## Visualisasi Berbasis Web Indeks Aksesibilitas Fasilitas Kesehatan di Kota Bogor
Web-based Visualization for Health Facilities Accessibility Index  in Bogor City
Rina Trisminingsih 1* & Citra Hasana Sagala 1
1 Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor, Jl. Meranti Wing 22 Level 5 Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680; * Penulis korespondensi, e-mail : rina.ilkomipb@gmail.com (Diterima: 14 April 2017; Disetujui: 24 Juli 2017)

## ABSTRACT
Bogor City has health facilities about 19 hospitals, 24 puskesmas, and 94 clinics. Accessing health facilities need some consideration such as distance or accessibility to the health facilities. The objective  of  the  research  is  to  determine  and  present  accessibility  index  to  the  health  facilities. Accessibility/Remoteness Index of Australia (ARIA) method is chosen to calculate  and classify the accessibility index of  health facilities in Bogor City. There are several steps to do such as making basic map, calculating  and  classifiying accessibility index,  then developing visualization module. Web-based    visualisation  modul  is  developed  by  OpenGeo  suite  technology.  Accessibility  index calculation  is  held  in  an  area  (grid  and  kelurahan)  to  the  health  facilities  (hospitals,  puskesmas, clinics). The results obtained 2.27% grid and 8.46 % villages in Bogor City has low level access to all health facilities. From the visualization showed that Mulyaharja village is an area which have the lowest accessibility index in Bogor City.
Keywords: accessibility index, ARIA, health facilities, visualization module

## ABSTRAK
Kota  Bogor  memiliki  fasilitas  kesehatan  berupa  rumah  sakit,  puskesmas,  dan  klinik  yang tersebar  pada  beberapa  wilayah.  Untuk  dapat  mengakses  fasilitas  kesehatan  tersebut  dibutuhkan beberapa pertimbangan, salah satunya adalah jarak/akses menuju suatu fasilitas kesehatan. Penelitian ini  bertujuan  menentukan  tingkat  akses  atau  indeks  aksesibilitas  menuju  fasilitas  kesehatan  dan memvisualisasikannya. Metode Accessibility Remoteness Index of Australia  (ARIA) dipilih untuk menghitung dan mengklasifikasikan indeks aksesibilitas menuju fasilitas kesehatan di Kota Bogor. Ada  beberapa  tahap  yang  perlu  dilakukan  seperti  membuat  peta  dasar,  menghitung  serta mengklasifikasi  indeks  aksesibilitas.  Modul  visualisasi  dikembangkan  berbasis  web  dengan teknologi OpenGeo Suite. Perhitungan indeks aksesibilitas dilakukan pada suatu wilayah (grid dan kelurahan) terhadap fasilitas kesehatan (rumah sakit, puskesmas, dan klinik). Dari hasil perhitungan yang diperoleh bahwa sebanyak 2.27% wilayah grid dan 8.46% wilayah kelurahan di wilayah Kota Bogor  memiliki  tingkat  akses  rendah  terhadap  seluruh  fasilitas  kesehatan.  Dari  hasil  visualisasi terlihat bahwa Kelurahan Mulyaharja merupakan wilayah yang memiliki indeks aksesibilitas rendah.
Kata kunci: ARIA, fasilitas kesehatan,indeks aksesibilitas, modul visualisasi

## PENDAHULUAN
Kesehatan  adalah  hal  yang  tidak  dapat dipisahkan dalam kehidupan manusia.
Kesehatan merupakan komponen utama setelah pendapatan  dan  pendidikan  dalam  Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Pemerintah baik pusat  maupun  daerah  wajib  menjamin  hak rakyat  untuk  memperoleh  kesehatan  sesuai Undang-Undang Nomor 36 Tahun 2009 tentang Kesehatan.  Pemerintah  Kota  Bogor  sebagai salah  satu  daerah  yang  berkembang  juga memprioritaskan  kesehatan  sebagai  program kerjanya. Hal-hal yang diprioritaskan Pemerintah,  khususnya  Kota  Bogor,  adalah membangun fasilitas kesehatan yang terjangkau oleh  masyarakat  umum  secara  luas.  Hal  ini dilakukan  karena  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  kualitas  pelayanan  kesehatan adalah  tingkat  akses  ke  fasilitas  kesehatan (Haryanto 2007).
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk menentukan  tingkat  akses  terhadap  fasilitas umum,  termasuk  fasilitas  kesehatan.  Salah satunya metode perhitungan indeks aksesibilitas yaitu Accessibility  Remoteness  Index  of Australia (ARIA),  metode  yang  dikembangkan
oleh Departemen Kesehatan Universitas
Adelaide untuk menentukan indeks aksesibilitas rumah  sakit  terhadap  daerah  terpencil  di Australia. Metode ini mudah diterapkan karena tidak    memperhatikan  faktor  sosial  ekonomi suatu  wilayah  (GISCA  2001).  Metode  ini sederhana dan dapat digunakan untuk menentukan indeks aksesibilitas menuju fasilitas  kesehatan  suatu  daerah  tidak  hanya  di Australia.  Metode  ini  dapat  diterapkan  dengan studi  kasus  wilayah  yang  berbeda  dengan membedakan  ukuran  indeksnya.  ARIA  juga merupakan  salah  satu  penelitian  Institut Kesehatan dan Kesejahteraan Canbera Australia untuk  menentukan  tingkat  akses  daerah terpencil  menuju  fasilitas  kesehatan  (AIHW 2004).  Metode  ini  juga  telah  diterapkan  juga oleh  Hadi et  al. (2013)  untuk  menghitung aksesibilitas menuju fasilitas kesehatan di Kota Bandung.  Metode  lain  untuk  menentukan tingkat  aksesibilitas  pelayanan  kesehatan  pada
suatu  wilayah  yaitu  dengan  pendekatan Geographics Information System (GIS). Ahmad (2012)  memanfaatkan  GIS  untuk  menentukan aksesibilitas  terhadap  layanan  kesehatan  di wilayah Melbourne, Australia.
Penelitian  ini  bertujuan  menentukan indeks  aksesibilitas  fasilitas  kesehatan  di  Kota
Bogor menggunakan metode ARIA, mengklasifikasikan  indeks  aksesibilitas  yang mengacu pada metode penelitian yang dilakukan  oleh  Hadi et  al. (2013),  serta mengembangkan  modul  visualisasi  dalam bentuk peta berbasis web untuk hasil klasifikasi indeks aksesibilitas dengan teknologi
Geoserver.  Menurut  Sarup  dan  Shukla  (2012) GeoServer  merupakan  perangkat open  source yang  dapat  menggantikan software komersil untuk pembuatan peta berbasis  web skala kecil maupun  menengah.  Modul  visualisasi  pada Geoserver  dapat  menampilkan  navigasi  peta dasar seperti fitur memperbesar dan memperkecil peta, legenda peta, skala peta dan fungsi  lainnya.  Modul  visualisasi  dibutuhkan untuk  mempermudah  analisis  hasil  klasifikasi indeks  aksesibilitas  fasilitas  kesehatan.  Hasil dari penelitian ini diharapkan menjadi pertimbangan  bagi  pemerintah  dalam  hal peningkatan fasilitas kesehatan.

## METODE
Penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan  beberapa  tahapan  yaitu,  tahap praproses yang dilakukan dengan pengumpulan data  dan  pembuatan  peta  dasar  Kota  Bogor, tahap perhitungan indeks aksesibilitas, klasifikasi  dan  analisis  indeks,  kemudian dilakukan  pembuatan  modul  visualisasi  hasil klasifikasi (Gambar 1).
Gambar 1. Tahapan penelitian Data fasilitas kesehatan dikumpulkan dari berbagai
sumber untuk kemudian dikelompokkan  menjadi  tiga  kategori  yaitu: rumah sakit, puskesmas, dan klinik. Pembuatan peta dasar dilakukan dengan melakukan digitasi batas  wilayah  Kota  Bogor, overlay lokasi fasilitas  kesehatan  dan  jalan,  serta  melakukan partisi  wilayah  dengan  pendekatan grid dan kelurahan.  Partisi  dengan  dua  pendekatan  ini dilakukan untuk membandingkan hasil klasifikasi indeks aksesibilitas dengan
memperhatikan  perbedaan  luas  wilayah  setiap kelas indeks aksesibilitas.
Perhitungan indeks aksesibilitas dilakukan menggunakan metode Accessibility or Remoteness  Indeks  of  Australia (ARIA).  ARIA dirancang  agar  tidak  ambigu  secara  geografi dalam  mengidentifikasi  wilayah  yang  terakses. Faktor sosial ekonomi, faktor perkotaan ( urban ) atau  pedesaan  ( rural ),  serta  populasi  penduduk tidak  diperhitungkan  dalam  pengukuran  indeks ini.  Metode  ini  membagi  wilayah  Kota  Bogor menjadi grid yang  memiliki  luas  1  km  dan wilayah  kelurahan.  Seperti  pada  Persamaan  1, dengan A ij merupakan nilai indeks aksesibilitas, d ij merupakan  jarak  terdekat  daerah i menuju fasilitas  kesehatan j dan d j merupakan  rata-rata seluruh jarak terdekat menuju fasilitas kesehatan j .
A ij = d ij d j (1)
Penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi  indeks  aksesibilitas  seperti  yang dilakukan  Hadi et  al. (2013)  dengan  membagi kelas dalam interval yang sama serta menentukan  indeks  minimum  dan  maksimum
terlebih  dahulu.  Menurut  data  statistik  Kota Bogor  yang  diterbitkan  oleh  BPS  (2016) mengenai  luas  wilayah  dan  jumlah  penduduk menurut  kecamatan  Kota  Bogor  terdapat keterangan  mengenai  kepadatan  penduduk setiap  kecamatan  yang  ada  di  Kota  Bogor. Berdasarkan  definisi  setiap  kelas  pada  ARIA menurut  GISCA  (2001)  jika  dibandingkan dengan  kepadatan  penduduk  di  Kota  Bogor, diasumsikan  bahwa  tidak  ada  daerah  yang memiliki tingkat akses Sangat Rendah terhadap fasilitas  kesehatan,  sehingga  kelas  yang digunakan  hanya  4  kelas,  yaitu  sangat  tinggi, tinggi, sedang, dan rendah.
Rentang indeks dapat dihitung menggunakan  Persamaan  2.  Dengan a max merupakan indeks aksesibilitas terbesar menuju fasilitas  kesehatan j,  a min adalah  indeks aksesibilitas  terkecil  menuju  fasilitas  kesehatan j , dan x adalah jangkauan tingkatan aksesibilitas.
x= a max - a min Jumlah Kelas (2)
Hasil  klasifikasi  indeks  askesibilitas kemudian  ditampilkan  dalam  web  sehingga dapat  mempermudah  dalam  menganalisis  hasil klasifikasi. Visualisasi berbasis web yang dibuat menggunakan  OpenGeo  Suite,  teknologi  yang mendukung  dalam  menampilkan  peta  berbasis web.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Praproses Data
Ada  dua  langkah  yang  dilakukan  pada praproses  data,  yaitu  pengumpulan  data  dan
Praproses Data: - pengumpulan data - pembuatan peta dasar Perhitungan Indeks Aksesibilitas
Klasifikasi dan Analisis Indeks Aksesibilitas
Pembuatan Modul Visualisasi Hasil Klasifikasi
pembuatan peta dasar Kota Bogor. Pengumpulan data  dilakukan  menggunakan  dua  situs  yaitu situs  Kementrian  Kesehatan  RI  dan  BPJS Kesehatan.  Dari  hasil  pencarian  diperoleh  data bahwa  Kota  Bogor  memiliki  sebanyak  62 fasilitas  kesehatan  yaitu  16  rumah  sakit,  24 puskesmas,  dan  22  klinik.  Data  peta  dasar diperoleh  dari  situs  Permukiman,  Percepatan Pembangunan, dan Sanitasi (PPSP) (2010) yang menampilkan  peta  batas  wilayah  Kota  Bogor dengan  partisi  wilayah  berdasarkan  kelurahan. Peta jalan diperoleh dari data Open Street Maps.
Pembuatan  peta  dasar  Kota  Bogor dilakukan menggunakan tiga  langkah. Pertama, digitasi  peta  batas  wilayah  administrasi  Kota Bogor  yang  mengacu  pada  situs  PPSP  (2010). Kedua,  partisi  wilayah  menggunakan  dua pendekatan, yaitu partisi wilayah grid dan partisi wilayah kelurahan, kemudian dilakukan digitasi sentroid  untuk  setiap  wilayah.  Partisi  wilayah grid sebesar  1000  m  atau  1  km  merupakan ketentuan  dari  ARIA.  Ketiga, overlay fasilitas kesehatan  dan  jalan  dengan  menggunakan bantuan  peta  digital  seperti  OpenStreet  Maps atau Google Maps.

## Hasil Perhitungan Indeks Aksesibilitas
Perhitungan jarak setiap sentroid ke setiap fasilitas  kesehatan  diperoleh  dari  jarak  dari setiap  sentroid  ke  sekelompok  fasilitas.  Hal  ini diterapkan  untuk  setiap  kategori  fasilitas kesehatan  dengan  menentukan  jarak  minimum setiap  sentroid  serta  menghitung  rata-rata  jarak minimum menuju fasilitas kesehatan. Klasifikasi dilakukan  dengan  menentukan  rentang  indeks aksesibilitas  untuk  setiap  kelas,  kemudian mengklasifikasi  indeks  yang  sudah  ditentukan. Persamaan  2  digunakan  untuk  menentukan interval setiap rentang indeks. Perhitungan untuk wilayah grid dan kelurahan dibedakan sehingga diperoleh rentang setiap kelas seperti pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Perhitungan  indeks  maksimum  menuju fasilitas  kesehatan  dari  sentroid  setiap grid , kelompok  fasilitas  kesehatan  rumah  sakit diperoleh  hasil  perhitungan  nilai  indeks maksimum  2.5315.  Kelompok  puskesmas
diperoleh  hasil  perhitungan  nilai  maksimum 3.1513.  Kelompok  klinik  diperoleh  hasil perhitungan nilai maksimum 2.8066. Keseluruhan  fasilitas  kesehatan  diperoleh  hasil perhitungan nilai maksimum 3.5696.
Berdasarkan  nilai  indeks  maksimum  yang diperoleh,  kelompok  rumah  sakit  memiliki indeks maksimum paling kecil daripada fasilitas kesehatan lainnya.

## Tabel 1.  Kelas  indeks  aksesibilitas  grid  menuju fasilitas kesehatan
Fasilitas Kesehatan Kelas Aksesibilitas Rentang Indeks Rumah Sakit Sangat Tinggi 0.0567 – 0.6754 Tinggi 0.6754 – 1.2941 Sedang 1.2941 – 1.9128 Rendah 1.9128 – 2.5315 Puskesmas Sangat Tinggi 0.0318 – 0.8117 Tinggi 0.8117 – 1.5915 Sedang 1.5915 – 2.3714 Rendah 2.3714 – 3.1513 Klinik Sangat Tinggi 0.0592 – 0.7461 Tinggi 0.7461 – 1.4329 Sedang 1.4329 – 2.1198 Rendah 2.1198 – 2.8066 Seluruh Fasilitas Kesehatan Sangat Tinggi 0.0434 – 0.9249 Tinggi 0.9249 – 1.8065 Sedang 1.8065 – 2.6880 Rendah 2.6880 – 3.5696 Perhitungan nilai minimum dan maksimum  menuju  fasilitas  kesehatan  dari sentroid  setiap  kelurahan  diperoleh  nilai maksimum 3.2711 untuk kelompok rumah sakit. Nilai indeks maksimum 4.0686 untuk kelompok puskesmas.  Untuk  kelompok  klinik  diperoleh hasil  perhitungan  nilai  maksimum  3.3518. Keseluruhan  fasilitas  kesehatan  diperoleh  hasil perhitungan nilai maksimum 3.7644.
Fasilitas  kesehatan  rumah  sakit  memiliki nilai  indeks  maksimum  yang  paling  kecil daripada kelompok fasilitas kesehatan yang lain. Menurut  Hadi et  al .  (2013)  fasilitas  kesehatan yang  memiliki  indeks  maksimum  terkecil merupakan  fasilitas  kesehatan  dengan  sebaran paling merata. sehingga rumah sakit merupakan
fasilitas kesehatan dengan sebaran paling merata diantara fasilitas kesehatan yang lain.
Tabel 2. Kelas  indeks  aksesibilitas  kelurahan
menuju fasilitas kesehatan Fasilitas Kesehatan Kelas Aksesibilitas Rentang Indeks Rumah Sakit Sangat Tinggi 0.1106 – 0.9007 Tinggi 0.9007 – 1.6908 Sedang 1.6908 – 2.4810 Rendah 2.4810 – 3.2711 Puskesmas  Sangat Tinggi 0.0557 – 1.0589 Tinggi 1.0589 – 2.0621 Sedang 2.0621 – 3.0653 Rendah 3.0653 – 4.0686 Klinik Sangat Tinggi 0.0444 – 0.8712 Tinggi 0.8712 – 1.6981 Sedang 1.6981 – 2.5249 Rendah 2.5249 – 3.3518 Seluruh Fasilitas Kesehatan Sangat Tinggi 0.0824 – 1.0029 Tinggi 1.0029 – 1.9234 Sedang 1.9234 – 2.8439 Rendah 2.8439 – 3.7644 Hasil klasifikasi wilayah grid Hasil klasifikasi wilayah grid dapat dilihat pada  Gambar  2.  Semakin  gelap  warna grid semakin  rendah  tingkat  aksesnya,  sebaliknya semakin  terang  warna grid semakin  tinggi tingkat aksesnya. Klasifikasi indeks aksesibilitas dilakukan  pada  155  wilayah grid menuju  16 rumah sakit. Dari hasil visualisasi pada Gambar 2  diperoleh  luas  wilayah  serta  persentase  luas wilayah berdasarkan kelas indeks yang ada pada Tabel 3.
Gambar 2. Visualisasi hasil klasifikasi (a) rumah sakit (b) puskesmas (c) klinik (d) seluruh fasilitas kesehatan terhadap wilayah grid.
Tabel 3. Luas wilayah grid berdasarkan kelas indeks menuju fasilitas kesehatan
Fasilitas Kesehatan Kelas Indeks Luas Wilayah (km 2 ) Persentase (%) Rumah Sakit Sangat Tinggi 56.23 47.29 Tinggi 35.82 30.12 Sedang 16.18 13.61 Rendah 10.68 8.98 Puskesmas Sangat Tinggi 70.70 59.45 Tinggi 31.74 26.69 Sedang 11.57 9.73 Rendah 4.90 4.12 Klinik Sangat Tinggi 64.57 54.30 Tinggi 27.72 23.31 Sedang 18.73 15.75 Rendah 7.89 6.64 Seluruh Fasilitas Kesehatan Sangat Tinggi 78.14 65.71 Tinggi 28.87 24.28 Sedang 9.20 7.74 Rendah 2.69 2.27
Hasil  klasifikasi  indeks  menunjukkan bahwa ada sekitar 10.68 km 2 luas wilayah Kota Bogor  yang  memiliki  akses  rendah  terhadap fasilitas  kesehatan  rumah  sakit.  Perhitungan indeks  menuju  24  puskesmas  diperoleh  jarak terdekat  menuju  puskesmas  yaitu,  0.05  km  dan jarak terjauh yaitu 5.75 km, serta jarak rata-rata yaitu  1.82  km.  Hasil  klasifikasi  indeks menunjukkan  bahwa  ada  sekitar  4.90  km 2 luas wilayah  Kota  Bogor  yang  memiliki  tingkat
akses  Rendah  menuju  fasilitas  kesehatan Puskesmas.
Klasifikasi  indeks  aksesibilitas  menuju klinik  diperoleh  jarak  terdekat  menuju  klinik 0.13 km dan jarak terjauh 6.24 km serta rata-rata jarak  2.22  km.  Hasil  klasifikasi  indeks menunjukkan sekitar 7.89 km 2 luas wilayah Kota Bogor  yang  memiliki  akses  Rendah  menuju klinik.
Klasifikasi  62  fasilitas  kesehatan  ini diperoleh  jarak  terdekat  menuju  suatu  fasilitas kesehatan  0.05  km,  jarak  terjauh  4.77  km  serta jarak  rata-rata  1.33  km.  Dari  hasil  klasifikasi, masih ada sekitar 2.27% atau 2.69 km 2 wilayah Kota  Bogor  memiliki  tingkat  akses  rendah menuju fasilitas kesehatan.

## Hasil klasifikasi wilayah kelurahan
Klasifikasi  indeks  aksesibilitas  menuju klinik  dilakukan  pada  22  klinik.  Jarak  terdekat menuju klinik sejauh 0.06 km dan jarak terjauh 5.26  serta  rata-rata  jarak  1.56  km.  Berdasarkan peta pada Gambar 3 diperoleh luas wilayah serta persentase luas wilayah setiap indeks aksesibilitas  yang  ada  pada  Tabel  4.  Hasil klasifikasi  indeks  menunjukkan  sekitar  12.10 km 2 luas  wilayah  Kota  Bogor  yang  memiliki akses Rendah menuju klinik.
Gambar 3. Visualisasi hasil klasifikasi (a) rumah sakit (b) puskesmas (c) klinik (d) seluruh fasilitas kesehatan terhadap wilayah kelurahan
Klasifikasi  untuk  68  kelurahan  menuju semua fasilitas kesehatan juga diperlukan untuk mengetahui  hasil  persebaran  letak  seluruh fasilitas kesehatan di Kota Bogor. Klasifikasi 62 fasilitas  kesehatan  ini  diperoleh  jarak  terdekat menuju suatu fasilitas kesehatan 0.06 km, jarak terjauh  3.14  km  serta  jarak  rata-rata  0.83  km. Berdasarkan  peta  diperoleh  luas  wilayah  serta persentase  luas  wilayah  setiap  kelas  indeks aksesibilitas yang ada pada Tabel 4. Ada sekitar 8% atau 10.06 km 2 luas wilayah  yang memiliki tingkat  akses  Rendah  dalam  mencapai  fasilitas kesehatan di Kota Bogor.
Hasil  visualisasi  antara  klasifikasi  daerah grid dan kelurahan pada Gambar 2 dan Gambar 3  menunjukkan  perbedaan  hasil  klasifikasi wilayah  dalam  setiap  kelasnya.  Pada  wilayah kelurahan  yang  memiliki  indeks  tinggi  akan dijustifikasi  memiliki  tingkat  akses  rendah menuju  fasilitas  kesehatan.  Berbeda  dengan wilayah grid , pada wilayah kelurahan tidak akan dijustifikasi  memiliki  akses  rendah  menuju fasilitas  kesehatan,  tetapi  memperhatikan  jarak dari grid yang  telah  terbentuk  dalam  satu kelurahan.

## Tabel  4.  Luas  wilayah  kelurahan  berdasarkan  kelas indeks menuju fasilitas kesehatan
Fasilitas Kesehatan Kelas Indeks Luas Wilayah (km 2 ) Persentase (%) Rumah Sakit Sangat Tinggi 50.25 42.26 Tinggi 29.30 24.64 Sedang 24.62 20.71 Rendah 14.49 12.19 Puskesmas Sangat Tinggi 68.89 57.93 Tinggi 29.47 24.78 Sedang 14.03 11.80 Rendah 6.28 5.28 Klinik Sangat Tinggi 53.01 44.58 Tinggi 29.71 24.98 Sedang 23.86 20.06 Rendah 12.10 10.17 Seluruh Fasilitas Kesehatan Sangat Tinggi 54.16 45.55 Tinggi 37.84 31.82 Sedang 16.61 13.97 Rendah 10.06 8.46
Hasil  perhitungan  luas  wilayah  yang  dibahas pada Tabel 3 dan 4 juga menunjukkan perbedaan pada luas wilayah setiap kelasnya. Pada wilayah grid hanya  memiliki  2,27%  luas  wilayah  yang tingkat  aksesnya  Rendah,  sedangkan  pada wilayah kelurahan lebih besar yaitu 8.46%. Hasil perhitungan  luas  menunjukkan  bahwa  wilayah kelurahan  diperoleh  wilayah  yang  lebih  luas dibandingkan  dengan  wilayah grid yang memiliki  tingkat  akses  Rendah  menuju  suatu fasilitas kesehatan.
Hasil  visualisasi  pada  Gambar  2  dan Gambar  3  menunjukan  daerah  yang  selalu memiliki  tingkat  akses  rendah  dalam  mencapai setiap  fasilitas  kesehatan.  Untuk  wilayah grid, tingkat  akses  rendah  menuju  fasilitas  rumah sakit  diperoleh  20 grid yang  tersebar  di Kelurahan  Kencana,  Mekarwangi,  Kayumanis, Rancamaya, Pamoyanan, Mulyaharja, Harjasari, Kertamaya,  dan  Bojongkerta. Grid yang memiliki  akses  rendah  terhadap  puskesmas diperoleh  sebanyak  9 grid yang  tersebar  di Kelurahan  Rancamaya,  Mulyaharja,  Harjasari, Kertamaya,  dan  Bojongkerta. Grid yang memiliki  tingkat  akses  rendah  menuju  klinik didapat  15 grid yang  tersebar  di  Kelurahan Balungbang jaya, Kencana, Mekarwangi, Kayumanis,  Pamoyanan,  Mulyaharja,  Curug, dan Situgede. Grid yang memiliki tingkat akses rendah terhadap seluruh fasilitas kesehatan ada 7 grid yang tersebar di Kelurahan Pamoyanan dan Mulyaharja.  Sehingga  diperoleh Grid yang selalu  memiliki  akses  rendah  terhadap  seluruh kelompok  fasilitas  kesehatan  yang  ada  di kelurahan Mulyaharja.
Pada wilayah kelurahan juga dapat dilihat daerah-daerah  yang  selalu  memiliki  tingkat akses Rendah. Kelurahan yang memiliki tingkat akses rendah terhadap fasilitas rumah sakit ada 5 kelurahan yaitu Kelurahan Kencana, Mulyaharja, Rancamaya, Harjasari, dan Bojongkerta.  Kelurahan  yang  memiliki  akses rendah  terhadap  puskesmas  ada  3  Kelurahan yaitu  Rancamaya,  Harjasari,  dan  Bojongkerta. Tingkat akses rendah dalam mencapai klinik ada 5  kelurahan  yaitu  Kelurahan  Balungbang  jaya, Mekarwangi, Kayumanis, Curug, dan Situgede. Tingkat  akses  rendah  menuju  seluruh  fasilitas
kesehatan  ada  3  kelurahan  yaitu    Kelurahan Mulyaharja, Rancamaya, dan Bojongkerta. Dari hasil yang diperoleh, grid yang selalu memiliki akses  rendah  terhadap  seluruh  kelompok fasilitas  kesehatan  tersebar  di  Kelurahan Mulyaharja.  Kelurahan  Rancamaya  memiliki akses  rendah  untuk  fasilitas  kesehatan  rumah sakit  dan  puskesmas.  Kelurahan  Bojongkerta memiliki akses rendah untuk fasilitas kesehatan rumah  sakit  dan  puskesmas.  Dari  hasil  tersebut diperoleh  kelurahan  yang  selalu  memiliki tingkat akses rendah yaitu kelurahan Rancamaya dan  Bojongkerta.  Hasil  perolehan  tingkat  akses Rendah  pada  pendekatan grid dan  kelurahan terdapat pada Kelurahan Mulyaharja.

## Pembuatan Modul Visualisasi
Pembuatan  modul  visualisasi  dilakukan menggunakan OpenGeo Suite yang mendukung dalam  menampilkan  peta  berbasis web. Pembuatan  web  dasar  menggunakan  bahasa pemrograman Php  Hypertext  Preprocessor (PHP)  serta  untuk  pembuatan layer - layer peta menggunakan GeoExplorer yang memanfaatkan GeoServer. GeoServer dapat terintegrasi dengan PostGIS  yang  dapat  menyimpan  data  spasial dalam  bentuk  vektor  maupun  raster.  Data  peta yang disimpan dalam GeoServer dapat ditampilkan dengan menggunakan WMS OpenLayer atau GeoExplorer.
GeoExplorer  dapat  digunakan  jika layer yang  dibutuhkan  telah  dibuat.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  GeoServer  yang  menyimpan  data peta dalam bentuk data vektor. Data vektor peta diperoleh dari hasil digitasi yang dilakukan pada aplikasi  QGIS.  Data  vektor  yang  dibutuhkan dapat  diimpor  langsung  ke  GeoServer.  Data vektor yang digunakan adalah peta batas wilayah Kota Bogor, peta wilayah yang telah dipartisi per grid ,  peta  wilayah  yang  telah  dipartisi  per kelurahan,  peta  jalan,  peta  fasilitas  kesehatan, serta  peta  hasil  klasifikasi  indeks  aksesibilitas rumah  sakit,  puskesmas,  klinik  dan  seluruh fasilitas kesehatan.
Peta yang telah dimodifikasi menggunakan GeoExplorer dapat diintegrasikan dengan  web  dengan  melakukan publish  map .
Pembuatan  peta  menghasilkan  peta  seperti Gambar 4. Navigasi peta yang digunakan adalah Print  map,  Get  Feature  Info,  Measure,  Zoom in/Zoom out, dan Show Legend. Print map dapat digunakan  untuk  mencetak  peta,  Get  Feature Info  yang  berfungsi  menampilkan  atribut layer yang  dipilih,  Measure  dapat  digunakan  untuk mengukur  jarak  dan  luas  dari  daerah  yang dipilih.  Zoom in / Zoom out  berfungsi  untuk memperkecil dan memperbesar skala peta. Show Legend  berfungsi  menampilkan  daftar layer yang ada pada tampilan peta.

## Gambar 4. Fitur navigasi peta
Pembuatan layout dibutuhkan  untuk mempermudah  dalam  membuat  tampilan. Terdapat  beberapa  bagian  seperti  Gambar  5, yaitu header , menu, judul, peta yang dilengkapi dengan navigasi dan skala. Menu Beranda berisi peta  batas  wilayah  Kota  Bogor  serta  ringkasan mengenai  fasilitas  kesehatan  di  Kota  Bogor. Pada menu Klasifikasi terdapat 2 submenu, yaitu Grid  dan  Kelurahan.  Submenu  Grid  berisi tampilan klasifikasi grid menuju setiap kelompok fasilitas kesehatan. Submenu
Kelurahan  berisi  tampilan  hasil  klasifikasi kelurahan  menuju  fasilitas  kesehatan.  Menu Tentang  Sistem berisi tabel keterangan fasilitas kesehatan yang ditampilkan pada peta.
Pembuatan web menggunakan bahasa pemrograman  PHP.  Pembuatan  submenu  dari menu Klasifikasi dilakukan dengan merujuk link peta  hasil  klasifikasi  setiap  kelompok  fasilitas yang  diterbitkan  oleh  GeoExplorer  sehingga hasil visualisasinya dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan antarmuka web

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil penelitian ini adalah klasifikasi indeks aksesibilitas menuju setiap fasilitas kesehatan di Kota Bogor dapat ditentukan dan divisualisasikan dalam bentuk peta
menggunakan  perangkat  lunak  berbasis  web.
Perhitungan indeks aksesibilitas dapat dilakukan menggunakan  metode  ARIA  yang  sederhana dan  tidak  memerlukan  banyak  data.  Hasil klasifikasi indeks aksesibilitas menuju  fasilitas kesehatan  di  Kota  Bogor  menunjukkan  bahwa jangkauan  indeks  rumah  sakit  memiliki  nilai yang  paling  kecil  dibandingkan  dengan  ketiga kelompok fasilitas kesehatan yang lain, sehingga dapat dikatakan pembangunan fasilitas kesehatan  rumah  sakit  di  Kota  Bogor  lebih tersebar merata dibandingkan dengan puskesmas dan  klinik  di  Kota  Bogor.  Sebanyak  8.46% wilayah  kelurahan  dan  2.27%  wilayah grid di Kota  Bogor  memiliki  tingkat  akses  rendah menuju  seluruh  fasiltas  kesehatan.  Dari  hasil visualisasi terlihat bahwa Kelurahan Mulyaharja memiliki tingkat akses rendah terhadap seluruh fasilitas  kesehatan  di  Kota  Bogor.  Terdapat beberapa  hal  yang  dapat  direkomendasikan untuk  penelitian  lanjutan.  yaitu  penambahan parameter dalam menghitung indeks
aksesibilitas  seperti  waktu  perjalanan  ( travel time )  serta  perlunya  dilakukan  kalibrasi  jarak sebenarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  S.  (2012). A  GIS  Based  Investigation  of Spatial Accessibility to Health Care Facilities by Local Communities within an Urban Fringe Area of Melbourne . Thesis. Melbourne RMIT University.
Australian  Institute  of  Health  and  Welfare  (AIHW)
Canberra.  (2004). Rural,  regional  and  remote health:  A  guide  to  remoteness  classifications .
Canberra:  Australian  Institute  of  Health  and Welfare.
Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS). (2016).  Data  Fasilitas  Kesehatan.  www.bpjs- kesehatan.go.id [Dec 16 th 2016]. Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota  Bogor.  (2016). Kota  Bogor  Dalam  Angka .  Bogor:  BPS  Kota
Bogor.
The National  Key Center for Social  Applications  of
Geographical  Information  System  (GISCA).
(2001). Measuring  Remoteness:  Accessibility/ Remoteness Indeks of Australia (ARIA) . Adelaide: Department  of  Health  dan  Aged  Care  Australia,
University of Adelaide.
Hadi, P.  L., Joewono, T. B.,  &  Santosa,  W.  (2013). Aksesibilitas Menuju Fasilitas Kesehatan di Kota
Bandung. Jurnal Transportasi 13 (3): 213–222.
Haryanto,  V.  (2007).  Analisis  Penataan  Fasilitas
Kesehatan  Kecamatan  Kota  Bogor  Dalam Pembangunan  Wilayah.  Skripsi.  Bogor:  Institut Pertanian Bogor.
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2013). Sistem  Informasi  Geografis  Info  Fasilitas Kesehatan. gis.depkes.go.id [16 November 2016].
Sarup,  J. &  Shukla, V. (2012). Web-Based Solution for  Mapping  Application  using  Open-Source Software  Server. International Journal  of Informatics  and  Communication  Technology, 1 (2): 91:99.