Volume 18, Nomor 2 (2023), https://jurnal.uns.ac.id/region DOI: 10.20961/region.v18i2.55588
Peran sistem informasi geografis dalam pemetaan pandemi: studi kasus Kecamatan Banjarsari, Kota Surakarta
The role of geographic information system in strategy for dealing with pandemic: the case of Banjarsari Sub-district, Surakarta
M J Rahayu 1 , P Rahayu 1 , R A Putri 1 , dan E F Rini 1
1 Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia

## Corresponding author’s email: mjanirahayu@gmail.com
Abstrak. Pandemi  Covid-19  telah  menjadi  tantangan  berat  bagi  Indonesia  yang merupakan salah satu negara dengan jumlah kasus terkomfirmasi positif yang sangat tinggi.  Pulau  Jawa  merupakan  episentrum  pandemi  Covid-19  di  Indonesia. Pemutakhiran  data  dan  pemetaan  data  yang  cepat  sangat  dibutuhkan  untuk  bisa memetakan  kategorisasi  zonasi  Covid-19  pada  skala  administrasi  yang  paling  kecil, yaitu kelurahan. Hal ini penting untuk memastikan strategi dan antisipasi yang tepat dapat diimplementasikan. Penelitian ini bertujuan untuk bagaimana sistem informasi geografis (SIG) dalam pemetaan data berperan dalam penanganan pandemi Covid-19. Penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  untuk  mengkonfirmasi  data-data  yang penting  untuk  dipetakan  secara  spasial.  Hasil  analisis  regresi  menunjukkan  bahwa kepadatan  penduduk  dalam  suatu  area  permukiman,  jumlah  penduduk  total,  dan jumlah  rumah  tangga  kurang  mampu  adalah  variabel  yang  secara  signifikan berpengaruh pada jumlah kasus terkonfirmasi Covid-19 pada empat belas kelurahan di  Kecamatan  Banjarsari.  Dengan  pemetaan  variabel-variabel  tersebut,  dapat diidentifikasi  kelurahan-kelurahan  yang  berisiko  lebih  tinggi  dan  memerlukan penanganan spesifik berdasarkan faktor kunci pada level kelurahan.
Kata Kunci: Kelurahan; Pandemi Covid-19; Sistem Informasi Geografis; Surakarta
Copyright © 2023, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Abstract. The Covid-19 pandemic has become a tough challenge for Indonesia, as one of the countries with a very high number of positive confirmed cases. Java Island is the epicenter of the COVID-19 pandemic in Indonesia. Swift data updates and mapping is urgently  needed  to  be  able  to  map  Covid-19  on  the  smallest  administrative  scale (kelurahan).  This  mapping  is  important  to  ensure  that  the  right  strategy  and anticipation  can  be  implemented.  This  research  aims  to  find  out  how  geographic information  systems  (GIS)  in  data  mapping  play  a  role  in  handling  the  Covid-19 pandemic. This study uses regression analysis to confirm important data to be mapped spatially.  The  results  of  the  regression  analysis  show  that  population  density  in  a residential  area,  total  population,  and  number  of  underprivileged  households  are variables  that  significantly  influence  the  number  of  confirmed  cases  of  Covid-19  in fourteen sub-districts in Banjarsari District. By mapping these variables, it is possible to identify kelurahans that are at higher risk and require specific treatment based on key factors at the kelurahan level.
Keywords:  Geographic  Information  System;  Pandemic  Covid-19;  Surakarta;  Urban Village

## 1. Pendahuluan
Perencanaan pembangunan membutuhkan dukungan teknologi yang saat ini sudah menjadi menu utama dari semua aktivitas manusia. Hal ini tidak bisa dielakkan karena tanpa teknologi semua bentuk perencanaan dan tindakan akan menjadi lambat diselesaikan, tidak efisien, dan sulit diperbaharui. Demikian juga dalam pelayanan publik yang berkaitan erat dengan hajat hidup masyarakat. Teknologi informasi terutama sistem informasi geografis (SIG) dalam satu dekade  terakhir  telah  menjadi  semacam  euforia  dalam  pelayanan  publik.  Sistem  ini  pada awalnya digunakan untuk menyimpan, menganalisa, dan mengolah data yang dikumpulkan untuk  Inventarisasi  Tanah  Kanada  (CLI-Canadian  Land  Inventory).  Sejak  saat  itu,  sistem informasi geografis berkembang di beberapa benua terutama Benua Amerika, Benua Eropa, Benua  Australia,  dan  Benua  Asia.  Sistem  ini  pertama  kali  diperkenalkan  di  Indonesia  pada tahun 1972 dengan nama Data Banks for Development [1]. Di Indonesia perkembangan SIG dipergunakan  di  lingkungan  pemerintahan  dan  militer.  Perkembangan  SIG  menjadi  pesat semenjak ditunjang oleh sumber daya yang bergerak di lingkungan akademis [1].
Secara  umum,  digitalisasi  data  memiliki  peran  penting  dalam  mencapai  tata  kelola pemerintahan  yang  baik.  Hal  ini  disebabkan  oleh  salah  satunya,  sistem  data  digital  yang melibatkan masyarakat sehingga program-program pemerintah menjadi lebih mudah karena adanya  digitalisasi  data  dapat  menampilkan  data  yang  mudah  dipahami  oleh  masyarakat umum  yang  kemudian  pendapat  dan  informasi  dari  mereka  bisa  menjadi  input  dalam pertimbangan  pengambilan  keputusan  [2].  Selain  itu,  tampilan  digital  data  geospasial menjadikan  proses  penyimpanan,  pembaharuan,  dan  penambahan  jauh  lebih  efisien  dan mudah diakses kembali [3]. Data di lapangan merupakan faktor faktual, sedangkan daya alam merupakan  faktor  alamiah.  Pada  perencanaan  dengan  metode  tumpang  tindih,  keduanya dapat  diperoleh  peta  tematik  yang  diperlukan  dalam  perencanaan  [4].  Pendataan  potensi kelurahan  dan  kecamatan  di  kawasan  perkotaan  merupakan  elemen  penting  dalam  proses
perencanaan ruang perkotaan. Pemanfaatan ruang perkotaan yang dinamis memerlukan satu sistem  basis  data  atau  data  faktual  yang  dapat  diperbaharui  dengan  efisien  dan  mudah digunakan.  Terlebih  lagi,  adanya  kebutuhan  pengembangan smart  city di  Indonesia membutuhkan  tidak  hanya  sekedar  data  geospasial,  tetapi  juga  keterbukaan data,  jaringan informasi  geospasial,  dan  koordinasi  antar  sektor  pemerintah,  bisnis,  akademisi,  dan masyarakat [5].
Selain itu, saat ini Indonesia sedang menghadapi tantangan berat pandemi Covid-19 dimana data geospasial dan koordinasi antar sektor dituntut untuk bisa merespon dengan efektif dan efisien. Sejak pandemi Covid-19 terjadi, telah banyak studi yang menunjukkan peran penting sistem informasi geografis dalam membantu proses pengambilan keputusan terkait pandemi. Ahasan  dan  Hossain  membahas  tentang  peran  SIG  dalam  memetakan  jarak  komunitas  ke fasilitas  terdekat  [6].  Pemanfaatan  yang  lebih  dinamis  adalah  memetakan  pola  transmisi Covid-19  [5].  Studi  lain  menyebutkan  bahwa  sistem  informasi  geografis  penting  untuk menemukan  variabel  yang  mempengaruhi  transmisi  Covid-19  [7].  Banyak  faktor  lain  yang dapat  memberikan  informasi  terkait  penanganan  pandemi  Covid-19  melalui  pengolahan dengan  sistem  informasi  geografis,  antara  lain  karakteristik  area  pedesaan,  karakteristik populasi,  aksesibilitas  geografis,  karakteristik  geografi  dan  ekonomi,  dan masih  banyak  lagi variabel lainnya [8].
Berdasarkan studi sebelumnya yang menunjukkan peran penting pemetaan faktor-faktor yang menunjukkan  keterkaitan  dengan  penyebaran  pandemi  Covid-19,  penelitian  ini  fokus  akan membangun  tipologi  daerah  yang  rawan  penyebaran  Covid-19  dengan  melakukan overlay peta. Dasar overlay adalah variabel-variabel yang menunjukkan sebab-akibat yang signifikan pada  jumlah  kasus terkonfirmasi  Covid-19.  Studi ini dilakukan  pada  skala administrasi  yang terkecil, yaitu kelurahan.

## 2. Metode
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  pendekatan  studi  kasus  dengan  data  dan  teknik analisis  kuantitatif  serta  analisis  spasial  dengan overlay peta.  Pendekatan  studi  kasus dikemukakan  oleh  Yin,  dimana  pendekatan  penelitian  dapat  menggunakan  data  kuantitatif maupun kualitatif dalam upaya untuk memahami kasus studi [9]. Studi kasus tidak ditujukan untuk melakukan sebuah generalisasi, tetapi lebih pada mengangkat keunikan sebuah kasus sebagai pembelajaran pada konteks yang serupa [10].
Lokasi  studi  penelitian  ini  adalah  Kecamatan  Banjarsari,  Kota  Surakarta  (lihat  Gambar  1). Kecamatan Banjarsari merupakan kecamatan terbesar di Kota Surakarta yang berada di pusat kota dengan 15 kelurahan yang berada di bawah koordinasinya. Secara umum, kelurahan dan kecamatan  di  Kota  Surakarta  menghadapi  permasalahan  yang  hampir  sama,  meskipun masing-masing  juga  mempunyai  keunggulan  dan  kelemahan.  Kecamatan  Banjarsari mempunyai luas 14,81 km 2 dengan jumlah penduduk 181.114 jiwa [11]. Luasan Kecamatan Banjarsari adalah 33% dari jumlah luasan Kota Surakarta yang hanya sebesar 44 km 2 . Dalam hal penggunaan lahannya, Kecamatan Banjarsari didominasi oleh pemukiman sebesar 64%. Kecamatan Banjarsari memiliki potensi industri yang cukup banyak. Terdapat 22 Industri skala
besar/menengah,  220  industri  skala  kecil,  serta  409  industri  rumah  tangga.  Dalam  hal perdagangan dan jasa, lokasinya yang cukup strategis di Kota Surakarta membuat Kecamatan Banjarsari  memiliki  beberapa  fungsi  perdagangan  dan  jasa  besar  yang  saling  melengkapi disamping beberapa perkantoran besar dan fungsi pendidikan.
Data yang dikumpulkan dalam studi ini adalah data yang terkait dengan populasi dan status ekonomi  rumah  tangga  serta  penyebarannya  secara  spasial  yang  dikaitkan  dengan  jumlah kasus terkonfirmasi Covid-19 per kelurahan.
Gambar 1. Peta Kecamatan Banjarsari.

## 3. Hasil penelitian dan pembahasan
Tabel 1 menunjukkan data karakteristik populasi dan ekonomi masyarakat pada 15 kelurahan yang  terdapat  di  Kecamatan  Banjarsari.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  luasan permukiman  yang  diperoleh  dari  peta  berbasis  data  geospasial  per  kelurahan,  data  kasus terkonfirmasi Covid-19 pada bulan Juli 2020 [12], data rumah tangga miskin, serta data jumlah penduduk [13]. Dari jumlah penduduk per kelurahan dan luas permukiman, diperoleh variabel kepadatan permukiman pada setiap kelurahan di Kecamatan Banjarsari.
Proses selanjutnya adalah melakukan input variabel jumlah rumah tangga miskin, kepadatan permukiman, dan jumlah penduduk sebagai variabel bebas untuk menjelaskan jumlah kasus terkonfirmasi Covid-19 sebagai variabel terikat.
Ketepatan  fungsi  regresi  dapat  diinterpretasikan  secara  statistik  dari  nilai  koefisien determinasi (R2), nilai statistik F, dan nilai statistik t. Koefisien determinasi (R2) pada dasarnya mengukur  seberapa  besar  variabel-variabel  bebas  dapat  menerangkan  variasi  dari  variabel terikat [14]. Dengan nilai koefisien determinasi antara 0 dan 1, maka Tabel 2 menunjukkan bahwa model dapat menerangkan lebih dari 95 persen variasi dari  variabel bebas, sehingga
dapat  kita  pahami  bahwa  kemampuan  variabel  bebas  dalam  menjelaskan  variabel  terikat adalah besar. Nilai koefisien determinasi yang mendekati 1 (satu) pada model menunjukkan bahwa  hampir  semua  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  menjelaskan  atau  memprediksi variabel terikat tercakup oleh model atau variabel bebas dalam model.
Tabel 1. Karakteristik penduduk Kecamatan Banjarsari.
No. Kelurahan Luas Permukiman (ha) Terkonfirmasi Rumah Tangga Miskin Kepadatan Permukiman Jumlah Penduduk 1 Ketelan 15.1164 60 819 233 3517 2 Timuran 7.1233 74 744 394 2805 3 Punggawan 19.6942 91 880 217 4282 4 Setabelan 11.3162 119 769 359 4061 5 Keprabon 5.887 127 641 530 3122 6 Mangkubumen 49.9984 239 1954 195 9751 7 Joglo 59.9156 316 384 214 12793 8 Manahan 57.1615 400 2346 194 11065 9 Banyuanyar 79.2668 448 3150 188 14906 10 Gilingan 64.5632 490 4751 316 20382 11 Sumber 92.9879 561 4029 199 18470 12 Nusukan 127.4582 786 6740 245 31272 13 Kestalan 10.6813 59 633 913 9751 14 Kadipiro 126.9985 799 12215 198 25151 15 Banjarsari 99.8701 496 0 190 18993 Rata-rata 326 2861 314 12688 Tabel 2. Model summary. Regression Statistics Multiple R 0.982202 R Square 0.964721 Adjusted R Square 0.955099 Standard Error 54.18867 Observations 15
Selanjutnya,  nilai  statistik  F  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Nilai  statistik  F  pada  dasarnya menunjukkan  apakah  semua  variabel  bebas  memiliki  pengaruh  secara  simultan  atau bersamaan pada variabel terikat.  Jika nilai statistik F tinggi dan nilai signifikansi F kurang dari 0.05  maka  dapat  diinterpretasikan  bahwa  semua  variabel  bebas  secara  bersamaan berpengaruh  secara  signifikan  pada  variabel  terikat.  Pada  tabel  Anova  (lihat  Tabel  3),  nilai statistik  F  adalah  94  sehingga  dapat  diartikan  bahwa  semua  variabel  (jumlah  penduduk, kepadatan  permukiman,  dan  jumlah  rumah  tangga  miskin)  yang  membentuk  model berpengaruh secara simultan pada jumlah kasus terkonfirmasi Covid-19.
Guna  melihat  signifikansi  variabel  parsial,  berdasarkan  tabel  koefisien  (lihat  Tabel  4)  dapat ditinjau bahwa variabel rumah tangga miskin memberikan hasil yang signifikan, yaitu 0.039 (lebih kecil dari 0.05), variabel kepadatan memberikan hasil yang signifikan sebesar 0.01 (lebih besar  dari  0.05),  dan  variabel  total  penduduk  juga  memberikan  hasil  yang  signifikan,  yaitu 5.38E-05 (lebih kecil dari 0.05).
Tabel 3. Anova. df SS MS F Significance F Regression 3 858420.2 286140.1 94.49472 1.23E-07 Residual 1 0 30281.06 3028.106 Total 1 3 888701.2 Tabel 4. Koefisien. Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 97.02797 40.46377 2.397898 0.03745 6.869081 187.1869  6.869081 187.1869 Rumah tangga miskin (X1) 0.019761 0.008329 2.372632 0.039101 0.001203 0.038318  0.001203 0.038318 Kepadatan permukiman (X2) -0.24221 0.081178 -2.98371 0.01372 -0.42309 -0.06134 -0.42309 -0.06134 Penduduk total (X3) 0.020331 0.003036 6.697454 5.38E-05 0.013567 0.027095  0.013567 0.027095
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa jumlah terkonfirmasi Covid-19 dipengaruhi oleh variabel  X1,  X2,  dan  X3,  jumlah  rumah  tangga  miskin,  kepadatan  permukiman,  dan  total penduduk dengan pengaruh negatif dari kepadatan permukiman, serta dengan model sebagai berikut.
Y = 97 + 0.019X1 - 0.24X2 + 0.02X3
Tahapan selanjutnya dari studi ini adalah memetakan variabel berpengaruh tersebut secara spasial untuk membangun tipologi. Hasil pemetaan ditunjukkan oleh Gambar 2, 3, dan 4.
Copyright © 2023, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Gambar 2. Jumlah rumah tangga miskin per kelurahan dibandingkan dengan rata-rata rumah tangga miskin kecamatan.
Gambar 3. Jumlah kasus terkonfirmasi positif Covid-19 per kelurahan dibandingkan dengan rata-rata kasus positif Covid-19 kecamatan.
Copyright © 2023, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Gambar 4. Kepadatan permukiman per kelurahan dibandingkan dengan rata-rata kepadatan permukiman kecamatan.

## 4. Kesimpulan
Kecamatan  Banjarsari adalah  salah  satu  kecamatan  yang  dominan  dalam  hal  luas  area  dan jumlah penduduk di Kota Surakarta. Dengan luas 14,8 km 2 , Kecamatan Banjarsari mencakup 33% dari luas Kota Surakarta secara keseluruhan yang terdiri dari lima kecamatan. Dari aspek kependudukan, jumlah total penduduk mencapai 183.451 jiwa [13], penduduk di kecamatan ini  adalah  sekitar  31%  dari  total  penduduk  Kota  Surakarta.  Dengan  cukup  dominannya Kecamatan Banjarsari dari sisi luas dan jumlah penduduk, mencermati pandemi COVID-19 di area ini menjadi penting bagi penanganan pandemi secara keseluruhan di Kota Surakarta.
Terkait  dengan  penanganan  pandemi,  pemahaman  terhadap  pola  lokasi  penyebaran  dan aspek sosial ekonomi dan spasial yang mempengaruhinya menjadi salah satu hal yang penting dari  keseluruhan  strategi  penanganan.  Dalam  hal  mengidentifikasi  hal-hal  tersebut,  peran sistem  informasi  geografis  menjadi  penting.  Berdasarkan  hasil  olahan  data  dengan menggunakan  sistem  informasi  geografis,  dapat  dipetakan  daerah  dengan  kepadatan permukiman  tinggi,  jumlah  kasus,  dan  kondisi  tingkat  kemiskinan  di  Kecamatan  Banjarsari, serta total penduduk yang berdasarkan penelitian sebelumnya merupakan faktor yang dapat mempengaruhi  penyebaran  pandemi.  Hasil  tersebut  digabungkan  dengan  analisis  regresi sederhana  sehingga  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  rumah  tangga  miskin  dan  jumlah  total penduduk serta kepadatan permukiman berpengaruh pada jumlah kasus terkonfirmasi positif COVID-19 di Kecamatan Banjarsari.

## Referensi
[1] Aini A. Sistem Informasi Geografis Pengertian dan Aplikasinya 2007.
[2] Cinderby S, Forrester J. Facilitating the Local Governance of Air Pollution Using GIS for Participation. Appl Geogr 2005;25:143 – 58.
[3] Budiyanto E. Sistem Informasi Geografis Menggunakan ArcView GIS. Yogyakarta: Andi; 2002.
[4] Narulita I, Rahmat A, Maria R. No Title. Ris Geol Dan Pengemb 2008;18:23 – 35.
[5] Indrajit A, van Loenen B, van Oosterom PJM. Multi-Domain Master Spatial Information Management  for  Open  SDI  in  Indonesian  Smart  Cities.  Wageningen:  Wageningen University; n.d.
[6] Ahasan  R,  Hossain  MM.  Leveraging  GIS  and  Spatial  Analysis  for  Informed  Decision- Making in COVID-19 Pandemic. Heal Policy Technol 2021;10:7 – 9. https://doi.org/https://doi.org/10.1016%2Fj.hlpt.2020.11.009.
[7] Xiong Y, Wang Y, Chen F, Zhu M. Spatial Statistics and Influencing Factors of the Epidemic of  Novel  Coronavirus  Pneumonia  2019  in  Hubei  Province,  China.  Int  J  Environ  Res Public Heal
2020;17:3903.
https://doi.org/https://doi.org/10.3390%2Fijerph17113903.
[8] Franch-Pardo I, Napoletano BM, Rosete-Vergas F, Billa L. Spatial Analysis and GIS in The Study  of  COVID-19.  A  Review.  Sci  Total  Environ  2020;739:140033. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140033.
[9] Yin  RK.  Case  Study  Research:  Design  and  Methods.  Can  J  Progr  Eval  2016;30. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.3138/cjpe.30.1.108.
[10]  Flyvbjerg  B.  Five  Misunderstandings  About  Case-Study  Research  2006;12. https://doi.org/https://doi.org/10.1177/1077800405284363.
[11]  BPS  Kota  Surakarta.  Kecamatan  Banjarsari  Dalam  Angka  2019.  Surakarta:  BPS  Kota Surakarta; 2019.
[12]  Pemerintah  Daerah  Kota  Surakarta.  Situasi  Covid-19  Kota  Surakarta.  SurakartaGoId 2021. https://surakarta.go.id/?page_id=10806  (accessed January 17, 2023).
[13]  BPS  Kota  Surakarta.  Kecamatan  Banjarsari  Dalam  Angka  2020.  Surakarta:  BPS  Kota Surakarta; 2020.
[14]  Wonnacott TH, Wonnacott RJ. Introductory Statistics for Business and Economics. New York: John Wiley & Sons; 1984.