Pemanfaatan Sistem Informasi Geografi dalam Pola Sebaran, Daya Layan, dan Daya Jangkau Fasilitas Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) di Kota Yogyakarta

UPI MARDIYANTI, Dwi Setyo Aji, S.Si.,M.Sc

2020 | Tugas Akhir | D3 PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI

Kesehatan merupakan salah satu kebutuhan pokok masyarakat yang harus terpenuhi. Penyediaan infrastruktur kesehatan misalnya fasilitas kesehatan adalah kebijakan pemerintah di sektor kesehatan. Salah satu fasilitas kesehatan yaitu Puskesmas yang merupakan fasilitas kesehatan tingkat pertama yang melayani pasien BPJS untuk mendapatkan rujukan ke fasilitas kesehatan tingkat lanjut. Analisis fasilitas kesehatan penting untuk meningkatkan kualitas layanan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola sebaran, daya layan, dan jangkauan Puskesmas di Kota Yogyakarta. Penelitian ini menggunakan teknologi SIG untuk menganalisis fasilitas Puskesmas di Kota Yogyakarta. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder yang terdiri dari data nama Puskesmas, titik koordinat Puskesmas, jumlah penduduk, penggunaan lahan, dan jaringan jalan. Titik koordinat Puskesmas didapat dari OpenStreetMap yang kemudian diolah sehingga menjadi Peta Pola Sebaran Puskesmas dengan menggunakan Software ArcMap. Terdapat 3 analisis yaitu analisis pola sebaran Puskesmas dengan menggunakan metode nearest neighbor dan metode kernel density, analisis daya layan, dan analisis daya jangkau dengan menggunakan metode network analyst service area. Penelitian ini menghasilkan peta persebaran Puskesmas, grafik average nearest neighbor, peta kernel density kepadatan Puskesmas, peta dan tabel layanan Puskesmas, dan peta cakupan puskesmas. Hasil dari penelitian ini adalah (1) Puskesmas di Kota Yogyakarta memiliki pola persebaran seragam yang dianalisis menggunakan metode nearest neighbor dan memusat ke pusat kota jika dilihat dari hasil kernel density; (2) Terdapat 4 kecamatan yang memiliki layanan tidak memenuhi, keempat kecamatan tersebut adalah Kecamatan Mantrijeron, Umbulharjo, Mergangsan, dan Tegalrejo; (3) Puskesmas di Kota Yogyakarta telah memiliki cakupan yang baik karena 99,8% wilayahnya telah dicakup oleh pelayanan Puskesmas.

Health is one of the basic needs of the community that must be met. Provision of health infrastucture for example health facilities is a government policy in the health sector. One of health facilities is Puskesmas which is the first level health facility that serves BPJS patients to get referrals to advanced health facilities. Analysis of health facilities is important to improve the service quality. The purpose of this study is to determine the distribution pattern, serviceability, and coverage of Puskesmas in Yogyakarta City. The research utilized GIS technology to analyze Puskesmas facilities in the city of Yogyakarta. The data used in this study is a secondary data includes Puskesmas names, Puskesmas coordinate points, population, land use, and road network. Puskesmas coordinate points were obtained from OpenStreetMap which were then processed as Puskesmas distribution pattern map using ArcMap Software. There were 3 analyzes, namely Puskesmas distribution pattern analysis using the nearest neighbor method and kernel density method, service analysis, and coverage analysis using the network analysis service area method. This research produced a map of the distribution of Puskesmas, average nearest neighbor graphs, kernel density maps of Puskesmas, maps and tables of Puskesmas services, and coverage maps of Puskesmas. The result of this study are (1) Puskesmas in Yogyakarta City have a uniform distribution pattern analyzed using the nearest neighbor method and centered to the city center when viewed from the kernel density results; (2) There are 4 subdistricts that have not fulfilled serviceability, the four sub-districts are Mantrijeron, Umbulharjo, Mergangsan, and Tegalrejo Districts; (3) Puskesmas in the city of Yogyakarta already have good coverage as 99.8% of the area has been already covered with Puskesmas services.

Kata Kunci : Puskesmas, Nearest Neighbor, Kernel Density, Network Analyst