p ISSN 2338-168X – E ISSN 2686-5742

## PEMODELAN SPASIAL WATER POVERTY INDEX DENGAN INFRASTRUKTUR DAN KONDISI SOSIAL KECAMATAN DONOMULYO

## SPATIAL MODEL OF WATER POVERTY INDEX WITH INFRASTRUCTURE
AND SOCIAL  IN DONOMULYO
Ryan Alfi Marcellino *1 , Ismu Rini Dwi Ari 2 , Septiana Hariyani 3
Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya 1,2,3
Jalan Mayjen Haryono 167 Malang 65145 – Telp (0341)567886 1,2,3
e-mail * : ryanalfimarcellino@gmail.com 1

## ABSTRAK
Kecamatan  Donomulyo  merupakan  wilayah  prioritas  daerah  rawan  air  serta  termasuk  dalam  Wilayah Pengembangan  II  Kepanjen  dengan  prioritas  pengembangan  infrastruktur  air  bersih.  Hal  ini  disebabkan rendahnya  cakupan  layanan  infrastruktur  air  bersih  yaitu  hanya  sebesar  23%,  serta  hasil  perhitungan  indeks kemiskinan air menggunakan metode water poverty index (WPI) yang memiliki rentang nilai 35 sampai dengan 55, atau termasuk wilayah dengan tingkat kemiskinan air tidak aman-kritis. Tingkat kemiskinan air dipengaruhi juga  oleh  kondisi  sosial,  sebagaimana  hasil  yang  berbanding  lurus  antara  perhitungan water  poverty  index terhadap perhitungan kondisi sosial dengan metode social network analysis (SNA). Hasil perbandingan antara nilai  WPI  dan  SNA  menunjukan  wilayah  dengan  nilai  WPI  rendah  maka  memiliki  nilai  SNA  yang  rendah. Keterkaitan tingkat kemiskinan air yang diukur melalui metode WPI (Y) dengan ketersediaan infrastruktur (X 1 ) dan kondisi sosial yang diukur melalui metode SNA (X 2 ) pada Kecamatan Donomulyo akan menjadi tujuan utama pada  penelitian  ini.  Variabel  Y  dan  variabel  X 1 serta  X 2 akan  dibuktikan  keterkaitannya  antar  variabel menggunakan  metode  analisis  regresi  spasial.  Diperoleh  bahwa  terdapat  dependensi  spasial  terhadap  variabel infrastruktur  yaitu  rasio  pengguna septic-tank (X 7 )  dan  rasio  pengguna  sumur  (X 10 ).  Menggunakan  metode analisis regresi spasial, maka diperoleh pemodelan spasial Y = 0.064 ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑦 + 0,086 𝑋 7 − 0,081𝑋 10 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗 + 0,5 ,  berdasarkan  pemodelan  tersebut  untuk  mengurangi  tingkat  kemiskinan  air  pada  Kecamatan  Donomulyo dapat memprioritaskan peningkatan pengguna septic-tank yang berstandar SNI dan mengalihkan pengguna sumur untuk menggunakan air perpipaan.
Kata Kunci : water poverty index, infrastruktur, kondisi sosial, regresi spasial.

## ABSTRACT
Donomulyo  sub-district  is  one  of  the  priority  region  to  water  scarce  and  clean  water  infrastructural  priority programme, this area only has 23% coverage of piped clean water management. Reinforced by the  water poverty index (WPI) which classified Donomulyo as unsafe to critical level for clean water availability. Water poverty value also influenced by other variabels such as social matter, according to social network analysis (SNA) showed area  with  lower  value  of  WPI  also  has  a  lower  value  of  SNA.  Hence,  this  paper  will  explain  the  correlation between  the  water  poverty  index  (Y)  to  social  (X 1 )  and  infrastructure  (X 2 )  using  spatial  regression.  Spatial regression used in this case to prove the correlation between dependent variable (WPI) and independent variables (infrastructure and social) with spatial aspect, thus obtained a close or significant correlation (α<0,05) among WPI value along with the well user ratio and households with septic tank in accordance with SNI ratio value. 𝑌 = 0.064 ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑦 + 0,086 𝑋 7 − 0,081𝑋 10 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗 + 0,5 , depending on this model people of Donomulyo district should lessen the number of well user and improve the ratio of households with septic tank in accordance with SNI in order to improve WPI status.
Keywords: water poverty index, infrastructure, social matter, spatial regression.

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  sebuah  peristiwa ketidakmampuan  individu  untuk  memenuhi
1 Naskah diterima   : 1 Februari 2023 Naskah disetujui  : 17 November 2023 DOI : https://doi.org/10.21776/ub.takoda.2023.015.02.4
kebutuhannya ( inability to fulfill needs ), kebutuhan  primer  minimum  seperti  akses  untuk kesehatan, pendidikan, air bersih dan sanitasi (Ari, Hariyani, & Waloejo, 2020). Penduduk miskin di Indonesia diindikasikan dengan beberapa
indikator berdasarkan pada Basic Need Approach yaitu  kebutuhan  hidup  layak  minimum  makanan dan bukan makanan (Nugroho, Asmanto, & Adji, 2020). Kemiskinan air sebagai salah satu indikator penduduk miskin, merupakan kondisi kekurangan terhadap  pemenuhan  kebutuhan  akan  air  untuk keperluan masyarakat sehari-hari.
Masyarakat  dikategorikan miskin air apabila  ketersediaan  air  tidak  cukup  untuk kebutuhan  dasarnya  (Wilk  &  Johnson,  2013). Permasalahan terhadap kemiskinan air merupakan tantangan  global  yang  penyelesaiannya  dimuat dalam program dan tujuan Sustainable Development  Goals (SDGs)  ke-6  yang  berbunyi “Memastikan  ketersediaan  dan  keberlanjutan manajemen air dan sanitasi untuk semua” (United Nations, 2022). Infrastruktur khususnya berkaitan dengan penyediaan air bersih memiliki berkontribusi  yang  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan,  sehingga  penyediaan  infrastruktur dasar memiliki peranan penting untuk mengurangi tingkat  kemiskinan  (Nugroho  S.  S.,  2015). Ketersediaan  infrastruktur  merupakan  salah  satu roda penggerak perekonomian dan memiliki peran yang signifikan terhadap perkembangan wilayah, fakta empiris telah membuktikan bahwa perkembangan  infrastruktur  berjalan  seiring dengan  perkembangan  ekonominya  (Sukwika, 2018).  Infrastruktur  tidak  hanya  menopang perekonomian  tetapi  juga  kondisi  sosial  yang terhubung dengan sistem lingkungan (Belwawin, Franklin, & Takumansang, 2016).
Kondisi  sosial  merupakan  aspek  yang sangat  mendukung  dalam  penyediaan  pelayanan air  bersih,  kondisi  sosial  dimaksudkan  adanya kelembagaan  atau  organisasi  yang  berfungsi sehingga  dapat  melayani  pemenuhan  kebutuhan air bagi masyarakat (Dorojati, Astuti, & Hartono, 2016). Kelembagaan merupakan komponen yang sangat  berperan  penting  untuk  mempercepat pembangunan  infrastruktur  air  bersih,  partisipasi dan  peran  aktif  sumber  daya  manusia  meliputi aparat  pemerintah, masyarakat serta  LSM  terkait harus  dapat  berkerjasama  dengan  baik  untuk merealisasikan infrastruktur pendukung yang baik dan berkelanjutan (Susanto, Purwanto, Pramudya, & Riani, 2018).
Kecamatan Donomulyo merupakan wilayah prioritas daerah rawan air karena air sulit didapatkan  akibat  potensi  air  baku  yang  terbatas untuk memenuhi kebutuhan air bersih masyarakatnya (RPJMD Kabupaten Malang 2016 -  2021).  Penggunaan  sumber  air  sumur berkepanjangan juga dapat berdampak buruk bagi lingkungan yaitu berkurangnya cadangan air tanah yang menyebabkan penurunan muka air tanah dan
dapat  menyebabkan  penurunan  muka  tanah (Wahyuni, Suyarto, & Kusmiyarti, 2019).
Sehingga,  digunakan Water  Poverty  Index yang  merupakan  alat  analisis  yang  digunakan untuk mengukur hubungan antara ketersediaan air dengan  kemampuan  orang  dalam  suatu  wilayah untuk mengakses air. Ketersediaan dan kemampuan  seseorang  dalam    mengakses  air merupakan  konsep  dasar  alat  analisis  ini  dan mendasari  faktor  lainnya  yaitu  ketersediaan  air bersih,  akses  memeroleh  air  bersih,  kapasitas  air bersih, penggunaan terhadap air bersih, dan faktor lingkungan  yang  memengaruhi  kualitas  dan kuantitas  air  (Shen,  Zhao,  &  Song,  2022). Keterkaitan  tingkat  kemiskinan  air  dengan variabel disekitarnya terkait kondisi infrastruktur dan sosial yang terdapat di Kecamatan Donomulyo,  akan  dilihat  menggunakan  analisis regresi spasial. Analisis ini menggunakan variabel terikat  yaitu Water  Poverty  Index. Sedangkan variabel  bebas  adalah rate  of  paricipation, densitas, waktu tempuh menuju Puskesmas, waktu tempuh  menuju  sarana  pendidikan  SD,  waktu tempuh  menuju  sarana  pendidikan  SMP,  waktu tempuh  menuju  sarana  pendidikan  SMA,  rasio pengguna HIPPAM, rasio rumah memiliki MCK, rasio  rumah  memiliki septictank yang  sesuai standar, waktu tempuh menuju kantor kecamatan, rasio  rumah  terlayani  listrik,  rasio  kualitas  jalan buruk,  dan  jumlah  sarana.  Berdasarkan  variabel- variabel  tersebut,  maka  akan  diregresikan  dan akan  ditentukan  nilai  variabel  yang  signifikan (α<0,05),  signifikansi  tersebut  yang  disimpulkan sebagai  variabel  yang  memiliki  korelasi  atau keterikatan satu sama lain.

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  penelitian  kuantitatif,  penelitian  ini merupakan penelitian yang menggunakan rancangan  penelitian  berdasarkan  pada  prosedur statistik  atau  kuantifikasi  ukuran  terhadap variabel. Penelitian ini bertujuan untuk megetahui karakteristik penyediaan air bersih pada Kecamatan  Donomulyo,  pendekatan  kuantitatif digunakan  dalampengukuran  tingkat  kemiskinan air  bersih  untuk  menjawab  rumusan  masalah pertama  dengan  menggunakan  metode Water Poverty Index (WPI). Selanjutnya untuk menjawab rumusan masalah kedua menggunakan analisis  regresi  spasial  untuk  mendapatkan hubungan antara hasil pengukuran menggunakan analisis Water Poverty Index dengan hasil analisis terhadap  variabel-variabel  infrastruktur  dan kondisi sosial

## Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan pada penelitian ini merupakan variabel yang diadaptasi dari beberapa penelitian  sebelumnya  terkait  dengan Water Poverty  Index .  Variabel  tersebut  terdiri  atas sumber  daya,  akses,  kapasitas,  pemanfaatan,  dan lingkungan.  Serta,  variabel  terkait  kondisi  sosial dan  infrastruktur  di  Kecamatan  Donomulyo. Berikut  pada (Tabel  1) merupakan  variabel  dan sub-variabel yang digunakan pada penelitian ini.

## Tabel 1. Variabel Penelitian
Tujuan Variabel Sub-Variabel Tingkat kemiskinan air dengan Water
Poverty  Index di Kecamatan Donomulyo [1] Ketersediaan air Ketersediaan air tanah Ketersediaan air perpipaan Akses terhadap air Akses air bersih Akses terhadap kepemilikan MCK Akses terhadap kepemilikan septictank Kapasitas Tingkat  pendidikan masyarakat Tingkat kesehatan masyarakat Distribusi pendapatan Pemanfaatan Pemanfaatan air domestik Pemanfaatan air pertanian Lingkungan Kualitas air Tutupan vegetasi Menghitung tingkat  partisipasi masyarakat dan densitas di Kecamatan Donomulyo [2] Kondisi sosial (kelembagaan)
Rate of Participation
(ROP) Densitas Memodelkan hubungan kemiskinan air bersih dengan
kondisi sosial dan infrastruktur di Kecamatan Donomulyo [3] Water Poverty Index (Y)
Waktu tempuh menuju Puskesmas (X 1 ) Waktu tempuh menuju SD (X 2 ) Waktu tempuh menuju SMP (X 3 ) Waktu tempuh menuju SMA (X 4 )
Waktu tempuh menuju kantor kecamatan (X 5 )
Rasio pengguna sanitasi sehat (X 6 ) Rasio pengguna septictank yang sesuai dengan standar (X 7 ) Rasio pengguna HIPPAM (X 8 ) Rasio pengguna PDAM (X 9 ) Rasio pengguna sumur (X 10 )
Rasio pengguna listrik (X 11 ) Jumlah sarana(X 12 )
Tujuan Variabel Sub-Variabel Rasio jalan berkualitas buruk
(X 13 ) Nilai Rate of
Participation (X 14 )
Nilai Densitas (X 15 ) Keterangan:
[1] a. (Khairuddin, Sunardi, & Harriyanto, 2014)
[1] b. (Anju, Vicky, & Kumar, 2017)
[1] c. (Lawrence, Meigh, & Sullivan, 2002)
[1] d. (Ari, Waloejo, & Hariyani, 2020)
[2] a. (Ari, Hariyani, Zakiyah, & Alfiah, 2016)
[2] b. (Wasserman & Faust, 1994)
[3] a. (Atmaja & Mahalli, 2015)
[3] b. (Timilsina, Hochman, & Song, 2020)
[3] c. (Jayanthi, 2021)

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  pada  penelitian  ini  yaitu  jumlah unit  rumah  yang  ada  di  Kecamatan  Donomulyo, Pemilihan  populasi  unit  rumah  ditujukan  untuk mengurangi  perhitungan  ganda  yang  terjadi apabila  sampel  diambil  berdasarkan  pada  Kartu Keluarga.  Metode sampling responden  yang digunakan dalam penelitian ini adalah proportionate stratified random sampling, teknik ini dilakukan terhadap sampel dengan memerhatikan  karakteristik  atau  kriteria  tertentu yang telah ditentukan dan sesuai terhadap tujuan penelitian,  hal ini  mempermudah  peneliti  untuk menghadapi  populasi  pada  penelitian  ini  adalah Kecamatan Donomulyo yang terdiri atas 10 desa, sehingga  sampel  harus  di-stratakan  atau  di- proposionalkan  berdasarkan  tiap  desa  (Nguyen, Shih, Srivastava, Tirthapura, & Xu, 2020).
Penentuan  jumlah  atau  ukuran  sampel responden  pada  penelitian  ini  menggunakan formula Yamane. Perhitungan rumus ini menggunakan  jumlah  total  populasi  responden objek  penelitian  serta  peneliti  harus  menentukan nilai confidence  level dan margin  of  error untuk menentukan  seberapa  besar  tingkat  kepercayaan dan  keraguan  ( error )  peneliti  terhadap  sampel yang  dipilih  untuk  merepresentasikan  populasi (Adhikari,  2021).  Berikut  merupakan  formulasi Yamane (Adam, 2020).
𝑛 = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 (1)
Keterangan: n = jumlah sampel N = jumlah populasi e = margin of error (0,05)
Hasil  perhitungan  berdasarkan  formulasi Yamane  diatas  menggunakan  data  populasi  unit rumah  yang  terdapat  di  Kecamatan  Donomulyo (N)  sebanyak  21.504  unit  rumah  (Kecamatan Donomulyo Dalam Angka Tahun 2021), sedangkan  untuk  nilai margin  of  error (e) yang
digunakan  peneliti  adalah  sebesar  0,05  atau memiliki confidence level sebesar 95%. Berdasarkan jumlah populasi dan nilai margin of error tersebut,  maka  diperoleh  jumlah  sampel penelitian  sebanyak  393  unit  rumah  dari  total populasi  21.504  unit  rumah  di  Kecamatan Donomulyo dan berikutnya akan terbagi menjadi beberapa desa. Berikut pada ( Tabel 2) merupakan proporsi sampel menurut setiap desa.

## Tabel 2. Proporsi Sampel Menurut Desa
Nama Desa Jumlah Rumah (unit) Persentase (%) Sampel Rumah (unit) Sumberoto 2738 13 50 Purworejo 2100 10 38 Mentaraman 1850 9 34 Donomulyo 3938 18 72 Tempursari 1624 8 30 Tlogosari 1097 5 20 Kedungalam 3271 15 60 Banjarjo 2215 10 40 Tulungrejo 1148 5 21 Purwodadi 1523 7 28 Total 21504 100% 393 Sumber: Hasil Analisis, 2022

## Water Poverty Index
Water  Poverty  Index digunakan  untuk mengukur  tingkat  kesejahteraan  masyarakat dalam  mengakses  air  bersih  di  Kecamatan Donomulyo. Metode ini mengaitkan ketersediaan air  bersih,  kemudahan  dalam  mengakses  air bersih,  dan  tingkat  kesejahteraan  masyarakat. Indikator dalam komponen WPI bersifat fleksibel dan  dapat  dimodifikasi  sesuai  denga  kondisi wilayah studi (Khairuddin, Sunardi, & Harriyanto, 2014).  Adapun  formula  atau  rumus  analisis  ini dijelaskan sebagai berikut.
𝑊𝑃𝐼 = 𝑤𝑟.𝑅 + 𝑤𝑎.𝐴 + 𝑤𝑐.𝐶 + 𝑤𝑢.𝑈 + 𝑤𝑒.𝐸 𝑤𝑟 + 𝑤𝑎 + 𝑤𝑐 + 𝑤𝑢 + 𝑤𝑒 (2)
Keterangan: wr = Bobot nilai sumberdaya air wa = Bobot nilai aksesibilitas wc = Bobot nilai kapasitas wu = Bobot nilai penggunaan we = Bobot nilai lingkungan R = Sumberdaya A = Akses C = Kapasitas U = Pemanfaatan E = Lingkungan
Bobot  nilai  pada  perhitungan  persamaan indeks kemiskinan air digunakan untuk memberikan  nilai  yang  relatif  lebih  sesuai  atau relevan  antara  nilai  tiap  variabel  dengan  kondisi wilayah studi, pertimbangan terkait isu, kebijakan lokal  serta  hal-hal  yang  dianggap  penting  dalam perhitungan   tiap   variabel   dapat   menentukan
kriteria  bobot  yang  akan    digunakan  (Sullivan, Meigh, & Fediw, 2002). Pada penelitian ini bobot yang  digunakan  adalah  berdasarkan  karakteristik wilayah  dengan  fungsi  lingkungan  dan  sosial dengan nilai bobot 1-2-2-1-2. Setelah menentukan nilai  WPI  maka  untuk  mengetahui  klasifikasi tingkat kemiskinan dapat ditentukan pada ( Tabel 3) yang memuat skala tolak ukur dibawah ini.

## Tabel 3. Klasifikasi Nilai WPI
No Nilai WPI Klasifikasi 1 ≥ 62 Aman 2 56 - 61,9 Keamanan rendah 3 48 - 55,9 Tidak aman 4 35 - 47,9 Kritis Sumber: Khairuddin, 2014

## Social Network Analysis
Social  network  analysis (SNA)  digunakan untuk mengidentifikasi hubungan dalam
masyarakat,  analisis  ini  menggunakan  alat  bantu perangkat lunak UCINET 6  yang mengolah data matriks keikutsertaan kelembagaan dan menyajikan  data  berupa  grafik  keterkaitan  antar individu atau kelompok dalam wilayah penelitian (Muller,  2007).  Pada  analisis  ini  menggunakan variabel  tingkat  partisipasi  dan  densitas. Rate  of Participation (ROP)
digunakan untuk menentukan tingkat partisipasi masyarakat dalam kelembagaan. Pada penelitian ini akan ditentukan tingkat  partisipasi  masyarakat  yang  merupakan pengguna air bersih dalam mengikuti kelembagaan  yang  ada  pada  tingkat  kecamatan. Nilai  yang  diperoleh  setelah  menghitung  tingkat partisipasi  (ROP)  pada  masing  masing  desa, berikutnya  akan  diklasifikasikan  berdasarkan rentang  nilai  dan  kelas  yang  selanjutnya  akan diklasifikasikan  tinggi,  sedang  dan  rendah. Tingkat  partisipasi  berdasarkan  (Wasserman  & Faust, 1994) adalah sebagai berikut.
𝑎̅ 𝑖+ = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑁 𝑔 𝑖=1 𝑔 (3)
Keterangan: 𝑎̅ 𝑖+ = Tingkat partisipasi g       = Responden pengguna air bersih 𝑋 𝑖𝑗 𝑁 =  Matriks  primer  dari  responden  I  hingga  responden  j terkait  matriks  keikutsertaan  masyarakat  terhadap kelembagaan
Densitas  pada  penelitian  ini  digunakan untuk menentukan kerapatan hubungan responden dalam  kelembagaan  pada  wilayah  penelitian. Kerapatan diketahui dengan menghitung rata rata aktivitas  tiap  responden  dalam  kelembagaan. Berikut  merupakan  rumus  menurut  (Wasserman & Faust, 1994)
𝛥(𝑁) = ∑ ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑁 ℎ 𝑗=1 𝑔 𝑖=1 𝑔(𝑔−1) = 2𝐿 𝑔(𝑔−1) ; 𝑖 ≠ 𝑗 (4)
Keterangan: 𝛥(𝑁) = Nilai densitas/kerapatan hubungan g =Node/responden yang memiliki afiliasi g-1    = Node/ responden yang tidak memiliki afiliasi 𝑋 𝑖𝑗 𝑁 = Matriks primer responden I hingga j L       = Jumlah garis penghubung responden

## Analisis Korelasi Pearson
Analisis korelasi digunakan untuk menunjukan  variabel  yang  saling  berkorelasi dengan  nilai  signifikansi  <  0,05,  nilai  tersebut menunjukan  hubungan  antar  dua  variabel signifikan  dan  memiliki  tingkat  kepercayaan sebesar  95%  atau  tingkat  galat  sebesar  5%.  Uji korelasi pada penelitian ini menggunakan korelasi pearson  untuk  menentukan  hubungan  antar  dua variabel yang menggunakan data rasio dan diolah dengan  perangkat  lunak  SPSS  (Vusvitasari, Nugroho,  &  Akbar,  2015).  Analisis  korelasi  ini dimanfaatkan  untuk  mereduksi  jumlah  variabel bebas  (X)  yang  berjumlah  15  variabel,  reduksi data  ditujukan  untuk  membantu  peneliti  untuk meng- input data variabel bebas ke aplikasi Geoda yang hanya dapat memuat variabel bebas < objek pengamatan  (jumlah  data  pada  setiap  variabel) yang berjumlah 10 objek.

## Analisis Regresi Spasial
Analisis  regresi  spasial  dalam  penelitiaan ini  menggunakan  bantuan  aplikasi  Geoda  dan ArcGIS,  pada  analisis  ini  akan  menentukan signifikansi  keterkaitan  antara  variabel  terikat yaitu Water Poverty Index dan variabel bebas yang diperoleh berdasarkan hasil analisis korelasi pada SPSS,  yaitu  rasio  pengguna  sumur  dan  rasio rumah  memiliki septictank yang  sesuai  standar. Berikut  merupakan  alur  analisis  regresi  spasial yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  sebagaimana pada (Gambar 1) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Kecamatan Donomulyo
Kecamatan  Donomulyo  memiliki  luas wilayah sebesar 191,8 Km 2 atau sekitar 6,47% dari luas Kabupaten Malang, memiliki 10 desa dan 39 dusun, dengan pusat pemerintahan berada di Desa Donomulyo.  Jumlah  penduduk  sebesar  67.433 jiwa, dengan jumlah unit rumah sebanyak 21.504 unit  dan  kepadatan  penduduk  sebesar  365,625 jiwa. Berikut merupakan peta orientasi Kecamatan Donomulyo pada ( Gambar 2) .
Gambar 1. Alur analisis regresi spasial
Gambar 2. Peta orientasi Kecamatan Donomulyo
Prasana  air  bersih  untuk  memenuhi kebutuhan  air  bersih  di  Kecamatan  Donomulyo yang dimanfaatkan oleh masyarakat dipenuhi oleh Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM)  Tirta Kanjuruhan Unit
Donomulyo, Himpunan Penduduk Pengguna Air Minum (HIPPAM), dan sumur  baik  sumur  gali  maupun  sumur  bor. Kecamatan  Donomulyo  telah  100%  memenuhi kriteria  kepemilikan  MCK  layak,  karena  pada setiap  unit  rumah  telah  memiliki  fasilitas  MCK pribadi.  Meskipun  demikian,  berbeda  dengan persentase  kesesuaian septictank yang  hanya berada  pada  nilai  30,84%,  hal  ini  disebabkan sebesar  69,16%  unit  rumah  belum  memiliki septictank yang sesuai dengan SNI: 03-2398-2002 yaitu  jarak  minimal septictank dengan  bangunan adalah 1,5 meter.
Prasarana jalan pada Kecamatan Donomulyo  memiliki  hierarki  fungsi  jalan  lokal primer dan lingkungan primer, total panjang jalan pada  wilayah  studi  yakni  sepanjang  405.608,94 meter yang membentang di ke-sepuluh desa pada Kecamatan  Donomulyo.  Persentase  jalan  rusak sebesar 43,2% atau sepanjang 160.887 meter yang tersebar pada setiap desa.

## Water Poverty Index
Hasil  perhitungan water  poverty  index menunjukan  bahwa  seluruh  desa  di  Kecamatan Donomulyo  termasuk  dalam  klasifikasi  tidak aman  hingga  kritis.  Klasifikasi  ini  diperoleh berdasarkan tabel klasifikasi nilai WPI ( Tabel 3 ) setelah  menghitung  rerata  keseluruhan  variabel yang  telah  dikalikan  dengan  koefisien  bobot masing-masing variabel, besar kecilnya nilai WPI beserta klasifikasinya dipengaruhi oleh nilai setiap variabel  dan  koefisien  bobot  sesuai  dengan karakteristik  wilayah  studi.  Terdapat  tiga  desa yang  termasuk  klasifikasi  kritis  (Nilai  WPI  35- 47,9)  yaitu  Desa  Donomulyo,  Purworejo,  dan Purwodadi.  Sedangkan,  terdapat  tujuh  desa  yang termasuk dalam klasifikasi tidak aman (Nilai WPI 48-55,9)  yaitu  Desa  Sumberoto,  Kedungsalam, Banjarejo, Tempursari, Tlogosari, Tulungrejo, dan Mentaraman.
Pada  klasifikasi  kritis,  Desa  Purwodadi menjadi  desa  dengan  nilai  WPI  terendah  yaitu sebesar  44,60,  hal ini secara signifikan dipengaruhi  oleh  2  nilai  variabel  pada  Desa Purwodadi  yaitu  variabel sumberdaya  dan akses. Pada  variabel  sumberdaya  menunjukan  nilai rendah yang sangat signifikan dibandingkan desa
lainnya yang memiliki nilai konstan, nilai rendah ini dipengaruhi oleh sub-variabel ketersediaan air tanah yang cenderung lebih rendah dibandingkan desa lainnya.  Variabel akses  di  desa  ini memilki nilai  39,29  atau  menjadi  kedua  terendah  setelah Desa  Purworejo  yang  juga  termasuk  dalam klasifikasi  kritis,  nilai  ini  dipengaruhi  oleh  sub- variabel  persentase  pengguna  air  perpipaan  yang terendah  serta  persentase  kepemilikan septictank yang sesuai dengan standar juga termasuk paling rendah.
Desa Kedungsalam termasuk dalam klasifikasi  desa  dengan  tingkat  kemiskinan  air tidak aman atau memiliki nilai sebesar 54,20, nilai ini  sekaligus  menjadi  nilai  WPI  tertinggi  di Kecamatan  Donomulyo.  Pada  hasil  perhitungan juga dapat dilihat bahwa variabel lingkungan dan akses  menjadi  variabel  dengan  nilai  yang  relatif lebih rendah dibandingkan nilai variabel lainnya.
Nilai  yang  rendah  pada  variabel  kapasitas disebabkan  oleh  rendahnya  persentase  rumah tangga  yang  menggunakan  air  bersih  perpipaan serta  kepemilikan septictank yang  juga  masih banyak  tidak  sesuai  dengan  minimal  jarak  yang telah  ditentukan.  Sedangkan  pada  variabel lingkungan  cenderung  rendah  diakibatkan  oleh nilai  sub-variabel  vegetasi  natural  pada  masing- masing  desa  yang  sangat  minor  dibandingkan guna lahan lainnya. Akan tetapi Desa Kedungsalam memiliki nilai variabel lingkungan tertinggi  apabila  dibandingkan  dengan  desa lainnya  yaitu  sebesar  47,40.  Nilai  variabel  yang tinggi  didukung  oleh  nilai  sub-variabel  luasan vegetasi alami yang  relatif lebih tinggi dibandingkan  desa  lainnya,  dengan  nilai  20  atau sebesar  20%  luas  wilayah  Desa  Kedungsalam merupakan  guna  lahan  tak  terbangun  berupa vegetasi alami berupa belukar, rumput dan hutan. Sedangkan  terdapat  empat  desa  yang  tidak memiliki  luasan  vegetasi  alami  yaitu  Desa Donomulyo, Tempursari, Tlogosari dan Purworejo,  sehingga  memperoleh  nilai  sub- variabel luasan vegetasi 0 yang memengaruhi nilai variabel  lingkungan  menjadi  semakin  rendah. Hasil  perhitungan  dan  klasifikasi  kemiskinan  air di  setiap  desa  pada  Kecamatan  Donomulyo menjawab  rumusan  masalah  pertama  pada penelitian  ini  dengan  hasil  bahwa  Kecamatan Donomulyo memiliki tingkat kemiskinan air tidak aman-kritis.  Berikut  pada  ( Tabel  4) merupakan klasifikasi  indeks  kemiskinan  air  di  Kecamatan Donomulyo menurut setiap desa.
Tabel 4. Nilai Water Poverty Index dan Klasifikasiknya Menurut Desa di Kecamatan Donomulyo
Desa Nilai WPI Sumberdaya Nilai WPI Akses Nilai WPI Kapasitas Nilai WPI Pemanfaatan Nilai WPI Lingkungan Nilai WPI Klasifikasi Kemiskinan Donomulyo 62,50 42,13 70,70 66,00 37,60 47,70 kritis Sumberoto 62,50 44,67 73,00 58,50 40,30 48,50 tidak aman Kedungsalam 62,50 65,56 73,30 52,50 47,40 54,20 tidak aman Banjarejo 62,50 51,67 78,70 56,50 46,70 52,60 tidak aman Tempursari 62,50 53,33 77,30 59,00 37,50 50,90 tidak aman Tlogosari 62,50 60,00 78,30 57,50 37,50 52,40 tidak aman Tulungrejo 62,50 61,90 76,30 54,00 40,80 52,70 tidak aman Purworejo 62,50 38,60 73,00 60,00 37,50 46,70 kritis Mentaraman 62,50 68,63 71,70 57,00 40,30 53,40 tidak aman Purwodadi 37,50 39,29 73,00 59,50 39,90 44,60 kritis
Sumber: Hasil Analisis, 2022

## Social Network Analysis
Kecamatan  Donomulyo  memiliki  19  jenis kelembagaan  yang  diikuti  oleh  masyarakat, namun  tidak  semua  desa  yang  memiliki keikutsertaan  terhadap  seluruh  kelembagaan. Kelembagaan  dengan  keikutsertaan  paling  tinggi berdasarkan  jumlah  keikutsertaan  setiap  desa adalah  kelembagaan  tahlil  dan  kerja  bakti. Kelembagaan  tahlil  setidaknya  diikuti  oleh  365 rumah  tangga  dengan  frekuensi  kegiatan  1  kali setiap minggu dan umunya diadakan setiap malam minggu.

## a) Rate of Participation
Analisis  ini  akan  menghasilkan  nilai  yang akan  dikonversi  menjadi  interval  kelas  untuk menunjukan  apabila  nilai  yang  dihasilkan  relatif tinggi  dibandingkan  dengan  desa  lainnya  maka dapat diklasifikasikan memiliki tingkat partisipasi yang tinggi dan berlaku juga sebaliknya. Adapun interval kelas dan nilai rate of participation (ROP) menurut desa di Kecamatan Donomulyo disajikan pada (Tabel 5) dan (Tabel 6) berikut.

## Tabel 5. Klasifikasi ROP
No Interval Klasifikasi 1 4,39 – 4,85 Tinggi 2 3,92 – 4,38 Sedang 3 3,45 – 3,91 Rendah Sumber: Hasil Analisis, 2022 Tabel 6. Nilai ROP dan Klasifikasi Menurut Desa
Desa Nilai ROP Klasifikasi Donomulyo 3,70 Rendah Sumberoto 4,70 Tinggi Kedungsalam 4,55 Tinggi Banjarejo 4,05 Sedang Tempursari 4,73 Tinggi Tlogosari 4,85 Tinggi Tulungrejo 3,48 Rendah Purworejo 3,83 Rendah Mentaraman 3,74 Rendah Purwodadi 3,88 Rendah
Sumber: Hasil Analisis, 2022
Nilai rate  of  participation tertinggi  di Kecamatan Donomulyo diperoleh Desa Tlogosari dengan  nilai  4,85,  dapat  diartikan  bahwa  tingkat partisipasi  warga  di  Desa  Tlogosari  terhadap kelembagaan yang terdapat di desa tersebut rata- rata 4,85 atau dibulatkan menjadi 5 kelembagaan untuk  satu  rumah  tangga.  Kelembagaan  yang paling banyak diikuti oleh warga Desa Tlogosari berdasarkan hasil perhitungan rate of participation secara berurutan adalah tahlil, kerja bakti, bersih desa, pengajian putra, dan arisan.
Desa  Tulungrejo  merupakan  desa  dengan nilai rate of participation terendah di Kecamatan Donomulyo  dengan  nilai  sebesar  3,48,  nilai  ini mengartikan  bahwa  partisipasi  warga  desa setidaknya  memiliki  keikutsertaan  sebanyak  4 kelembagaan.  Kelembagaan  yang  paling  banyak diikuti  oleh  warga  Desa  Tulungrejo  berdasarkan hasil  perhitungan rate  of  participation secara berurutan  adalah  tahlil,  kerja  bakti,  bersih  desa, dan PKK.
b) Densitas
Nilai  yang  akan  diperoleh  berdasarkan pendekatan  densitas  ini  akan  memiliki  rentang  0 sampai  dengan  1,  nilai  ini  dapat  mendefinisikan apabila  nilai  semakin  mendekati  1  maka, masyarakat  pada  tiap  desa  di  Kecamatan Donomulyo  setidaknya  memiliki  1  atau  lebih kelembagaan  yang  sama  (kerapatan  hubungan). Sama  seperti  pada  hasl  nilai  tingkat  partisipasi (ROP),  nilai  densitas  akan  ditentukan  interval kelas  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  densitas pada setiap desa, berikut secara berurutan adalah (Tabel  7) Interval  kelas  densitas  dan (Tabel  8) Nilai  densitas  menurut  desa  di  Kecamatan Donomulyo beserta klasifikasinya.

## Tabel 7. Klasifikasi Densitas
No Interval Kelas Klasifikasi 1 0,926 – 1,00 Tinggi 2 0,848 - 0,925 Sedang 3 0,77 – 0,847 Rendah Sumber: Hasil Analisis, 2022
Tabel 8. Nilai ROP dan Klasifikasi Menurut Desa
Desa Nilai Densitas Klasifikasi Donomulyo 0,973 Tinggi Sumberoto 1,000 Tinggi Kedungsalam 0,988 Tinggi Banjarejo 0,867 Sedang Tempursari 1,000 Tinggi Tlogosari 0,779 Rendah Tulungrejo 0,905 Sedang Purworejo 0,770 Rendah Mentaraman 0,908 Sedang Purwodadi 0,860 Sedang Sumber: Hasil Analisis, 2022
Nilai densitas pada Kecamatan Donomulyo yaitu  Desa  Sumberoto  dan  Tempursari  memiliki nilai  densitas  tertinggi yaitu  1  dengan  klasifikasi tinggi, sedangkan pada Desa Purworejo memperoleh  nilai  terendah  yaitu  0,770  dengan klasifikasi rendah. Desa dengan klasifikasi tinggi benilai  densitas  satu  mengartikan  bahwa  seluruh sampel  memiliki  kelembagaan  dan antar  sampel setidaknya memiliki satu kelembagaan yang sama. Sedangkan,  pada  Desa  Purworejo  diperoleh  nilai terendah  sebesar  0,770  mengartikan  bahwa setidaknya  setiap  sampel  memiliki  kelembagaan yang  sama  namun  tidak  sebanyak  atau  rapat dengan desa yang memiliki nilai sempurna, seperti pada  Desa  Purworejo  ini  terdapat  4 nodes atau sampel  yang  tidak  memiliki edges atau  simpul, dengan  kata  lain  terdapat  4  rumah  tangga  yang tidak  memiliki  kesamaan  kelembagaan  dengan lainnya.

## Analisis Korelasi
Analisis  korelasi  dengan  SPSS  v25  akan menggunakan  uji  korelasi bivariate dengan penggunaan  koefisien  korelasi  pearson,  tipe korelasi  pearson  dipilih  karena  data  yang  akan dianalisis merupakan data interval/rasio. Analisis korelasi  ini  selayaknya  menggunakan  bantuan aplikasi  Geoda  untuk  melihat  korelasi  antar variabel secara spasial, namun terdapat keterbatasan pada alat analisis Geoda yaitu belum dapat  meng-analisis  variabel  independen  yang berjumlah  lebih  banyak  dibandingkan  objek pengamatan.  Pada  penelitian  ini  terdapat  16 variabel  penelitian  yang  telah  di  paparkan sebelumnya dan terdapat 10 objek penelitian yaitu masing-masing  desa  di  Kecamatan  Donomulyo. Keterbatasan ini akan diatasi dengan memanfaatkan  alat  analisis  lain  yaitu  SPSS sebagai  salah  satu  alternatif  untuk  melakukan analisis  korelasi,  tanpa  pertimbangan  spasial. Hasil reduksi korelasi ini yang selanjutnya akan di uji dengan Geoda.
Korelasi variabel rasio pengguna septictank yang sesuai dengan standar (χ 7 ) terhadap variabel terikat  WPI  terjadi  lebih  signifikan  atau  erat
dengan nilai sig.(2- tailed ) 0.000 dan nilai Pearson Correlation -0.937,  dibandingkan  dengan  rasio pengguna sumur (χ 10 ) yang memiliki nilai sig.(2- tailed ) 0.003 dan nilai Pearson Correlation 0.834. Kedua variabel bebas ini akan menjadi input untuk regresi  spasial  dengan  menggunakan  aplikasi Geoda.

## Analisis Regresi Spasial
Alur  analisis  regresi  spasial  mula-mula dilakukan  uji  klasik  atau  OLS  ( Ordinary  Least Squares )  terhadap  kedua  variabel  independen yaitu  rasio  pengguna septictank yang  sesuai dengan  standar  (X 7 )  dan  rasio  pengguna  sumur (X 10 ),  kedua  variabel  ini  memiliki  korelasi (sig.<0,05)  terhadap  variabel  dependen  setelah melalui  analisis  korelasi  dengan  SPSS.  Berikut merupakan  hasil  analisis  uji  klasik  atau  OLS terhadap  kedua  variabel  independen  terpilih menggunakan aplikasi Geoda pada ( Gambar 3) .
Gambar 3. Hasil OLS X 7 dan X 10 terhadap WPI
Hasil  uji  klasik  terhadap  kedua  variabel independen  diperoleh  bahwa  variabel  rasio pengguna sumur (X 10 ) memiliki nilai probabilitas 0,00005 yang berarti signifikan terhadap variabel independen dan variabel rasio pengguna septictank yang  sesuai  dengan  standar  (X 7 ) memperoleh nilai yang signifikan terhadap model sebesar  0,044.  Pada  penelitian  ini  terdapat signifikansi nilai pada Lagrange Multiplier ( lag ) , dengan  nilai  probabilitas  0,026  atau  kurang  dari nilai α (0,005), maka berdasarkan tahapan analisis regresi,  pemodelan  spasial  hasil  uji  klasik dilanjutkan ke tahap regresi spasial dengan model spatial lag . Berikut pada ( Gambar 4) merupakan hasil  regresi  spasial  dengan  model spatial  lag menggunakan GeoDa.
Gambar 4. Hasil Spatial Lag X 7 dan X 10 terhadap WPI
Berdasarkan  uji spatial  lag tersebut  maka diperoleh persamaan pemodelan sebagai berikut.
Y = 0.064 ∑
𝑊 𝑖𝑗 𝑦 + 0,086 𝑋 7 − 0,081𝑋 10 𝑛 𝑗=1,𝑖≠𝑗 + 0,5
Keterangan: Y   = Water Poverty Index W = Matriks pembobot spasial X 7 = Rasio pengguna septic tank yang sesuai dengan SNI X 10 = Rasio pengguna sumur
Persamaan pemodelan spasial diatas dapat diinterpretasikan sebagai variabel dependen WPI yang  berkorelasi  erat  atau  dipengaruhi  secara spasial  dengan  variabel  independen  yaitu  rasio pengguna septic-tank yang sesuai dengan SNI dan rasio pengguna  sumur.  Nilai  koefisien  variabel independen rasio pengguna sumur bernilai negatif yang  berarti  bahwa  terdapat  hubungan  atau korelasi berbalik arah antara variabel WPI dengan rasio  pengguna  sumur,  semakin  besar  nilai  rasio pengguna sumur maka akan mengakibatkan nilai WPI  semakin  kecil  atau  kondisi  kemiskinan  air yang  semakin  buruk.  Temuan  ini  sejalan  dengan adanya  potensi  tercemarnya  air  tanah  akibat rendahnya  jumlah  rumah  yang  memiliki  jarak septictank dengan sumur tidak sesuai dengan SNI, serta  pada  Desa  Purwodadi  memiliki  nilai subvariabel  ketersediaan  air  tanah  yang  rendah, maka  kepemilikan  sumur  yang  tinggi  pada wilayah  studi  akan  meningkatkan  tingkat kemiskinan air bersih . Persamaan yang diperoleh pada hasil uji regresi menggunakan model spatial lag diperoleh  untuk  variabel  rasio  pengguna sumur  sebesar  -0,081  secara  matematis  apabila terdapat  kenaikan  rasio  pengguna  sebesar  1  unit dengan asumsi nilai variabel rasio pengguna septic tank  yang  sesuai  dengan  SNI  tetap,  maka  akan menurunkan  nilai  indeks  kemiskinan  air  (WPI) sebesar  0,081  dalam  persamaan  pemodelan  atau sebesar 8,1 pada indeks kemiskinan air (WPI).
Sebaliknya,  koefisien  pada  variabel  rasio pengguna septic  tank yang  sesuai  dengan  SNI memiliki  nilai  positif  yang  mengartikan  bahwa apabila  nilai  rasio  pengguna septic  tank yang sesuai dengan SNI meningkat, maka akan sejalan dengan  nilai  indeks  kemiskinan  air  yang  akan semakin  besar  atau  tingkat  kemiskinan  air  akan semakin  rendah.  Temuan  ini  sesuai  dengan penjelasan  pada  variabel  sebelumnya,  terkait adanya potensi tercemarnya sediaan air permukaan  akibat  jarak  septictank  yang  belum sesuai  dengan  SNI.  Persamaan  yang  diperoleh pada hasil uji regresi menggunakan model spatial lag diperoleh untuk variabel rasio pengguna septic tank yang sesuai dengan SNI sebesar 0,086 secara matematis  apabila  terdapat  kenaikan  rasio pengguna  sebesar  1  unit  dengan  asumsi  nilai variabel  rasio  pengguna  sumur  tetap,  maka  akan menaikkan  nilai  indeks  kemiskinan  air  (WPI) sebesar  0,086  dalam  persamaan  pemodelan  atau sebesar 8,6 pada indeks kemiskinan air (WPI).

## KESIMPULAN

## Kesimpulan penelitian “Pemodelan Spasial
Water  Poverty  Index dengan  Infrastruktur  dan
Kondisi  Sosial  pada  Kecamatan  Donomulyo, Kabupaten Malang” adalah sebagai berikut:
1. Sesuai  dengan  rumusan  masalah  pertama, tingkat  kemiskinan  air  di  Kecamatan Donomulyo  yaitu  terdapat  tiga  desa  dengan klasifikasi  kritis  dan  tujuh  desa  lainnya memiliki  klasifikasi  tidak  aman.  Tiga  desa yang  termasuk  klasifikasi  kritis  (Nilai  WPI 35-47,9) yaitu Desa Donomulyo, Purworejo, dan  Purwodadi.  Sedangkan,  terdapat  tujuh desa  yang  termasuk  dalam  klasifikasi  tidak aman  (Nilai  WPI  48-55,9)  yaitu  Desa Sumberoto, Kedungsalam, Banjarejo, Tempursari,  Tlogosari,  Tulungrejo,  dan Mentaraman.
2. Pada  rumusan  masalah  kedua  terkait bagaimana keterkaitan antara kondisi sosisal dan  infrastruktur  terhadap  nilai  atau  tingkat kemiskinan  air  di  Kecamatan  Donomulyo, diperoleh  bahwa  variabel  independen  rasio pengguna  sumur  dan  rasio  pengguna septic tank yang sesuai dengan SNI memiliki nilai probabilitas  bernilai  dibawah  α  (0,05)  yang berarti  bahwa  terdapat  hubungan  dengan variabel WPI. Persamaan pemodelan spasial yang  diperoleh  menunjukan  bahwa  semakin besar nilai rasio pengguna sumur maka akan mengakibatkan nilai WPI semakin kecil atau kondisi  kemiskinan  air  yang  semakin  kritis. Sebaliknya,  apabila  rasio  atau  jumlah pengguna septic  tank semakin  bertambah maka linear terhadap nilai WPI yang semakin tinggi atau kemiskinan air yang menurun.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan ucapan terimakasih untuk  seluruh  pihak  yang  terlibat  serta  turut berkontribusi  dalam  penulisan  penelitian  ini, diantaranya  dosen  pembimbing,  dosen  penguji, sivitas  akademika  Departemen  Perencanaan Wilayah  dan  Kota  Universitas  Brawijaya, keluarga,  kerabat,  instansi  SKPD  Kabupaten Malang  terkait,  serta  kepada  seluruh  responden penelitian sehingga penelitian ini dapat diselesaikan  dengan  maksimal.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  bermanfaat  untuk  pemerintah dan pembaca dalam mengkaji dan/atau membuat kebijakan terkait pengentasan kemiskinan khususnya kemiskinan air bersih serta faktor atau variabel  lain  yang  mempengaruhi  tingkat kemiskinan air bersih pada suatu wilayah.

## PUSTAKA
Adam, A. M. (2020). Sample Size Determination in Survey Research. Journal of Scientific Research & Reports , 90-97.
Adhikari,  G.  P.  (2021).  Calculating  the  Sample Size  in  Qualitative  Studies. Scholars' Journal, 4 , 14-29. Anju, A., Vicky, S., & Kumar, P. S. (2017). Water Poverty  Analysis  Using  Water  Poverty Index (WPI)-A Critical Review. International  Journal  of  Environmental Sciences  &  Natural  Resources,  1 (4),
0112-0114. doi:10.19080/IJESNR.2017.01.555569 Ari, I. R., Hariyani, S., & Waloejo, B. S. (2020).
Understanding  Three  Dimensions  of Happines  Index  in  Kedungkandang District, Malang City, Indonesia. Sustainability  and  Resilience  of  Coastal
Management  (SRCM  2020) ,  1-800. doi:10.1088/1755-1315/799/1/012019 Ari, I. R., Hariyani, S., Zakiyah, D. M., & Alfiah,
R.  (2016).  Social  Capital  On  Water Resource  Management. Proc.  of  Sixth International Conference On Advances in Economics,  Management  and  Social Study  -  EMS  2016 (pp.  21-25).  Malang: Institute  of  Research  Engineers  and Doctors.  doi:10.15224/  978-1-63248- 111-5-32 Ari, I. R., Waloejo, B. S., & Hariyani, S. (2020). Modelling  of  Poverty  Eradication  in Kedungkandang  District  Malang  City. International  Journal  of  Engineering
Research & Technology, 9 (5), 1054-1062.
Atmaja,  H.  K.,  &  Mahalli,  K.  (2015).  Pengaruh Peningkatan Infrastruktur terhadap
Pertumbuhan  Ekonomi  di  Kota  Sibolga. Jurnal  Ekonomi  dan  Keuangan,  3 (4), 249-266.
Belwawin, E. A., Franklin, P. J., & Takumansang, E.  D.  (2016).  Pengaruh  Ketersediaan Infrastruktur Terhadap Pendapatan Masyarakat  di  Pulau  Nain. Spasial: Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 3 , 11-18. doi:10.35793/sp.v3i3.13196
Dorojati,  R.,  Astuti,  N.  D.,  &  Hartono.  (2016).
Model  Pelayanan  Air  Bersih  Perdesaan. Masyarakat, Kebudayaan dan Politik, 29 , 146-158. doi:10.20473/mkp.V29I32016.146-158 Jayanthi,  R.  (2021).  The  Effect  of  Electricity
Development in Indonesia on Poverty and
Income  Inequality. Jurnal  Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi
dan  Pembangunan,  22 (1),  104-116. doi:10.23917/jep.v22i1.12076 Khairuddin,  Sunardi,  &  Harriyanto,  R.  (2014).
Identifikasi  Kondisi  Kemiskinan  Air  Di Daerah Kabupaten Dompu, Provinsi Nusa Tenggara Barat. 1-18. Lawrence,  P.,  Meigh,  J.,  &  Sullivan,  C.  (2002). The Water Poverty Index: an International Comparison. Keele  Economics  Research Papers , 1-17. doi:10.1111/1477- 8947.00054 Nguyen,  T.  D.,  Shih,  M.  H.,  Srivastava,  D., Tirthapura, S., & Xu, B. (2020). Stratified random  sampling  from  streaming  and stored  data. Distributed  and  Parallel Databases , 1-46.
Nugroho,  D.,  Asmanto,  P.,  &  Adji,  A.  (2020). Leading Indicators Kemiskinan di Indonesia:  Penerapan  pada  Outlook
Jangka Pendek. Working Paper 49-2020 , 5-33.
Shen, J., Zhao, Y., & Song, J. (2022). Analysis of
the  regional  differences  in  agricultural water  poverty  in  China:  Based  on  a new agricultural water poverty index.
Agricultural Water Management, 270 , 1- 17. doi:10.1016/j.agwat.2022.107745
Sukwika,  T.  (2018).  Peran  Pembangunan
Infrastruktur terhadap Ketimpangan Ekonomi  Antarwilayah  di  Indonesia. Jurnal Wilayah dan Lingkungan, 6 , 115-
130. doi:10.14710/jwl.6.2.115-130
Sullivan,  C.  A.,  Meigh,  J.  R.,  &  Fediw,  T.  S.
(2002). Derivation  and  Testing  of  the Water Poverty Index Phase 1. Centre for Ecology  and  Hydrology,  Department  for International Development and the Natural  Environment  Research  Council. Wallingford:  Centre  for  Ecology  and Hydrology.
Susanto,  A.,  Purwanto,  M.  J.,  Pramudya,  B.,  &
Riani,  E.  (2018).  Model  Peran  antar Kelembagaan Desa dalam Penyediaan Air Baku Melalui Paradigma Kepedulian Air (Studi Kasus Desa Bendungan, Kecamatan Ciawi, Kabupaten Bogor). (T. (. Terbuka), Penyunt.) Jurnal Matematika,  Sains,  dan  Teknologi,  19 , 89-105. doi:10.33830/jmst.v19i2.111.2018
Timilsina,  G.,  Hochman, G.,  &  Song,  Z. (2020).
Infrastructure,  Economic  Growth,  and Poverty. World Bank Group, Development  Economics,  Developmnent Research  Group.  New  Jersey:  World
Bank Group.
United Nations. (2022). The Sustainable Development Goals Report 2022. United Nations,  Department  of  Economic  and Social Affairs. New York: United Nations Publications.
Vusvitasari, R., Nugroho, S., & Akbar, S. (2015). Kajian  Hubungan  Koefisien  Korelasi Pearson,  Spearman-Rho,  Kendall-Tau, Gamma,  dan  Somers. GRADIEN ,  372-
381.
Wahyuni, K. A., Suyarto, R., & Kusmiyarti, T. B.
(2019). Aplikasi Sistem Informasi Geografi  untuk  Kajian  Fluktuasi  Muka Air  Tanah  dan  Karakteristik  Akuifer  di Kecamatan Denpasar Selatan Kota Denpasar. Jurnal Agroekoteknologi Tropika, 8 , 242-251.
Wilk,  J.,  &  Johnson,  A.  C.  (2013).  From  Water Poverty  to  Water  Prosperity:  A  More Participatory Approach to Studying Local Water  Resources  Management. Water Resource  Management ,  695-713.  doi:
10.1007/s11269-012-0209-8