Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Metode Ordinary Cokriging (OC) merupakan metode penaksiran yang menghasilkan taksiran yang memenuhi kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). OC merupakan perluasan dari metode Ordinary Kriging (OK). Berbeda dari OK, dalam OC digunakan data spasial yang tidak hanya terdiri dari satu peubah teregional utama, tetapi juga peubah teregional tambahan yang berkorelasi dengan peubah teregional utama. Nilai taksiran dinyatakan sebagai kombinasi linier dari data sampel. Pada OC, data spasial dibedakan menjadi 3, yaitu entirely (completly) heterotopic, partially heterotopic, dan isotopy. Pada tugas akhir ini, hanya dibatasi pada data isotopy. OC dapat digunakan jika data spasial memenuhi asumsi stasioner orde dua atau asumsi stasioner intrinsik. Dalam melakukan penaksiran dengan OC diperlukan fungsi auto- dan cross-kovariansi atau auto- dan cross-variogram, yang dibedakan menjadi dua jenis, yaitu : isotropik dan anisotropik. Pada tugas akhir ini, metode OC digunakan untuk menaksir nilai pengamatan dari peubah teregional utama pada suatu titik di lokasi yang tidak tersampel, serta auto- dan cross-kovariansi atau auto- dan cross-variogram yang digunakan adalah isotropik. "

"Metode ordinary kriging adalah metode penaksiran yang menghasilkan taksiran yang memenuhi kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Nilai taksiran dinyatakan sebagai kombinasi linier dari data sampel. Data yang digunakan adalah data spasial. Metode ordinary kriging dapat digunakan jika data spasial memenuhi asumsi stasioner orde dua atau asumsi stasioner intrinsik. Dalam melakukan penaksiran dengan metode ordinary kriging diperlukan suatu fungsi yang disebut semivariogram. Ada dua jenis semivariogram, yaitu : semivariogram isotropik dan semivarogram anisotropik. Pada tugas akhir ini, metode ordinary kriging digunakan untuk menaksir nilai pengamatan pada suatu titik di lokasi yang tidak tersampel, dan semivariogram yang digunakan adalah semivariogram isotropik. "

"ABSTRAKRadon merupakan unsur radioaktif yang digunakan untuk identifikasi sesar aktif penyebab utama gempa bumi , monitoring kegunungapian, mendeteksi kandungan migas dan geothermal, interpretasi keluaran airtanah di laut submarine groundwater discharge , serta pemanfaatan lainnya.Untuk mendeteksi kandungan Radon di daerah yang tidak tersampel dapat menggunakan metode Ordinary Cokriging.Metode Ordinary Cokriging merupakan perluasan dari metode ordinary kriging yaitu dengan menggunakan peubah teregional utama dan peubah teregional tambahan.Metode ini menghasilkan taksiran yang bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator . Nilai taksirannya dinyatakan sebagai kombinasi linier dari data sampel. Data yang digunakan dalam tugas akhir ini merupakan isotopy data dimana kedua data yang digunakan berada pada titik lokasi yang sama. Dengan bantuan software R diperoleh plot yang menunjukkan bahwa data yang diperoleh memenuhi asumsi stasioner orde dua yaitu data yang dimiliki tidak membentuk pola tertentu terhadap lokasi data, sehingga dapat dibentuk model auto dan cross variogram. Terdapat dua model yang dihasilkan dari data ini, yaitu model Spherical dan model Eksponensial. Dari kedua model tersebut dipilih model terbaik yang cocok dengan keadaan data yaitu dengan melihat variansi minimum yang diperoleh menggunakan metode validasi silang yaitu model Spherical adalah model terbaik, dengan nilai R ?_e =0.0311 dan S_ R_e ^2=1.00095. Berdasarkan model tersebut diperoleh estimasi kandungan Radon minimum sebesar 6.3471 Bq/m3 pada koordinat 712757, 9271286, 401 dengan variansi error sebesar 0.5180 dan estimasi kandungan maksimum sebesar 6130.3063 Bq/m3 pada koordinat 712969, 9271446, 382 dengan variansi error sebesar 0.6288.

---

ABSTRACTRadon is a radioactive element which used for identifying the earthquakes trigger, vulcanism monitoring, oil and geothermal contents detecting, interpreting ground water output in the sea submarine groundwater discharge , and many others. For detecting the content of Radon on unsampled area, the ordinary cokriging can be used. The ordinary cokriging is an extension of ordinary kriging with one covariable. This method is used to estimate the BLUE Best Linear Unbiased Estimator . The value of estimation of a point is a linear combination of observations around it. The data in this study is isotopy data. Open source software R was used to obtain the plots of the data. They showed that the assumptions of second order stationary are fulfilled. So, that auto and cross variogram models can be used. There are two models that can be applied on the data, spherical model and eksponensial model. By using the cross validation method, the spherical model is the best model to fit the data with the result R e 0.0311 and S R e 2 1.00095 . Based on this model we obtained a minimum estimates of Radon content is 6.3471Bq m3 at coordinates 712757,9271286,401 with the number of error variance is 0.5180 and maximum estimates of Radon content is 6130.3063 Bq m3 at coordinates 712969, 9271446, 382 with the number of error variance is 0.6288."

"Data spasial wilayah kerja statistik digunakan dalam pelaksanaan sensus dan survei agar tidak terjadi ganda cacah dan lewat cacah di Indonesia. Data spasial wilayah kerja statistik ini juga dapat diakses oleh publik hingga setingkat desa. Kualitas data spasial mengandung banyak ketidakpastian disebabkan kesalahan yang terjadi. Pengguna data perlu mendapatkan informasi data yang akan digunakan berdasarkan spesifikasi produsen agar memberikan pilihan data yang akan digunakan. Evaluasi terhadap kualitas data spasial wilayah kerja statistik saat ini dilakukan secara tunggal pada setiap dataset. Berdasarkan SNI ISO 19157:2015, bahwa produsen peta perlu menyusun spesifikasi produk untuk melakukan evaluasi komponen secara agregat agar memuaskan pengguna data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi unsur yang berperan dalam penilaian data spasial wilayah kerja statistik, elemen dan sub elemen kualitas data spasialnya dengan metode entropi, membuat kriteria penilaian, dan menyusun klasifikasi kelas kualitas data spasial untuk mendapatkan nilai Indeks Grad Peta. Terdapat enam unsur yang berperan dalam penilaian kualitas data yaitu batas wilayah kerja statistik, titik batas, titik infrastruktur, sistem koordinat, kode dan nama wilayah, dan metadata. Metode evaluasi dilakukan dengan melakukan agregasi terhadap hasil evaluasi setiap unsur dengan menggunakan Indeks Grad Peta untuk menyatakan kualitas data spasial wilayah kerja statistik. Nilai Indeks Grad Peta dari data spasial wilayah kerja statistik adalah A(> 2.96, sangat baik), AB(> 2,80 dan ≤ 2,96, baik), B(> 2,64 dan ≤ 2,80, memadai), BC(≥ 1,96 dan ≤ 2,64, meragukan), dan C(< 1,96, tidak baik). Metode penilaian ini telah diujicobakan di enam sampel Wilayah Kerja Statistik Kota Jakarta Selatan dengan mempertimbangkan jarak, biaya, kemudahan akses, dan sumber daya manusia dalam melakukan groundtruth. Hasil penilaian yang didapatkan adalah BC dan C. Hasil dari penelitian ini menjadi rekomendasi dalam kegiatan evaluasi dan peningkatan kualitas data spasial wilayah kerja statistik di Badan Pusat Statistik pada masa yang akan datang.

---

Spatial data is an important part in supporting census and survey activity in order to avoid missed counting and doubled counting of respondent in Central Bureau of Statistics. This spatial data can also be accessed by public sector until village level. The quality of spatial data contains many uncertainties due to errors that occur. Data users need to get data information that will be used based on manufacturer specifications in order to provide data choices to be used Evaluation of spatial data is still done by single evaluation on each dataset. Based on National Standard of Indonesia ISO 19157:2015, evaluation in single element does not make user satisfied. Therefore, the purpose of this research is to find out each dimension, element, and sub element used to measure quality of spatial data and their weight using entropy method. The result will be used in Indeks Grade Peta to aggregate the data quality result as an indices. The result of five IGP classifications for spatial data of enumeration areas namely are A(> 2.96, very good), AB(> 2,80 dan ≤ 2,96, good), B(> 2,64 dan ≤ 2,80, sufficient), BC (≥ 1,96 dan ≤ 2,64, doubtful), dan C (< 1,96, not good). This evaluation method has also been tested in some enumeration areas in South Jakarta with some considerations namely are distance, cost, easiness of access, and human resources in conducting groundtruth. The result is BC and C. The results of this research will be discussed in future activities to improve activity of evaluation and spatial data quality at Central Bureau of Statistics."

"Identifikasi image menjadi salah satu hal penting yang harus dilakukan dalam bidang Kedokteran Nukir, karena melalui proses ini efektifitas radiofarmaka di dalam tubuh pasien dapat dimonitor dan dievaluasi. Salah satu parameter yang merepresentasikan kualitas suatu image adalah resolusi spasial. National Electrical Manufacturing Association (NEMA) telah menerbitkan protokol standar yang selama ini digunakan sebagai dasar penentuan resolusi spasial pada sistem pencitraan PET (NEMA, 2007). Namun metode ini masih memiliki banyak sekali kekurangan, diantaranya metode NEMA hanya memperhitungkan analisa profil dalam satu dimensi dan metode fitting parabola sederhana untuk menentukan titik puncak, kemudian metode NEMA tidak dapat memperhitungkan nilai standar deviasi, dan yang terakhir metode ini tidak memungkinkan dilakukan model selection (Hardiansyah, 2018) (Romano, 2015) (Attarwala, 2017). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode alternatif evaluasi resolusi spasial menggunakan fungsi Gaussian menjadi sebuah perangkat lunak open source yang dapat menganalisa resolusi spasial tidak hanya melalui perhitungan secara empat dimensi mengingat di Indonesia belum ada hal serupa. Perangkat lunak yang dikembangkan nantinya dapat diakses secara bebas, tanpa lisensi berbayar dan akan melengkapi keterbatasan metode NEMA agar dapat membantu para fisikawan medis untuk mengevaluasi resolusi spasial dengan waktu pengerjaan yang relatif singkat dan hasil yang lebih akurat sehingga treatment yang diberikan pada pasien akan lebih maksimal.

---

Image identification is one of the important things that must be done in the field of Nuclear Medicine, because through this process the effectiveness of radiopharmaceuticals in the patient's body can be monitored and evaluated. One of the parameters that represent the quality of an image is the spatial resolution. The National Electrical Manufacturing Association (NEMA) has published a standard protocol that has been used as the basis for determining spatial resolution in PET imaging systems (NEMA, 2007). However, this method still has many shortcomings, including the NEMA method can only takes into account profile analysis in one dimension and a simple parabolic fitting method to determine the peak point, then the NEMA method cannot take into account the standard deviation value, and finally this method does not allow model selection (Hardiansyah, 2018) (Romano, 2015) (Attarwala, 2017). This study aims to develop an alternative method of evaluating spatial resolution using the Gaussian function into an open source software that can analyze spatial resolution not only through four-dimensional calculations considering that in Indonesia there is no such thing. The software developed will be freely accessible, without a paid license and will complement the limitations of the NEMA method in order to help medical physicists evaluate spatial resolution with a relatively short processing time and more accurate results so that the treatment given to patients will bemaximized."

"Pada tahun 2000 wilayah Kabupaten Jembrana menjadi wilayah dengan luasan hutan paling luas di Provinsi Bali, namun hal ini berubah seiring perkembangan penduduk dan kebutuhan masyarakat. Adanya aktivitas masyarakat dalam mengubah hutan menjadi bentuk lainnya seperti sawah dan kebun menjadi andil utama pada perubahan hutan yang ada di Jembrana. Aktivitas ngawen atau kegiatan merambah hutan demi memanfaatkan hutan sebagai lahan produktif membuat wilayah hutan di Jembrana sedikit demi sedikit berkurang. Ngawen menyebabkan perubahan pada wilayah yang dahulu merupakan tutupan lahan hutan berubah menjadi tutupan lahan non-hutan. Guna meneliti perubahan tutupan lahan di Jembrana, klasifikasi data berdasarkan citra tahun 2000 hingga 2020 dilakukan dengan metode klasifikasi terbimbing menggunakan citra Landsat 7. Selain itu, dilakukan pula proses wawancara serta observasi guna memeroleh data terkait aktivitas ngawen oleh masyarakat. Berdasarkan hasil pengolahan data citra, didapatkan bahwa tutupan lahan hutan di Jembrana berkurang hingga sekitar 30 ribu hektar pada kurun waktu 20 tahun yakni dari tahun 2000 hingga tahun 2020. Melalui hasil analisa fragmentasi juga nampak bahwa wilayah Jembrana telah mengalami fragmentasi pada 34 persen wilayahnnya dan 12 persen diantaranya termasuk dalam kategori sangat tinggi. Adanya perubahan pada tutupan lahan ini berakibat pada terjadinya peristiwa kebencanaan seperti banjir dan tanah longsor yang belum lama ini terjadi. Berdasarkan penuturan informan, peristiwa bencana ini terjadi pasca maraknya aktivitas ngawen yang ada di wilayah hutan Jembrana. Perubahan tutupan lahan di Jembrana sebenarnya sudah berusaha dicegah dan diatur oleh pemerintah melalui upaya pembentukan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Jembrana tahun 2012-2032. Namun berdasarkan hasil pemodelan di tahun 2032 wilayah Jembrana diprediksikan tidak sesuai dengan rencana tata ruang yang disusun oleh pemerintah. Wilayah hutan yang direncanakan menutupi 53 persen wilayah Jembrana, berdasarkan pemodelan hanya mampu menutupi sekitar 32 persen dari keseluruhan wilayah Jembrana.

---

In 2000 the Jembrana Regency area became the area with the largest forest area in Bali Province, but this changed with the development of the population and community needs. The existence of community activities in turning forests into other forms such as rice fields and gardens is the main contribution to the changes in forests in Jembrana. Ngawen activities or activities to penetrate forests to use forests as productive land make the forest area in Jembrana gradually reduced. Ngawen caused changes in the area that used to be forest land cover turned into non-forest land cover. To examine changes in land cover in Jembrana, the classification of data based on imagery from 2000 to 2020 was carried out by guided classification method using Landsat 7 imagery. In addition, there is also an interview and observation process to obtain data related to authorized activities by the community. Based on the results of processing image data, it was found that forest land cover in Jembrana was reduced to about 30 thousand hectares in the period of 20 years, from 2000 to 2020. Through the results of fragmentation analysis, it also appears that the Jembrana region has experienced fragmentation in 34 percent of its territory and 12 percent of them fall into a very high category. The existence of changes in land cover resulted in disaster events such as floods and landslides that recently occurred. Based on the informant's account, this disaster event occurred after the rise of ngawen activities in the Jembrana forest area. Changes in land cover in Jembrana have actually tried to be prevented and regulated by the government through efforts to establish a Spatial Plan for Jembrana Regency in 2012-2032. However, based on the results of modeling in 2032, the Jembrana region is predicted to be not in accordance with the spatial plan drawn up by the government. The planned forest area covers 53 percent of Jembrana area, based on modeling is only able to cover about 32 percent of the entire Jembrana area.

"

"Pertanyaan dari penelitian ini adalah, Seberapa besar nilai jarak dan keseragaman ruang kerja pada konfigurasi spasial kantor yang berbasis aktivitas dan konvensional akan meningkatkan kepuasan pengguna? Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil yang lebih konkrit terhadap nilai optimum konfigurasi spasial. Penelitian sebelumnya belum membahas secara spesifik estimasi jarak optimum meja kerja sesama pengguna, jarak fasilitas pendukung pekerjaan, jarak tempat bersosialisasi, jarak tempat beristirahat dan keseragaman ruang kerja terhadap kenyamanan penggunanya. Subjek penelitian merupakan 60 pengguna kantor yang berbasis aktivitas (Activity-Based) dan kantor konvensional. Metode pengambilan data dilakukan dengan penggabungan data yang bersifat kuantitatif dan kualitatif secara bersamaan. Pengukuran objektif jarak dan selisih luasan ruang kerja menggunakan aplikasi AutoCad dengan skala meter dan pengukuran subjektif menggunakan kuesioner. Metode analisis statistik yang digunakan adalah metode regresi dengan aplikasi STATA dan tabulasi silang untuk melihat persebaran nilai. Hasil penelitian menemukan bahwa kenyamanan jarak meja kerja sesama pengguna dan jenis aktivitas lainnya tidak selalu konsisten. Kenaikan dan penurunan tingkat kenyamanan pada nilai yang terukur akan dihubungkan dengan teori terdahulu sebagai kebaruan atau pelengkap teori yang bersifat subjektif. Temuan penelitian ini dapat dijadikan sebagai pedoman bagi pemilik gedung perkantoran dalam menentukan tata ruang yang optimal. Implikasi dari tata ruang yang optimal adalah pemilik properti kantor dapat menentukan luasan ruang yang sesuai dengan jenis konsep kantor yang ingin diterapkan, sehingga pengguna yang menggunakan properti kantor akan tetap merasa nyaman terhadap luasan yang efisien.

---

The research question is, What is the value of distance and uniformity of workspace in the spatial configuration of activity-based and conventional offices that will increase user satisfaction? This study aims to get more concrete results on the optimum value of the spatial configuration. Previous research has not specifically discussed the estimated optimum distance between fellow users' work tables, the distance of work support facilities, the distance to socialize area, the distance to resting area and the uniformity of workspace to the convenience of its users. The research subjects were 60 activity-based and conventional offices users. The data collection method is carried out by combining quantitative and qualitative data. Objective measurement of distance and workspace area using AutoCad with meter scale and subjective measurements using questionnaires. The statistical analysis method used is a regression method with STATA and cross tabulation to see the distribution of values. The results found that the optimal distance between fellow users' desks and other types of activities are not always consistent. Increases and decreases in the level of comfort at the measured value will be related to the previous theory as novelty or complementary theories that are subjective. The findings of this study can be used as a guide for office building owners in determining the optimal spatial layout. The implication of the optimal spatial layout is that the office property owner can determine the area of ​​the space in accordance with the type of office concept that they wants to apply, so that users who use the office property will still feel comfortable with an efficient area."

"Data dan informasi memiliki peran yang penting dalam proses pengambilan keputusan. Di bidang kesehatan, pemanfaatan data digunakan untuk mengestimasi beban suatu penyakit termasuk determinannya. Tuberculosis (TB) masih menjadi masalah kesehatan global yang menginfeksi 10,6 juta orang di seluruh dunia pada tahun 2021, dimana Indonesia menjadi penyumbang beban kasus tertinggi kedua setelah India. Provinsi dengan jumlah temuan kasus TB tertinggi di Indonesia dalam 5 tahun terakhir adalah Provinsi Jawa Barat. Untuk mengetahui model spasial faktor risiko yang berpengaruh di masing-masing wilayah kabupaten/kota, dilakukan analisis dengan pendekatan spasial menggunakan data sekunder. Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus TB di Provinsi Jawa Barat yang artinya sebaran kasus membentuk pola mengelompok dan wilayah yang berdekatan cenderung mempengaruhi wilayah sekitarnya. Adapun wilayah kabupaten/kota yang menjadi wilayah hotspot dan menjadi wilayah prioritas intervensi penanganan kasus TB di Provinsi Jawa Barat adalah Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor, Kabupaten Karawang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Sukabumi, Kota Bekasi, Kota Bogor dan Kota Depok. Analisis spasial menemukan faktor risiko yang memiliki pengaruh berbeda pada masing-masing wilayah kabupaten/kota yaitu penduduk miskin, suhu dan ketinggian wilayah, sehingga bentuk intervensi kesehatan yang dilakukan juga berbeda. Pemanfaatan data dengan pendekatan spasial ini diharapkan dapat menjadi pendukung pengambilan keputusan (decision making support) terkait program dan kebijakan intervensi kesehatan yang spesifik wilayah sehingga tepat sasaran dan mampu menurunkan jumlah kasus TB di Provinsi Jawa Barat.

---

Data and information have an important role in the decision-making process. In the health sector, data utilization is used to estimate the burden of a disease including its determinants. Tuberculosis (TB) remains a global health problem that infects 10.6 million people worldwide in 2021, where Indonesia is the second highest contributor to caseload after India. The province with the highest number of TB case findings in Indonesia in the last 5 years is West Java Province. To find out the spatial model of risk factors that have an effect on each district/city, an analysis was carried out using a spatial approach using secondary data. The results of this study indicate that there is a positive spatial autocorrelation that has a significant effect on the number of TB cases in West Java Province, which means that the distribution of cases forms a clustered pattern and adjacent areas tend to affect the surrounding area. The districts/cities that have become hotspot areas and are priority areas for intervention in handling TB cases in West Java Province are Bekasi Regency, Bogor Regency, Karawang Regency, Purwakarta Regency, Sukabumi Regency, Bekasi City, Bogor City and Depok City. Spatial analysis found risk factors that had different effects in each district/city area, namely the poor population, temperature and altitude, so that the forms of health interventions carried out were also different. Utilization of data with this spatial approach is expected to be able to support decision-making support related to health intervention programs and policies that are specific to the area so that they are right on target and able to reduce the number of TB cases in West Java Province."

"Tebet Eco Park merupakan taman kota yang terletak di Jakarta Selatan dan diresmikan pada tahun 2022. Dibangunnya Tebet Eco Park dikarenakan tidak terurusnya Taman Honda yang kemudian di revitalisasi menjadi taman kota. Hal tersebut menyebabkan banyaknya masyarakat yang antusias dengan Tebet Eco Park dan berkunjung ke taman tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik lokasi berdasarkan site dan situation serta hubungannya dengan aktivitas pengunjung. Metode yang digunakan yaitu analisis komparasi keruangan (spatial comparasion analysis) dan deskriptif dengan pendekatan keruangan (spatial approach) dan analisis korelasi tipologi menggunakan crosstab (crossing table). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan karakteristik lokasi terhadap aktivitas pengunjung berdasarkan fungsi ruang zona-zona yang ada. Karakteristik lokasi zona Tebet Eco Park dengan tipe site Strategis cenderung lebih banyak pengunjung, hal tersebut terlihat pada jumlah aktivitas yang dilakukan pada suatu zona. Aktivitas yang dilakukan paling dominan di Tebet Eco Park yaitu Bersantai, Rekreasi, dan Olahraga. Motivasi yang paling dominan dimiliki para pengunjung untuk berkunjung ke Tebet Eco Park yaitu Motivasi Sosial.

---

Tebet Eco Park is a city park located in South Jakarta and was inaugurated in 2022. Tebet Eco Park was built due to the neglect of the Honda Park which was later revitalized into a city park. This has caused many people to be enthusiastic about the Tebet Eco Park and visit the park. This study aims to determine the characteristics of the location based on the site and situation and associated with visitor activity. The method used is spatial comparative analysis (spatial comparative analysis) and descriptive with a spatial approach (spatial approach) and typological correlation analysis using cross tabs (cross table). The results of the study show that there is a relationship towards the characteristics of the location and visitor activity based on the spatial function of the existing zones. The characteristics of the Tebet Eco Park zone location with the Strategy site type tend to have more visitors, this can be seen in the number of activities carried out in a zone. The most dominant activities carried out at Tebet Eco Park are Relaxing, Recreation, and Sports. The most dominant motivation for visitors to visit Tebet Eco Park is social motivation."

"Ruang terbuka sebagai salah satu elemen penting untuk membentuk kota, sehingga direncanakan setiap kawasan perkotaan memiliki ruang terbuka publik untuk masyarakatnya. Pada tahun 2010, Kota Baubau melakukan reklamasi pantai untuk dibangun kawasan Kotamara. Berkembangnya kawasan Kotamara berpengaruh pada ramainya aktivitas masyarakat di kawasan ini. Seiring dengan itu, juga menimbulkan banyaknya pedagang kaki lima yang berdagang di kawasan ini. Akibatnya, keberadaan pedagang kaki lima semakin banyak menempati ruang kawasan Kotamara dan menggunakan ruang-ruang yang ada secara tidak terencana untuk kepentingan usaha para pedagang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik ruang pemanfaatan dan pola spasial ruang pemanfaatan oleh pedagang kaki lima (PKL) di ruang terbuka publik kawasan Kotamara, Kota Baubau. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif dengan analisis overlay, tabulasi dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukan bahwa karakteristik ruang pemanfaatan di ruang terbuka publik kawasan Kotamara secara umum diperuntukkan untuk aktivitas masyarakat (rekreasi, olahraga, perkantoran, dan sebagainya) dan secara khusus diperuntukkan untuk pedagang kaki lima sebagai lokasi berdagang. Karakteristik ruang pemanfaatan dibagi berdasarkan tiga segmen, masing-masing segmen memiliki ketersediaan fasilitas yang berbeda. Pola spasial ruang pemanfaatan oleh pedagang kaki lima yang terbentuk dari pola aktivitas pedagang kaki lima berdasarkan ketersediaan fasilitas dan lokasi kegiatan pengunjung menghasilkan pola spasial ruang pemanfaatan oleh PKL umumnya berbeda pada setiap segmen.

---

Open space is one of the important elements to shape a city, so it is planned that every urban area has public open space for its people. In 2010, the City of Baubau carried out a beach reclamation to build the Kotamara area. The development of the Kotamara area affects the bustling community activities in this area. Along with that, it also raises the number of street vendors who trade in this area. As a result, the presence of street vendors is increasingly occupying the space of the Kotamara area and using the existing spaces unplanned for the business interests of the traders. This study aims to determine the characteristics of utilizational place and the spatial patterns of utilizational place by street vendors (PKL) in public open spaces in the Kotamara area, Baubau City. The approach used in this research is qualitative with overlay analysis, tabulation, and descriptive analysis. The results showed that the characteristics of the utilizational place in public open spaces in the Kotamara area were generally intended for community activities (recreation, sports, offices, etc) and specifically for street vendors as trading locations. The characteristics of the utilizational place are divided into three segments, each segment has a different availability of facilities. Spatial patterns of utilizational place by street vendors which is formed from the activity pattern of street vendors based on the availability of facilities and the location of visitor activities results in the pattern of utilizational place by street vendors generally differing in each segment."