Distribusi puskesmas di Surabaya adalah 8 puskesmas di Surabaya Pusat, 9 puskesmas di Surabaya Utara, 12 puskesmas di Surabaya Timur, 14 puskesmas di Surabaya Selatan dan 9 Puskesmas di Surabaya Barat.

Untuk menambahkan kekuatan analisis maka dalam penyajian ini kita dapat menambahkan legend, data jumlah penduduk, jumlah rumah tangga dan data lainnya yang relevan sehingga analisis semakin bermakna. (unung)

# Menentukan Titik Tujuan
locdest = 5
destination = c((jatim$Shapes[[locdest]]$bbox[1]+jatim$Shapes[[locdest]]$bbox[3])/2,(jatim$Shapes[[locdest]]$bbox[2]+jatim$Shapes[[locdest]]$bbox[4])/2)
points(destination[1],destination[2],pch=21,bg="e;yellow"e;,col="e;red"e;,cex=1.2)

# Menggambar distribusi dari Asal Komoditi ke Tujuan Komoditi
for (i in 1:length(asal.<b style="color:black;background-color:#ffff66">komoditi</b>[[1]])){
arrows(x[i],y[i],destination[1],destination[2],length=0.1,angle=45,col="e;red"e;,lwd=1)
}

Berikut ini hasil modifikasi Bubble Plot untuk menggambarkan distribusi komoditi buah-buahan dari Kabupaten-Kabupaten di Jawa Timur ke Surabaya.

Analisis spatial ini tentu akan sangat menarik dengan memanfaatkan data tambahan sebagai layer yang lain.

Selamat ber-eksperimen.

Salam.

Unung Istopo H

Keberagaman wilayah di Propinsi Jawa Timur, baik ditinjau dari sisi makro ekonomi, kelayakan bisnis dan investasi, kemampuan mengatasi konflik, kesejahteraan rakyat atau bahkan ditinjau dari sisi kesiapan masyarakat menuju kemandirian ICT, serta topik lainnya akan mudah dan gamblang jika mampu kita wujudkan dalam satu model yang sederhana dan tepat. Kesederhanaan ini menjadi penting, karena client kita harus mendapatkan informasi yang mereka juga mudah pahami serta tepat dalam memodelkannya.

Barchart mapping, bubble plot serta model lainnya yang dikembangkan saat ini, juga salah satu bentuk bagaimana ide keberagaman wilayah ini mampu digali lebih jauh melalui plot-plot statistik, yang sering dianggap sulit dan mungkin rumit oleh sebagian orang.

Berikut salah satu bentuk Barchart Mapping, dengan menggunakan fungsi-fungsi Grid dan Maptools. Data yang digunakan merupakan data dummy, dan hanya digunakan untuk tujuan riset. Bagaimana rekan?

Terima Kasih,

Salam,

Unung Istopo

Untuk kasus berikut ini, kita akan mencoba menggambarkan distribusi Angka Buta Huruf Propinsi Jawa Timur pada Tahun 1998. Script yang digunakan adalah sebagai berikut:

## Penggunaan bubble plot dalam plot peta Jawa Timur
## Oleh : Unung Istopo H
## 20 Juni 2005

# Load dasar Map Jatim
source("/home/unung/work/MapSource/LibraryRequire.R")

library(maptools)

read.shape("/home/unung/work/MapSource/jatim.shp") -> jatim
read.csv("http://www.enciety.com/edm/manajemen/data/DATA%20ANGKA%20BUTA%20HURUF%20PENDUDUK%20UMUR%2010TH%20KE%20ATAS-BPS-TH2003-%20(Persen)%20-JATIM.csv") -> data

data[1:37,3] -> data
cbind(urut[,3:4],data) -> data.new
data.new[order(data.new[,2]),] -> data

now <- date()

plot(jatim,fg="grey89",main=paste("Bubble Plot Mapping","n","Distribusi Prosentase Angka Buta Huruf di Jawa Timur 1998"),xlab=paste("Generated by Enciety Data Mining -",now),ylab="")

par(new=T)

x <- c(1:37)
y <- c(1:37)
for (i in 1:37) {
   (jatim$Shapes[[i]]$bbox[1]+jatim$Shapes[[i]]$bbox[3])/2 -> x[i]
   (jatim$Shapes[[i]]$bbox[2]+jatim$Shapes[[i]]$bbox[4])/2 -> y[i]
}

for (i in 1:37){
   symbols(x[i],y[i],circles=data[i,3]/275,bg="red",fg="yellow",xlim=c(attributes(jatim$Shapes)$minbb[1],attributes(jatim$Shapes)$maxbb[1]),ylim=c(attributes(jatim$Shapes)$minbb[2],attributes(jatim$Shapes)$maxbb[2]),inches=F,add=T)
}

par(new=T)
legend.x <- c(112,112.5,113,113.5,114,114.5,115)
legend.y <- c(-9,-9,-9,-9,-9,-9,-9)
legend.data <- c(10,15,20,25,30,35,40)
for (i in 1:7){
   symbols(legend.x[i],legend.y[i],circles=legend.data[i]/275,bg="red",fg="yellow",xlim=c(attributes(jatim$Shapes)$minbb[1],attributes(jatim$Shapes)$maxbb[1]),ylim=c(attributes(jatim$Shapes)$minbb[2],attributes(jatim$Shapes)$maxbb[2]),inches=F,add=T)
}
text(legend.x,legend.y+0.2,c("10 %","15 %","20 %","25 %","30 %","35 %","40 %"))

Hasilnya adalah sebagai berikut :

Sumber Data : BPS, Generated by : Enciety Data Mining

Salam,

Unung Istopo H

• Plot Cluster Analisis PDRB Jawa Timur 2002 Berbasiskan Koridor Jawa Timur
  
• Scatter Plot IPM dan PDRB Per Kapita Jawa Timur Tahun 2003