## JPLB
Vol. 7 No. 1 (2023) ISSN 2598-0017 | E-ISSN 2598-0025 Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb

## Valuasi nilai ekonomi daerah aliran sungai (DAS) Ciliwung dengan contingent valuation method
Valuation of the economic value of the Ciliwung watershed (DAS) using the contingent valuation method
Obed Juan Benito 1* , Nanda Ayu Purbawati 1 , Naura Yanda Azzahra 1 , Agita Verlyana Syamsudin 1 , Raihan Bayu Aji Pangestu 1 , Surya Taufiq Shahniar 1
1 Program Studi Diploma III PBB/Penilai, Politeknik Keuangan Negara STAN, Tangerang Selatan, Indonesia
Abstrak .
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Ciliwung  merupakan  salah  satu DAS  yang  membelah  DKI  Jakarta.  Sungai  Ciliwung  memiliki fungsi  sosial  dan  ekonomi  bagi  kehidupan  masyarakat  di sekitarnya,  serta  ekosistem  bagi  berbagai  biota  sungai.  Akan tetapi,  fungsi  tersebut  telah  semakin  tergerus  akibat pencemaran sungai yang sangat parah. Kondisi ini diperparah dengan  penggunaan  bantaran  sungai  sebagai  pembangunan tempat  tinggal,  perkantoran,  dan  area  komersial  lain  yang berkontribusi  pada  peningkatan  polutan.  Pengelolaan  yang baik  pada  DAS  Ciliwung  merupakan  salah  satu  upaya  yang penting dilakukan untuk memperbaiki Kota Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk menilai aspek ekonomi dari DAS Ciliwung untuk  mendukung  upaya  pemulihan  dan  pengelolaan  Sungai Ciliwung yang berkelanjutan. Nilai ekonomi dari daerah aliran sungai  ini  dihitung  dengan  pendekatan  berbasis  non  pasar dengan  metode Contingent  Valuation  Method (CVM). Berdasarkan  valuasi  yang  dilakukan,  estimasi  nilai  ekonomi daerah aliran sungai Ciliwung adalah Rp 991.000.000.000.
Kata  kunci:  valuasi,  nilai  manfaat  ekonomi,  daerah  aliran sungai, contingent valuation method
Abstract .
The  Ciliwung  Watershed  is  one  of  the  watersheds  that  flows through  Jakarta.  The  Ciliwung  River  has  social  and  economic functions  for  the  lives  of  the  people  around  it  as  well  as ecosystems  for  various  organisms.  However,  this  function  has been increasingly eroded due to very severe river pollution. This condition  is  exacerbated  by  the  use  of  riverbanks  for  the construction  of  residences,  offices  and  other  commercial  areas that contribute to the increase of pollutants. Good management of the Ciliwung watershed is one of the important efforts made to improve the city of Jakarta. This study aims to assess the economic aspects  of  the  Ciliwung watershed  to  support  efforts  to  restore and  manage  the  Ciliwung  River  in  a  sustainable  manner.  The economic  value  of  this  watershed  was  calculated  using  a  non- market  based  approach  and  the  Contingent  Valuation  Method (CVM).  Based  on  the  valuation  carried  out,  the  estimated economic  value  of  the  Ciliwung  watershed  is  IDR 991,000,000,000.
Keywords:  valuation,  economic  benefit  value,  watershed, contingent valuation method

## 1. PENDAHULUAN
Sungai merupakan aliran air terbuka yang memiliki muka air bebas dan mengalir dari  hulu  menuju  hilir.  Berbagai  faktor  seperti  topografi,  iklim,  dan  proses terbentuknya  sungai  mengakibatkan  karakteristik  dan  bentuk  pada  setiap  sungai berbeda. Tidak hanya menampung dan mengalirkan air ke hilir, pasokan air sungai juga berperan vital dalam pemenuhan kebutuhan dasar makhluk hidup. Dalam skala yang lebih besar, pasokan air seperti air sungai bahkan menjadi variabel penting dalam dinamika perkembangan ekonomi global (Dolan et al . 2021).
* Korespondensi Penulis: Email: obedmanurung6@gmail.com
Undang - Undang Nomor 7 tahun 2004 tentang Sumber Daya  Air menyatakan bahwa  pengelolaan  sungai  harus  dilakukan  secara  menyeluruh,  terpadu,  dan berwawasan lingkungan hidup dengan mewujudkan keberlanjutan manfaat sumber daya alam untuk sebesar-besarnya kemakmuran rakyat. Oleh karena itu, pengelolaan sumber daya air sungai harus dilakukan secara terorganisir dan berkelanjutan demi kesejahteraan masyarakat.
Beragamnya  aktivitas  manusia  terkait  sumber  daya  air  dapat  menyebabkan menurunnya kualitas manfaat hidrologi lingkungan seperti sungai. Menurut Hiemstra et al. (2022), manfaat yang diberikan aliran sungai terhadap manusia akan berbanding terbalik terhadap intensitas aktivitas pemanfaatannya pada suatu level tertentu. Hal ini juga didukung oleh Wei et al. (2022) yang menemukan bahwa konversi hutan dan daerah  serapan  air  menjadi  lahan  pertanian  secara  masif  akibat  pertumbuhan penduduk  yang  pesat  telah menyebabkan  peningkatan  intensitas  masalah  hidrologi seperti banjir, kekeringan, dan erosi di seluruh dunia.
Salah  satu  masalah  hidrologi  yang  perlu  menjadi  perhatian  adalah  kualitas pasokan air. Manfaat air akan sulit didapatkan apabila kualitasnya tercemar sekalipun pasokan  air  tersedia  dalam  jumlah  yang  besar.  Penelitian  Ukpai et  al .  (2021) menemukan bahwa salah satu krisis hidrologi di Nigeria terjadi akibat eksploitasi batu bara di sekitar aliran Sungai Anambra. Tambang batu bara tersebut mendorong tingkat keasaman air sungai pada level yang berbahaya, mengakibatkan krisis pasokan air, dan meningkatkan  kemiskinan  masyarakat  sekitar.  Selain  itu,  pencemaran  air  dalam jumlah  besar  secara  terus  menerus  akan  mengakibatkan  kemampuan  pasokan  air untuk  membersihkan  diri  sendiri  ( natural self  purification  process )  berkurang sehingga air akan terus tercemar. Pencemaran air akan berpengaruh negatif terhadap kesehatan  dan  kesejahteraan  masyarakat  yang  memanfaatkan  air  sungai  serta ekosistem kehidupan biota perairan (Effendi 2003; Hariyadi dan Effendi 2016).
Sungai  Ciliwung  merupakan  salah  satu  dari  17  sungai  yang  melintasi  kota Jakarta.  Sungai  Ciliwung  sangat  berpengaruh  di  DKI  Jakarta  dikarenakan  sebagian besar  dari  DAS  Ciliwung  yakni  di  bagian  tengah  dan  hilir  adalah  DAS  urban  yang menjadi salah satu sumber kehidupan masyarakat Jakarta dan menjadi habitat biota perairan  sungai.  Namun,  berbagai  kegiatan  manusia  telah  menyebabkan  banyak masalah yang mengancam keberlangsungan Sungai Ciliwung.
Menurut  Ahli  Geografi  UI  (Universitas  Indonesia),  Dr.  Eko  Kusratmoko  pada laman berita Universitas Indonesia (2013), daerah yang banyak menyumbang sampah dan limbah adalah daerah yang padat pemukiman dan melewati pusat kota Jakarta. Peningkatan  aktivitas  manusia,  perubahan  tata  guna  lahan,  dan  beragamnya  pola hidup menjadikan beban pencemaran di Sungai Ciliwung semakin besar dari waktu ke waktu. Masalah bertambah besar ketika sampah dan limbah menyumbat aliran air DAS Ciliwung mengakibatkan sungai kotor dan berbau serta dapat mengakibatkan banjir. Peran pemerintah dalam bentuk regulasi dan manajemen sumber daya air berperan vital  dalam  mengatasi  masalah  pencemaran  air  (Bettencourt et  al .  2021).  Namun, masalah keberlanjutan sumber daya air telah semakin meluas dan kompleks. Selain manajemen, tingkat literasi dan perilaku masyarakat urban terhadap sumber daya air merupakan  faktor  sosial  yang  signifikan  dan  perlu  dipertimbangkan  untuk keberlanjutan sumber daya air perkotaan (Tian et al. 2021).
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Dinas  Lingkungan  Hidup  DKI  Jakarta (2021),  status  mutu  air  sungai  pada  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Ciliwung mengindikasikan  status  mutu  cemar  berat.  Pemantauan  yang  dilakukan  pada bulan Juli,  Agustus,  dan  September  tahun  2020  menunjukkan  kondisi  mutu  di  beberapa lokasi  Sungai  Ciliwung  berada  posisi  tercemar  berat  hingga  mencapai  angka  96%. Namun,  pemantauan  terakhir pada  bulan  Oktober,  November, dan  Desember tahun 2020  menunjukkan  bahwa  lokasi  aliran  sungai  dengan  status  mutu  cemar  berat mengalami  penurunan  sebesar  32%.  Alhasil  status  mutu  cemar  berat  ada  di  angka 64% berdasarkan perhitungan di 120 titik sampling. Sungai Ciliwung yang berstatus tercemar  berat  dapat  memberikan  dampak  buruk  bagi  kehidupan  manusia  dan ekosistem  di  sekitar  sungai.  Pencemaran  Sungai  Ciliwung  dapat  mengakibatkan terjadinya bencana banjir, munculnya berbagai penyakit, berkurangnya ketersediaan air bersih, rusaknya ekosistem air yang ada, dan terganggunya produktivitas tanaman. Pemerintah  selaku  pengelola  dan  pengambil  kebijakan  ( policy  maker )  perlu mempertimbangkan berbagai aspek untuk mencapai pengelolaan DAS Ciliwung yang berkelanjutan sesuai dengan amanat undang-undang.
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur nilai ekonomis dari DAS Ciliwung yang dapat  menjadi  dasar  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  pengelolaan  dan pemanfaatan aliran sungai untuk mencapai manfaat ekonomis yang maksimal. Nilai ekonomis  diperoleh  melalui  proses  valuasi  dengan  pendekatan Willingness  to  Pay (WTP) dan metode Contingent Valuation Method (CVM). Dalam metode CVM, estimasi nilai ekonomis diperoleh berdasarkan kesediaan ( willingness ) responden survei untuk membayar atau menerima suatu bentuk nilai moneter tertentu (Kling et al. 2012).
Dalam  penelitian  ini,  valuasi  dilakukan  melalui  survei  untuk  mengetahui  nilai moneter  yang  bersedia  dibayarkan  masyarakat  dalam  upaya  revitalisasi  dan normalisasi  DAS  Ciliwung  agar  dapat  pulih  kelestarian  fungsinya.  Metode  ini  telah digunakan dalam berbagai penelitian valuasi sumber daya alam sebelumnya seperti estimasi nilai ekonomis kerugian peristiwa Exxon-Valdez di perairan Alaska (Kling et al. 2012),  lahan  basah di  Amerika  Serikat  (Blomquist  and  Whitehead  1998),  taman nasional di Inggris (Bateman  and Langford 1997), dan kualitas sumber air di Kosta Rika (Barton 2002). Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat ekonomi, sosial, dan lingkungan bagi ekosistem yang ada di DAS Ciliwung, DKI Jakarta pada masa mendatang.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Lokasi kajian dan waktu penelitian
Secara geografis Daerah Aliran Sungai (DAS) Ciliwung terletak di antara 6°05'- 6°50' Lintang Selatan dan 106°40'-107°00' Bujur Timur. Objek penelitian merupakan bagian DAS Ciliwung yang berada di dalam batas administrasi Provinsi DKI Jakarta. Aliran sungai ini membelah Provinsi DKI Jakarta secara vertikal dan mengalir hingga bermuara di utara Jakarta. Penelitian dilakukan pada tanggal 7-25 Juli 2022.

## 2.2. Pengambilan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan  data sekunder  yang  diperoleh  pada  tahun  2022.  Data  primer  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari Willingness to Pay (WTP) responden dan variabel pendukung model lainnya seperti usia, penghasilan, dan tingkat pendidikan responden.
Responden  merupakan  masyarakat  DKI  Jakarta  yang  dalam  hal  ini  dianggap menerima dampak kondisi DAS Ciliwung, misalnya sebagai penyedia air bersih. Data primer  diperoleh  melalui  metode  wawancara  langsung  dan  pemberian  kuesioner terhadap  60  (sampel)  rumah  tangga  di  Provinsi  DKI  Jakarta  secara  acak  dengan berbagai  latar  belakang.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  model  statistik  yang relevan  dalam  menjelaskan  hubungan  berbagai  variabel  terhadap  kesediaan  untuk berkontribusi (WTP) demi pemulihan DAS Ciliwung.
Sementara  itu,  data  sekunder  yang  digunakan  merupakan  estimasi  biaya pemulihan DAS Ciliwung yang diperoleh dari Pemerintah Provinsi DKI Jakarta dalam Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) Provinsi DKI Jakarta tahun 2021 dan 2022. Data ini diperlukan sebagai dasar penentuan rentang nilai kontribusi yang ditanyakan  kepada  responden  dalam  memutuskan  nilai  yang  bersedia dikontribusikannya (WTP).

## 2.3. Prosedur analisis data
Metode Contingent Valuation Method (CVM) digunakan untuk memperoleh nilai kesediaan masyarakat baik untuk membayar atau menerima manfaat lingkungan yang nominalnya  tergantung  pada  penjelasan  mengenai  fasilitas  lingkungan  tertentu. Kesediaan  masyarakat  untuk  membayar  atas  perubahan  positif  dapat  diperoleh melalui survei kuesioner dengan pendekatan Willingness to Pay (WTP) (Rajabu 2015).
Teknik Bidding yang  dipilih  berupa  gabungan  teknik Dichotomus  Choice . Penerapan  teknik Dichotomus  Choice ini  dilakukan  dengan  mengajukan  pertanyaan berupa  kesanggupan  responden  untuk  membayar  sejumlah  nominal  tertentu  guna penyediaan barang publik (Barton 2002). Responden disediakan pertanyaan dengan dua  pilihan  (binomial)  yaitu  “ya”  dan  “tidak”  (Blomquist and  Whitehead  1998). Nominal yang diajukan kepada responden dapat berbeda-beda tiap responden. Pada umumnya,  responden  yang  menjawab  bersedia  membayar  dengan  nominal  yang diajukan akan diberi nilai 1 pada pencatatan data. Sedangkan responden yang tidak bersedia membayar dengan nominal yang diajukan akan dicatat dengan nilai 0.
Analisis  data dilakukan  menggunakan  metode  analisis  statistik deskriptif atau regresi  logistik.  Regresi  Logistik  atau  biasa  disebut  sebagai  logit  model  merupakan metode  analisis  yang  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel dependen  dan  independen.  Variabel  dependen  bersifat  kategoris.  Regresi  logistik biner atau binomial digunakan apabila variabel dependen dari data bersifat dikotomi (Wulandari et al . 2019). Adapun model persamaan regresi logit yang terbentuk dapat dilihat pada Persamaan 1 .
𝑔(𝑥) = β0 +  β1X1 +  β2X2 +  β3X3 +  β4X4 .................................................................................................................(1)
Keterangan:
g(X) = Kesediaan untuk membayar (1 atau 0) X1 = Rata-rata penghasilan per bulan (Rp) X2 = Rata-rata usia (tahun) X3 = Rata-rata tingkat pendidikan (tahun)
X4 = Rata-rata Bid atau Mean WTP per bulan (Rp) β0 = Estimasi parameter regresi β1, β2, β3 dan seterusnya = Nilai koefisien variabel X1, X2, X3, dan X4 (hasil regresi)
Nilai Bid atau kontribusi (X4) akan mencapai titik maksimum ketika responden pada akhirnya  menjawab  “tidak”  (nilai  g(X)=0) pada  suatu  nilai  kontribusi  tertentu sebagaimana persamaan linear pada umumnya. Dengan demikian, nilai rata-rata Bid atau Mean WTP per bulan (X4) dapat diperoleh maksimal saat nilai g(X) sama dengan nol (0) seperti pada Persamaan 2 dan Persamaan 3 .
0 = β0 +  β1X1 +  β2X2 +  β3X3 +  β4X4 ........................................................................................................................(2)
X4 = β0 + β1X1+ β2X2+ β3X3
β4 ..........................................................................................................................................................(3)
Nilai Mean WTP (MWTP) per bulan atau X4 merupakan dasar kontribusi yang bersedia  dibayarkan  setiap  rumah  tangga  di  DKI  Jakarta  untuk  pemulihan  DAS Ciliwung.  Nilai  ekonomi  DAS  Ciliwung  dapat  diperoleh  dari  perkalian  antara Mean WTP (MWTP ) per bulan tersebut dengan 12 bulan dan jumlah populasi rumah tangga di DKI Jakarta yang dapat ditulis pada Persamaan 4.
Nilai Ekonomi DAS Ciliwung = MWTP per bulan x 12 x Jumlah Populasi Rumah Tangga .......................(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penentuan target populasi
Nilai  ekonomi  atau  manfaat  sumber  daya  alam  dapat  tercermin  dari  populasi manusia yang memperoleh manfaatnya. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah rumah tangga di Provinsi DKI Jakarta sebanyak 2.652.420 rumah tangga pada tahun 2021 (BPS 2021). Data populasi rumah tangga digunakan karena bentuk kontribusi terhadap pemulihan DAS Ciliwung dalam model penelitian ini bukan dalam bentuk iuran per individu melainkan berupa kenaikan tarif PAM DKI Jakarta selaku penyedia air bersih bagi masyarakat DKI Jakarta. Dengan demikian, kenaikan tarif PAM tidak  berpengaruh  kepada  masyarakat  secara  individu  melainkan  kepada  setiap rumah  tangga.  Metode  ini  digunakan  untuk  menghindari  bias  dari  responden  agar turut  mempertimbangkan  penghasilan  dan  pengeluaran  rumah  tangganya,  serta kualitas air bersih yang mereka terima. Selain itu, model ini memberikan keyakinan kepada  responden  bahwa  kontribusi  mereka  akan  dikelola  oleh  lembaga  yang kredibel.

## 3.2. Pendekatan Contingent Valuation Method
Penelitian ini menggunakan pendekatan kesediaan untuk membayar ( willingness to pay/WTP ) seperti penelitian-penelitian sebelumnya (Bateman and Langford 1997; Barton 2022). Konsep Willingness to Pay (WTP) menuntut kontribusi moneter untuk membiayai suatu perubahan positif seperti pemulihan lingkungan, sedangkan konsep Willingness  to  Accept (WTA)  menuntut  kompensasi  moneter  terhadap  suatu perubahan  negatif  seperti  kerusakan  lingkungan.  WTP  digunakan  karena  DAS Ciliwung memerlukan perubahan positif dari kondisinya yang tercemar menjadi pulih dan  bersih  (Sizya  2015).  Survei  dilakukan  untuk  melihat  nilai  kontribusi  yang  rela diberikan setiap rumah tangga di DKI Jakarta untuk memulihkan DAS Ciliwung yang tercemar.  Semakin  tinggi  rata-rata  WTP  untuk  pemulihan  DAS  Ciliwung,  semakin tinggi pula nilai ekonominya.

## 3.3. Penentuan pasar hipotetik dan metode kontribusi
Untuk  mengukur  kesediaan  membayar  populasi  ( willingness  to  pay/WTP ), diperlukan  pasar  atau  program  pemulihan  hipotetik  untuk  DAS  Ciliwung.  Sebelum memutuskan besaran WTP, responden terlebih dahulu memperoleh informasi terkait kondisi status quo DAS Ciliwung saat ini, urgensi program pemulihan aliran sungai, ancaman  terhadap  ekosistem,  dan  program  pemulihan  yang  diajukan  serta keuntungannya.  Dalam  penelitian  ini,  program  pemulihan  hipotetik  DAS  Ciliwung merupakan upaya revitalisasi dan normalisasi aliran sungai. Tujuan utama program ini adalah memperbaiki ekosistem dan kualitas air DAS Ciliwung ( Tabel 1 ).
Tabel 1. Tujuan program revitalisasi dan normalisasi aliran sungai.
No.  Kriteria Sebelum program Sesudah program 1 Kualitas air Tercemar & tidak layak menjadi sumber air bersih penduduk Bersih & layak menjadi sumber air bersih penduduk 2 Ekosistem sungai Rusak, penuh sampah, dan tidak layak menjadi habitat biota sungai Pulih, bersih, dan layak dihidupi biota sungai 3 Potensi banjir Tinggi Rendah 4 Potensi wisata Tidak potensial Potensial
Kontribusi  terhadap  program  ini  dilakukan  melalui  kenaikan  tarif  Perusahaan Air Minum (PAM) di DKI Jakarta selaku penyedia air bersih bagi penduduk Provinsi DKI  Jakarta.  Metode  ini  dipilih  karena  program  pemulihan  DAS  Ciliwung  akan mempengaruhi  ketersediaan  dan  kualitas  air  bersih  di  Provinsi  DKI  Jakarta  secara langsung. Dengan demikian, responden akan lebih mengerti hubungan dan keterkaitan langsung program yang ditawarkan terhadap kesejahteraannya.

## 3.4. Teknik Bidding dan starting point
Menurut  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  yang  dimuat  dalam  berita  TEMPO (2021),  dibutuhkan  dana  sekitar  Rp1  triliun  untuk  program  revitalisasi  dan normalisasi sungai di DKI Jakarta. Hal ini diasumsikan sebagai biaya yang dibutuhkan untuk  merevitalisasi  DAS  Ciliwung  hingga  bersih  dan  layak  dijadikan  sumber  air bersih.  Dengan  jumlah  penduduk  mencapai  10.609.681  jiwa  pada  tahun  2021  (BPS 2021),  Provinsi  DKI  Jakarta  diperkirakan  memiliki  2.652.420  rumah tangga  dengan rata-rata empat individu per rumah tangga.
Dengan demikian, jumlah kontribusi yang diperlukan dari setiap rumah tangga diperoleh  dengan  cara  membagi  biaya  program  revitalisasi  dan  normalisasi  DAS Ciliwung dengan jumlah keluarga. Jumlah kontribusi per rumah tangga per tahun yang dibutuhkan adalah Rp 377.014 atau Rp 31.418 per bulan. Jika dibulatkan, perkiraan kontribusi  per  bulan  yang  diperlukan  dari  setiap  rumah  tangga  adalah  Rp  30.000. Survei  dilakukan  dengan  mengambil  nilai  Rp  30.000  sebagai  titik  tengah.  Survei disebar  secara  acak  dengan  rentang  nilai  kontribusi  ( Bid )  dari  Rp  10.000-50.000 sebagai  kontribusi  per rumah  tangga  melalui  kenaikan  tarif  Perusahaan  Air Minum (PAM) selaku penyedia air bersih di Provinsi DKI Jakarta.

## 3.5. Nilai ekonomi DAS Ciliwung
Dalam  rentang  waktu  penelitian,  terdapat  sebanyak  60  data  yang  berhasil dikumpulkan dengan rincian 12 responden untuk setiap tingkat kontribusi ( Bid ) mulai dari  Rp  10.000  hingga  Rp  50.000.  Responden  berasal  dari  beragam  latar  belakang kondisi seperti usia, tingkat pendidikan, dan penghasilan bulanan. Usia dari seluruh responden berkisar dari 21 tahun hingga 54 tahun dengan rata-rata usia responden 28 tahun.  Tingkat  pendidikan  dicerminkan  dalam  satuan  waktu  (tahun)  dari  total pendidikan yang telah ditempuh. Tingkat pendidikan dari seluruh responden berkisar dari 12 tahun (SMA/Sederajat) hingga 15 tahun (Diploma/S1/Sederajat) dengan rata- rata 14 tahun (dibulatkan). Penghasilan bulanan merupakan total penghasilan seluruh anggota  keluarga  dalam  suatu  rumah  tangga  setiap  bulannya.  Penghasilan  bulanan dari seluruh responden berkisar dari Rp 3.000.000 hingga Rp 30.000.000 dengan rata- rata  Rp  10.250.000.  Frekuensi  kerelaan  responden  untuk  setiap  tingkat  kontribusi ( Bid ) dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Frekuensi relatif kerelaan membayar.
Dalam penelitian ini, variabel dependen yang digunakan adalah kerelaan untuk berkontribusi. Sementara itu, variabel independen yang digunakan adalah besar nilai kontribusi ( Bid ), penghasilan per bulan per rumah tangga, usia, dan tingkat pendidikan dari  responden  kuesioner.  Secara  simultan,  keseluruhan  variabel  independen memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kerelaan  untuk  berkontribusi.  Hal  ini ditunjukkan pada Tabel 2 dengan nilai significance - f model sebesar 0,0385 yang lebih kecil dari tingkat signifikansi kesalahan sebesar 0,05. Secara parsial, hanya variabel besaran nilai kontribusi ( Bid ) yang memiliki pengaruh signifikan terhadap kerelaan untuk berkontribusi dengan p-value sebesar 0,00845 yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 2. Statistik regresi.
LL LL0 Chi-sq df p-value R-sq (L) R-sq (CS) R-sq (N) AIC BIC -36,5122 -41,5555 10,08652 4 0,038995 0,121362 0,154738 0,206394 83,02446 93,49619 Tabel 3. Hasil regresi logistik. coeff s.e. Wald p-value exp(b) lower upper Intercept 2,418138 2,9265 0,68275 0,40864 11,2249 Pendapatan -1,79E-08 3,87E-08 0,21342 0,64409 1 1 1 Usia -0,02318 0,02797 0,68654 0,40734 0,97708 0,92495 1,03215 Pendidikan 0,015903 0,21272 0,00558 0,94041 1,01602 0,66962 1,54163 Bid /MWTP -5,79E-05 2,20E-05 6,93434 0,00845 0,99994 0,99989 0,99998
Berdasarkan  hasil  regresi  data  pada Tabel  3 ,  persamaan  regresi  dapat  ditulis seperti ditunjukkan melalui Persamaan 5 .
𝐾𝑒𝑟𝑒𝑙𝑎𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖 = 2,418 − 1,790 (pendapatan) − 0,023 (usia) + 0,015 (pendidikan) − 5,788 (𝐵𝑖𝑑/MWTP) .....................................................................................................................................................................(5)
Berdasarkan  hasil  regresi,  variabel  pendapatan,  usia,  dan  besaran  nilai kontribusi  memiliki  hubungan  yang  negatif  dengan  kerelaan  masyarakat  untuk berkontribusi dalam pemulihan DAS Ciliwung. Semakin kecil nilai ketiga variabel ini, semakin  besar  kerelaan  masyarakat  untuk  berkontribusi.  Meski  demikian,  tingkat pendidikan  justru  memiliki  hubungan  yang  positif  terhadap  kerelaan  masyarakat untuk berkontribusi. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat pendidikan masyarakat DKI Jakarta semakin tinggi pula kesediaannya untuk berkontribusi dalam pemulihan DAS Ciliwung.
Rata-rata besaran Bid atau Mean WTP (MWTP) per bulan diperoleh dengan cara estimasi  besaran  nilai  MWTP  per  bulan  melalui  persamaan  regresi  yang  telah diperoleh. Perhitungan nilai MWTP per bulan dapat ditulis pada Persamaan 6 . Nilai Bid atau MWTP mencapai titik maksimum saat responden menjawab “tidak” (Kerelaan berkontribusi  bernilai  0)  sehingga  persamaan  yang  terbentuk  dapat  dilihat  pada Persamaan 7 .
𝐵𝑖𝑑 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑀𝑊𝑇𝑃 = −2.418—(1,790 𝑥 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛)−(−0,0231×𝑈𝑠𝑖𝑎)−(0,0159×𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 )
−5,788
………………………………….(6)
0 = 2,418 − 1,790 (pendapatan) − 0,023 (usia) + 0,015 (pendidikan) − 5,788 (𝐵𝑖𝑑 atau MWTP) …..(7)
Setelah memperoleh persamaan untuk menentukan Bid atau MWTP per bulan, nilai  rata-rata  pendapatan,  usia,  dan  tingkat  pendidikan  dari  seluruh  responden disubstitusi ke dalam persamaan untuk memperoleh nilai Bid atau MWTP per bulan seperti yang ditunjukkan pada Persamaan 8 .
𝐵𝑖𝑑 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑀𝑊𝑇𝑃 = −2,418 − (−1,790 x 10.250.000) − (−0,023 x 28) − (0,015 x 14) −5,788
𝐵𝑖𝑑 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑀𝑊𝑇𝑃 = Rp31.157 ………………………………………………………………………………………………………(8)
Nilai Bid atau MWTP dari setiap rumah tangga di DKI Jakarta per bulannya adalah sebesar Rp 31.157. Nilai ekonomi DAS Ciliwung sebagai penyedia air bersih diperoleh melalui  konversi  MWTP  per  bulan  menjadi  MWTP  per  tahun  untuk  keseluruhan populasi rumah tangga di DKI Jakarta. Persamaan 9 menunjukkan perhitungan nilai ekonomi DAS Ciliwung.
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑘𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖 = 𝑀𝑊𝑇𝑃 𝑝𝑒𝑟 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑥 𝑝𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑟𝑢𝑚𝑎ℎ 𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 𝑥 12 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑘𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖 = 𝑅𝑝 31.157 𝑥 2.652.420 𝑥 12 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑘𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖 = 𝑅𝑝 991.000.000.000 (𝑑𝑖𝑏𝑢𝑙𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛) …………………………………………………………………….(9)
Berdasarkan perhitungan tersebut, nilai ekonomi DAS Ciliwung sebagai penyedia air  bersih  adalah  Rp  991.000.000.000.  Nilai  ini  dapat  menjadi  pertimbangan  bagi pengelola  DAS  Ciliwung  dan  pemerintah  setempat  dalam  pengambilan  kebijakan. Ekaputra et  al. (2021)  juga  menggunakan Contingent  Valuation  Method dalam mengevaluasi  nilai  ekonomi  dari  DAS  Kuranji  melalui  pendekatan  volume  air  yang memperoleh nilai Rp 272/m 3 air.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian dan analisis yang mengacu pada beberapa sumber dan  fakta  lapangan  yang  ada,  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat penghasilan  dan  usia,  maka  semakin  kecil  kerelaan  masyarakat  DKI  Jakarta  untuk membayar biaya kontribusi revitalisasi dan normalisasi DAS Ciliwung.  Jika semakin tinggi  tingkat  pendidikan  yang  telah  ditempuh,  maka  semakin  besar  kerelaannya dalam  membayar  biaya  kontribusi.  Nilai  ekonomi  DAS  Ciliwung  sebesar  Rp 991.000.000.000/tahun  yang  dialokasikan  untuk  upaya  revitalisasi  dan  normalisasi DAS Ciliwung.
Beberapa hal yang dapat dilakukan dalam rangka meningkatkan kebersihan dan kualitas  DAS  Ciliwung  antara  lain  menggencarkan  program  edukasi  kepada masyarakat, khususnya warga DKI Jakarta mengenai pentingnya menjaga kebersihan dan kualitas DAS Ciliwung guna manfaat yang lebih besar, misalnya seperti sosialisasi mulai  dari  tingkat  kelurahan.  Nilai  WTP  juga  dapat  dijadikan  pertimbangan pemerintah  untuk  membantu  pendanaan  dan  pengambilan  kebijakan  dalam  upaya revitalisasi dan normalisasi DAS Ciliwung agar pelaksanaannya dapat maksimal.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Bapak Teguh Warsito selaku dosen pengampu mata kuliah Penilaian  Sumber  Daya  Alam  II  di  Politeknik  Keuangan  Negara  STAN  yang  telah memberikan ilmu dan membimbing peneliti, sehingga dapat melaksanakan penilaian sumber  daya  alam.  Selanjutnya,  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua pihak yang  telah  berpartisipasi dan  membantu peneliti  dalam proses  penelitian  ini. Besar harapan peneliti, kajian ini dapat bermanfaat bagi siapa pun yang membaca dan dapat dikembangkan oleh peneliti selanjutnya.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Barton DN. 2002. The transferability of benefit transfer: contingent valuation of water quality improvements in Costa Rica. Ecological Economics 42:147-164.
Bateman I and Langford I. 1997. Non-users' willingness to pay for a national park: an application  and  critique  of  the  contingent  valuation  method.  Regional  Studies 31(6):571-582.
Bettencourt P, Fulgencio C, Grade M and Wasserman JC. 2021. A comparison between the European and the Brazilian models for management and diagnosis of river basins. Water Policy 23(1):58-76.
Blomquist GC and Whitehead JC. 1998. Resource quality information and validity of willingness  to  pay  in  contingent  valuation.  Resource  Energy  and  Economics 20(2):179-196.
[BPS] Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta. 2021. Jumlah penduduk Provinsi DKI Jakarta  menurut  kelompok  umur  dan  jenis  kelamin  2019-2021  [internet]. Tersedia  di:  https://jakarta.bps.go.id/indicator/12/111/1/jumlah-penduduk- provinsi-dki-jakarta-menurut-kelompok-umur-dan-jenis-kelamin.html.
[DLH]  Dinas  Lingkungan  Hidup  DKI  Jakarta.  2021.  Kualitas  air  Sungai  Ciliwung. Tersedia di: https://lingkunganhidup.jakarta.go.id/
Dolan F, Lamontagne J, Link R, Hejazi M, Reed P and Edmonds J. 2021. Evaluating the economic impact of water scarcity in a changing world. Nature Communications 12(1915):1-10.
Effendi  H.  2003.  Telaah  kualitas  air  bagi  pengelolaan  sumber  daya  dan  lingkungan perairan. Kanisius. Yogyakarta.
Ekaputra G, Yonariza and Wardiman D. 2021. Economic value of water yields on critical land  conservation  in  Kuranji  Watershed.  IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science 757:012038.
Hariyadi  S  dan  Effendi  H.  2016.  Diktat  penentuan  status  kualitas  perairan  pesisir. Insitut Pertanian Bogor. Bogor.
Hiemstra K, Van Vuren S , Vinke FSR, Jorissen RE and Kok M. 2022. Assessment of the functional performance of lowland river systems subjected to climate change and large  scale  morphological  trends.  International  Journal  of  River  Basin Management 20(1):45-56.
Kling CL, Phaneuf DJ and Zhao J. 2012. From Exxon to BP: has some number become better than no number?. Journal of Economic Perspectives 26(4):3-26.
Sizya  RR.  2015.  Analysis  of  inter-household  willingness  to  pay  for  solid  waste management in Mwanza City, Tanzania. Journal of Resources Development and Management 4:57-67.
Tempo. 2021. Cegah banjir, DKI anggarkan Rp 1 triliun untuk normalisasi sungai dan waduk.  Tersedia  di:  https://metro.tempo.co/read/1509792/cegah-banjir-dki- anggarkan-rp-1-triliun-untuk-normalisasi-sungai-dan-waduk
Tian K, Wang H and Wang Y. 2021. Investigation and evaluation of water literacy of urban  residents  in  China  based  on  data  correction  method. Water  Policy 23(1):77-95.
[UI]  Universitas  Indonesia.  2013.  Sungai  Ciliwung  kini  [internet].  Tersedia  di: https://www.ui.ac.id/sungai-ciliwung-kini-2/
Ukpai SN, Ojobor RG , Okogbue CO , Nnabo PN, Oha AI, Ekwe AC and Nweke MO. 2021. Socio-economic  influence  of  hydrogeology  in  regions  adjoining  coal  bearing formation: water policy in Anambra Basin. Water Policy 23(3):654-683.
UU (Undang-Undang) Nomor 7 Tahun 2004 tentang sumber daya air.
Wei C, Dong X, Yu D, Liu J, Reta G, Zhao W, Kuriqi A and Su B. 2022. An alternative to the grain for green program for soil and water conservation in the upper Huaihe River Basin, China . Journal of Hydrology: Regional Studies 43:101180.
Wulandari A, Fahrulraz MF, Doven FS dan Budyanra. 2019. Penerapan metode regresi logistik biner untuk mengetahui determinan kesiapsiagaan rumah tangga dalam menghadapi bencana alam (studi kasus di Provinsi Jawa Tengah tahun 2017). Seminar Nasional Official Statistics 2019:379-389.