Kajian Kesiapan Pemanfaatan Data Google Maps untuk Pemenuhan Variabel Jumlah dan Jarak Infrastruktur pada Data Potensi Desa  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Kesiapan Pemanfaatan Data Google Maps untuk Pemenuhan Variabel Jumlah dan Jarak Infrastruktur pada Data Potensi Desa ( Studi Kasus Kota Yogyakarta ) Masyitah Ayuning Setyo ( 221709818 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat jumlah dan Ringkasan— Salah satu Official Statistics yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik adalah Statistik Potensi Desa ( PODES ) . Pada kuesioner PODES , salah satu pertanyaan yang banyak ditanyakan adalah mengenai jarak infrastruktur dalam suatu desa. Variabel ini diperlukan untuk penyusunan berbagai indeks sehingga di-update setiap tahunnya di luar tahun pendataan PODES. Tersedianya Big Data memiliki potensi untuk memudahkan pemutakhiran data PODES. Pada penelitian sebelumnya , Google Maps sebagai suatu Big Data , disebutkan dapat menjadi sumber pengisian data PODES. Penelitian ini mengkaji lebih dalam terkait proses yang perlu diperhatikan jika menggunakan Google Maps sebagai sumber data dari Official Statistics , serta menganalisis keakuratan data yang dihasilkan oleh Google Maps. Pada penelitian ini dibangun Web untuk mengumpulkan data infrastruktur di Kota Yogyakarta dari Google Maps. Pada penelitian yang dilakukan , ditemukan bahwa proses pengumpulan dan pre-processing data membutuhkan waktu dan proses yang lama dan memiliki akurasi data yang masih sangat rendah dalam mengestimasi jumlah infrastruktur per desa. Akurasi dari titik koordinat Google Maps sudah baik , namun variabel jarak yang diinformasikan oleh Google Maps perlu diteliti lebih lanjut ke lapangan. Dari hasil penelitian , disimpulkan bahwa data Google Maps belum dapat digunakan sebagai sumber data untuk pengisian variabel jumlah dan jarak infrastruktur pada PODES. Scraper menggunakan Bahasa Python Kata Kunci— Big Data , Google Maps , Official Statistics , PODES I. LATAR BELAKANG ( BPS ) merupakan Badan Pusat Statistik lembaga pemerintahan non-kementerian yang memiliki wewenang dan tugas sebagai penyelenggara kegiatan statistik dasar dan statistik sektoral di Indonesia. Salah satu statistik yang disusun oleh BPS adalah Statistik Potensi Desa Indonesia yang menyajikan hasil pendataan potensi desa ( PODES ) berupa pendataan terhadap ketersediaan infrastruktur , potensi sosial dan ekonomi [ 1 ] . Data PODES dikumpulkan melalui metode seluruh lengkap kabupaten / kota , kecamatan , dan wilayah administrasi pemerintahan terendah setingkat desa ( wilayah administrasi setingkat desa yang dimaksud , yaitu : desa , kelurahan , nagari di Sumatera Barat , Unit Permukiman Transmigrasi ( UPT ) , dan Satuan Permukiman Transmigrasi ( SPT ) yang masih dibina oleh kementerian terkait ) [ 2 ] . terhadap ( sensus ) survei Pada jarak jumlah dan tingkat desa , aparatur desa bertindak sebagai responden yang akan menjawab pertanyaan kuesioner PODES yang terdiri dari total 118 pertanyaan pada pelaksanaan di tahun 2018. Variabel infrastruktur merupakan variabel yang relatif banyak di tanyakan pada kuesioner PODES. Jika suatu infrastruktur tidak tersedia di desa tersebut , selanjutnya ditanyakan variabel jarak yang diisikan dengan jarak antara kantor desa dengan infrastruktur sejenis di desa terdekat. Kedua variabel ini diperlukan dalam penyusunan Indeks Kesulitan Geografis ( IKG ) yang menjadi salah satu variabel pengalokasian Dana Desa. Selain IKG , variabel jumlah dan jarak juga diperlukan untuk menyusun Indeks Pembangunan Desa serta Daerah Dalam Angka. Dikarenakan mendesaknya kebutuhan data PODES yang ter- update setiap tahunnya , maka BPS melakukan pemutakhiran data PODES yang dilaksanakan setiap tahun di luar tahun pendataan PODES. Perkembangan pesat mengakibatkan terciptanya triliunan data setiap hari melalui berbagai sumber. Data yang berjumlah sangat besar dan kompleks ini mengacu pada sebuah istilah yang disebut Big Data. [ 3 ] mendefinisikan Big Data sebagai aset informasi yang dicirikan memiliki volume , velocity , dan variety yang tinggi sehingga untuk mentransformasinya menjadi informasi yang bernilai membutuhkan teknologi dan metode analisis tertentu. Selain tiga karakteristik itu , [ 4 ] menyebutkan bahwa Big Data memiliki enam karakteristik : Volume ( berukuran sangat besar ) , Variety ( datanya sangat beragam ) , Velocity ( memiliki kecepatan akses data yang memadai ) , Veracity ( memiliki bentuk data yang dapat dianalisis ) , Variability ( keberagaman data ) , dan Visualization ( kemudahan memproses dan menafsirkan data ) . Pada 45th Session of the United Nation Statistical Commission disebutkan bahwa Big Data mempunyai potensi untuk menghasilkan data yang lebih relevan dan tepat waktu dibandingkan sumber data tradisional dari official statistics seperti survei dan sumber data administratif. informasi teknologi yang Tim tugas Big Data dari United Nations Economic Commission for Europe ( UNECE ) pada bulan Juni tahun 2013 menetapkan klasifikasi dari tipe-tipe Big Data menjadi tiga jenis , yaitu social networks ( human-sourced information ) , traditional business systems ( process-mediated data ) , dan Internet of Things ( machine-generated data ) [ 5 ] . Beberapa klasifikasi yang termasuk pada kelompok Internet of Things 1 / 15 ( machine-generated data ) adalah mobile phone location ( dengan kode 3121 ) dan satellite images ( dengan kode 3123 ) . Google Maps merupakan aplikasi peta online gratis yang disediakan oleh Google. Pada Google Maps Platform disebutkan bahwa data Google Maps diperbaharui setiap harinya , baik melalui citra satelit , street view¸ ataupun dari pengguna Google Maps. Dimana pengguna memberikan kontribusi 20 juta informasi setiap harinya atau 200 kontribusi setiap detiknya. [ 6 ] menyebutkan bahwa sumber data utama Google Maps berasal dari smartphone para penggunanya , yaitu data GPS. Hal ini memungkinkan Google Maps menjadi bagian dari salah satu sumber Big Data. Berdasarkan hal tersebut ada kemungkinan untuk memanfaatkan Google Maps sebagai sumber dari Big Data pada Official Statistics , yakni memberikan kemudahan dalam melaksanakan pemutakhiran data PODES yang harus dilaksanakan setiap tahunnya. Sejalan dengan hal itu , pada bulan Maret 2020 , Mahasiswa Tingkat Tiga DIV Politeknik Statistika STIS Tahun Ajaran 2019 / 2020 telah melaksanakan Praktik Kerja Lapangan ( PKL ) dengan salah satu kajiannya adalah “Pemanfaatan Big Data dalam Pemenuhan Variabel Jarak Infrastruktur pada Data Potensi Desa”. Infrastruktur dan Dalam [ 7 ] disebutkan bahwa Big Data dari informasi Google Maps dapat dijadikan sebagai rujukan dan pelengkap isian yang berkaitan dengan jumlah dan jarak infrastruktur pada pendataan PODES. Berdasarkan hal tersebut , Subdirektorat Statistik Ketahanan Wilayah yang menangani Statistik Potensi Desa mencanangkan pemanfaatan Google jarak Maps untuk pemenuhan variabel infrastruktur pada data PODES. Namun kajian pada Praktik Kerja Lapangan tersebut baru mencakup verifikasi dan analisis data Google Maps terhadap 22 infrastruktur dari 47 isian pendataan PODES yang berkaitan dengan infrastruktur pada desa. jumlah dan Google Maps merupakan aplikasi peta online gratis yang disediakan oleh Google. Google Maps membolehkan penggunanya untuk berkontribusi dalam menambahkan informasi geografis seperti melakukan penandaan lokasi melalui fitur “Add Place” , melakukan pengeditan peta agar tetap akurat melalui fitur “Edit Map” , dan menuliskan review ke lokasi-lokasi yang dikunjungi. Fitur “Add Place” tersebut dapat menyebabkan adanya satu lokasi yang mendapat dua atau lebih penandaan yang berbeda karena ditandai oleh banyak pengguna. Hal ini akan menyebabkan adanya double counting jika digunakan dalam penghitungan variabel jumlah infrastruktur di suatu daerah. Selain double counting , juga terdapat kemungkinan infrastruktur yang lewat cacah karena tidak mendapat penandaan lokasinya di Google Maps. Dalam melakukan penandaan lokasi , pengguna Google Maps akan mengira-ngira titik lokasi yang akan dimasukkan , hal ini menyebabkan lokasi pada Google Maps tidak sesuai dengan keadaan sebenarnya , sehingga akan mempengaruhi keakuratan jika digunakan dalam pemenuhan variabel jarak. Berdasarkan hal tersebut , perlu adanya kajian lebih mendalam terkait keakuratan data yang ada di Google Maps untuk mengetahui seberapa baik data yang dihasilkan oleh Google Maps untuk dijadikan sebagai sumber data dalam pemenuhan variabel jumlah dan jarak infrastruktur pada data PODES. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah untuk 1. Mengetahui tingkat akurasi data Google Maps untuk dijadikan sebagai sumber pemenuhan variabel jumlah infrastruktur pada data PODES 2. Mengetahui kemampuan data pada Google Maps dalam mengidentifikasi perbedaan antara infrastruktur sejenis yang berbeda fasilitas / bangunan fisik 3. Mengetahui tingkat akurasi titik koordinat data Google Maps III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian ini mengacu pada tiga penelitian terkait yang telah dilakukan sebelumnya. Pertama , penelitian yang dilakukan mahasiswa PKL Politeknik Statistika STIS tahun ajaran 2019 / 2020 dengan judul “Pemanfaatan Big Data dalam Pemenuhan Variabel Jarak dan Jumlah Infrastruktur pada Data Potensi Data”. Penelitian [ 7 ] melakukan perbandingan hasil pengumpulan data Google Maps terhadap data PODES untuk variabel jumlah dan jarak dari empat kelompok jenis infrastruktur yang terdiri dari 22 infrastruktur di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan metode web scraping dan akses API. Hasil deskriptif menunjukkan bahwa dibandingkan data hasil PODES , data Google Maps menunjukkan jumlah infrastruktur yang cenderung lebih kecil untuk kelompok infrastruktur pendidikan dan kesehatan , sedangkan untuk kelompok infrastruktur lainnya menunjukkan jumlah yang cenderung lebih besar. Penelitian ini juga menunjukkan hanya ada 19,51 persen data jarak hasil web scraping yang dapat dikatakan sama atau hanya memiliki jangkauan perbedaan dari 0 sampai 100 meter dengan data PODES. Hasil penelitian ini menyebutkan bahwa penggunaan Big Data dari informasi Google Maps telah cukup baik untuk melakukan pemenuhan isian jumlah infrastruktur dan jarak infrastruktur di kelompok infrastruktur pendidikan dan kesehatan , namun belum cukup baik untuk melakukan pemenuhan isian pada kelompok infrastruktur lain. Kedua , penelitian [ 8 ] dengan judul “Modernizing Official Statistics With Big Data : A Case On PODES” melakukan perbandingan data PODES dengan Big Data serta data dari tiga Kementerian Kesehatan dan Pendidikan infrastruktur , yaitu SMA , puskesmas , dan rumah sakit pada Provinsi DKI Jakarta. Berdasarkan analisis deskriptif berupa distribusi margin dari selisih data PODES dengan data Google Maps , didapatkan bahwa margin didominasi dengan nilai 0 yang artinya data Google Maps dan PODES bersesuaian , yaitu desa untuk Puskesmas , desa untuk Rumah Sakit , dan 100 desa untuk SMA. terhadap Penelitian ketiga adalah penelitian C.F.Annisa dan S.Pramana dengan judul “Kajian Pemanfaatan Data Google Maps dalam Official Statistics”. Pada penelitian [ 9 ] , peneliti memanfaatkan data Google Maps untuk mendapatkan data usaha penyedia makan minum di Pulau Jawa dan Bali untuk melihat apakah data Google Maps dapat digunakan sebagai pelengkap dalam pemenuhan statistik usaha penyediaan makan minum yang ditangani oleh Subdirektorat Pariwisata BPS. Untuk melihat kecocokan data Google Maps dengan 2 / 15 data frame BPS , peneliti menggunakan kombinasi algoritma Jaro Winkler dan Haversine. Hasil pencocokan yang dilakukan penelitian ini menunjukkan bahwa 68,22 persen data Google Maps cocok dengan data frame yang dimiliki BPS. Dalam penelitian ini peneliti akan melakukan perbandingan data Google Maps untuk 47 jenis infrastruktur dengan data hasil pendataan PODES dan data Geotagging dari Subdirektorat Pengembangan Pemetaan Statistik BPS dengan wilayah cakupan Kota Yogyakarta. IV. METODE PENELITIAN 4.1 Cakupan Penelitian Penelitian ini ditujukan untuk melakukan pengumpulan data yang berkaitan dengan variabel jumlah dan jarak infrastruktur di dalam kuesioner PODES dari Google Maps dan melakukan analisis kendala yang terjadi di setiap tahap pengumpulan data serta melakukan analisis keakuratan data yang dihasilkan dari proses pengambilan data dari Google Maps tersebut. Unit analisis dalam penelitian ini informasi detail infrastruktur dan jarak infrastruktur dari 45 desa pada Kota Yogyakarta. Infrastruktur yang dicakup dalam penelitian ini berasal dari 47 rincian pertanyaan pada kuesioner PODES yang dikembangkan menjadi 71 kata kunci untuk pencarian pada Google Maps. 4.2 Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan melalui beberapa sumber yaitu web scraping dan pengambilan data sekunder. 4.2.1 Web Scraping Web-scraping digunakan untuk mengumpulkan data sekunder dari Google Maps berupa informasi objek dari 71 infrastruktur yang bersesuaian dengan kata kunci kuesioner dengan menggunakan bahasa Python 3.7 pada IDE Jupyter Notebook dan menggunakan Selenium sebagai library utama. Web- scraping terdiri dari tiga tahap : jenis PODES. Web-scraper dijalankan 1 ) Pengumpulan URL Kantor Desa Alur kerja dari tahap ini diawali dengan melakukan otomatisasi web-scraper untuk mengakses URL Google Maps yang sudah berisi kata kunci desa yang akan dicari , URL yang diakses memiliki format : “https : / / www.google.com / maps / search / kanto+desa+ [ n amadesa ] ” * [ namadesa ] diisikan menggunakan format nama_desa + kecamatan + kabupaten kota. Dari hasil penelusuran URL tersebut dikumpulkan URL yang mengarahkan ke laman detail kantor desa di Google Maps. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 1. Flowchart Pengumpulan URL Kantor Desa 2 ) Pengumpulan URL Infrastruktur Pada tahap ini web-scraper membuka URL laman detail kantor desa yang dikumpulkan dari tahap sebelumnya , kemudian menekan fitur “nearby” dan memasukkan kata kunci jenis infrastruktur pada field pencarian Google Maps dan menjalankan fungsi tombol tersebut dikumpulkan URL yang mengarah ke laman hasil pencarian berdasarkan tiap kata kunci. enter. Dari pencarian hasil Gambar 2. Flowchart Pengumpulan URL Infrastruktur 3 ) Pengumpulan Detail Informasi Penandaan Pada tahap ini web-scraper membuka URL yang dihasilkan pada tahap dua , kemudian mengumpulkan detail informasi dari 40 objek yang terdapat dalam hasil pencarian informasi yang tersebut. Detail dikumpulkan adalah nama penandaan , rating , jumlah ulasan , kategori infrastruktur , alamat , koordinat , jarak & durasi ke kantor desa , serta URL laman pencarian. Gambar 3. Flowchart Pengumpulan Detail Informasi Penandaad 4.2.2 Pengumpulan Data Sekunder 3 / 15 Penelitian ini menggunakan 3 data sekunder yang diperoleh dari BPS , yaitu Peta Digital Wilkerstat Kota Yogyakarta , Data PODES 2018 dan 2020 untuk wilayah Kota Yogyakarta , dan Data Geotagging Kota Yogyakarta. Dalam pengumpulan URL 45 kantor desa di Kota Yogyakarta , dilakukan empat kali pengumpulan data yang menghasilkan data yang berbeda-beda dengan rincian sebagai berikut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 4.3 Metode Analisis Data Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif. Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan langkah serta kendala dalam pengolahan data Google Maps , menggambarkan tingkat akurasi data Google Maps berupa persentase kecocokan data Google Maps dengan PODES , mendeskripsikan kemampuan data Google Maps dalam mengidentifikasi perbedaan antara infrastruktur sejenis yang berbeda fisik , mendeskripsikan infrastruktur yang dapat dipenuhi atau tidak oleh data Google Maps , serta menggambarkan kesesuaian titik koordinat data Google Maps berupa persentase kecocokan dengan data Geotagging. fasilitas / bangunan V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir dalam penelitian ini digambarkan dari Gambar 4 berikut ini. Gambar 4. Bagan Kerangka Pikir Gambar 4 di atas menjelaskan keseluruhan proses penelitian yang peneliti lakukan. Sesuai tujuan penelitian yang ingin dicapai maka dilakukan pengumpulan informasi lima kelompok infrastruktur yang ditanyakan pada kuesioner PODES pada Google Maps yang kemudian dikembangkan menjadi 71 kata kunci yang mewakili lima kelompok infrastruktur tersebut dengan membangun Web Scraper yang dijalankan dengan menggunakan bahasa Python 3.7 pada IDE Jupyter Notebook. Selanjutnya dari data yang dikumpulkan tersebut dan pendokumentasian terkait karakteristik dan kendala yang ditemukan. Dari analisis dan dokumentasi tersebut ditarik kesimpulan terkait peluang pemanfaatan data Google Maps sebagai sumber data pada pendataan PODES. pengolahan , dilakukan analisis , VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Analisis dan Evaluasi Proses Pengumpulan Data 6.1.1 Pengumpulan URL Kantor Desa TABEL I PERCOBAAN PENGUMPULAN URL DESA Pengumpulan ke- ( 1 ) 1 2 3 4 Rata-rata Total Durasi ( menit ) ( 2 ) 7,86 7,82 11,52 14,21 10,35 Rata-rata durasi pengumpulan satu kantor desa ( detik ) ( 3 ) 10,49 10,43 15,36 18,94 13,8 Catatan ( 4 ) 2 null 3 URL salah 2 null 3 URL salah 2 null 5 URL salah 2 null 6 URL salah Pengumpulan dilakukan berulang kali dengan tujuan menemukan penyebab adanya pencarian bernilai null dan salah. Pengumpulan dilakukan pada dua perangkat dan kecepatan koneksi internet yang berbeda kemudian pada pengumpulan kedua dan keempat diberikan kondisi dimana komputer memiliki beban kerja yang banyak ( multitask ) . Pengumpulan pertama dan kedua menggunakan koneksi internet dengan kecepatan 110 Mbps pada komputer Dell OptiPlex 7480 AIO dengan prosesor Intel Core i7-10700 dan RAM 16 GB , sedangkan pengumpulan ketiga dan keempat menggunakan koneksi internet dengan kecepatan 1,8 Mbps pada laptop ASUS X442URR dengan prosesor Intel Core i5- 8250U dan RAM 4 GB. dari menunjukkan ketidaklengkapan dengan jumlah dan desa yang sama , namun terdapat perbedaan durasi pengumpulan antara pengumpulan pertama-kedua dengan ketiga-keempat. Berdasarkan tabel 1 , terlihat durasi pengumpulan pertama dan kedua lebih cepat dibandingkan pengumpulan lainnya , ini menunjukkan bahwa kecepatan durasi pengumpulan data. Pada data pengumpulan keempat terdapat lebih banyak kesalahan dibanding pengumpulan lainnya , ini juga menunjukkan mempengaruhi proses pengumpulan data. spesifikasi perangkat pengumpulan internet mempengaruhi pengumpulan koneksi empat Dua Penyebab adanya nilai “null” pada pengumpulan URL kantor desa dikarenakan nama pada penandaan kantor desa yang sesuai dianggap salah oleh algoritma web-scraper , sedangkan untuk URL yang salah dan mengarahkan pada objek lain , disebabkan oleh beberapa alasan berikut ini : 1 ) Penandaan yang muncul pada urutan pertama pada hasil pencarian di Google Maps adalah objek lain , namun memenuhi algoritma dan disimpulkan oleh web-scraper sebagai kantor desa yang dicari 2 ) Koneksi internet yang lambat dan / atau beban kerja perangkat berat Berdasarkan hasil tersebut , penggunaan perangkat dengan koneksi internet yang lebih stabil sangat disarankan , karena dapat menghemat waktu pengumpulan sebanyak lima hingga delapan detik per desanya dan untuk total 45 desa menghemat 4 / 15 waktu empat hingga tujuh menit. Setelah pengumpulan data tahap 1 diperlukan tahap cleaning data berupa pengecekan isian URL yang kosong atau salah , kemudian diimputasi dengan URL yang benar dari hasil pencarian secara manual. Proses ini memakan waktu yang lama dan butuh ketelitian jika dilakukan untuk jumlah desa yang lebih banyak. 6.1.2 Pengumpulan URL Infrastruktur Pengumpulan URL Infrastruktur memiliki durasi 10,15 menit untuk 45 desa dengan rata-rata 13,53 detik untuk satu desa. Dari pengumpulan terdapat total 3690 URL yang menunjukkan URL yang benar , sehingga pada tahap ini tidak perlu dilakukan cleaning apapun. 6.1.3 Pengumpulan Detail Informasi Penandaan Pengumpulan detail informasi penandaan menghasilkan data yang akan diolah dan diharapkan dapat menjadi sumber data untuk isian variabel jumlah dan jarak infrastruktur pada kuesioner PODES. Data ini berisi detail informasi penandaan di sekitar kantor desa yang didapat dari Google Maps terhadap 71 kata kunci berdasarkan hasil pencarian ini menggunakan didapatkan total 117.799 penandaan untuk 45 desa di Kota Yogyakarta. Pengumpulan data pada tahap ini memakan waktu yang sangat banyak , dimana untuk satu desa memakan waktu kurang lebih 7 jam sehingga untuk pengumpulan 45 desa membutuhkan waktu kurang lebih 315 jam atau 13 hingga 14 hari. fitur “nearby”. Pada pengumpulan 6.2 Analisis Eksplorasi dan Pre-processing Data Dari total 117.799 penandaan yang didapatkan dari pengumpulan data menggunakan web-scraping , selanjutnya dilakukan eksplorasi data untuk menentukan tahap pre- processing yang akan dilakukan agar data siap untuk digunakan. 6.2.1 Penandaan yang berada di luar desa bersangkutan Dari eksplorasi data yang dilakukan ditemukan adanya penandaan yang berada di luar desa yang bersangkutan , hal ini dikarenakan hasil pencarian pada Google Maps tidak terdekat dari kantor desa. jarak diurutkan berdasarkan Mengatasi hal ini , dilakukan penghapusan data yang berada di luar desa bersangkutan yang menjadi tahap pertama dari pre- processing data. Proses ini dilakukan dengan cara melakukan pengecekan keberadaan koordinat data , apakah terletak di dalam wilayah administratif desa atau tidak dengan menggunakan bantuan library “Shapely” pada Python. Dari pre-processing tahap 1 didapatkan sebanyak 96,19 persen data yang dikumpulkan tidak berada pada desa yang bersangkutan dan hanya ada 3,81 persen ( 4.485 penandaan ) yang benar. 6.2.2 Pengelompokan Data Frame Pengelompokan data dilakukan untuk mempermudah tahapan pre-processing selanjutnya. Pengelompokan ini didasarkan pada pertanyaan yang terdapat pada kuesioner dengan total 47 pertanyaan. Tetapi pengelompokan hanya dibagi menjadi 43 kelompok , dikarenakan kata kunci yang berhubungan dengan puskesmas dan pasar dijadikan satu tersebut , 16 diantaranya kelompok. Dari 43 kelompok merupakan kelompok yang berisi gabungan kata kunci yang dapat dilihat pada Error ! Reference source not found. , sedangkan 27 kelompok lainnya berisi satu kata kunci. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik EMPAT BELAS KELOMPOK PERTANYAAN PADA KUESIONER PODES TABEL II Rincian Pertanyaan ( 1 ) TK / RB / BA SD / MI SMP / MTs SMA / MA Akademi / Perguruan Tinggi Puskesmas Poliklinik / Balai Pengobatan Toko khusus obat / toko khusus jamu Surau / langgar / musala Pasar Minimarket / swalayan Toko / warung kelontong Keywords ( 2 ) TK ; bustanul athfal ; raudatul athfal SD ; madrasah ibtidaiyah SMP ; madrasah tsanawiyah SMA ; madrasah aliyah Akademi ; Perguruan Tinggi puskesmas ; puskesmas rawat inap ; puskesmas tanpa rawat inap ; puskesmas pembantu Poliklinik ; balai pengobatan Toko obat ; Toko jamu pasar Surau ; langgar ; musala bangunan Pasar ; permanen ; pasar bangunan semi permanen ; pasar tanpa bangunan Minimarket ; swalayan Toko kelontong Restoran ; rumah makan kelontong ; warung Restoran / rumah makan Warung / kedai makanan minuman Warung makanan minuman ; Penginapan / hostel / motel / losmen / w isma Bank Umum Kedai makanan minuman ; Penginapan ; hotel ; motel ; Losmen ; wisma ; Bank BRI ; bank BNI ; bank mandiri ; bank daerah ; bank BTN 6.2.3 Duplikasi Data Setelah dilakukan pre-processing data tahap 1 dan 2 , data kembali dieksplorasi dan adanya duplikasi data , dimana terdapat tiga kasus duplikasi yang berbeda , yaitu : 1 ) Duplikasi penandaan yang sama karena terambil lebih dari sekali , selanjutnya disebut sebagai duplikasi kasus A 2 ) Duplikasi penandaan yang sama karena muncul pada kata kunci yang berbeda , namun masih dalam satu kelompok pertanyaan yang sama pada kuesioner PODES , selanjutnya disebut sebagai duplikasi kasus B 3 ) Duplikasi objek yang sama namun memiliki banyak penandaan yang berbeda yang selanjutnya disebut duplikasi kasus C Mengatasi hal ini , dilakukan penghapusan duplikasi data yang menjadi tahap ketiga dari pre-processing data. Duplikasi Kasus A Duplikasi kasus A merupakan duplikasi yang disebabkan karena adanya sebuah penandaan yang dikumpulkan lebih dari sekali oleh web scraper. Pada data ditemukan sebanyak 14,18 persen merupakan duplikasi kasus A. Penghapusan duplikasi data pada kasus A dilakukan dengan melihat adanya data yang memiliki kesamaan jenis infrastruktur , nama , dan alamat penandaan. Berikut persentase duplikasi kasus A pada 5 kelompok infrastruktur secara umum. 5 / 15 29.14 14.52 8.81 14.09 10.07 Pendidikan Kesehatan Tempat Ibadah Ekonomi Keuangan Gambar 5. Persentase Duplikasi Kasus A Menurut Kelompok Infrastruktur Duplikasi Kasus B Duplikasi kasus B disebabkan karena adanya pengambilan penandaan yang sama pada kata kunci yang berbeda. Duplikasi ini terdapat pada 16 kelompok pertanyaan yang memiliki lebih dari satu kata kunci seperti pada tabel II. Contohnya penandaan perguruan tinggi bernama “Kampus 2 Akademi Keperawatan Al Islam” muncul pada pencarian menggunakan kata kunci “akademi” dan “perguruan tinggi”. total , Penghapusan duplikasi dari kasus B dilihat berdasarkan kesamaan nama dan alamat penandaan. Karena pada isian kuesioner PODES hanya dibutuhkan data agregat berupa jumlah sehingga untuk menghapus data yang terduplikasi tidak perlu melihat apakah penandaan tersebut lebih cocok dengan kata kunci yang mana , dikarenakan kata kunci dalam satu kelompok pertanyaan memiliki satu konsep definisi yang sama. Contohnya pada penandaan “Kampus 2 Akademi Keperawatan Al Islam” diatas , hanya perlu dihapus salah satu baris dan tidak perlu mengidentifikasi apakah penandaan tersebut termasuk ke TK , bustanul athfal , atau raudatul athfal , karena ketiga kata kunci ini berada dalam satu kelompok pertanyaan. Pada data yang dikumpulkan ditemukan sebanyak 13,67 persen duplikasi kasus B yang sebarannya dapat dilihat pada gambar 6. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Duplikasi kasus C merupakan duplikasi yang disebabkan karena adanya objek yang memiliki lebih dari satu penandaan di Google Maps dan memiliki penamaan yang berbeda-beda karena ditandai oleh pengguna yang berbeda. Contohnya terdapat infrastruktur taman kanak-kanak yang beroperasi dengan nama “TK ABA Al-Ishlah” memiliki dua penandaan berbeda pada Google Maps , yaitu ditandai dengan nama “Tk Aba Al Ishlah” dan “TK Al-Ishlah”. Contoh lainnya , terdapat infrastruktur penginapan yang beroperasi dengan nama “Wisma Nendra Hotel Syari’ah” , memiliki dua penandaan yang namanya cukup jauh berbeda , yaitu “Hotel Syariah” dan “Wisma Nendra Syariah”. Untuk menghapus duplikasi data pada kasus C dilakukan pengecekan data satu per satu dengan cara mengunjungi laman Google Maps dan mengidentifikasi jika terdapat penandaan pada objek yang sama. Seperti pada contoh , terdapat kemungkinan objek terduplikasi yang memiliki nama yang cukup jauh berbeda , hal ini mengharuskan pengecekan data satu per satu ke laman pencarian Google Maps dan terdapat duplikasi diidentifikasi secara subjektif apakah melalui foto atau letak penandaan. Pada data yang dikumpulkan terdapat 113 objek memiliki lebih dari satu penandaan : 107 objek dengan 2 penandaan , 5 objek dengan 3 penandaan , dan 1 objek dengan 4 penandaan. Sehingga terdapat total 235 penandaan terduplikasi dan 121 penandaan dihapuskan. Persentase duplikasi kasus C dapat dilihat pada gambar 7. 9.41 6.45 4.07 1.87 1.29 22.43 Pendidikan Kesehatan Tempat Ibadah Ekonomi Keuangan Gambar 7. Persentase Duplikasi Kasus C Menurut Kelompok Infrastruktur Infrastruktur Pendidikan Pada infrastruktur pendidikan terdapat total 45 objek yang terduplikasi ( kasus C ) dan dihapuskan sebanyak 48 penandaan dari 93 penandaan. Gambar 8 menampilkan banyaknya baris yang dihapus per kelompok pertanyaan. 11 8 2 6 6 6 3 3 1 1 1 0 3.77 3.16 Pendidikan Kesehatan 0 Tempat Ibadah 5.09 Ekonomi Keuangan Gambar 6. Persentase Duplikasi Kasus B Menurut Kelompok Infrastruktur tertinggi dimiliki oleh Pada gambar 6 , persentase infrastruktur ekonomi , hal ini dikarenakan adanya duplikasi sebesar 51,42 persen pada kelompok penginapan. Persentase duplikasi yang ini disebabkan karena kelompok penginapan merupakan gabungan dari 5 kata kunci , yakni “penginapan” , “hostel” , “motel” , “losmen” , dan “wisma” , sehingga kemungkinan satu penandaan terambil berulang kali pada kata kunci yang berbeda semakin besar. tinggi Duplikasi Kasus C 6 / 15 Gambar 8. Jumlah Penghapusan Duplikasi Kasus C pada Infrastruktur Pendidikan 13 jumlah Kelompok TK / RA / BA memiliki duplikasi terbanyak , dimana 5 dari 8 duplikasi dikarenakan adanya penamaan yang berbeda untuk “Aisyiyah Bustanul Athfal” , yang disingkat dengan “ABA” oleh masyarakat setempat , hal ini menunjukkan diperlukan petugas yang mengenal dengan baik daerah yang ditanganinya agar tidak terjadi kesalahan saat proses pre-processing data. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 3 0 0 0 0 0 0 dan Suryowijayan” Pola lain yang ditemukan adalah terdapat penandaan yang berbeda untuk lokasi satu sekolah yang berbeda , contohnya “SD “SD Muhammadiyah Muhammadiyah Suryowijayan Unit II” , yakni 3 dari 8 duplikasi pada kelompok SD / MI dan 1 dari 6 duplikasi pada kelompok SMA / MA. Juga terdapat 2 duplikasi dikarenakan penandaan yang berbeda untuk fasilitas di dalam sekolah , yaitu pada “Kantin Sehat SD Muhammadiyah Sokonadi” dan “Masjid SMA N 4 Yogyakarta”. Sedangkan untuk kelompok Akademi / Perguruan Tinggi , ditemukan 3 dari 6 duplikasi disebabkan karena adanya penandaan dengan nama jurusan pada suatu akademi / perguruan tinggi. Infrastruktur Kesehatan Pada infrastruktur kesehatan terdapat total 18 objek yang terduplikasi ( kasus C ) dan dihapuskan sebanyak 20 dari 38 penandaan yang terduplikasi. Gambar 9 menampilkan jumlah penandaan yang dihapuskan per kelompok pertanyaan. 7 5 4 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 Gambar 9. Jumlah Penghapusan Duplikasi Kasus C pada Infrastruktur Kesehatan Pada gambar 9 terlihat , Kelompok Rumah Sakit memiliki jumlah duplikasi terbanyak. 6 dari 7 duplikasi pada Kelompok Rumah Sakit dikarenakan adanya penandaan pada fasilitas yang ada pada rumah sakit , contohnya “Siloam Jogja Sport Center” sedangkan terdapat penandaan “Siloam Hospitals Yogyakarta”. Sedangkan untuk kelompok lain tidak memiliki pola tertentu. Infrastruktur Tempat Ibadah Pada infrastruktur tempat ibadah terdapat total 15 objek yang terduplikasi ( kasus C ) dan dihapuskan sebanyak 16 dari 31 penandaan yang terduplikasi. Gambar 10 menampilkan jumlah penandaan yang dihapuskan per kelompok pertanyaan. Gambar 10. Jumlah Penghapusan Duplikasi Kasus C pada Tempat Ibadah dalam mengidentifikasi Untuk tempat ibadah tidak ada pola tertentu , namun perlu penamaan Masjid ketelitian menggunakan bahasa arab yang di Indonesia-kan. Contohnya penandaan “Masjid Baiturachim Patangpuluhan Jogja” dan “Masjid Baiturrokhim” yang merujuk pada masjid yang sama. Infrastruktur Ekonomi Pada infrastruktur ekonomi terdapat total 30 objek yang terduplikasi ( kasus C ) dan dihapuskan sebanyak 31 dari 61 penandaan yang terduplikasi. Gambar 11 menampilkan jumlah penandaan yang dihapuskan per kelompok pertanyaan. 15 7 3 0 0 0 0 2 2 1 0 Gambar 11. Jumlah Penghapusan Duplikasi Kasus C pada Infrastruktur Ekonomi jumlah Kelompok Penginapan memiliki duplikasi terbanyak. Pola duplikasi pada kelompok penginapan adalah adanya penandaan penginapan menggunakan kata-kata “RedDoorz” , “OYO” , atau “Airy” yang juga menyulitkan pengidentifikasian duplikasi kasus C. Contohnya ada penandaan “RedDoorz Hostel @ Kotagede” yang ternyata merujuk pada objek yang sama dengan penandaan “BHUMI Hostel” atau “Airy Syariah Stasiun Yogyakarta Tentara Rakyat Mataram 10” yang merujuk pada objek yang sama dengan penandaan “Hinggil Homestay”. Infrastruktur Lembaga Keuangan Pada infrastruktur lembaga keuangan terdapat total 6 objek yang terduplikasi ( kasus C ) dan dihapuskan sebanyak 6 dari 12 penandaan yang terduplikasi. Gambar 12 menampilkan jumlah penandaan yang dihapuskan per kelompok pertanyaan. 7 / 15 3 3 Bank Pemerintah Bank Swasta 0 BPR Gambar 12. Jumlah Penghapusan Duplikasi Kasus C pada Lembaga Keuangan Duplikasi pada Bank , baik itu bank pemerintah maupun bank swasta , 4 dari 6 duplikasi ditemukan memiliki penamaan yang general , contohnya “PT Bank Negara Indonesia ( Persero ) ” atau “BCA Syariah”. Penghapusan data pada duplikasi kasus C merupakan langkah yang membutuhkan waktu yang lama dan ketelitian yang sangat tinggi , karena harus melakukan pemeriksaan data di Google Maps yang memakan waktu lama. Langkah pemeriksaan di Google Maps tidak bisa dihilangkan , karena terdapat 22,81 persen data yang terduplikasi memiliki penamaan yang jauh berbeda dan tidak dapat diidentifikasi hanya dari nama penandaan , namun harus diidentifikasi berdasarkan foto atau letak titik koordinat yang terdapat di Google Maps , dan hasilnya akan sangat subjektif berdasarkan kesimpulan petugas yang menangani. Namun , ditemukan beberapa pola yang dapat memudahkan proses pre-processing data , yakni 1 ) Ditemukan sebanyak 10 persen duplikasi memiliki penamaan yang umum. Ini artinya jika ditemukan data ini yang memiliki penamaan yang umum , data memiliki dengan besar penandaan lainnya , sehingga harus diperiksa dengan baik penandaan lainnya. Berikut beberapa contoh yang ditemukan pada data ; “Warung Kelontong” , “Gereja Kristen Jawa” , “Toko Jamu” , dan sebagainya. terduplikassi peluang 2 ) Ditemukan sebanyak 86,73 persen duplikasi yang dihapuskan memiliki ulasan yang lebih sedikit dibandingkan dengan penandaan yang tidak dihapus. Sebanyak 77,19 persen penandaan yang terduplikasi memiliki penamaan yang mirip , sehingga untuk menghapus perlu melakukan pengecekan ke Google Maps , cukup menghapus yang memiliki ulasan lebih sedikit. duplikasi tidak 6.2.4 Ketidaksesuaian Penandaan dengan Kata Kunci Dari eksplorasi terhadap sisa data dari pre-processing data tahap tiga ditemukan sebanyak 38,4 persen ( 1.230 penandaan ) penandaan tidak sesuai dengan kata kunci yang diminta. Contohnya penandaan “SD Pangudi Luhur I” pada pencarian menggunakan kata kunci Paud. Data yang tidak sesuai ini harus dihapuskan agar tidak terjadi kesalahan dalam penghitungan jumlah infrastruktur di suatu desa , penghapusan penandaan ini dilakukan bersamaan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dengan identifikasi duplikasi kasus C karena juga harus dilakukan pemeriksaan secara manual. Infrastruktur Pendidikan Pada infrastruktur pendidikan terdapat total 17 penandaan yang tidak sesuai yang dapat dilihat pada gambar 13 berikut ini. 5 2 2 2 1 1 1 1 1 1 0 0 0 Gambar 13. Jumlah Penandaan Pendidikan yang Tidak Sesuai Dari 17 total penandaan yang tidak sesuai , sebanyak 64,7 persen dikarenakan adanya salah pengidentifikasian tingkatan sekolah , misalnya SD yang terkumpul pada kelompok TK / RA / BA , SMP yang terkumpul pada kelompok SMA / MA , dan sebagainya. Infrastruktur Kesehatan Pada infrastruktur kesehatan terdapat total 145 penandaan yang tidak sesuai dan dapat dilihat pada gambar 14 berikut ini. 28 25 24 17 15 7 4 3 3 14 0 2 1 2 Gambar 14. Jumlah Penandaan Kesehatan yang Tidak Sesuai 82,76 persen dari data yang dihapuskan dikarenakan salah mengidentifikasi contohnya untuk fasilitas kesehatan , Kelompok Rumah Sakit Bersalin dari 28 penandaan yang salah 13 merupakan Rumah Sakit , 4 merupakan Rumah Bersalin , 6 merupakan Praktik Bidan , 4 merupakan Poliklinik / Balai Pengobatan , dan tidak dapat diidentifikasi. sisanya Kemudian 6,2 persen dari 145 kesalahan merupakan penandaan berkaitan dengan kantor yang berkaitan dengan seperti dinas kesehatan dan 11,03 persen kesehatan merupakan penandaan yang tidak berhubungan dengan kesehatan. Infrastruktur Tempat Ibadah Pada infrastruktur Tempat Ibadah total 17 penandaan yang tidak sesuai , 17 kesalahan ini tidak memiliki pola tertentu. Jumlah penandaan yang tidak sesuai untuk Infrastruktur Tempat Ibadah dapat dilihat pada gambar 15 berikut ini. terdapat 8 / 15 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 7 225 2 1 1 2 1 3 0 Gambar 15. Jumlah Penandaan Tempat Ibadah yang Tidak Sesuai Infrastruktur Ekonomi Pada infrastruktur Ekonomi terdapat total 737 penandaan yang tidak sesuai yang dapat dilihat pada gambar 16 berikut ini. 244 144 95 113 41 54 14 9 23 Gambar 16. Jumlah Penandaan Ekonomi yang Tidak Sesuai terhadap warung / kedai makanan Pada gambar 16 dapat dilihat Kelompok Restoran / Rumah Makan memiliki jumlah kesalahan paling banyak , dan kemudian diikuti oleh kelompok Minimarket / Swalayan. ini disebabkan adanya Kesalahan yang cukup banyak kecenderungan dari pengguna Google Maps saat melakukan penandaan dengan memasukkannya pada kategori Restoran / Rumah Makan. Pada data ditemukan sebanyak 76,62 persen warung / kedai makanan atau pedagang kaki lima ditandai sebagai restoran / rumah makan pada Google Maps. Sedangkan untuk warung / toko yang menjual barang keseharian , pengguna Google Maps cenderung memasukkannya pada kategori Minimarket atau Swalayan saat melakukan penandaan pada Google Maps , pada kelompok Minimarket / Swalayan hal ini ditemukan sebanyak 54,16 persen. Infrastruktur Lembaga Keuangan Untuk lembaga keuangan terdapat total 314 penandaan yang tidak sesuai yang dapat dilihat pada gambar 17 berikut ini. 84 5 Bank Pemerintah Bank Swasta BPR Gambar 17. Jumlah Penandaan Lembaga Keuangan yang Tidak Sesuai Dari 314 penandaan yang tidak sesuai pada Lembaga Keuangan 76,75 persen dikarenakan adanya penandaan ATM ; 21,66 persen dikarenakan adanya bank umum atau BPR yang masuk pada kelompok bank swasta dan sebaliknya dan sisanya penandaan pada objek lain. 6.3 Identifikasi Perbedaan untuk Infrastruktur Puskesmas dan Pasar Pada kuesioner PODES , infrastruktur puskesmas dan pasar ditanyakan dengan lebih rinci , untuk puskesmas ditanyakan keberadaan puskesmas dengan fasilitas rawat inap , tanpa rawat inap , dan puskesmas pembantu. Sedangkan untuk infrastruktur pasar ditanyakan keberadaan pasar dengan bangunan permanen , semi permanen , dan tanpa bangunan. Pada pengumpulan data , masing-masing pertanyaan tersebut diwakili oleh satu kata kunci pencarian , kemudian peneliti semua menambahkan kata kunci yang menggambar infrastruktur tersebut secara umum yakni dengan kata kunci “puskesmas” dan “pasar” saja. Hal ini ditujukan untuk mengetahui apakah kata kunci yang lebih umum dapat lain. Karena adanya mencakup keseluruhan kata kunci penambahan kata kunci ini , proses pre-processing data dilakukan secara terpisah untuk infrastruktur puskesmas dan pasar. 6.3.1 Puskesmas Pada pencarian menggunakan kata kunci “puskesmas rawat inap” didapatkan 8 penandaan setelah dilakukan penghapusan untuk duplikasi kasus A. Dari 8 penandaan ini fasilitas puskesmas tidak dapat diidentifikasi dari penamaannya saja , kemudian setelah dilakukan penghapusan untuk duplikasi kasus B dan C serta penandaan yang tidak sesuai , tersisa 1 penandaan yang diidentifikasi sebagai puskesmas yang memiliki pelayanan rawat inap. Untuk pencarian dengan kata kunci “puskesmas tanpa rawat inap” didapatkan 5 penandaan , kemudian setelah dilakukan tahap pre-processing data tersisa 2 penandaan yang diidentifikasi sebagai puskesmas tanpa rawat inap. Sedangkan untuk pencarian menggunakan kata kunci “puskesmas pembantu” didapatkan 11 penandaan dan hanya 8 diantaranya diidentifikasi sebagai puskesmas pembantu setelah dilakukan pengidentifikasian. Pada pencarian menggunakan kata kunci “puskesmas” didapatkan 28 penandaan dan 7 diantaranya juga ditemukan pada pencarian dengan tiga kata kunci lainnya. Setelah dilakukan pre-processing data , tersisa 17 penandaan pada kata kunci “puskesmas”. 17 penandaan ini kemudian diidentifikasi 9 / 15 dengan mengunjungi laman Google Maps dengan hasil 14 merupakan puskesmas tanpa rawat inap dan 3 sisanya merupakan puskesmas pembantu. Berdasarkan penjelasan tersebut memperlihatkan bahwa semakin umum kata kunci yang digunakan , maka hasil pencarian akan semakin relevan. Dan dapat disimpulkan tidak dapat mengidentifikasikan bahwa Google Maps puskesmas berdasarkan fasilitasnya , dan untuk menggunakan data Google Maps pada rincian pertanyaan mengenai jumlah puskesmas pada PODES harus diidentifikasi melalui informasi yang terbatas pada Google Maps oleh petugas yang menanganinya dan hal ini akan bersifat subjektif. 6.3.2 Pasar Dari empat kata kunci yang digunakan untuk infrastruktur Pasar , hanya terdapat data untuk kata kunci “pasar tanpa bangunan” dan “pasar”. Pencarian menggunakan kata kunci “pasar tanpa bangunan” mendapatkan 95 hasil penandaan , namun setelah dilakukan pre-processing data 95 penandaan ini tidak merujuk pada pasar tanpa bangunan di lapangan , sebagai berikut : 41 merujuk pada dengan minimarket / supermarket , 19 pada kantor pos , 13 pada bank , 6 pasar permanen / semi permanen , 6 pada warung / toko , 3 kantor , 2 hotel , 2 asuransi , dan 3 merujuk ke objek lain. rincian Sedangkan , kata kunci “pasar” mendapatkan 53 hasil penandaan , kemudian 3 penandaan dihapuskan karena duplikasi kasus C dan 23 karena penandaan tidak merujuk pada pasar. Sehingga tersisa 31 penandaan yang kemudian diidentifikasikan seperti pada infrastruktur puskesmas. Setelah pengidentifikasian , 10 penandaan diidentifikasi sebagai pasar dengan bangunan permanen , 11 penandaan sebagai pasar semi permanen , 7 penandaan sebagai pasar tanpa bangunan , dan 3 penandaan tidak dapat diidentifikasi karena tidak foto maupun ulasan pada Google Maps untuk mengidentifikasikan penandaan. Berdasarkan hasil tersebut disimpulkan bahwa Google Maps tidak bisa mengidentifikasikan perbedaan bangunan dari infrastruktur pasar tanpa dilakukan identifikasi secara manual dan subjektif , serta ada kemungkinan tidak berhasil diidentifikasi. 6.4 Analisis Penggunaan Kata Kunci Dari penggunaan 71 kata kunci ditemukan beberapa penggunaan yang tidak efektif. Pertama , pada penggunaan kata kunci “praktik bidan” web-scraper mengumpulkan 1283 penandaan , namun setelah melakukan pre-processing tahap satu ( penghapusan penandaan di luar desa ) hanya bersisa satu pre-processing dalam penandaan. Sedangkan kelompok “rumah sakit bersalin” dan “rumah bersalin” ditemukan enam penandaan tempat praktik bidan. Tidak diketahui penyebab terjadinya hal ini , namun untuk pencarian selanjutnya dapat menggunakan kata kunci “bidan” saja. proses “pasar bangunan Kedua , penggunaan kata kunci “kelompok pertokoan” , “pasar bangunan permanen” , semi permanen” , dan “pasar tanpa bangunan” sangat tidak efektif karena pada data dari Google Maps tidak ditemukan penandaan yang sesuai menggunakan kata kunci tersebut. Sehingga untuk penggunaannya Google Maps tidak dapat memenuhi variabel infrastruktur pada kelompok “kelompok pertokoan” namun untuk pasar masih bisa jumlah Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dipenuhi dengan penggunaan kata kunci “pasar” seperti yang sudah dijelaskan pada bagian 6.3. 6.5Perbandingan Data Google Maps , PODES , dan Geotagging Setelah tahap pre-processing dilaksanakan , data sudah dapat diolah untuk memenuhi variabel jumlah infrastruktur pada desa. Berikutnya data dari Google Maps akan dibandingkan dengan data PODES 2018 , PODES 2020 , dan data Geotagging. Sebagai catatan , untuk data PODES 2020 dan Geotagging beberapa infrastruktur tidak tersedia datanya. Perbandingan dari ketiga sumber data tersebut disajikan dalam bentuk grafik batang dari jumlah total infrastruktur di Kota Yogyakarta kelompok infrastruktur. untuk masing-masing Untuk mengetahui tingkat akurasi dari data Google Maps , dihitung jumlah desa yang berhasil diestimasi dengan benar oleh data Google Maps. Penghitungan ini dilakukan dengan cara mengurangi jumlah infrastruktur per desa dari PODES atau Geotagging dengan data Google Maps , jika nilai perhitungan selisih bernilai nol ini artinya data Google Maps mengestimasi dengan akurat. Namun jika bernilai lebih dari nol artinya data Google Maps underestimate dan jika bernilai kurang dari nol artinya data Google Maps overestimate. Contohnya jumlah PAUD dari hasil pengumpulan data menggunakan Google Maps pada Desa Kricak dicari selisihnya dengan jumlah PAUD pada PODES dan data Geotagging , persentase yang akan disajikan merupakan persentase banyaknya desa yang memiliki selisih kurang dari nol , sama dengan nol , atau lebih dari nol. 6.4.1 Infrastruktur Pendidikan Untuk infrastruktur pendidikan , data PODES 2020 dan Geotagging tidak tersedia untuk kelompok SDLB , SMPLB , SMALB , pondok pesantren , madrasah diniyyah , dan seminari , serta ditambah kelompok PAUD pada Geotagging. Big Data Podes '18 Podes 20 Geotagging 8 3 5 7 1 5 5 3 2 7 2 2 7 4 2 1 2 1 7 6 1 9 6 1 5 7 1 2 9 PAUD TK / RA / BA SD / MI 5 7 9 6 0 7 2 5 8 4 3 5 4 3 9 2 9 2 5 3 2 3 3 4 2 4 SMP / MTs SMA / MA SMK 10 / 15 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Big Data Podes '18 Podes 20 Geotagging PODES 18 PODES 20 GEO BG 8 3 0 8 2 6 1 5 4 4 8 3 4 3 1 2 6 1 2 1 3 1 4 2 1 2 2 1 0 Akademi / PT SDLB SMPLB Rumah Sakit RSBersalin Puskesmas Inap 6 1 6 1 6 1 4 1 Puskesmas Tanpa Inap 3 2 8 1 5 1 9 4 0 0 SMALB Ponpes Mdiniyah Seminari Gambar 18. Perbandingan data hasil scraping , PODES , dan Big Data pada Infrastruktur pendidikan Dari gambar 18 , terlihat hasil scraping untuk infrastruktur pendidikan masih memiliki jarak yang cukup jauh , baik terhadap data PODES maupun data Geotagging. Dari penghitungan selisih antara data Google Maps dengan PODES 2018 , PODES 2020 , dan data Geotagging pada infrastruktur pendidikan yang bernilai nol berturut-turut sebesar 59,83 persen , 37,46 persen , dan 42,96 persen. Dan nilai selisih mendominasi di atas nol terhadap PODES 2020 sebesar 52,06 persen dan 46,67 persen terhadap data Geotagging. Berdasarkan perbandingan dengan data PODES terbaru , yakni PODES 2020 dan data Geotagging disimpulkan infrastruktur pendidikan dari Google Maps cenderung underestimate. 6.4.2 Infrastruktur Kesehatan Pada gambar 19 perbandingan jumlah disajikan infrastruktur kesehatan hasil pengumpulan melalui Google Maps , data PODES , dan data Geotagging. Dari gambar 19 terlihat hasil data Google Maps untuk infrastruktur kesehatan pada beberapa kelompok terlihat cukup baik dan memiliki selisih yang kecil , yakni untuk infrastruktur Puskesmas , Poskesdes , dan Apotek. Pada penghitungan selisih antara data Google Maps dengan PODES 2018 , PODES 2020 , dan data Geotagging pada infrastruktur kesehatan yang bernilai nol berturut-turut terdapat 69,40 persen , 71,79 persen , dan 69,26 persen. Dari persentase ini dapat dikatakan data Google Maps cukup baik dalam mengestimasi infrastruktur kesehatan. jumlah 7 9 1 3 7 1 1 5 1 1 1 8 8 9 3 4 9 2 1 6 3 4 6 4 8 4 1 7 9 1 1 9 1 1 4 2 1 8 1 1 2 8 5 3 0 3 6 1 2 1 1 0 2 0 2 0 0 0 0 Praktik Bidan Poskeskes Polindes Apotek Toko Obat / Jamu Gambar 19. Perbandingan data hasil scraping , PODES , dan Big Data pada Infrastruktur Kesehatan Pada Infrastruktur Kesehatan , data PODES 2020 dan Geotagging tidak tersedia untuk kelompok toko obat / jamu. 20 tempat gambar disajikan perbandingan 6.4.3 Infrastruktur Tempat Ibadah jumlah Pada ibadah hasil pengumpulan melalui infrastruktur Google Maps , data PODES , dan data Geotagging. Pada perbandingan Tempat Ibadah , perhitungan gereja kristen dan gereja untuk mempermudah pembandingan karena pada data Geotagging keduanya tidak dibedakan. Dari gambar 20 terlihat hasil data Google Maps masih cukup ibadah , jauh dalam mengestimasi terkhususnya masjid dan surau / langgar / musala. Pada bagian ini data Geotagging tidak tersedia untuk kelompok kapel dan surau / langgar / musala. digabungkan katolik tempat 11 / 15 BG PODES18 PODES 20 GEO BG PODES18 PODES 20 GEO Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 7 2 5 0 1 5 0 9 4 1 0 4 6 7 3 5 6 1 7 7 3 1 6 8 5 5 5 9 3 3 7 9 4 3 5 5 6 1 6 5 2 0 5 6 7 7 2 4 4 1 8 1 0 Toko / Warung Kelontong Warung / Kedai Makanan Minuman 5 5 5 7 2 5 2 4 2 3 3 3 0 1 1 1 2 2 2 2 8 7 9 6 4 5 2 1 1 1 1 0 Kapel Pura Wihara Kelenteng Gambar 20. Perbandingan data hasil scraping , PODES , dan Big Data pada Infrastruktur Tempat Ibadah Untuk penghitungan selisih antara data Google Maps dengan PODES 2018 , PODES 2020 , dan data Geotagging pada tempat ibadah berturut-turut terdapat 62,22 persen , 61,90 persen , dan 69,78 persen yang memiliki nilai nol. Berdasarkan persentase tersebut , dapat dikatakan data Google Maps cukup baik dalam mengestimasi jumlah infrastruktur tempat ibadah. Pasar Bangunan Permanen Pasar Bangunan Semi Permanen Pasar Tanpa Bangunan 6 6 5 8 4 4 3 4 2 3 6 1 9 4 1 0 4 1 8 8 4 9 4 2 1 1 0 4 7 8 1 4 3 1 0 2 8 3 1 6 3 2 5 3 3 6 3 4 9 2 4 6 2 0 3 2 6.4.4 Infrastruktur Ekonomi Pada 21 gambar perbandingan jarak yang cukup jumlah disajikan infrastruktur ekonomi hasil pengumpulan melalui Google Maps , data PODES , dan data Geotagging. Dari gambar terlihat hasil data Google Maps untuk infrastruktur ekonomi memiliki ini dikarenakan banyaknya infrastruktur ekonomi di lapangan , namun pada pengumpulan Google Maps hanya diambil 40 pencarian teratas. Karena keterbatasan inilah pada infrastruktur ekonomi terlihat jarak yang sangat besar antara data Google Maps dengan sumber data lainnya , terlebih pada infrastruktur toko / warung kelontong dan warung / kedai makanan minuman. jauh , hal Gambar 21. Perbandingan data hasil scraping , PODES , dan Big Data pada Infrastruktur Ekonomi Pada penghitungan selisih antara data Google Maps dengan PODES 2018 , PODES 2020 , dan data Geotagging pada infrastruktur ekonomi yang bernilai nol berturut-turut sebanyak 31,33 persen , 27,33 persen , dan 33,09 persen. Sedangkan sebagian besarnya selisih berada diatas nol , yakni 53,11 persen terhadap PODES 2018 , 63,11 persen terhadap PODES 2020 , dan 58,52 persen terhadap data Geotagging. Persentase selisih bernilai nol cukup rendah , namun tidak dapat diambil kesimpulan bahwa data Google Maps tidak akurat dikarenakan keterbatasan penelitian yang telah disebutkan sebelumnya. Namun dapat menjadi pertimbangan terkait durasi pengambilan data oleh web-scraper untuk 40 hasil pencarian pada satu infrastruktur menghabiskan waktu kurang lebih enam hingga delapan menit dan untuk 45 desa di Kota Yogyakarta menghabiskan waktu kurang lebih 11 jam. gambar 6.4.5 Infrastruktur Lembaga Keuangan 22 Pada jumlah disajikan infrastruktur lembaga keuangan hasil pengumpulan melalui Google Maps , data PODES , dan data Geotagging. Dari gambar terlihat hasil data Google Maps untuk infrastruktur perbandingan 12 / 15 lembaga keuangan tidak memiliki jarak yang cukup jauh berbeda. BG PODES18 PODES 20 GEO 2 0 1 2 9 6 8 6 7 6 7 5 5 6 5 4 4 4 3 7 2 7 1 0 2 Bank Pemerintah Bank Swasta BPR Gambar 22. Perbandingan data hasil scraping , PODES , dan Big Data pada Infrastruktur Lembaga Keuangan Pada penghitungan selisih antara data Google Maps dengan PODES 2018 , PODES 2020 , dan data Geotagging pada infrastruktur kesehatan yang bernilai nol berturut-turut sebanyak 48,15 persen , 48,15 persen , dan 48,89 persen. Sedangkan untuk selisih bernilai diatas nol berturut-turut 26,67 persen , 36,30 persen , dan 33,33 persen 6.6 Tingkat Akurasi Koordinat Titik Penandaan Data Google Maps Saat melakukan penandaan di Google Maps besar kemungkinan pengguna tidak meletakkan titik penandaan pada posisi yang tepat. Hal ini tentunya akan mempengaruhi variabel jarak yang diberikan pada Google Maps. Tingkat akurasi dari koordinat titik penandaan di Google Maps dihitung dengan cara mengukur jarak antara koordinat yang dikumpulkan dari Google Maps dengan koordinat pada Data Geotagging dengan memanfaatkan Algoritma Haversine. Penghitungan tingkat akurasi ini dilakukan pada seluruh kelompok pertanyaan , kecuali SDLB , SMPLB , SMALB , Pondok Seminari , Pesantren , Madrasah Diniyah , Surau / Langgar / Musala , Kapel , kelompok pertokoan , dan Warung / Kedai Kelontong dikarenakan data Geotagging atau Google Maps tersedia. Serta Penginapan , dan Warung / Kedai Makanan Minuman , Bank Umum & Swasta , dan BPR dikarenakan data yang besar dengan tingkat kecocokan yang sedikit serta keterbatasan waktu. Sehingga perbandingan hanya dilakukan pada 32 kelompok pertanyaan dengan total data dari hasil scraping Google Maps sebanyak 1.279 sedangkan untuk data geotagging sebanyak 2.805 infrastruktur. Dari 1.279 infrastruktur yang dikumpulkan dari scraping Google Maps hanya ditemukan sebanyak 756 infrastruktur ( 59,10 persen ) yang bersesuaian dengan data hasil Geotagging. infrastruktur tidak Pada gambar 23 berikut ini , ditampilkan sebaran jarak antara koordinat infrastruktur data Google Maps dengan Geotagging dalam satuan meter. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 23. Sebaran jarak antara koordinat data Google Maps dengan Geotagging tersebut Dari gambar jarak antara koordinat terlihat penandaan dari Google Maps dan Geotagging sebanyak 63,89 persen berada pada rentang 20 meter. Pada referensi [ 9 ] , jika jarak dari perhitungan haversine kurang dari 2 kilometer , maka dua titik yang diujikan merupakan objek yang sama , jika mengacu pada hal tersebut data Google Maps 100 persen sesuai dengan data koordinat dari Geotagging. Namun jika dilihat , banyaknya infrastruktur yang berada pada rentang jarak nol hingga 100 meter ada sebanyak 94,44 persen , hal ini menunjukkan koordinat penandaan dari data Google Maps sudah cukup akurat. 6.7 Jarak Infrastruktur tertentu selanjutnya akan ditanyai infrastruktur bersangkutan. Google Maps Pada kuesioner PODES , jika suatu desa tidak memiliki infrastruktur jarak infrastruktur sejenis terdekat di desa lain. Variabel jarak yang dimaksud merupakan jarak yang diukur dari kantor desa menuju juga memberikan informasi jarak dan durasi dari kantor desa menuju sebuah infrastruktur saat menggunakan fitur “nearby”. Informasi ini tentunya memudahkan pengisian kuesioner. Untuk mengetahui tingkat akurasi dari informasi jarak yang peneliti melakukan disediakan perbandingan antara data jarak Google Maps dengan jarak pada data Geotagging , dimana pada Geotagging , data jarak dihitung menggunakan seperti sebelumnya. oleh Google Maps , haversine algoritma Perbandingan variabel jarak dilakukan dengan cara mengurangi jarak dari data Geotagging dengan data jarak dari Google Maps yang sebarannya dapat dilihat pada gambar 24. Perbandingan ini dilakukan terhadap 756 infrastruktur pada bagian sebelumnya. 13 / 15 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik mengurutkan dari yang memiliki jarak terdekat. Berdasarkan keunggulan ini , proses pre-processing juga akan menjadi lebih singkat , yakni dapat menghindari adanya penandaan yang berada di luar desa karena data dapat diurutkan berdasarkan jarak serta dapat menghindari adanya duplikasi kasus A. 2 ) Jumlah data yang dikumpulkan Jumlah data yang dikumpulkan dapat disesuaikan dengan jumlah infrastruktur pada masing-masing kelompok berdasarkan pendataan PODES atau data Geotagging , terkhususnya pada Infrastruktur Ekonomi yang jumlah infrastruktur per kelompok pertanyaannya pada umumnya berjumlah ratusan. 3 ) Melakukan penandaan dan pengecekan ke lapangan Penandaan ke lapangan dapat dilakukan untuk mengatasi adanya objek-objek yang tidak mendapat penandaan di lapangan , meskipun akan memberikan beban kerja baru saat dilakukan pertama kalinya , namun penandaan ke lapangan akan sangat membantu meningkatkan akurasi data. Selain itu pengecekan ke lapangan juga perlu dilakukan untuk melakukan validasi data yang dikumpulkan. 4 ) Petugas yang menangani pre-processing data Petugas yang menangani proses pre-processing data sangat direkomendasikan berasal dari daerah yang sama. Hal ini ditujukan agar petugas waspada pada kebiasaan masyarakat yang mungkin mempengaruhi penandaan pada Google Maps. tersebut daerah pada VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas , sesuai dengan tujuan penelitian untuk mengetahui tingkat akurasi data Google Maps , setelah dilakukan perbandingan dengan data PODES dan data Geotagging dapat disimpulkan bahwa akurasi data Google Maps dalam mengestimasi jumlah infrastruktur per desa secara umum masih rendah , yakni pada rentang 27 hingga 59 persen kecuali pada Infrastruktur Kesehatan dan Tempat Ibadah yang mencapai akurasi pada rentang 61 hingga 71 persen. DAFTAR proses pengumpulan data Google Maps membutuhkan durasi yang cukup lama serta perangkat dan koneksi internet yang memadai. Proses pre- processing data untuk menjadikan data Google Maps fit to use membutuhkan waktu dan tenaga yang banyak karena beberapa tahapan harus dilakukan secara manual dan penuh ketelitian. Proses pre-processing juga menghasilkan data yang bersifat subjektif dari peneliti dalam mengidentifikasi infrastruktur pada Google Maps. Kemudian , dalam memenuhi variabel jumlah infrastruktur puskesmas dan pasar data Google Maps belum dapat mengelompokkan secara langsung infrastruktur berdasarkan fasilitas dan bangunannya , untuk menggunakannya diperlukan identifikasi dari peneliti apakah infrastruktur puskesmas yang dikumpulkan oleh web-scraper merupakan puskesmas pembantu atau merupakan puskesmas dengan fasilitas rawat inap atau tidak dan mengidentifikasi apakah data pasar yang dikumpulkan memiliki bangunan tetap atau tidak. Kemudian , ditemukan bahwa titik koordinat data Google Maps sangat akurat , tetapi untuk informasi variabel sebuah 14 / 15 Gambar 24. Sebaran jarak antara koordinat data Google Maps dengan Geotagging . Berdasarkan gambar 24 terlihat bahwa sebaran selisih jarak dominan berada pada rentang 1.500 hingga 3.000 meter dan sebanyak 90,92 persen hasil selisih antara data Geotagging dengan data Google Maps bernilai positif , yang artinya nilai jarak pada Google Maps cenderung lebih kecil daripada jarak pada data Geotagging. Dan hanya terdapat 1,98 persen yang memiliki selisih pada rentang 0-100 meter. Namun , berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [ 10 ] yang melakukan perbandingan jarak dari algoritma haversine , Google Maps API , dan jarak sebenarnya yang dihitung menggunakan odometer kendaraan bermotor pada 6 objek , menemukan bahwa MAPE ( Mean Absolute Error ) dari Google Maps lebih rendah ( 11 persen ) dibandingkan dengan MAPE dari algoritma Haversine ( 33 persen ) . Dimana hal ini dikarenakan pada algortima haversine mengambil garis lurus dalam perhitungan jarak sedangkan Google Maps API mengikuti rute jalan terpendek dan hampir sama menyerupai perhitungan secara real [ 10 ] . Berdasarkan penelitian [ 10 ] tersebut , terdapat peluang data jarak dari Google Maps memiliki akurasi yang cukup baik , namun harus dilakukan penelitian ke lapangan untuk membandingkan jarak yang sebenarnya dengan jarak pada Google Maps dikarenakan penelitian [ 10 ] baru dilakukan untuk 6 objek saja. 6.8 Rekomendasi untuk Penggunaan Data Google Maps dalam Pemenuhan Variabel Jumlah dan Jarak Infrastruktur pada PODES Berikut ini diuraikan beberapa rekomendasi yang bisa dilakukan jika ingin menggunakan data dari Google Maps dalam pemenuhan variabel jumlah dan jarak infrastruktur pada PODES agar dapat meningkatkan akurasi data : 1 ) Penggunaan Google Maps API Berdasarkan kajian Praktik Kerja Lapangan Politeknik Statistika STIS diketahui bahwa pengumpulan data menggunakan Google Maps API menunjukkan keunggulan yang lebih banyak dibandingkan metode web-scraping [ 7 ] . Keunggulan tersebut diantaranya adalah durasi waktu pengumpulan data yang lebih singkat ( 5-10 detik per infrastruktur ) , tidak membutuhkan komputer dengan spesifikasi yang tinggi , tidak membutuhkan koneksi internet yang cepat , dan data dapat dikumpulkan dengan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik jarak yang disediakan oleh Google Maps perlu penelitian lebih lanjut ke lapangan. Berdasarkan temuan-temuan tersebut , dapat disimpulkan bahwa data Google Maps belum direkomedasikan digunakan sebagai sumber data dalam pengisian variabel jumlah infrastruktur , meskipun untuk infrastruktur kesehatan dan tempat ibadah cukup baik , namun persentase kesesuaian tertinggi hanya 71 persen , sehingga belum disarankan. Sedangkan untuk variabel jarak infrastruktur , karena akurasi titik koordinat yang sangat baik , pengisian variabel jarak dapat diisi melalui penghitungan jarak menggunakan algoritma Haversine. Untuk penelitian selanjutnya peneliti menyarankan untuk mengkaji perbandingan tingkat akurasi data Google Maps untuk pemenuhan variabel jarak infrastruktur PODES antara wilayah Kabupaten dan Kota , mengkaji tingkat akurasi data Google Maps untuk pemenuhan variabel jumlah dan jarak infrastruktur PODES pada wilayah dengan penetrasi internet yang rendah , dan mengatasi keterbatasan penelitian untuk mengetahui tingkat akurasi data Google Maps dalam pemenuhan variabel jumlah infrastruktur pada kelompok yang memiliki jumlah infrastruktur diatas empat puluh per desanya. jumlah dan BPS , 2018. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Badan Pusat Statistik. “Pedoman Pencacah Desa / Kelurahan Podes 2018” , [ 2 ] Badan Pusat Statistik. “Statistik Potensi Desa 2018”. BPS , 2018. [ 3 ] A. De Mauro , M. Greco , and M. Grimaldi , “What is big data ? A consensual definition and a review of key research topics , ” in AIP Conference Proceedings , 2015 , vol. 1644 , no. 2015 , pp. 97–104 , doi : 10.1063 / 1.4907823. [ 4 ] S. Shukla , V. Kukade , and S. Mujawar , “Big Data : Concept , Handling and Challenges : An Overview , ” Int. J. Comput. Appl. , vol. 114 , no. 11 , pp. 6–9 , 2015 , doi : 10.5120 / 20020-1537. [ 5 ] S. Vale and T. Gjaltema , “Classification of Types of Big Data - Classification of Types of Big Data - UNECE Statswiki , ” 2020. https : / / statswiki.unece.org / display / bigdata / Classification+of+Types+of+ Big+Data ( accessed Jul. 05 , 2021 ) . [ 6 ] Patrick , “The Big Data Driving Google Maps | Oceans of Data , ” Oceans of Data Institute , 2016. http : / / oceansofdata.org / big-data-driving-google- maps ( accessed Jul. 05 , 2021 ) . [ 7 ] PKL 59 Politeknik Statistika STIS. “Pemanfaatan Big Data dalam Pemenuhan Variabel Jarak dan Jumlah Infrastruktur pada Data Potensi Desa” , Laporan dari Riset 4 PKL 59 Politeknik Statistika STS , Jakarta : 2020. [ 8 ] C. Nnuryakin , N.A. Gumelar , M.D. Ul-Haq , R. Patonangi , A.P. Pratama , “Modernizing Official Statistics With Big Data : A Case On PODES” , LFPEM-FEBUI Working Paper,2020. [ 9 ] C. F. Annisa & S.Pramana. “Kajian Pemanfaatan Data Google Maps dalam Official Statistics , ” dalam Seminar Nasional Official Statistics , 2020 , pp.328-337 [ 10 ] D.R. Mukarromin & A. Nilogiri. “Perbandingan Algortima Haversine dan Perhitungan Jarak Menggunakan Google Maps API pada Pemilihan Unit Pelaksana Teknis Dinas ( UPTD ) Terdekat Dengan Lokasi Pelaporan Kejadian Masyarakat Di Kabupaten Jember”. Universitas Muhammadiyah Jember , 2020. 15 / 15
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Kesiapan Pemanfaatan Data Google Maps untuk Pemenuhan Variabel Jumlah dan Jarak Infrastruktur pada Data Potensi Desa ( Studi Kasus Kota Yogyakarta ) Masyitah Ayuning Setyo ( 221709818 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat jumlah dan Ringkasan— Salah satu Official Statistics yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik adalah Statistik Potensi Desa ( PODES ) . Pada kuesioner PODES , salah satu pertanyaan yang banyak ditanyakan adalah mengenai jarak infrastruktur dalam suatu desa. Variabel ini diperlukan untuk penyusunan berbagai indeks sehingga di-update setiap tahunnya di luar tahun pendataan PODES. Tersedianya Big Data memiliki potensi untuk memudahkan pemutakhiran data PODES. Pada penelitian sebelumnya , Google Maps sebagai suatu Big Data , disebutkan dapat menjadi sumber pengisian data PODES. Penelitian ini mengkaji lebih dalam terkait proses yang perlu diperhatikan jika menggunakan Google Maps sebagai sumber data dari Official Statistics , serta menganalisis keakuratan data yang dihasilkan oleh Google Maps. Pada penelitian ini dibangun Web untuk mengumpulkan data infrastruktur di Kota Yogyakarta dari Google Maps. Pada penelitian yang dilakukan , ditemukan bahwa proses pengumpulan dan pre-processing data membutuhkan waktu dan proses yang lama dan memiliki akurasi data yang masih sangat rendah dalam mengestimasi jumlah infrastruktur per desa. Akurasi dari titik koordinat Google Maps sudah baik , namun variabel jarak yang diinformasikan oleh Google Maps perlu diteliti lebih lanjut ke lapangan. Dari hasil penelitian , disimpulkan bahwa data Google Maps belum dapat digunakan sebagai sumber data untuk pengisian variabel jumlah dan jarak infrastruktur pada PODES. Scraper menggunakan Bahasa Python Kata Kunci— Big Data , Google Maps , Official Statistics , PODES
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas , sesuai dengan tujuan penelitian untuk mengetahui tingkat akurasi data Google Maps , setelah dilakukan perbandingan dengan data PODES dan data Geotagging dapat disimpulkan bahwa akurasi data Google Maps dalam mengestimasi jumlah infrastruktur per desa secara umum masih rendah , yakni pada rentang 27 hingga 59 persen kecuali pada Infrastruktur Kesehatan dan Tempat Ibadah yang mencapai akurasi pada rentang 61 hingga 71 persen.
masih sangat rendah dalam mengestimasi jumlah infrastruktur per desa. Akurasi dari titik koordinat Google Maps sudah baik , namun variabel jarak yang diinformasikan oleh Google Maps perlu diteliti lebih lanjut ke lapangan. Dari hasil penelitian , disimpulkan bahwa data Google Maps belum dapat digunakan sebagai sumber data untuk pengisian variabel jumlah dan jarak infrastruktur pada PODES. Scraper menggunakan Bahasa Python Kata Kunci— Big Data , Google Maps , Official Statistics , PODES VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas , sesuai dengan tujuan penelitian untuk mengetahui tingkat akurasi data Google Maps , setelah dilakukan perbandingan dengan data PODES dan data Geotagging dapat disimpulkan bahwa akurasi data Google Maps dalam mengestimasi jumlah infrastruktur per desa secara umum masih rendah , yakni pada rentang 27 hingga 59 persen kecuali pada Infrastruktur Kesehatan dan Tempat Ibadah yang mencapai akurasi pada rentang 61 hingga 71 persen.
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN