## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
578/AKRED/P2MI-LIPI/07/2014

## OPTIMASI PEMBAGIAN RUTE OPERASI
PUSAT LAYANAN INTERNET KECAMATAN BERGERAK

## OPTIMIZATION OF ROUTE OPERATIONS MOBILE INTERNET SERVICE CENTRE DISTRICT
Balai Besar Pengkajian dan Pengembangan Komunikasi dan Informatika Makassar Jl. Abdurrahman Basalamah II No. 25 Makassar, Telp. 0411-4660084
mukhlis.amin@kominfo.go.id
Naskah diterima : 21 September 2015; Direvisi : 6 Oktober 2015; Disetujui : 13 Oktober  2015

## Abstrak
Bantuan Mobile Pusat Layanan Internet Kecamatan (MPLIK) diberikan kepada setiap Kabupaten/Kota untuk melayani  masyarakat  di  seluruh  kecamatan,  namun  jumlah  MPLIK  yang  diberikan  tidak  sebanding  dengan jumlah kecamatan di setiap daerah. Penelitian ini melakukan optimasi pembagian rute operasi MPLIK untuk mencari  solusi  pembagian  rute  terbaik  agar  dapat  melayani  masyarakat  secara  keseluruhan  di  wilayah
Kata Kunci: MPLIK, optimasi, Algoritma Koloni Semut, k-means
kerjanya secara efektif dan efisien. Pembagian wilayah layanan dilakukan dengan menggunakan algoritma k- means  sedangkan  pencarian  rute  terbaik  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma  koloni  semut.  Hasil penentuan rute dan siklus jadwal pelayanan MPLIK menunjukkan bahwa siklus layanan pada masing-masing kelompok  agar  seluruh  desa  dapat  dilayani  memungkinkan  untuk  dilakukan  dalam  5  –  6  hari  pelayanan dengan rata-rata waktu pelayanan ( online ) setiap desa dalam satu kilus adalah 1 – 3 jam.

## Abstract
Mobile  Pusat  Layanan  Internet  Kecamatan  (MPLIK)  is  given  to  each  district/city  to  serve  people  in  all districts,  but  the  number  of  MPLIK  has  provided  is  not  proportional  to  the  number  of  districts  in  each region.  This  study  did  optimization  of  route  operations  division  MPLIK  to  find  the  best  route-sharing solution  in  order  to  serve  society  as  a  whole  in  the  areas  effectively  and  efficiently.  The  division  of  the service area is done by using k-means algorithm and the best route search performed by applying ant colony algorithm.  Results  of  determining  the  route  and  cycle  service  schedule  MPLIK  indicates  that  the  service cycle in each group so that the entire village can be served allowing it to be done within 5-6 days of service with average service time (online) every village in one cycle is 1-3 hours.
Keywords: MPLIK, optimazation, Ant Colony Algorithm, k-means
JPPI Vol 5 No 2 (2015) 161 - 174
e-ISSN : 2476-9266
p-ISSN: 2088-9402
DOI: 10.17933/jppi.2015.0502003

## Mukhlis Amin dan Herman

## PENDAHULUAN
Program MPLIK merupakan program Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika  yang diselenggarakan  oleh  Balai  Penyelia  dan  Pengelola Pembiayaan Telekomunikasi dan Informasi (BP3TI) Dirjen  SDPPI  sebagai  bagian  dari  Kewajiban Pelayanan Universal (KPU/USO). Program Universal  Service  Obligation (USO)  yang  dananya
bersumber dari kontribusi penyelenggara telekomunikasi  sudah  sangat  tepat    diharapkan    dan dapat  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat. Salah  satu  program Universal  Service  Obligation (USO)  yang  dilaksanakan  oleh  pemerintah  adalah penyediaan Mobile Pusat Layanan Internet Kecamatan  (MPLIK)  yang  merupakan salah  satu program  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika untuk mewujudkan “Desa Pinter” di seluruh wilayah Indonesia bekerja sama dengan provider telekomunikasi.  MPLIK  sendiri  merupakan  bentuk kepedulian provider telekomunikasi terhadap pembangunan  di  Indonesia  dalam  melakukan penetrasi  Internet  di  Kawasan  Timur  Indonesia (KTI) dan Kawasan Barat  Indonesia (KBI) di setiap kecamatan  kepulauan  terpencil.  Integritas  Nasional merupakan penanganan untuk memberikan pelayanan publik salah satunya dengan menyediakan layanan internet melalui MPLIK.
Program  MPLIK  ini  memiliki  tujuan  yang sangat  baik  dalam  rangka  mengedukasi  masyarakat. Secara  umum  MPLIK  ini  merupakan  sebuah telecenter yaitu  tempat  mengakses  informasi, berkomunikasi  dan  mendapatkan  layanan  sosial  dan ekonomi  dengan  menggunakan  sarana  teknologi informasi  dan  komunikasi  berupa  komputer  dan sambungan  ke  internet.  Kegiatan  ini  sesuai  pula dengan “World Summit Information
Technology” yang  dideklarasikan  di  Geneva  tahun 2003  bahwa  untuk  tahun 2015  diharapkan  seluruh desa  di  dunia  sudah  tehubung  secara  online.  Selain itu telecenter diharapkan menjadi tempat dilaksanakannya kegiatan pemberdayaan masyarakat seperti  pelatihan  peningkatan  keterampilan  dan pengetahuan  serta  pelaksanaan  kegiatan  ekonomi masyarakat secara profesional.
Program KPU/USO secara keseluruhan mempunyai tujuan yang baik sebagaimana dipaparkan  di  atas.  Oleh  karena  itu,  semua  pihak yang  terlibat  di  dalamnya  termasuk  masyarakat sebagai  pengguna  perlu  berpartisipasi  dalam mensukseskannya.  Sebagai  peneliti,  bagian  yang dapat  diambil  dalam  rangka  mensuukseskan program  KPU/USO  khususnya  MPLIK  adalah dengan  melakukan  kajian  atau  penelitian  terkait pelaksanaan  program  tersebut.  Penelitian  terkait MPLIK  telah  beberapa  kali  dilakukan  oleh Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika.  Yalia (2013)  telah  melakukan  evaluasi  kebijakan  program MPLIK  di  Kabupaten  Kuningan  yang  menunjukkan bahwa  diperlukan  pengendalian,  pengawasan  dan koordinasi  yang  baik  dalam  pengelolaan  MPLIK. Hartiningsih  (2013)  meneliti  implementasi  MPLIK di  Sulawesi  Tengah,  sedangkan  Syarifuddin  (2013) meneliti mekanisme pengelolaan MPLIK di Sulawesi  Selatan.  Selain  itu,  juga  telah  dilakukan studi  pemanfaatan  MPLIK  yang  dikhususkan  di Kabupaten Pinrang (Djaffar, 2013).  Seluruh penelitian  tersebut hanya  membahas seputar pengelolaan  dan  pemanfaatan  MPLIK.  Kementerian Kominfo  belum  pernah  secara  khusus  melakukan penelitian  untuk  melakukan  optimasi  program MPLIK.
Program  MPLIK  merupakan  program  besar yang  menghabiskan  dana  yang  tidak  sedikit.  Oleh karena itu, perlu dilakukan langkah-langkah optimalisasi  layanan  MPLIK  agar  dapat  melayanani masyarakat  dengan  baik  sesuai  dengan  tujuan dilaksanakannya.  Usaha-usaha  optimalisasi  sudah MPLIK  sudah  seringkali  dibicarakan  dalam  forum- forum  pemerintah.  Dinas  Kominfo  Kalimantan Timur  telah  melaksanakan  kegiatan  Koordinasi  dan Sosialisasi Kegiatan Optimalisasi PLIK di Kalimatan  Timur.  Menurut  Kepala  Dinas  Kominfo Kaltim,  kegiatan  layanan  internet  kecamatan  yang telah   berjalan  perlu   optimalisasi  dalam  isi  atau konten,  sehingga  lebih  memberikan  manfaat langsung  kepada  masyarakat  seperti  informasi kesehatan,  ekonomi,  dan  lain-lain  (admin,  2012). Kegiatan  senada  juga  telah  dilaksanakan  di  Riau. Dinas  Kominfo  dan  PDE  Provinsi  Riau  telah melakukan  dialog  optimalisasi  MPLIK  yang  telah melahirkan  beberapa  rekomendasi  dimana  salah satunya  adalah  “Perlu  adanya  perluasan  layanan akses  internet  bagi  masyarakat  dan  sebagai percepatan  peningkatan  keterjangkauan  pemerataan layanan informasi untuk tujuan peningkatan kecerdasan  warga  dan  kesejahteraan  masyarakat” (Irvan,  2013).  Penelitian  terkait  optimalisasi program  KPU/USO  pernah  dilakukan  oleh  Susanto (2012). Hasil penelitian tersebut menemukan bahwa kendala  pelaksanaan  program  KPU/USO  adalah kurangnya sosialisasi dan edukasi kepada masyarakat  terkait  program  tersebut,  sehingga disarankan  untuk  memanfaatkan  potensi  perguruan tinggi  untuk  pelaksanaan  implementasi,  sosialisasi dan  mengedukasi  masyarakat  terkait  program KPU/USO. Penelitian ini tentunya telah memberikan rekomendasi yang baik agar layanan KPU/USO bisa lebih  optimal.  Namun,  disamping  itu  masalah
cakupan  layanan  MPLIK  juga  perlu  dioptimalkan mengingat jumlah MPLIK yang beroperasi di setiap Kabuaten/Kota  tidak  sebanding  dengan  jumlah kecamatan  yang  harus  dilayani.  Posisi  penelitian yang  akan  dilakukan  ini  adalah  untuk  memecahkan permasalahan  cakupan  wilayah  layanan  MPLIK yang  belum  pernah  dibahas  dalam  penelitian- penelitian sebelumnya.
Penelitian ini melakukan optimalisasi pembagian  rute  layanan  MPLIK  agar  seluruh wilayah dapat terlayani dengan efisien. Penelitian ini mengambil  contoh  pelayanan  MPLIK  di  Kabupaten Luwu  Timur,  Sulawesi  Selatan.  Berdasarkan penelitian  sebelumnya,  pengelolaan  MPLIK  di Luwu  Timur  cukup  baik,  pengelola  memiliki keinginan  yang  besar  untuk  memanfaatkan  MPLIK tersebut dan didukung dengan kesediaan pemerintah memberikan dukungan keuangan (BBPPKI Makassar,  2013).  Data  menunjukkan  bahwa  hanya ada  lima  MPLIK  yang  ada  di  Kabupaten  Luwu Timur  sementara  jumlah  kecamatan  yang  ada sebanyak  11  Kecamatan.  Hal  ini  menunjukkan adanya  ketidaksemibangan  antara  jumlah  MPLIK dengan  luas  wilayah.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  penelitian  guna  memperoleh  mekanisme pelayanan MPLIK sehingga cakupan daerah layanan MPLIK lebih optimal dengan biaya yang minimum. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  titik-titik pelayanan  MPLIK,  membagi  wilayah  operasional masing-masing  unit  MPLIK  dan,  menentukan  rute masing-masing unit MPLIK. Berdasarkan permasalahan  di  atas  maka  pertanyaan  penelitian yang  perlu  dipecahkan  adalah  :  Dimana  sebaiknya titik-titik  pelayanan  MPLIK  ditempatkan,  lalu bagaimana  pembagian  wilayah  pelayanan  MPLIK dan Bagaimana rute pelayanan MPLIK.
Pembagian wilayah operasional dapat dilakukan  dengan  teknik clustering. Analisa cluster telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi, termasuk  penelitian  pasar,  pengenalan  pola,  data analisis,  dan  pengolahan  gambar.  Dalam  bisnis, clustering dapat  membantu  pengelola  pasar  untuk menemukan  kelompok  yang  berbeda  dalam  basis pelanggan  dan  mencirikan  kelompok  pelanggan berdasarkan  pola  pembelian.  Dalam  biologi,  dapat digunakan  untuk  menurunkan  taksonomi  tumbuhan dan  hewan,  mengkategorikan  gen  dengan  fungsi yang  sama,  dan  mendapatkan  gambaran  ke  dalam struktur  yang  melekat  dalam  populasi. Clustering juga  dapat  membantu  dalam  identifikasi  bidang penggunaan lahan yang sama dalam sebuah database observasi  bumi  dan  identifikasi  kelompok  rumah  di kota menurut jenis rumah, nilai dan lokasi geografis, serta identifikasi kelompok pemegang polis asuransi mobil  dengan  biaya  klaim  rata-rata  tinggi. Clustering adalah bidang penelitian yang menantang di  mana  aplikasi  potensial  menimbulkan  kebutuhan khusus mereka sendiri (Han dan Kamber, 2007).

## METODE
Penelitian  ini  melakukan  simulasi  penentuan rute  pelayanan  MPLIK  dengan  menggabungkan metode  k-means  untuk  pembagian  wilayah  dan algoritma  koloni  semut  untuk  menentukan  rute terbaik. Sebelum simulasi dilakukan, terlebih dahulu dilakukan pengumpulan data awal di lapangan untuk menggali  data  dukung  yang  dibutuhkan  untuk pencarian  solusi.  Pengumpulan  data  dilakukan
dengan mengamati secara langsung kondisi pelaksanaan  program  MPLIK  serta  menggali pendapat dan keinginan pengelola maupun pemerintah  daerah  setempat  dalam  memanfaatkan MPLIK  tersebut.  Secara  garis  besar,  langkah- langkah penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Data  penelitian  ini  bersumber  dari  peta wilayah  Luwu  Timur.  Dari  peta  wilayah  Luwu Timur,  ditentukan  titik-titik  koordinat  setiap  desa sebagai  titik  pelayanan  MPLIK.  Sebelum  data diolah,  dilakukan  pra-pemrosesan  data  dimana  data yang  telah  diinventarisir  berupa  titik-titik  koordinat desa  akan  disesuaikan  untuk  mendapatkan  data inputan  yang  sesuai  dengan  tahapan  selanjutnya. Data  koordinat  desa yang  telah  ditentukan dikonversi  dari  bentuk  DMS  ke  bentuk  desimal, setelah  itu  dilakukan  pembuatan  tabel  jarak  yang menunjukkan jarak masing-masing desa dengan desa yang  lainnya.  Penentuan  jarak  antar  masing-masing desa  dilakukan  dengan  menggunakan google  map. Pemilihan google  map dalam  pengukuran  jarak didasarkan  pada  kelebihan google  map yang merupakan salah satu alternatif dalam memanfaatkan  fasilitas  berbasis  lokasi  tanpa  harus membangun  peta  geospatial.  Selain  fitur  yang berbayar  google  map  juga  menyediakan  fitur  gratis untuk  pengaksesan  fitur  tertentu  khususnya  dalam perhitungan  jarak.  Hasil  pengukuran  jarak  yang didapatkan  dengan google  map akan  mendekati jarak sebenarnya karena telah memperhitungkan rute atau jalur jalan.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian
Setelah  dilakukan  pra  pemrosesan  data,  data jarak  kemudian  diproses  untuk  mendapatkan pembagian  wilayah  operasi  masing-masing  unit MPLIK.  Pembagian  wilayah  dilakukan  dengan clustering menggunakan algoritma k-means (MacQueen, 1967). Clustering merupakan salah satu metode Data  mining yang  tidak  memerlukan pelatihan ( unsupervised analisys ), k-means merupakan  salah  satu  metode cluster  analysis non hirarki  yang  berusaha  untuk  mempartisi  data  yang ada  kedalam  satu  atau  lebih cluster atau  kelompok data  berdasarkan  karakteristiknya.  Algoritma k- means adalah  metode  yang  bertujuan    untuk mengelompokan  objek  atau  data  sedemikian  rupa sehingga jarak tiap objek ke pusat cluster ( centroid ) adalah  minimum,  titik  pusat cluster terbentuk  dari
rata-rata  nilai  dari  setiap  variabel.  Secara  umum, algoritma k-means yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2  Diagram Alir Algoritma K-Means
Jika diberikan sekumpulan data
X=(x 1 ,x 2 ,….x n ) maka  algoritma k-means akan mempartisi  X  dalam k buah cluster ,  setiap cluster memiliki centroid (titik tengah) atau mean dari data- data  dalam cluster tersebut.    Pada  tahap  awal, algoritma k-means akan memilih secara acak k buah data  sebagai centroid (titik  tengah),  kemudian  jarak antara  data  dengan centroid dihitung  dengan menggunakan  formula  Heversine . Pada  penelitian ini,  ditentukan  jumlah k (cluster)  sebanyak  5  yang disesuaikan  dengan  jumlah  unit  MPLIK  yang tersedia.  Haversine formula merupakan  salah  satu fungsi jarak yang digunakan untuk mendapatkan/mengukur jarak antara 2 titik koordinat data geospatial.
Haversine formula, pertama kali dipublikasikan  oleh  Sinnott,  R.  W  pada  tahun  1984 dalam Sky  &  Telescope  Magazine , haversine formula merupakan  persamaan  yang  digunakan
Mulai
Tentukan Jumlah cluster
Tentukan centroid
Hitung jarak dengan
Formula Haversine Alokasikan objek berdasarkan similarity Konvergen ? Selesai Riset Desain Penentuan Koordinat Desa Penerapan Algoritma Koloni Semut untuk Penentuan Rute Analisis Hasil Optimasi Pembagian wilayah dengan algoritma K-Means Konversi data dari DMS ke Desimal Pengumpulan data Awal Pembuatan Tabel Jarak Pra Pemrosesan Data Pemrosesan Data
untuk  menghitung  jarak  antara  dua  titik  atau koordinat pada lingkup dari bujur dan lintang. Posisi bumi  direpresentasikan  dengan  posisi  garis  lintang ( latitude ) dan bujur ( longitude ). Formulasi haversine telah  memperhitungkan  bentuk  bumi  yang  bulat ( spherical earth ) dengan mengabaikan faktor bahwa bumi  itu  sedikit  elips  ( elipsodial  factor ).  Formula haversine  ditunjukkan  sebagai  berikut  (Sinnott, 1998):
(1) Keterangan : R = jari-jari bumi sebesar 6371 (Km) ∆lat = besaran perubahan latitude (Km) ∆long = besaran perubahan longitude (Km) c = besaran perpotongan sumbu (Km) d = jarak (Km)
Setelah menghitung jarak setiap data dengan titik tengah  ( centroid ),  data  akan  ditempatkan  dalam cluster yang  terdekat  dihitung  dari  titik  tengah cluster . Centroid baru  akan  ditetapkan  jika  semua data  sudah  ditempatkan  dalam cluster terdekat.
Perhitungan centroid baru  dilakukan  dengan menggunakan rumus berikut (Saepullah, 2010):
(2)
(2) dimana: C k
:
centroid pada cluster ke k
Xi : Data ke i N k
:
Banyaknya objek/jumlah data yang menjadi anggota cluster ke k.
Setelah centroid baru  diperoleh,  selanjutnya proses k-means diulang  dengan  menggunakan
centroid baru.  Jika  hasil cluster yang  baru  sama dengan  hasil cluster sebelumnya  (konvergen)  maka proses k-means terhenti. Jika berbeda, maka proses diulang kembali hingga kondisi konvergen tercapai.
Setelah didapatkan kelompok-kelompok desa, kemudian dilakukan  pencarian  rute  terpendek dengan  menggunakan  Algoritma  Koloni  Semut. Secara  umum  penerapan  algoritma  koloni  semut untuk  mendapatkan  jalur  yang  terpendek  adalah sebagai berikut (Mindaputra, 2009):
1. Menentukan pheromone awal  masing-  masing semut. Tapi sebelum itu tentukan terlebih dahulu banyaknya  semut  dalam  proses  tersebut,  setelah itu tentukan titik awal masing-masing semut.
2. Setelah  itu  tentukan  titik  selanjutnya  yang  akan dituju, ulangi proses sampai semua titik terlewati. Jika titik yang dimaksud bukanlah titik yang akan akan dilalui, maka kembali ke titik sebelumnya.
3. Apabila  telah  mendapatkan  titik  yang  dituju, pheromone masing-masing  pada  titik  tersebut
diubah ( pheromone lokal )
4. Setelah  proses  diatas  selesai,  hitung  panjang lintasan masing-masing semut.
5. Kemudian akan didapatkan panjang lintasan yang minimal.
6. Ubah  pheromone pada  titik-titik  yang  yang termuat dalam lintasan tersebut
7. Setelah  semua  proses  telah  dilalui,  maka  akan didapatkan lintasan dengan panjang lintasan yang terpendek.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengelolaan MPLIK di Luwu Timur
Kabupaten Luwu Timur mendapatkan bantuan mobile PLIK  sebanyak  5  (lima)  unit  yang pengelolaannya dibawah koordinasi Bidang
Kominfo,  Dinas  Perhubungan  dan  Kominfo  Luwu Timur. Berdasarkan hasil wawancara dengan Kepala Bidang  Kominfo  Dishubkominfo  Kab.  Luwu  Timur dapat  dinyaakan  bahwa  pengelolaan  MPLIK  di Luwu Timur cukup baik. Pada awal-awal pengoperasian  MPLIK  sejak  diserahkan  kepada pemerintah  Kab.  Luwu  Timur,  Dishubkominfo mengoperasikan MPLIK melalui anggaran pemerintah  daerah  sampai  dikeluarkannya  Petunjuk
Teknis Operasional MPLIK oleh BP3TI Kementerian  Kominfo.  Berdasarkan  juknis  tersebut, maka  biaya  operasional  MPLIK  secara  keseluruhan ditanggung oleh pihak penyedia sedangkan pemerintah  daerah  dalam  hal  ini  Dishubkominfo hanya  mengawasi  dan  mengkoordinir  kegiatan operasionalnya.  Salah  satu  kekurangan  pengelolaan MPLIK di Luwu Timur saat ini adalah tidak adanya jadwal  dan  tempat  layanan  yang  jelas  dan terorganisir. Mobil MPLIK biasanya hanya  memilih beroperasi  di  sekolah-sekolah  swasta  atau  tempat- tempat keramaian. Seluruh SMP dan SMA Negeri di Luwu  Timur  saat  ini  telah  terjangkau  oleh  internet, sehingga  pemilihan  lokasi  di  sekolah  negeri  dinilai tidak  perlu.  Namun  demikian,  sebaiknya  lo    kasi operasi  juga  dapat  ditentukan  dengan  menyasar semua  segmen  masyarakat,  tidak  hanya  kepada pelajar  saja  sehingga  pemilihan  tempat  keramaian juga harus diatur dengan baik.
Pemerintah  Kab.  Luwu  Timur  membagi wilayah  operasional  MPLIK  menjadi  5  (lima) wilayah sesuai dengan jumlah MPLIK yang dimiliki. Pembagian wilayah tersebut ditunjukkan pada Tabel
1  dimana  masing-masing  unit  melayani  dua kecamatan.
Tabel  1  Pembagian  Wilayah  Operasional  MPLIK  di Luwu Timur
No Plat Kendaraan Wilayah Operasional MPLIK 1 B 9589 LZ Kec. Burau dan Wotu MPLIK 2 B 9156 MA  Kec. Malili dan Angkona MPLIK 3 B 9614 LZ Kec. Mangkutana dan Kalaena MPLIK 4 B 9003 MA  Kec.  Tomoni  dan Tomoni Timur MPLIK 5 B 9965 LZ Kec.  Wasuponda  dan Towuti
Dari  sebelas  kecamatan  yang  ada  di  Luwu Timur,  hanya  sepuluh  kecamatan  saja  yang  dilayani oleh  MPLIK.  Satu  kecamatan  yaitu  Kecamatan Nuha  tidak  dilayani  MPLIK  karena  dinilai  telah memiliki  fasilitas  internet  di  hampir  seluruh wilayahnya  yang  kapasitasnya  lebih  besar  daripada MPLIK sehingga MPLIK yang ada lebih dimanfaatkan  untuk  daerah-daerah  yang  belum memiliki  fasilitas  internet  yang  memadai.  Peta pembagian  wilayah  operasional  MPLIK  di  Luwu Timur ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Peta Wilayah Operasional MPLIK di Luwu Timur
Bagian  berwarna  merah  adalah  wilayah MPLIK  1,  bagian  berwarna  ungu  adalah  wilayah MPLIK 2, bagian berwarna hijau tua adalah wilayah MPLIK  3,  yang  berwarna  krem  adalah  wilayah MPLIK  4  dan  bagian  yang  berwarna  hijau  muda adalah  wilayah  MPLIK  5,  sedangkan  bagian  yang berwarna  hitam  adalah  wilayah  Kec.  Nuha  yang tidak  dilayani  oleh  MPLIK.  Berdasarkan  peta wilayah  operasional  MPLIK  di  Luwu  Timur, terlihat  adanya  perbedaan  luas  wilayah  operasional masing-masing  unit  MPLIK  yang  cukup  signifikan sehingga  jika  MPLIK  diharapkan  dapat  melayani seluruh  wilayah,  maka  beban  masing-masing  unit akan  berbeda.  Pembagian  wilayah  operasional  ini harus  diatur  dengan  baik  agar  MPLIK  dapat menjangkau  seluruh  wilayah  dan  beban  masing- masing unit lebih merata.
MPLIK adalah program Kementerian Kominfo  sebagai  kewajiban  pelayanan  yang diberikan  kepada  masyarakat  secara  keseluruhan yang  sumber  dananya  berasal  dari  kompensasi penyelenggaraan telekomunikasi. Dalam pelaksanaan  programnya,  Kementerian  Kominfo bekerja  sama  dengan  pihak  ketiga  (penyedia)  untuk mengadakan dan mengoperasikan MPLIK.
Pengelolaan  MPLIK  diberikan  kepada  Pemerintah daerah  ataupun  pihak-pihak  lain  yang  ingin mengelolanya  dengan  perjanjian  bahwa  pengelola harus menjamin keberlangsungan penggunaan MPLIK dengan tetap terhubung ( connect ) minimal 4 jam  sehari.  Dalam  kurun  waktu  minimal  5  tahun, operasional  MPLIK  akan  dievaluasi,  dan  jika  telah memenuhi target yang ditentukan maka pengelolaan dan pengoperasian MPLIK sampai pada kepemilikan MPLIK akan diberikan sepenuhnya kepada pemerintah  daerah  atau  pengelolanya.  Untuk  itu, pemerintah  Kab.  Luwu  Timur  tetap  berkomitmen
untuk mengelola MPLIK dengan baik dan mengikuti petunjuk  teknis  pengelolaan  MPLIK,  dengan harapan  pada  lima  tahun  setelahnya  dapat  menjadi milik  dan  tanggung  jawab  pemerintah  daerah. Pemerintah Kabupaten Luwu Timur siap menganggarkan biaya operasional MPLIK yang jauh lebih  besar  dari  biaya  operasional  MPLIK  saat  ini sehingga pemanfaatan MPLIK dapat lebih dioptimalkan, salah satu contohnya dengan menambah jam operasional MPLIK setiap harinya.
Berdasarkan temuan di lapangan, penjadwalan maupun  lokasi  pelayanan  MPLIK  belum  diatur maka  diusulkan  agar  MPLIK  beroperasi  di  setiap desa  yang  ada  di  setiap  kecamatan.  Jumlah  titik lokasi  pelayanan  MPLIK  yang  ditentukan  sebanyak 95  desa  yang  tersebar  di  10  kecamatan  di  Luwu Timur.  Gambaran  hasil  penentuan  titik  koordinat setiap desa ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Hasil penentuan titik koordinat desa

## Pembagian Wilayah Layanan MPLIK
Pembagian wilayah layanan MPLIK ( clustering ) dilakukan dengan menggunakan algoritma  k-means.  Untuk  memperoleh  hasil pengelompokan  yang  terbaik,  dilakukan  beberapa percobaan.  Hasil  simulasi  clustering  ditunjukkan pada  Tabel  2.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  dimana telah  dipaparkan  enam  hasil  percobaan  yang hasilnya  cukup  baik.  Pembagian  wilayah  operasi MPLIK  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma
k-means. Jumlah cluster ditentukan  sebanyak  5 sesuai dengan jumlah unit MPLIK yang ada.
Tabel 2 Hasil Percobaan Clustering Wilayah Layanan MPLIK di Luwu Timur
Perc. Clus0 Clus1 Clus2 Clus3 Clus4 1 22 38 7 13 15 2 13 21 29 12 20 3 13 34 10 13 25 4 18 13 22 13 29 5 28 22 21 11 13 6 15 23 31 14 12
Gambar 5 Plotting pembagian cluster simulasi-4
Gambar 6 Plotting pembagian cluster simulasi-5
Clustering dilakukan  beberapa  kali  untuk mendapatkan  distribusi  pembagian  jumlah  anggota cluster yang  seimbang.  Dari  enam  percobaan  yang ditampilkan,  percobaan  yang  memiliki  distribusi pembagian  kelompok  dengan  jumlah  anggota  yang paling  seimbang  adalah  percobaan  ke-4  dan  ke-5 dimana  jumlah  maksimal  anggota  kelompok sebanyak  pada  percobaan  ke-4  adalah  29  desa  dan pada  percobaan  ke-5  adalah  28  desa.  Dari  jumlah anggota  kelompok  yang  terbanyak,  percobaan  ke-5 lebih  baik  dibandingkan  dengan  percobaan  ke-4. Namun  jika  ditinjau  dari  jumlah  anggota  kelompok
yang  paling  sedikit,  percobaan  ke-4  lebih  baik dibandingkan  percobaan  ke-5  dimana  jumlah anggota  kelompok  yang  paling  sedikit  pada percobaan ke-4 adalah 13 sedangkan pada percobaan ke-5  adalah  11  desa. Plotting data  k-means  untuk percobaan ke-4 dan ke-5 masing-masing ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.

## Penentuan Rute Pelayanan MPLIK
Penentuan  rute  pelayanan  MPLIK  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  koloni  semut. Algoritma koloni semut diterapkan pada bahasa java
script  dengan  mengacu  pada A  Java Framework For Ant Colony System yang dikembangkan oleh Chirico (Chirico, 2004).
Rekapitulasi  hasil  penentuan  rute  terbaik untuk  setiap cluster pada  enam  percobaan  yang dilakukan  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Berdasarkan rekapitulasi ini dapat dilihat bahwa jika ditinjau dari
akumulasi  total  jarak  tempuh  yang  harus  dilalui oleh  seluruh  unit  MPLIK  yang  paling  pendek adalah  pada  percobaan  ke-5  dengan  total  jarak tempuh  kelima  unit  MPLIK  yang  harus  dilalui adalah  560,113  km.  Hasil  ini  cukup  berbeda dibandingkan  total  jarak  tempuh  dari  hasil percobaan ke-4. Terdapat selisih sekitar 50 km.
Tabel 3 Rekapitulasi Hasil Percobaan Rute Terbaik Per- cluster Percobaan Jarak Tempuh Cluster (km) Total (km) 0 1 2 3 4 1 106,953 148,073 99,09 111,697 124,613 590,426 2 114,698 104,96 187,863 111,698 96,382 615,601 3 117,433 129,195 111,957 111,886 117,76 588,231 4 100,783 118,038 177,212 111,886 105,762 613,681 5 179,925 107,202 109,766 42,634 120,586 560,113 6 90,827 185,714 115,245 129,599 85,933 607,318
Berdasarkan  hasil  percobaan clustering dan penentuan  rute  terbaik  dapat  diputuskan  bahwa pembagian cluster dan  rute terbaik yang diusulkan adalah  sesuai  hasil  percobaan  ke-5  meskipun  hasil percobaan  ke-5  menunjukkan  distribusi  pembagian desa  yang  tidak  imbang  dari  segi  jarak  tempuh masing-masing cluster .  Namun,  hal  ini  diharapkan dapat mengurangi biaya operasional pada salah satu unit  MPLIK.  Pada  percobaan  ke-5 , anggota cluster 0  terdiri  dari  desa-desa  yang  berasal  dari  lima kecamatan sementara cluster 1 terdiri dari desa-desa yang berasal dari tiga kecamatan. Setaip kecamatan terbagi  dalam  dua cluster yang  berbeda  kecuali kecamatan  Mangkutana,  Kalaena,  Burau  dan Towuti.  Data  selengkapnya  mengenai  keanggotaan
setiap cluster ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Hasil pembagian kelompok ini berbeda dengan pembagian  wilayah  operasional  MPLIK  saat  ini yang  mendasarkan  pada  pembagian  berdasarkan kecamatan dimana masing-masing MPLIK melayani dua kecamatan.
Berdasarkan jumlah desa dan total jarak yang harus ditempuh oleh masing-masing unit MPLIK, dengan memperhitungkan waktu instalasi/positioning MPLIK  selama  rata-rata  setengah  jam  per  lokasi, waktu  layanan  minimum  per  unit  MPLIK  selama seminggu  adalah  30  jam  dan  waktu  perjalanan (estimasi  kecepatan  mobil  50  km/jam)  maka  dapat dihitung  siklus  layanan  pada  masing-masing kelompok.

## Tabel 4 Keanggotaan dan Rute Operasional Setiap Cluster
Kelompok Usulan Wilayah dan Rute Operasional Desa Kecamatan Cluster 0 Bangun  Karya  Bayondo  Tadulako  Beringin  Jaya  Tomoni  Mandiri  Lestari  Mulyasari  Bangun  Jaya  Purwosari  Margamulyo  Patengko  Manggala  Maleku  Kalpataru  Pertasi Kencana  Kalaena Kiri  Sumber Agung  Argomulyo  Mantadulu  Taripa  Non  Blok  Teromu  Balai  Kembang  Wonorejo  Panca Karsa  Kasintuwu  Margolembo Tomoni,  Tomoni Timur, Mangkutana, Kalaena, Angkona Cluster 1
Burau Pantai  Lumbewe  Burau  Jalajja  Lambarese  Bonepute  Lanosi  Lewonu  Laro  Cendana Hijau  Pepuro Barat  Sumber Alam  Ujung Baru  Tarengge  Bawaipu  Lera  Balo-balo 
Mabonta  Benteng  Lagego  Lauwo  Batu Putih Burau, Wotu, Tomoni, Cluster 2 Bahari  Lampenai  Maramba  Kanawatu  Karambua  Manunggal  Alam Buana  Cendana Hitam Timur  Cendana Hitam  Kertoraharjo  Kalaena(Wotu)  Maliwowo  Tampina  Solo  Lamaeto  Lakawali Pantai  Lakawali  Manurung  Tarabbi  Tawakua  Balirejo Wotu, Tomoni Timur,  Angkona, Malili Cluster 3 Loeha  Timampu  Pekaloa  Wawondula  Langke Raya  Baruga  Lioka  Asuli  Wasuponda  Tabarano  Ledu-ledu Towuti, Wasuponda Cluster 4 Laskap  Pongkeru  Harapan  Pasi-pasi  Puncak Indah  Wewangriu  Balantang  Malili  Baruga  (Malili)  Ussu  Atue  Kawata  Balambano Malili, Wasuponda Tabel 5 Hasil Perhitungan Siklus Pelayanan MPLIK Cluster Jumlah Desa Jarak Tempuh Waktu Tempuh (jam) Waktu Instalasi (jam) Waktu Total (jam) Siklus (hari) Waktu Online (jam) 0 28 179,925 3,5985 14 41,5985 5,95 1,07 1 22 107,202 2,14404 11 37,14404 5,39 1,36 2 21 109,766 2,19532 10,5 36,69532 5,34 1,43 3 11 42,634 0,85268 5,5 30,35268 4,54 2,73 4 13 120,586 2,41172 6,5 32,91172 4,86 2,31
Hasil  perhitungan  ditunjukkan  pada  Tabel  5.
Masing-masing cluster dapat melayani seluruh desa anggotanya  dalam  5  –  6  hari  dengan  jam  kerja perhari  selama  8  jam.  Setiap  desa  dapat  dilayani MPLIK  selama  1  sampai  3  jam  setiap  kali beroperasi.  Agar  dapat  lebih  seimbang,  pengelola MPLIK dapat menambah waktu online pada cluster 3 dan 4 sehingga siklus masing-masing unit menjadi 6 hari.

## PENUTUP
Penelitian ini telah mengidentifikasi perlunya optimalisasi  pelayanan  MPLIK  khusunya  pada cakupan  wilayah  layanannya.  Penelitian  ini  juga telah  melakukan  optimalisasi  pembagian  rute pelayanan MPLIK di Luwu Timur dan mengusulkan  agar  titiik-titik  operasi  MPLIK diletakkan  di  desa-desa  khususnya  kantor-kantor
desa  untuk  dimanfaatkan  oleh  masyarakat.  Agar seluruh desa dapat dijangkau, 5 unit MPLIK  dibagi dalam  lima  kelompok  wilayah  operasi  dimana  rute masing-masing unit telah ditentukan dan dijadwalkan.  Jumlah  keanggotaan  masing-masing kelompok  yang  diusulkan  adalah  sebanyak  28,  22, 21, 13, dan 11 desa. Hasil penentuan rute dan siklus jadwal  pelayanan  MPLIK  menunjukkan  bahwa siklus  layanan  pada  masing-masing  kelompok  agar seluruh  desa  dapat  dilayani  memungkinkan  untuk dilakukan  dalam  5  –  6  hari  pelayanan  dengan  rata- rata  waktu  pelayanan  ( online )  setiap  desa  dalam datu kilus adala 1 – 3 jam.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  jadwal operasi  layanan  MPLIK  belum  dapat  dilakukan dengan  optimal  dikarenakan  jumlah  titik/desa  yang harus  dilayani  tidak  sebanding  dengan  jumlah  unit MPLIK  yang  ada.  Agar  pemberian  bantuan  lebih optimal,  sebaiknya  desa-desa  yang  telah  terjangkau oleh  layanan  internet  sebaiknya  direduksi.  Dengan berakhirnya  program  MPLIK  yang  selama  ini dilakukan,  perlu  digalakkan  program-program  lain seperti mobile  broadband ,  wifi-id  dan Mobile Community Access Point (MCAP)  yang diharapkan dapat menambah jangkauan layanan internet.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada BBPPKI  Makassar  yang  telah  mendanai  penelitian ini. penulis juga sangat berterima kasih atas bantuan semua  pihak  yang  telah  membantu  pelaksanaan penelitian  ini  khususnya  kepada  Saudara  Rudy Hermayadi,  Ibu  Dra.  Rohana,  dan  kepada  Kepala Bidang  Kominfo,  Dishubkominfo  Kab.  Luwu Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
admin.  (2012,  7  26). Pemerintah  Optimalkan Layanan  PLIK  dan  MPLIK .  Dipetik  2  18,
2014, dari
VivaBorneo.com:
http://www.vivaborneo.com/pemerintah- optimalkan-layanan-plik-dan-mplik.htm Djaffar,  R.  (2013). Studi  Pemanfaatan  Mobile Pelayanan Internet Kecamatan (MPLIK) di Kabupaten  Pinrang  Provinsi  Sulawesi Selatan. Makassar: BBPPKI Makassar.
Hartiningsih.  (2013).  IMplementasi  MPLIK  (Mobil Pusat  Layanan  Informasi  Kecamatan)
Sebagai Upaya Menuju Masyarakat Informasi  (Observasi  di  Provinsi  Sulawesii Tengah, Kota Palu dan Kecamatan Marawola). Jurnal  Penelitian  Pers  dan Komunikasi Pembangunan , 70-86.
Irvan.  (2013,  Juli  3).  Dipetik  Feb  18,  2014,  dari
Media Center Riau: http://mediacenter.riau.go.id/berita-557- dialog-optimalisasi-mencari-solusi-kendala- operasional-mplik.html
MacQueen, J. (1967). Some method for classification  and  analysis  of  multivariate observation. 5th  Berkeley  Symposium  on Mathematical Statistics and Probability. Mindaputra,  E.  (2009). Penggunaan  Algoritma  Ant Colony  System  dalam  Traveling  Salesman Problem  (TSP)  pada  PT.  Eka  Jaya  motor. Semarang:  Fakultas  MIPA  Universitas Diponegoro.
Saepullah,  D.  (2010). Analisis  Data  Mining  K- Means  Cluster  Analysis  untuk  Data Berjenis Biner. Bandung: Unpad.
Santosa,  B.,  &  Willy,  P.  (2011). Metode Metaheuristik  Konsep  dan  Implementasi. Guna Widya.
Sinnott,  R.  W.  (1998).  Virtues  of  The  Haversine.
Sky and Telescope, 68 (2), 159.
Susanto, I. (2012). Model Pemberdayaan Optimalisasi Layanan Jasa Akses Telekomunikasi dan Informatika KPU/USO Lintas  Perguruan  Tinggi  di  Kabupaten Purbalingga. Seminar Nasional Ilmu Komputer  Universitas  Diponegoro  2012 (hal.  191-200).  Semarang:  Universitas Diponegoro.
Syarifuddin. (2013). Mekanisme Pengelolaan Mobile  Pusat  Layanan  Internet  Kecamatan di  Sulawesi  Selatan. Jurnal  Pekommas , 113-120.
Yalia,  M.  (2013).  Evaluasi  Kebijakan  Program Mobile  Pusat  Layanan  Internet  Kecamatan (MPLIK). Jurnal  Penelitian  Komunikasi ,
205-220.