada periode 2015- 2019  di  Indonesia  dilaksanakan  melalui  Program Indonesia  Sehat.  Program  ini  bertujuan  untuk
meningkatkan derajat  kesehatan masyarakat melalui upaya kesehatan dan pemerataan pelayanan  kesehatan  (Kementerian  Kesehatan, 2015).  Upaya  tersebut  salah  satunya  adalah melalui  optimalisasi  fungsi  fasilitas  pelayanan
kesehatan  (fasyankes)  tingkat  pertama,  yakni dengan  menyediakan  minimal  satu  puskesmas (pusat kesehatan masyarakat) di setiap kecamatan.  Tahun  2017,  rasio  puskesmas  per kecamatan sebesar  1,36  yang  berarti  rasio  ideal telah  terpenuhi    (RI,  2018).  Rasio  puskesmas  per kecamatan dapat menggambarkan kondisi aksesibilitas masyarakat terhadap fasyankes.
Aksesibilitas adalah tingkat kemudahan suatu lokasi dijangkau dari lokasi lain. Ukuran aksesibilitas  digunakan  di  berbagai  bidang  (Ashik et  al.,  2020),  misalnya  dalam  penyediaan  fasilitas umum    dan  transportasi  (Cui  et  al.,  2020).  Dalam konteks pelayanan kesehatan, aksesibilitas adalah kemampuan masyarakat untuk memperoleh pelayanan tersebut (Black et al., 2004). Aksesibilitas  pelayanan  kesehatan  merupakan salah  satu  indikator  penting  untuk  menilai  tingkat pembangunan  bidang  kesehatan  masyarakat secara  keseluruhan  (Black  et  al.,  2004;  Khakh  et al.,  2019).  Aksesibilitas  tersebut  bernilai  variatif sebab  lokasi  tenaga  kesehatan  ( supply )  dan tempat masyarakat tinggal ( demand ) tidak terdistribusi secara seragam (Luo & Wang, 2003).
Perhitungan tingkat aksesibilitas telah dilakukan  di  beberapa  tempat,  baik  di  Indonesia maupun  di  luar  negeri.  Di  Indonesia  misalnya, perhitungan  aksesibilitas  fasilitas  kesehatan  telah dilakukan  di  Kota  Bandung  (Hadi  et  al.,  2013), Kota  Bogor  (Trisminingsih  &  Sagala,  2017),  dan Kabupaten  Tegal  (Aghnia  et  al.,  2018).  Di  wilayah perkotaan,  Khakh  et  al,  (2019)  menghitung aksesibilitas  spasial  Kota  Calgary,  Kanada, sedangkan Gu et al, (2019) memetakan aksesibilitas  spasial  Kota  Shanghai.  Aksesibilitas di  kedua  penelitian  tersebut  dihitung  berdasarkan penggunaan berbagai moda transportasi.
Akses  pelayanan  kesehatan  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor  spasial  dan  nonspasial  (Wang  & Luo,  2005).  Menurut  Peters  et  al,  (2008),  faktor- faktor  itu  mencakup  aksesibilitas  geografis, ketersediaan fasilitas dan layanan, keterjangkauan biaya,  penerimaan  masyarakat,  serta  kualitas  dari keempat  faktor  sebelumnya.  Tiga  faktor  terakhir bersifat  nonspasial,  sedangkan  dua  faktor  yang pertama,  yaitu  ketersediaan  dan  aksesibilitas geografis,  bersifat  spasial.  Ketersediaan  merujuk pada  jumlah  fasyankes  di  suatu  area  yang  dapat dipilih oleh masyarakat. Sementara itu, aksesibilitas  merujuk  pada  impedansi  perjalanan antara  lokasi  pasien  berada  dan  lokasi  fasyankes. Jarak  dapat  dinyatakan  dalam  ukuran  panjang (km)  atau  waktu  tempuh.  Guagliardo,  (2004) menggabungkan  dua  faktor  pertama  menjadi  satu dan menyebutnya sebagai “aksesibilitas spasial”.
Ukuran  aksesibilitas  spasial  yang  umum digunakan  sebagai  dasar  perumusan  kebijakan adalah provider-to-population  ratio (PPR)  seperti rasio  puskesmas  per  kecamatan  di  atas.  Hal  itu disebabkan  hasil  PPR  bersifat  intuitif  dan  mudah dipahami  serta  kalkulasinya  tidak  memerlukan pengetahuan  dan  peralatan  SIG  (Neutens,  2015). Namun,  PPR  memiliki  keterbatasan  karena
menganggap populasi dan fasyankes dalam suatu area terdistribusi merata sehingga kurang representatif. Selain itu, PPR tidak memperhatikan faktor  spasial  seperti  jarak  dan  waktu  tempuh sehingga  kurang  representatif  (Guagliardo,  2004). Faktor lain yang berpengaruh terhadap aksesibilitas  spasial  adalah  distribusi  masyarakat (Linard  et  al.,  2012)  yang  tercermin  dari  lokasi tempat tinggalnya.
Pembangunan  fasyankes  yang  dilaksanakan selama ini belum bisa sepenuhnya memperhatikan aspek spasial sehingga aspek kemudahan masyarakat  dalam  menjangkau  fasyankes  tidak selalu  bisa  dipenuhi  secara  maksimal  (Sutikno, 2013).  Data  yang  dipergunakan  masih  terbatas pada  data  nonspasial  saja,  seperti  populasi penduduk, mata pencaharian, angka penyakit, dan angka  kunjungan.  Kabupaten  Kulon  Progo,  dalam hal  ini,  termasuk  wilayah  yang  belum  memiliki perhitungan aksesibilitas fasyankes secara spasial.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghitung aksesibilitas spasial fasyankes di Kabupaten Kulon Progo berdasarkan cakupan area layanan fasyankes  dan  indeks  aksesibilitas  menggunakan SIG,  merangkum  dan  mengembangkan  penelitian dari (Yanuar, 2019).

## METODE
Lokasi  penelitian  berada  di  Kabupaten  Kulon Progo,  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta (DIY).  Kulon  Progo  terdiri  atas  12  kecamatan  dan 88  desa/kelurahan.  Data  Kulon  Progo  dalam Angka  tahun  2019  menyebutkan  bahwa  luas wilayahnya  adalah  586,28  km 2 (BPS  Kabupaten Kulon, 2019). Selanjutnya berdasarkan ketinggiannya,  44,47%  wilayah  Kulon  Progo memiliki  ketinggian  >100  m  di  atas  permukaan laut.  Dilihat  dari  kemiringan  topografinya,  41,19% wilayah  Kulon  Progo  memiliki  kemiringan  lereng >15 0 .  Peta  lokasi  penelitian  disajikan  pada Gambar 1 .
Gambar 1. Letak Kabupaten Kulon Progo
Data  yang  digunakan  meliputi  jaringan  jalan, bangunan  tempat  tinggal,  fasyankes,  dan  batas administrasi.  Data  tersebut  diperoleh  dari  Dinas Pertanahan  dan  Tata  Ruang  Provinsi  DIY  dalam format shapefile dengan  sistem  referensi  WGS
Pemanfaatan SIG untuk Pemetaan Area Layanan dan Indeks Aksesibilitas Fasilitas Pelayanan Kesehatan ................ (Yanuar & Sutanta)
1984  serta  bersistem  proyeksi  UTM  zona  49S. Kedetailan  informasi  tersebut  sangat  tinggi  sebab bersumber dari peta desa berskala 1:5.000.
Data  lain  yang  digunakan  adalah  DEMNas dari  Badan  Informasi  Geospasial  dalam  format raster geotiff ,  dengan  sistem  referensi  WGS  1984 dan  datum  vertikal  EGM2008  (Badan  Informasi Geospasial,  2019).  Data  DEMNas  diambil  dari http://tides.big.go.id/DEMNAS/.  Data  ini  digunakan untuk  mendapatkan  informasi  kemiringan  jalan. Kemiringan jalan merupakan faktor yang berpengaruh  dalam  kecepatan  berkendara,  yang akan  menentukan  cakupan  area  layanan  dan aksesibilitas  fasyankes.  Data  fasyankes  yang digunakan  berjumlah  85  unit  yang  terdiri  atas  8 rumah  sakit,  17  klinik,  21  puskesmas,  dan  39 puskesmas  pembantu  (pustu).  Lokasi  fasyankes diperoleh  dari  informasi  tekstual  yang  kemudian digambarkan di peta.
Penelitian ini menggunakan sembilan tahapan seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2 .  Data diolah  menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS  Pro 2.2.  Data  spasial  dikumpulkan  lalu  diseragamkan sistem referensi koordinatnya menjadi WGS 1984. Kemudian,  pengolahan  DEMNas  dilakukan  untuk menghasilkan hillshade dan slope . Hillshade digunakan  untuk  keperluan  visualisasi  bentuk lahan sedangkan slope digunakan sebagai sumber atribut  kemiringan  jalan. Slope direklasifikasi menjadi  tujuh  kelas  berinterval  10%  dengan rentang  0-60%.  Kemiringan  maksimum  60 %  (≈ 31°)  dipilih  sebab  nilai  tersebut  merupakan kemiringan  jalan  tercuram  yang  dapat  didaki  oleh mobil (Kemp, 1990). Pertimbangan  lainnya adalah rentang variasi slope harus cukup besar mengingat  slope  merupakan  satu-satunya  faktor koreksi  kecepatan  dalam  penelitian  ini.  Dengan menggunakan rentang hingga 60%, slope memiliki pengaruh  yang  lebih  besar  dalam  perhitungan hambatan kecepatan.
Gambar 2. Diagram alir penelitian
Setelah  itu,  basisdata  spasial dibangun  lalu data  spasial  dimasukkan  ke  dalamnya.  Dalam geodatabase yang dibuat dilakukan pembangunan topologi  dan network  dataset .  Topologi  dibangun untuk dua data, yakni jaringan jalan dan bangunan tempat  tinggal.  Topologi  jaringan  jalan  berfungsi untuk  memastikan  konektivitas  antar  segmen
jalan,  sedangkan  topologi  bangunan  berfungsi untuk  memastikan  tidak  ada  fitur  yang  saling tumpang tindih.
Selanjutnya,  penambahan  dan  perhitungan atribut  dilakukan.  Data  fasyankes  diisi  dengan atribut  kapasitas  tempat  tidur  dan  informasi  jam buka  berdasarkan  Profil  Kesehatan  Kabupaten Kulon  Progo  tahun  2018  dan  Data  Dasar Puskesmas  Provinsi  DIY  tahun  2017.  Sementara itu,  data  bangunan  tempat  tinggal  diisi  dengan atribut  jumlah  penduduk  semester  II  tahun  2018 dari  situs  Informasi  Kependudukan  Provinsi  DIY (Biro Tata Pemerintahan DIY, 2018).
Adapun  data  jaringan  jalan  diberi  atribut kemiringan, kecepatan, dan waktu tempuh. Atribut kemiringan  diperoleh  dari  hasil intersect antara slope dari  DEMNas  dan  jaringan  jalan.  Atribut kecepatan  ditentukan  berdasarkan  kelas  jalan  lalu dikoreksi terhadap kemiringan jalan (lihat Persamaan  1 ).  Sementara  itu,  atribut  waktu tempuh  dihitung  dengan  membandingkan  panjang segmen jalan dan kecepatan (lihat Persamaan 2 ).
...................................................  (1)
........................................................  (2)
dalam hal ini v t = kecepatan terkoreksi kemiringan (km/jam) v o = kecepatan menurut kelas jalan (km/jam)
s = kemiringan jalan (persen)
t = waktu tempuh (menit) l = panjang segmen jalan (meter)
Batas  kecepatan  untuk  kelas  jalan  arteri adalah  70  km/jam,  jalan  kolektor  50  km/jam,  jalan lokal 30 km/jam, sedangkan jalan lingkungan (jalan lain)  20  km/jam.  Batas  kecepatan  menurut  jenis jalan  diatur  pada Peraturan  Pemerintah  No  34 Tahun 2006. Namun, mengingat konteks penelitian adalah  dalam  kondisi  darurat  (ambulans)  maka batas kecepatan ditambah secara arbitrer ( Tabel  1 ).  Akan  tetapi,  penambahan  kecepatan tidak  melebihi  batas  kecepatan  maksimum  yang diatur  dalam  Peraturan  Menteri  Perhubungan  No 111 tahun 2015.
Tabel 1. Batas kecepatan menurut jenis jalan. Jenis Jalan Batas kecepatan (km/jam) minimum PP 34/2006 maksimum PM 111/2015 maksimum penelitian Arteri 60 80 70 Kolektor 40 50 50 Lokal 20 30 30 Lingkungan 15 - 20
Network  dataset dibangun  dengan  waktu tempuh  sebagai  impedansi  utamanya.  Dalam penelitian  ini, network  dataset belum  memiliki informasi kemacetan ( traffic ), jalan satu arah ( one-
way ),  larangan  belok  dan  putar  balik  ( restriction dan  turns ),  serta  hambatan  lampu  lalu  lintas. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  aksesibilitas menggunakan  metode  analisis  jaringan  dilakukan. Perhitungan area layanan fasyankes menggunakan analisis jaringan Service Area. Area layanan merupakan salah  satu ukuran yang  dapat menunjukkan  kemampuan  suatu  fasilitas  umum menjangkau  wilayah  sekitarnya,  yang  kemudian dikembangkan  menjadi  ukuran  lain  yang  lebih komprehensif  dengan  memperhitungkan  aspek penduduk  yang  menjadi  target  pelayanan  (Gao  et al., 2017).
Batasan  waktu  tempuh  yang  digunakan adalah  8  dan  15  menit.  Waktu  8  menit  dipilih sebab  merupakan  waktu  respons  maksimal  untuk pelayanan medis darurat seperti ambulans (Blanchard  et  al.,  2012).  Sementara  itu,  waktu  15 menit  dipilih  supaya  daerah  dengan  akses fasyankes  yang  sulit  dapat  teridentifikasi.  Apabila menggunakan  waktu  tempuh  30  menit  seperti yang  disarankan  (Daskin  &  Dean,  2006),  hampir seluruh  wilayah  Kabupaten  Kulon  Progo  tercakup dalam  area  layanan  fasyankes.  Perhitungan  area layanan  dilakukan  dalam  tiga  skenario  untuk menentukan  jumlah  fasyankes  yang  terlibat. Skenario pertama menggunakan semua fasyankes dengan  jumlah  85  buah.  Skenario  kedua  tidak melibatkan  pustu  sehingga  jumlah  fasyankesnya sebatas  46  buah.  Sementara  itu,  skenario  ketiga, atau  skenario  malam  hari,  hanya  menggunakan fasyankes  dengan  jam  buka  24  jam  yang berjumlah 26 buah.
Perhitungan indeks dilakukan dengan metode E2SFCA ( Enhanced Two-Step Floating Catchment Area ).  Indeks  aksesibilitas  merupakan  ukuran potensi  interaksi  antara  titik  populasi  dan  semua area layanan fasyankes dalam batasan impendansi  tertentu  (Luo  &  Wang,  2003). Perhitungannya  menggunakan  metode  E2SFCA yang dilakukan dalam dua  tahap (Luo  & Qi, 2009) yang  disajikan  pada  Persamaan  3  dan  4.  Pada tahap pertama, dari setiap  lokasi fasyankes j , titik- titik  populasi k yang  berada  dalam  zona  waktu tempuh D r dicari  dan  dihitung  PPR  berbobotnya, R j ,  menggunakan Persamaan  3 .  Kemudian  di tahap  kedua,  dari  setiap  titik  populasi i ,  semua fasyankes  di  lokasi j yang  tercakup  dalam  zona waktu  tempuh D r dicari  dan  dijumlahkan  PPR berbobotnya menggunakan Persamaan 4 .
............................................  (3)
............................................  (4)
dalam hal ini
i =   titik populasi
j =   lokasi fasyankes
k =   titik populasi dalam area layanan j d kj =  waktu tempuh dari k ke j d ij =  waktu tempuh dari i ke j R j =   PPR berbobot pada lokasi j S j =   kapasitas fasyankes pada lokasi j D r =   zona waktu tempuh ke- r
W r =   bobot impedansi ke- r P k =   jumlah populasi di titik k dalam area layanan j A i F =  indeks aksesibilitas di titik i
Perhitungan  indeks  aksesibilitas  dilakukan dengan  menggunakan  analisis  jaringan OD  Cost Matrix dengan batasan waktu tempuh 8 menit dan bobot  impedansi.  Bobot  berfungsi  untuk  menakar efek  impedansi  terhadap  nilai  aksesibilitas  yang dihasilkan.  Semakin  rendah  impedansinya,  maka nilai  aksesibilitasnya  semakin  tinggi.  Terdapat  tiga kelas  bobot  yang  nilainya  dihitung  berdasarkan fungsi Gaussian, yakni 1, 0,68, dan 0,22 (Luo & Qi, 2009).  Zona  dengan  rentang  waktu  tempuh  0-3 menit diberi bobot 1, zona 3-6 menit bobotnya 0,68 sedangkan zona 6-8 menit berbobot 0,22.
Hasil perhitungan aksesibilitas disajikan dalam bentuk peta lalu  divalidasi dengan menggunakan 30 sampel. Validasi hasil perhitungan  waktu  tempuh  dilakukan  dengan membandingkannya  terhadap  waktu  tempuh  hasil pengukuran  di  lapangan.  Waktu  tempuh  di lapangan  diukur  memakai Global  Positioning System (GPS)  genggam  Garmin  Map  seri  64S dengan  kendaraan  mobil  dari  lokasi  pasien  atau penduduk  menuju  ke  fasyankes.  Lokasi  penduduk dan  fasyankes  dipilih  dengan  menggunakan metode purposive  sampling ,  yakni  pengambilan sampel secara sengaja dengan pertimbangan dan tujuan  tertentu.  Dalam  hal  ini,  pertimbangan utamanya  adalah  dekat  dengan  jalan  arteri,  jalan kolektor, atau jalan lokal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Distribusi Fasyankes
Di  Kabupaten  Kulon  Progo  terdapat  85 fasyankes yang tersebar di tiap kecamatan dengan rincian  seperti  dalam Tabel  2 .  Wilayah  dengan fasyankes  terbanyak  adalah  Kecamatan  Wates dan Lendah, yakni dengan 12 unit. Sementara itu, wilayah  dengan  jumlah  fasyankes  paling  sedikit adalah  Kecamatan  Girimulyo  dengan  total  4  unit. Tidak semua kecamatan memiliki rumah sakit  dan klinik,  namun  setiap  kecamatan  sudah  memiliki puskesmas dan puskesmas pembantu (pustu).
Berdasarkan distribusi spasialnya, puskesmas dan  pustu  tersebar  merata.  Namun  demikian rumah sakit dan klinik cenderung terkonsentrasi di daerah  dataran  rendah  dan  wilayah  yang penduduknya  padat,  terutama  di  bagian  utara Kecamatan  Wates  ( Gambar  3 ).  Di  kawasan  yang merupakan  Ibu  Kota  Kabupaten  Kulon  Progo tersebut  terdapat  2  rumah  sakit  dan  6  klinik. Kawasan  ini  adalah  daerah  dengan  kepadatan penduduk tertinggi yakni mencapai 8.000 penduduk/km 2 .  Kepadatan  penduduk  tersebut dihitung  berdasarkan  kondisi  fisik  di  lapangan tanpa memperhatikan wilayah administrasinya.
Pemanfaatan SIG untuk Pemetaan Area Layanan dan Indeks Aksesibilitas Fasilitas Pelayanan Kesehatan ................ (Yanuar & Sutanta)
Tabel 2. Jumlah  dan  jenis  fasyankes  pada  tiap kecamatan di Kabupaten Kulon Progo Kecamatan Jenis Fasyankes Jumlah Rumah Sakit Klinik Puskes mas Pustu Galur 0 2 2 1 5 Girimulyo 0 0 2 2 4 Kalibawang 1 0 1 5 7 Kokap 0 0 2 5 7 Lendah 2 3 2 5 12 Nanggulan 1 2 1 2 6 Panjatan 0 1 2 2 5 Pengasih 0 1 2 4 7 Samigaluh 0 0 2 5 7 Sentolo 1 1 2 3 7 Temon 1 1 2 2 6 Wates 2 6 1 3 12 Jumlah 8 17 21 39 85 Sumber: Dinas Kesehatan Kabupaten Kulon Progo,
(2018)
Gambar 3. Distribusi fasyankes di Kab. Kulon Progo
Sementara  itu,  di  daerah  perbukitan  sebelah utara yang kepadatan penduduknya relatif rendah, tidak ada klinik yang tersedia. Hanya terdapat satu rumah sakit, yakni Rumah Sakit St. Yusup Boro di Kecamatan  Kalibawang.  Rumah  sakit  tersebut berada  di  daerah  dengan  kepadatan  penduduk rendah  yaitu  1.000  penduduk/km 2 .  Selebihnya, fasyankes  yang  tersedia  di  daerah  perbukitan hanya puskesmas dan pustu.

## Area Layanan Fasyankes
Hasil analisis area layanan fasyankes berdasarkan  kelas  waktu  tempuhnya  disajikan dalam Gambar  4 dan Gambar  5 .  Dalam  peta  di kedua  gambar  tersebut,  wilayah  berwarna  hijau gelap  menggambarkan  area  layanan  fasyankes
malam hari  (skenario ketiga), hijau muda menggambarkan  area  layanan  fasyankes  tanpa pustu (skenario  kedua),  kuning  menunjukkan  area layanan semua fasyankes (skenario pertama), dan oranye menggambarkan wilayah di luar jangkauan area layanan.
Perlu  diperhatikan  bahwa  area  layanan  antar skenario  saling  tumpang  tindih  dengan  urutan teratas  skenario  ketiga,  di  bagian  tengah  skenario kedua, dan yang terbawah skenario pertama. Oleh karena  itu,  area  layanan  skenario  kedua  adalah wilayah  dengan  warna  hijau  muda  ditambah dengan  hijau  tua.  Begitu  pula  dengan  skenario pertama, area layanannya mencakup wilayah yang berwarna hijau tua, hijau muda, dan kuning.
Pada  area  layanan  8  menit  fasyankes,  pola yang  teramati  dalam  peta  pada Gambar  4 adalah bahwa  cakupan  fasyankes  di  wilayah  yang  datar lebih  baik  dibandingkan  dengan  di  daerah perbukitan. Di daerah datar, corak yang mendominasi adalah hijau gelap yang mengindikasikan  cakupan  fasyankes  yang  baik, bahkan  di  malam  hari  sekalipun.  Di  daerah perbukitan,  area  yang  bercorak  hijau  tua  juga  ada namun  tidak  begitu  luas,  yaitu  di  Kecamatan Girimulyo dan Samigaluh. Area layanan fasyankes malam  hari  tersebut  meliputi  hampir  separuh  dari luas  Kabupaten  Kulon  Progo,  yakni  49%  (282,1 km 2 ).  Area  ini  mencakup  127.827  bangunan  yang merupakan tempat tinggal sekitar 307.000
penduduk.  Area  tersebut  semakin  luas  pada skenario kedua yakni 58,6% total luas Kulon Progo (337,6  km 2 )  dan  mencapai  71,2%  (409,6  km 2 ) pada skenario pertama ( Tabel 3 ).
Gambar 4. Peta area layanan fasyankes dalam waktu tempuh 8 menit.
Tabel 3. Cakupan area layanan 8 menit fasyankes Skenario Luas Area Layanan (km 2 ) Jumlah Bangunan Tempat Tinggal Estimasi Jumlah Penduduk Semua fasyankes 409,6 164.056 387.000 Tanpa pustu 337,6 146.069 348.000 Fasyankes 24 jam 282,1 127.827 307.000 Di luar jangkauan 166,0 25.158 61.000
Di  lain  pihak,  di  daerah  perbukitan  coraknya didominasi  warna  oranye  yang  mengindikasikan banyak  wilayah  yang  berada  di  luar  jangkauan area layanan 8 menit fasyankes. Total luas wilayah yang  berada  di  luar  jangkauan  tersebut  mencapai 166  km 2 (28,8%  total  luas)  dan  mencakup  25.158 bangunan  di  mana  sekitar  61.000  penduduk berdomisili.  Wilayah  tersebut  meliputi  Kecamatan Kokap,  bagian  utara  Kecamatan  Pengasih,  dan sebagian besar Kecamatan Girimulyo dan Samigaluh.
Gambar 5. Peta area layanan fasyankes dalam waktu tempuh 15 menit.
Pada area layanan 15 menit, pola yang timbul mirip  dengan  area  layanan  8  menit  hanya  saja cakupannya lebih  luas ( Gambar  5 ). Dalam hal ini, daerah  dataran  hampir  seluruhnya  terliput  dalam warna  hijau  tua.  Begitu  pula  di  daerah  perbukitan, corak  hijau  tua  meliputi  area  yang  lebih  luas  di Kecamatan  Girimulyo  dan  Samigaluh.  Wilayah bercorak  hijau  tua  ini  meliputi  166.063  bangunan tempat  tinggal  dan  menempati  hampir  tiga perempat  luas  Kabupaten  Kulon  Progo  yakni 74,5%  (428,6  km 2 ).  Penduduk  yang  tinggal  di wilayah  tersebut  diperkirakan  mencapai  396.000 jiwa ( Tabel 4 ).
Tabel 4. Cakupan area layanan 15 menit fasyankes Skenario Luas Area Layanan (km 2 ) Jumlah Bangunan Tempat Tinggal Estimasi Jumlah Penduduk Semua fasyankes 510,9 184.024 436.000 Tanpa pustu 469,6 176.549 419.000 Fasyankes 24 jam 428,6 166.063 396.000 Di luar jangkauan 64,7 5.190 12.000
Selain  itu,  wilayah  bercorak  oranye  juga berkurang signifikan lebih dari separuhnya menjadi 11,2%  total  luas  (64,7  km 2 )  yang  meliputi  5.190 bangunan.  Di  wilayah  tersebut,  setidaknya  masih ada 12.000 penduduk yang belum tercakup dalam area layanan fasyankes 15 menit.  Penduduk yang berada  di  luar  jangkauan  fasyankes  ini  sebagian besar  bertempat  tinggal  di  Kecamatan  Kokap, Girimulyo, dan Samigaluh.

## Indeks Aksesibilitas Fasyankes
Perhitungan aksesibilitas menggunakan indeks  aksesibilitas  dilakukan  dengan  batasan waktu  tempuh  8  menit,  yang  merupakan  waktu respons  maksimal  pelayanan  medis  darurat. Perhitungan  indeks  aksesibilitas  dilaksanakan dalam tiga skenario yang sama dengan perhitungan  area  layanan  fasyankes.  Skenario pertama  melibatkan  semua  fasyankes  yang berjumlah  85 buah, skenario kedua menggunakan 46  fasyankes  dengan  mengecualikan  pustu, sementara  skenario  ketiga  menggunakan  26 fasyankes  yang  buka  24  jam.  Skenario  dibuat untuk  mengetahui efek  jumlah  dan  lokasi fasyankes  terhadap  indeks  aksesibilitas  yang dihasilkan.
Indeks  aksesibilitas  setiap  skenario  disajikan dalam peta tematik. Indeks aksesibilitas dalam hal ini  merupakan  atribut  pada  fitur  titik  bangunan tempat  tinggal  penduduk  yang  sebelumnya  sudah digeneralisasi.  Generalisasi  dilakukan  dengan pertimbangan  bahwa  fitur-fitur  yang  relatif  dekat (50 meter) akan menghasilkan indeks yang kurang lebih  sama.  Indeks  diklasifikasikan  menjadi  lima kelas  dengan  dasar  kesamaan  jumlah  data  tiap kelas  ( quantile classification )  pada  skenario pertama  dan  ditambah  dengan  kelas null .  Kelas null memuat  lokasi-lokasi  yang  tidak  dapat mengakses  fasyankes  dalam  waktu  8  menit sehingga tidak memiliki nilai indeks.
Pada skenario pertama, pola yang nampak di daerah  dataran  rendah  adalah  bentuk-bentuk konsentris  yang  berpusat  di  lokasi  berkepadatan penduduk  tinggi  seperti  Kecamatan  Wates,  Galur, Lendah,  dan  Nanggulan  ( Gambar  6 ).  Di  pusat- pusat  bentuk  konsentris  tersebut,  terdapat  sekitar seperempat  penduduk  Kabupaten  Kulon  Progo yang  tergolong  dalam  kelas  indeks  A  yang bercorak hijau tua dalam peta.
Semakin jauh dari pusat, corak titik berangsur-angsur  berubah  menjadi  hijau  muda,
Pemanfaatan SIG untuk Pemetaan Area Layanan dan Indeks Aksesibilitas Fasilitas Pelayanan Kesehatan ................ (Yanuar & Sutanta)
kuning,  oranye,  lalu  merah  yang  berarti  terdapat penurunan  indeks  aksesibilitas.  Di  bagian  terluar dengan  indeks  terendah  dalam  corak  merah, fasyankes  yang  dapat  dijangkau  dalam  8  menit oleh  penduduk  turun  jumlahnya  menjadi  2  buah. Selain itu, rata-rata waktu tempuh yang diperlukan juga lebih lama, yakni 6,3 menit ( Tabel 5 ). Titik-titik bercorak  merah  ini  mewakili  25.101  bangunan yang  merupakan  tempat  tinggal  bagi  setidaknya 58.000  penduduk.  Titik  merah  tersebut  banyak tersebar  di  bagian selatan  Kecamatan Nanggulan, Kecamatan  Sentolo,  dan  bagian  utara  Kecamatan Panjatan.
Tingginya  nilai  indeks  di  bagian  pusat disebabkan  distribusi  fasyankes  terkonsentrasi  di lokasi tersebut. Hal itu berdampak pada banyaknya alternatif fasyankes yang dapat diakses oleh  penduduk,  yaitu  11  fasyankes.  Untuk menjangkau  fasyankes  tersebut  dari  tempat tinggalnya,  penduduk  memerlukan  rata-rata  waktu tempuh 4,8 menit ( Tabel ).
Gambar 6. Peta  indeks  aksesibilitas  fasyankes  pada skenario pertama.
Tabel 5.
Rata-rata  jumlah  fasyankes  yang  dapat diakses  dan  waktu  tempuh  pada  skenario pertama. 1 2 3 4 5 6 A  292,8 - 911,3  45.629 104.000 11 4,8 B  149,4 - 292,8  32.581 82.000 7 5,3 C 65,4 - 149,4 35.950 86.000 5 5,5 D 23,7 - 65,4 29.521 68.000 3 5,6 E 0,6 - 23,7 25.101 58.000 2 6,3 F Null 20.432 50.000 0 - Keterangan kolom 1 = Kelas 2 = Indeks aksesibilitas (x 100.000)
3 = Jumlah bangunan tinggal
4 = Estimasi jumlah penduduk 5 = Rata-rata jumlah fasyankes yang dapat diakses 6 = Rata-rata waktu tempuh (menit)
Penduduk  yang  tidak  dapat  menjangkau fasyankes  dalam  8  menit  bertambah  jumlahnya pada  skenario  kedua,  yakni  mencapai  kisaran 93.000  atau  dua  kali  lebih  banyak  dibanding skenario  pertama  ( Tabel  6 ).  Selain  itu,  area sebarannya  juga  semakin  luas,  utamanya  di daerah  perbukitan  ( Gambar  7 ).  Di  daerah tersebut, titik-titik yang tadinya bercorak merah kini menjadi  abu-abu.  Itu  artinya  penduduk  yang sebelumnya  dapat  mengakses  fasyankes  dalam  8 menit  kini  memerlukan  waktu  tempuh  lebih  lama sehingga  dianggap  tidak  dapat  menjangkaunya lagi. Perubahan corak dari merah menjadi abu-abu ini  merupakan  perubahan  paling  signifikan  antara skenario pertama dan kedua.
Gambar 7. Peta indeks aksesibilitas fasyankes bukan pustu pada skenario kedua.
Di  lain  pihak,  pada  skenario  kedua,  titik-titik yang  berada  di  daerah  dataran  terutama  di  pusat- pusat  populasi  cenderung  tidak  mengalami perubahan  corak  yang  mengindikasikan  indeks aksesibilitasnya  relatif  konstan  ( Gambar  7 ). Perubahan  corak  di  daerah  ini  tetap  ada  namun melingkupi luasan yang sempit, yakni di Kecamatan  Lendah,  Sentolo,  dan  Nanggulan. Perubahan  corak  yang  terjadi  menunjukkan penurunan indeks yang mengindikasikan penduduk  di  daerah  tersebut  memerlukan  waktu tempuh  lebih  lama  untuk  mengakses  fasyankes. Tidak  hanya  itu,  fasyankes  yang  dapat  diakses oleh  penduduk  tersebut  dalam  8  menit  juga  lebih sedikit jumlahnya.
Secara keseluruhan, jumlah bangunan tempat tinggal  pada  semua  kelas  indeks  dalam  skenario kedua  mengalami  penurunan  dibanding  skenario
pertama.  Penurunan  paling  signifikan  terjadi  pada kelas  indeks  E,  yakni  turun  sebanyak  7.825 menjadi  12.575  bangunan  ( Tabel  6 ).  Penduduk yang  meninggali  bangunan  dalam  kelas  indeks  E hanya dapat mengakses 1 fasyankes dengan rata- rata  waktu  tempuh  6,9  menit.  Sementara  itu, penduduk yang bertempat tinggal dalam bangunan dengan  kelas  indeks  A  dapat  mengakses  8 fasyankes  dengan  rata-rata  waktu  tempuh  4,5 menit untuk menjangkau setiap fasyankes tersebut.
Tabel 6.
Rata-rata  jumlah  fasyankes  yang  dapat diakses  dan  waktu  tempuh  pada  skenario kedua. 1 2 3 4 5 6 A  292,8 - 911,3  43.748 100.000 8 4,5 B  149,4 - 292,8  31.226 79.000 5 5,1 C 65,4 - 149,4 32.436 77.000 3 5,5 D 23,7 - 65,4 23.954 58.000 2 6,2 E 0,6 - 23,7 17.276 41.000 1 6,9 F Null 40.574 93.000 0 - Keterangan kolom 1 = Kelas
2 = Indeks aksesibilitas (x 100.000)
3 = Jumlah bangunan tinggal
4 = Estimasi jumlah penduduk
5 = Rata-rata jumlah fasyankes yang dapat diakses
6 = Rata-rata waktu tempuh (menit)
Gambar 8. Peta  indeks  aksesibilitas  fasyankes  24 jam di pada skenario ketiga.
Pada  skenario  ketiga  atau  skenario  malam hari,  indeks  aksesibilitas  semakin  menurun  yang artinya  akses  penduduk  terhadap  fasyankes semakin  sulit.  Perubahan  corak  yang  paling signifikan  dapat  diamati  di  Kecamatan  Kokap  dan Kalibawang serta bagian utara Kecamatan
Panjatan  dan  Lendah  yang  kini  didominasi  oleh titik  berwarna  abu-abu  dalam  kelas  indeks  F ( Gambar  8) .  Kesimpulannya  semakin  banyak penduduk  di  daerah  ini  yang  tidak  dapat mengakses  fasyankes  dalam  waktu  8  menit. Dengan  kata  lain,  penduduk  di  daerah  tersebut tidak  dapat  memperoleh  pelayanan  medis  darurat di  malam  hari.  Hal  ini  dialami  oleh  hampir sepertiga  penduduk  Kabupaten  Kulon  Progo  atau kurang  lebih  140.000  jiwa  yang  mendiami sejumlah 60.809 bangunan ( Tabel 7 ).
Tabel 7.
Rata-rata jumlah fasyankes yang dapat diakses dan waktu tempuh pada skenario ketiga. 1 2 3 4 5 6 A  292,8 - 911,3  37.812 85.000 4 4,1 B  149,4 - 292,8  30.711 77.000 4 5,2 C 65,4 - 149,4 26.171 64.000 2 5,8 D 23,7 - 65,4 21.136 52.000 2 6,4 E 0,6 - 23,7 12.575 30.000 1 7,0 F Null 60.809 140.000 0 - Keterangan kolom 1 = Kelas
2 = Indeks aksesibilitas (x 100.000)
3 = Jumlah bangunan tinggal
4 = Estimasi jumlah penduduk
5 = Rata-rata jumlah fasyankes yang dapat diakses
6 = Rata-rata waktu tempuh (menit)
Gambar 9. Peta  indeks  aksesibilitas  fasyankes  24 jam di Kecamatan Wates dan sekitarnya.
Perubahan  corak  yang  signifikan  terjadi  di daerah  perbukitan,  terutama  di  Kecamatan  Kokap yang tidak memiliki fasyankes dengan jam buka 24 jam.  Hampir  semua  titik-titik  di  daerah  tersebut menjadi  abu-abu.  Sebagian  besar  penduduknya memerlukan  waktu  lebih  dari  8  menit  untuk
Pemanfaatan SIG untuk Pemetaan Area Layanan dan Indeks Aksesibilitas Fasilitas Pelayanan Kesehatan ................ (Yanuar & Sutanta)
mengakses  fasyankes,  khususnya  pada  malam hari.  Sebaliknya,  Kecamatan  Wates  yang  berada di  sebelah  tenggaranya  dipenuhi  dengan  corak hijau tua yang berarti indeks aksesibilitasnya tetap tinggi  pada  malam  hari.  Hal  itu  disebabkan  di daerah  tersebut  terdapat  4  fasyankes  yang  buka 24  jam.  Corak  yang  kontras  antara  kedua kecamatan tersebut dapat dilihat dalam Gambar 9 . Perubahan  di  daerah  perbukitan  yang  masif disebabkan  oleh  jumlah  fasyankes  24  jam  di daerah  ini  hanya  tiga  unit.  Sebaliknya,  di  bagian selatan  Kulon  Progo  terdapat  23  unit  fasyakes sehingga indeks aksesibilitasnya relatif konstan.
Berdasarkan  hasil  ketiga  skenario  tersebut, semakin  tinggi  indeks  aksesibilitas  suatu  populasi maka  semakin  banyak  opsi  fasyankes  yang  dapat diakses  dan  semakin  cepat  waktu  tempuh  yang diperlukan untuk mengaksesnya. Secara grafis hal itu dapat dilihat dalam peta pada Gambar 10 .
Gambar 10. Peta  indeks  aksesibilitas  fasyankes  pada skenario pertama di Kecamatan Pengasih dan sekitarnya.
Pada  peta  dalam  gambar  tersebut  dapat diamati  bahwa  lingkaran  hijau  yang  berindeks tinggi  ukurannya  relatif  lebih  besar  dibanding lingkaran  merah  yang  berindeks  rendah.  Hal  itu berarti  jumlah  fasyankes  yang  dapat  diakses  oleh penduduk  pada  lingkaran  hijau  lebih  banyak dibanding penduduk pada lingkaran merah. Selain itu,  angka  di  atas  lingkaran  hijau  juga  cenderung bernilai  lebih  kecil  dibanding  lingkaran  merah.  Hal itu  mengindikasikan  bahwa  penduduk  pada lingkaran  hijau  dapat  lebih  cepat  mengakses fasyankes  daripada  penduduk  pada  lingkaran merah  sebab  waktu  tempuh  yang  diperlukan  lebih sedikit.
Pengaruh  jumlah  fasyankes  yang  dianalisis terhadap  indeks  aksesibilitas  dapat  dilihat  dengan menyajikan  hasil  hitungan  setiap  skenario  dalam
satu  grafik  yang  sama,  seperti  yang  ditampilkan pada Gambar  11 .  Berdasarkan  grafik  tersebut, pola  yang  nampak  adalah  tren  menurun  pada jumlah  bangunan  tempat  tinggal  dalam  tiap  kelas indeks.  Kelas  indeks  A  memiliki  jumlah  yang terbanyak  kemudian  makin  berkurang  di  kelas indeks B, C, D, hingga menjadi paling sedikit pada kelas indeks E.
Jumlah  bangunan  tempat  tinggal  semakin menurun  di  setiap  skenario,  yakni  skenario pertama yang terbanyak, dan skenario ketiga yang paling  sedikit.  Rata-rata  jumlah  fasyankes  yang dapat diakses juga mengalami penurunan di setiap skenario  yang  ditunjukkan  oleh  ukuran  lingkaran garis  yang  semakin  kecil.  Hal  itu  menunjukkan penurunan  indeks  aksesibilitas  yang  berarti semakin  banyak  penduduk  dengan  kesulitan  lebih untuk mengakses fasyankes.
Jumlah  bangunan  tempat  tinggal  yang tergolong dalam kelas indeks F semakin meningkat  angkanya  dalam  setiap  skenario. Jumlah  bangunan  paling  sedikit  pada  skenario pertama  berkisar  20.000,  kemudian  naik  dua  kali lipat  menjadi  40.000  lebih  pada  skenario  kedua, dan  mencapai  puncaknya  di  kisaran  60.000  pada skenario ketiga ( Gambar 11 ). Hal itu menunjukkan bahwa  berkurangnya  fasyankes  yang  beroperasi berdampak  pada  bertambahnya  jumlah  penduduk yang  tidak  bisa  mengakses  fasyankes  dalam waktu 8 menit.
Secara  keseluruhan,  penduduk  Kabupaten Kulon Progo memiliki indeks aksesibilitas fasyankes  yang  rendah.  Hal  itu  nampak  pada median  nilai  indeks  yang  dihasilkan  pada  tiap skenario  yang  tergolong  dalam  kelas  indeks  D atau E. Median lebih dipilih untuk menggambarkan sebaran  data  dibandingkan  dengan  rata-rata sebab nilai  indeks yang dihasilkan dalam kegiatan ini tidak terdistribusi secara normal. Pada skenario pertama,  nilai  indeks  memiliki  median  6,08x10 -4 dengan  rata-rata  1,35x10 -3 .  Pada  skenario  kedua, mediannya  turun  menjadi  5,08x10 -4 dengan  rata- rata  1,27x10 -3 .  Adapun  pada  skenario  ketiga, mediannya semakin turun hingga mencapai angka 2,22x10 -4 dengan rata-rata 1,08x10 -3 .
Gambar 11. Rata-rata  waktu  tempuh  dan  jumlah destinasi  fasyankes  yang  dapat  diakses pada setiap skenario.
Hasil analisis ini menunjukkan bahwa terdapat beberapa  faktor  yang  berpengaruh  pada  indeks aksesibilitas.  Dari  sisi  fasyankes,  faktor  yang berpengaruh  adalah  lokasi,  distribusi  spasial,  dan jam  buka  fasyankes.  Jam  buka  fasyankes merupakan  aspek  ketersediaan,  seperti  yang dijelaskan  oleh  Cabrera-Barona  et  al,  (2017). Dalam  hal  pengguna  layanan,  faktor  yang berdampak  adalah  sebaran  tempat  tinggal  warga yang  akan  menggunakan  fasyankes.  Semakin dekat  tempat  tinggal  warga  dengan  fasyankes, indeks  aksesibilitasnya  akan  semakin  tinggi, seperti  yang  ada  di  Kalimantan  Selatan  (Nisa  et al.,  2017).  Transportasi  juga  memiliki  pengaruh yang  besar.  Aspek  kemudahan  transportasi  di Kulon Progo tidak hanya menyangkut infrastrukturnya  saja,  melainkan  juga  aspek topografi yang berbukit di sebagian wilayah.

## Validasi Hasil
Validasi  waktu  tempuh  hasil  perhitungan analisis  jaringan  dilakukan  dengan  membanding- kannya  terhadap  waktu  tempuh  hasil  pengukuran di  lapangan.  Waktu  tempuh  riil  di  lapangan  diukur menggunakan  GPS  genggam  Garmin  Map  seri 64S  dengan  kendaraan  mobil  pada  10  Mei  2019 pukul 11:00-15:00 WIB. Pengukuran waktu tempuh dilakukan  dari  21  titik  lokasi  penduduk  ke  lima fasyankes,  yakni  RSU  Kharisma  Paramedika, RSUD  Nyi  Ageng  Serang,  RSU  PKU  Muh. Nanggulan,  RSU  St.  Yusup Boro, dan Puskesmas Samigaluh  I  ( Gambar  12 ).  Total  terdapat  30  rute dari  lokasi  penduduk  ke  fasyankes  yang  diukur waktu tempuhnya ( Tabel 8 ).
Gambar 12. Segmen-segmen  jalan  yang  digunakan sebagai uji akurasi.
Untuk  menentukan  kesesuaian  hasilnya, waktu  tempuh  yang  diperlukan  untuk  melintasi rute-rute  tersebut dibandingkan  dengan zona area layanan  fasyankes  terkait.  Berdasarkan Tabel  8 , 24  rute  (80%)  dapat  dijangkau  sesuai  zona  waktu tempuhnya,  sedangkan  6  (20%)  sisanya  tidak. Rute  nomor  9  dan  20  dapat  ditempuh  lebih  cepat dari  zonanya,  sementara  rute  nomor  11,  16,  23 dan  28  memerlukan  waktu  tempuh  yang  lebih lama.
Tabel 8. Hasil  pengukuran  waktu  tempuh  dari lokasi uji ke fasyankes.
No. Dari (Lokasi uji) Ke (Fas- yankes) Area Layanan (menit) Waktu Tempuh (menit) Ke- sesuai- an 1. 1 A < 8 5,4 Ya 2. 2 A 8 – 15 12,3 Ya 3. 3 A > 15 22,0 Ya 4. 4 A < 8 5,2 Ya 5. 5 A 8 – 15 13,3 Ya 6. 6 A > 15 16,7 Ya 7. 7 B < 8 7,8 Ya 8. 8 B 8 – 15 11,1 Ya 9. 9 B > 15 13,9 Tidak 10. 10 B < 8 7,6 Ya 11. 11 B 8 – 15 15,2 Tidak 12. 12 B > 15 18,0 Ya 13. 12 C < 8 5,8 Ya 14. 13 C 8 – 15 13,5 Ya 15. 14 C > 15 18,6 Ya 16. 6 C < 8 8,7 Tidak 17. 5 C 8 – 15 12,1 Ya 18. 4 C > 15 20,2 Ya 19. 12 D < 8 5,7 Ya 20. 11 D 8 – 15 7,9 Tidak 21. 10 D > 15 16,3 Ya 22. 14 D < 8 7,1 Ya 23. 15 D 8 – 15 16,7 Tidak 24. 16 D > 15 22,0 Ya 25. 16 E < 8 6,1 Ya 26. 17 E 8 – 15 12,6 Ya 27. 18 E > 15 17,0 Ya 28. 19 E < 8 9,3 Tidak 29. 20 E 8 – 15 14,8 Ya 30. 21 E > 15 18,5 Ya Keterangan: A   =  Puskesmas Samigaluh I
B   =  RSU St. Yusup Boro
C   =  RSU PKU Muh. Nanggulan D   =  RSUD Nyi Ageng Serang
E   =    RSU Kharisma Paramedika
Nomor  lokasi  penduduk  mengacu  ke  peta dalam Gambar  12 . Waktu  tempuh  yang  belum sesuai  tersebut  disebabkan  pemodelan  jaringan jalan  dalam  kegiatan  ini  belum  menggunakan informasi data kepadatan lalu lintas dan hambatan lampu  lalu  lintas.  Data  kepadatan  lalu  lintas  dapat mengindikasikan  jalan-jalan  yang  dapat  dilintasi lebih  cepat  dari  spesifikasi  kelas  jalannya  dapat diketahui, misalnya rute nomor 9 dan 20 ( Tabel 8 ). Segmen  jalan  cukup  yang  ramai  memerlukan
Pemanfaatan SIG untuk Pemetaan Area Layanan dan Indeks Aksesibilitas Fasilitas Pelayanan Kesehatan ................ (Yanuar & Sutanta)
waktu  tempuh  lebih  lama  juga  dapat  diidentifikasi, seperti pada rute nomor 23 dan 28.
Data  hambatan  lampu  lalu  lintas  dapat digunakan  untuk  menghitung  lamanya  hambatan perjalanan pada setiap pemberhentian di persimpangan  jalan  dengan  lampu  lalu  lintas.  Hal itu seperti rute nomor 11 dan 16 yang memerlukan waktu  tempuh  lebih  lama  sebab  melewati  dua persimpangan dengan lampu lalu lintas.
Kepadatan  lalu  lintas  di  sebagian  besar wilayah  Kabupaten  Kulon  Progo  masih  relatif rendah. Kepadatan  yang  tinggi  hanya  ada  di  jalan nasional.  Secara  umum,  perjalanan  menuju fasyankes  dapat  dilakukan  lebih  cepat  pada  jam- jam  tidak  sibuk,  misalnya  pada  sore  atau  malam hari.  Namun  demikian,  perjalanan  malam  hari  di wilayah pegunungan (Kecamatan
Kokap, Girimulyo, Nanggulan,
Kalibawang, dan Samigaluh)  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama karena  geometri  jalan  yang  naik  turun  dan berbelokan tajam dengan lampu penerangan jalan yang terbatas.

## KESIMPULAN
Aksesibilitas  spasial  fasyankes  di  Kabupaten Kulon  Progo  dihitung  berdasarkan  area  layanan dan indeks aksesibilitas. Perhitungan ini melibatkan  data  fasyankes,  bangunan  tempat tinggal, dan jaringan jalan. Area layanan fasyankes dihitung  menggunakan  analisis  jaringan Service Area dengan  interval  waktu  tempuh  8  dan  15 menit. Sementara itu, indeks aksesibilitas dikalkulasi  menggunakan  analisis  jaringan OD Cost  Matrix dengan  batasan  waktu  8  menit berdasarkan metode E2SFCA.
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  sebagian besar  wilayah  Kabupaten  Kulon  Progo  tercakup dalam  area  layanan  fasyankes  dalam  waktu tempuh  8  dan  15  menit.  Area  layanan  8  menit fasyankes  meliputi  area  seluas  409,6  km 2 dengan sekitar  387.000  penduduk.  Sementara  itu,  area layanan  15  menit  fasyankes  memiliki  luas  510,9 km 2 dan  menjangkau  kurang  lebih  436.000 penduduk.  Namun  demikian,  masih  terdapat sekitar  61.000  penduduk  berada  di  luar  area layanan  8  menit  dan  sekitar  12.000  warga  yang tinggal  di  luar  area  layanan  15  menit.  Sebagian besar dari mereka berdomisili di daerah perbukitan.  Penduduk  Kabupaten  Kulon  Progo umumnya  memiliki  indeks  relatif  rendah,  dengan rata-rata  terdapat  tiga  fasyankes  yang  dapat diakses  dalam  waktu  8  menit.  Di  lokasi  berindeks aksesibilitas tinggi rata-rata terdapat 11  fasyankes yang  dapat  diakses  penduduk  dalam  waktu  8 menit.
Lokasi berindeks tinggi kebanyakan berada di daerah  dataran  rendah  yang  terletak  di  sebelah selatan  dan  tenggara  Kulon  Progo.  Lokasi  yang berindeks  nol  berada  di  daerah  perbukitan  yang terletak  di  sebelah  barat  dan  utara.  Kondisi topografi  tampak  jelas  berpengaruh  pada  luas cakupan area layanan dan indeks aksesibilitas.
Area  layanan  dipengaruhi  oleh  faktor  lokasi fasyankes,  jaringan  jalan,  dan  kepadatan  jalan saat  dilakukan  perjalanan.  Aspek  kepadatan  jalan berkorelasi dengan aktivitas masyarakat. Kepadatan jalan pada waktu pagi, siang, sore, dan malam  akan  berbeda,  sehingga  merupakan  hal penting  pada  penelitian  selanjutnya.  Ketersediaan jaringan  jalan  yang  menjangkau  semua  wilayah akan  meningkatkan  area  layanan.  Waktu  tempuh perjalanan  dipengaruhi  oleh  geometri  jalan,  yaitu lebar  jalan  dan  kemiringannya.  Pemanfaatan DEMNas  membuat  perhitungan  waktu  tempuh menjadi  lebih  baik  karena  faktor  kemiringan  jalan dapat  dimasukkan.  Selain  kedua  faktor  tersebut, indeks  aksesibilitas  juga  dipengaruhi  oleh  dengan distribusi  penduduk  dan  ketersediaan  layanan. Semakin  banyak  fasyankes  yang  memberikan layanan  24  jam  maka  indeks  aksesibilitasnya  juga akan meningkat.
Peta  area  layanan  fasyankes  sudah  relatif banyak  digunakan,  namun  indeks  aksesibilitas sampai tingkat satuan rumah tangga masih jarang ditemui.  Indeks  aksesibilitas  memberikan  infomasi yang  lebih  lengkap  dibandingkan  dengan  area layanan.  Pada  indeks  aksesibilitas,  terdapat informasi  tingkat  kemudahan  dalam  mengakses fasyankes, tidak hanya waktu tempuh ke fasyankes.  Pembuatan  peta  area  layanan  dan indeks aksesibilitas membutuhkan informasi lokasi yang  akurat,  lengkap  dan  detail.  SIG  merupakan perangkat  lunak  yang  diperlukan  untuk  kegiatan seperti ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Dinas  Pertanahan  dan  Tata  Ruang  Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta yang telah menyediakan  data  bangunan  dan  jaringan  jalan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Apresiasi ditujukan  kepada  Badan  Informasi  Geospasial yang  menyediakan  Data  DEMNas  secara  terbuka dan mudah diakses.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghnia, Q., Aprella, P., Hardati, P., & Arifien, M. (2018).
Pengaruh  Pola  Sebaran  Sarana  dan  Prasarana Kesehatan  Terhadap  Aksesibilitas  Pelayanan Kesehatan Masyarakat di Kabupaten Tegal Tahun 2016. Geo Image , 7 (1), 31 –38.
Ashik, F. R., Mim, S. A., & Neema, M. . (2020). Towards vertical  spatial  equity  of  urban  facilities:  An integration  of  spatial  and  aspatial  accessibility. Journal of Urban Management , 9 (1), 77 –92. Badan Informasi Geospasial. (2019). DEMNas . http://tides.big.go.id/DEMNAS/.
Biro  Tata  Pemerintahan  DIY.  (2018). Data  Agregat Kependudukan
DIY . https://kependudukan.jogjaprov.go.id
Black,  M.,  Ebener,  S.,  Aguilar,  P.  N.,  Vidaurre,  M.,  & Morjani,  Z.  El.  (2004). Using  GIS  to  Measure Physical  Accessibility  to  Health  Care .  1 –22. https://www.researchgate.net/publication/2287281
67
Blanchard,  I.  E.,  Doig,  C. J., Hagel,  B.  E.,  Anton,  A.  R., Zygun,  D.  A.,  Kortbeek,  J.  B.,  Powell,  D.  G., Williamson,  T.  S.,  Fick,  G.  H.,  &  Innes,  G.  D. (2012).  Emergency  medical  services  response time and mortality in an urban setting. Prehospital Emergency Care , 16 (1), 142 –151.
https://doi.org/10.3109/10903127.2011.614046 BPS  Kabupaten  Kulon.  (2019). Kabupaten  Kulon  Progo dalam Angka 2019 . BPS Kabupaten Kulon Progo. Cabrera-Barona,  P.,  Blaschke,  T.,  &  Kienberger,  S. (2017).  Explaining  Accessibility  and  Satisfaction Related to Healthcare: A Mixed-Methods Approach. Social  Indicators  Research , 133 (2), 719 –739. https://doi.org/10.1007/s11205-016- 1371-9
Cui, B., Boisjoly, G., Miranda-Moreno, L., & El-Geneidy,
A.  (2020).  Accessibility  matters:  Exploring  the determinants  of  public  transport  mode  share across  income  groups  in  Canadian  cities. Transportation  Research  Part  D:  Transport  and Environment , 80 . https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102276
Daskin,  M.  S.,  &  Dean,  L.  K. (2006). Location  of  Health Care  Facilities. Operations  Research  and  Health Care ,  43 –76.  https://doi.org/10.1007/1-4020-8066- 2_3
Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Kulon  Progo  (2018). Profil Kesehatan  Kabupaten  Kulon  Progo  Tahun  2018 (Data  2017) .  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Kulon Progo. https://drive.google.com/file/d/17nK7jLrwcrfCk3mU ujy9zgYPpYvUpkwz/view
Gao,  F.,  Kihal,  W.,  Meur,  N.,  Souris,  M.,  &  Deguen,  S. (2017).  Does  the  edge  effect  impact  on  the measure  of  spatial  accessibility  to  healthcare providers? International Journal of Health Geographics ,
16 (1). https://doi.org/10.1186/s12942-017-0119-3
Gu,  X.,  Zhang,  L.,  Tao,  S.,  &  Xie,  B.  (2019).  Spatial accessibility to healthcare services in metropolitan suburbs: The case of qingpu, Shanghai. International  Journal  of  Environmental  Research and Public Health , 16 (2). https://doi.org/10.3390/ijerph16020225
Guagliardo,  M.  (2004).  Spatial  accessibility  of  primary care:  concepts  ,  methods  and  challenges. International  Journal  of  Health  Geographics , 13 , 1 –13. http://www.ij- healthgeographics.com/content/3/1/3
Hadi,  P.  L.,  Joewono,  T.  B.,  &  Santosa,  W.  (2013).
Aksesibilitas  menuju  fasilitas  kesehatan  di  kota bandung. Jurnal Transportasi , 13 (3), 213 –222. Kementerian  Kesehatan.  (2015). Rencana  Strategis
Kementerian Kesehatan Tahun 2015-2019 . Kementerian Kesehatan RI.
Kemp,  H.  R.  (1990).  Climbing  ability  of  four-wheel-drive vehicles. Journal  of  Terramechanics , 27 (1),  7 –23.
https://doi.org/10.1016/0022-4898(90)90020-M Khakh,  A.  K.,  Fast,  V.,  &  Shahid,  R.  (2019).  Spatial accessibility  to  primary  healthcare  services  by multimodal  means  of  travel:  Synthesis  and  case study in the city of calgary. International Journal of Environmental Research and Public Health , 16 (2). https://doi.org/10.3390/ijerph16020170
Linard,  C.,  Gilbert,  M.,  Snow,  R.  W.,  Noor,  A.  M.,  & Tatem,  A.  J.  (2012).  Population  distribution, settlement patterns and accessibility across Africa in 2010. PLoS ONE , 7 (2). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0031743
Luo, W., & Qi, Y. (2009). An enhanced two-step floating catchment  area  (E2SFCA)  method  for  measuring spatial  accessibility  to  primary  care  physicians.
Health and Place , 15 (4), 1100 –1107. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2009.06.002 Luo,  W.,  &  Wang,  F.  (2003).  Measures  of  spatial accessibility  to  health  care  in  a  GIS  environment: Synthesis and a case study in the Chicago region. Environment  and  Planning  B:  Planning  and Design , 30 (6), 865 –884. https://doi.org/10.1068/b29120
Neutens, T. (2015). Accessibility, equity and health care: Review  and  research  directions  for  transport geographers. Journal of Transport Geography , 43 , 14 –27. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2014.12.006
Nisa,  L.  S.,  Siska,  D.,  Maliani,  Putryanda,  Y.,  Noor,  G. S., & Wajidi. (2017). Pemetaan Fasilitas Kesehatan  pada  Puskesmas  di  Kalimantan Selatan. Jurnal  Kebijakan  Pembangunan , 12 (2), 219 –229.
Peters,  D.  H.,  Garg,  A.,  Bloom,  G.,  Walker,  D.  G., Brieger,  W.  R.,  &  Hafizur  Rahman,  M.  (2008). Poverty  and  Access  to  Health  Care in  Developing Countries. Annals  of  the  New  York  Academy  of
Sciences , 1136 (1), 161 –171.
https://doi.org/10.1196/annals.1425.011
RI.  (2018). Profil  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2017 . Kementerian Kesehatan RI.
Sutikno.  (2013). Aksesibilitas  pelayanan  kesehatan  di Kabupaten  Lampung  Tengah  kajian  dengan Access Mod 3.0 . Trisminingsih,  R.,  &  Sagala,  C.  H.  (2017).  Visualisasi Berbasis  Web  Indeks  Aksesibilitas  Fasilitas Kesehatan di Kota Bogor. Journal of Regional and Rural Development Planning , 1 (2), 183. https://doi.org/10.29244/jp2wd.2017.1.2.183-191 Wang,  F.,  &  Luo,  W.  (2005).  Assessing  spatial  and nonspatial  factors  for  healthcare  access:  Towards an  integrated  approach  to  defining  health professional  shortage  areas. Health  and  Place ,
11 (2), 131 –146. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2004.02.003 Yanuar,  D.  R.  (2019). Pembuatan  peta  aksesibilitas fasilitas pelayanan kesehatan di Kabupaten Kulon Progo .