## © 2020 Program Studi Geografi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI    [J SIG]
Volume 3 Nomor 2, November 2020                                                                                 ISSN 2614-1671

## INTEGRASI OPEN DATA, URUN DAYA, DAN PEMETAAN PARTISIPATIF DALAM PENGELOLAAN SUMBER DAYA ALAM DAN LINGKUNGAN HIDUP
Integration of Open Data, Crowdsourcing, and Participatory Mapping for Natural Resources and Environmental Management
Moh. Dede 1 , Asep Mulyadi 2 , Millary Agung Widiawaty 2
1 Program Magister Ilmu Lingkungan, SPs, Universitas Padjadjaran, Kota Bandung, Indonesia
2 Departemen Pendidikan Geografi, FPIPS, Universitas Pendidikan Indonesia, Kota Bandung, Indonesia Email Korespondensi: m.dede.geo@gmail.com

## DOI: 10.31314/jsig.v3i2.659
Abstract  –  Data  and  information  availability  area  main  obstacles  in  the  natural  resources  and environmental (SDAL) management in developing countries. Technology development in society should be  able  to  support  SDAL  management  to  be  more  efficient  and  effective  while  empowering  the  local human  resources  through  open  data,  crowdsourcing,  and  participatory  mapping.  This  article  aims  to explain  the  integration  scheme  of  open  data,  crowdsourcing,  and  participatory  mapping  in  SDAL management.  The  integration  can  be  initiated  by  utilizing  open  data  freely  available  through  many institution  websites as basic data  and information. The essential  shortcoming  of  open data  in terms of accuracy  and  updating  can  be  overcome  through  crowdsourcing.  Voluntary  involvement  in  collecting data  and  information  is  a  key  characteristic  of  crowdsourcing.  The  results  of  the  crowdsourcing activities  are  collected  online  through  a  social  media  platform  or  organizer  page.  The  quality  of  the data and information is very influenced by the socialization of organizers, assistive media installation, and  devices  used  by  society.  More  detailed  data  and  information  needs  can  be  obtained  through participatory  mapping  where  the  implementation  must  begin  with  technical  training  for  society  and parties involved. Open data, participatory mapping, and participatory mapping can be integrated using GIS  or  non-spatial  analysis  because  of  similarities  such  as  a  passion  for  sharing,  community empowerment, giving more value to data and information, cost and time efficiency, and openness.
Keywords: GIS, natural resources and environmental management, open data, participatory mapping.
Abstrak –  Ketersediaan  data  dan  informasi  merupakan  salah  satu  kendala  utama  dalam  pengelolaan sumber  daya  alam  dan  lingkungan  (SDAL)  di  negara-negara  berkembang.  Padahal  perkembangan teknologi  di  tengah  masyarakat  seharusnya  mampu  mendukung  kegiatan  pengelolaan  SDAL  menjadi lebih efisien dan efektif, sekaligus memberdayakan potensi sumber daya manusia setempat melalui open data , urun daya, dan pemetaan partisipatif. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan skema integrasi open data,  urun  daya,  dan  pemetaan  partisipatif  dalam  pengelolaan  SDAL.  Integrasi  ketiganya  dapat  diawali dengan memanfaatkan open data yang tersedia bebas melalui laman daring beragam instansi sebagai data dan  informasi  dasar.  Keterbatasan  utama open  data yakni  dari  segi  ketelitian  serta updating bisa ditanggulangi  melalui  kegiatan  urun  daya.  Pelibatan  masyarakat  secara  sukarela  dalam  proses pengumpulan data dan informasi terkait SDAL merupakan ciri utama urun daya. Hasil kegiatan urun daya dikumpulkan secara daring  melalui platform jejaring  sosial maupun laman penyelenggara. Kualitas data dan informasinya sangat  dipengaruhi  oleh sosialisasi  dari  penyelenggara, pemasangan media bantu, dan perangkat  yang  digunakan  oleh  masyarakat.  Kebutuhan  data  dan  informasi  lebih  rinci  dapat  diperoleh melalui kegiatan pemetaan partisipatif yang mana pelaksanaannya harus diawali dengan pelatihan teknis bagi masyarakat dan pihak terlibat. Open data , urun daya, dan pemetaan partisipatif dapat diintegrasikan karena  adanya  kesamaan  seperti  semangat  untuk  berbagi,  pemberdayaan  masyarakat,  pemberian  nilai lebih terhadap data dan informasi, efisiensi biaya dan waktu, serta keterbukaan.
Kata kunci: open data, pemetaan partisipatif, pengelolaan SDAL, SIG, urun daya.

## PENDAHULUAN
Sumber daya merupakan segala sesuatu yang memiliki nilai guna dan dapat dimanfaatkan untuk  memenuhi beragam  kebutuhan  manusia.  Berdasarkan  asal  usulnya,  sumber  daya  terbagi atas  sumber  daya  alam  (SDA)  dan  sumber  daya  manusia  (SDM).  SDA  dikenal  sebagai  semua yang  berasal  dari  sistem  geosfer  dan  dapat  terus  eksis  secara  alamiah  tanpa  campur  tangan manusia  (Miller  &  Spoolman,  2011;  Christanto,  2014).  Kebutuhan  manusia  dan  ketersediaan SDA  merupakan  dua  hal  yang  saling  bertolak  belakang.  SDA  memiliki  sifat  terbatas  yang berbanding terbalik dengan kebutuhan manusia yang cenderung tak terbatas, terlebih bila unsur desires turut  andil  dan  berperan  lebih  dominan  hingga  menghasilkan  beragam  kerusakan lingkungan  (Hendawati,  2012).  SDA  dapat  pula  dipahami  sebagai  kombinasi  dari  elemen- elemen  hayati  dan  non-hayati  di  sekitarnya  yang membentuk  suatu  ekosistem,  sehingga  istilah SDA  dan  lingkungan  hidup  merupakan  dua  entitas  tak  terpisahkan  sebagai  satu  kesatuan (Kehati, 2009).
Sumber  daya  alam  dan  lingkungan  (SDAL)  memiliki  peranan  utama  dalam  kegiatan pembangunan  dan  keberlanjutan  hidup  manusia,  baik  dalam  penyediaan  kebutuhan  pangan, energi, maupun sebagai penyangga sistem kehidupan. Keberadaan SDAL perlu dikelola secara bijak  agar  manfaat  dan  kelestariannya  berjalan  beriringan,  dimana  level  pemanfaatannya  akan selalu sebanding dengan risikonya (Soemarwoto, 1985). Di Indonesia, pengelolaan SDAL telah diatur oleh konstitusi dalam rangka mewujudkan kesejahteraan umum dan keadilan sosial yang seluruh  elemen  bangsa  dapat  turut  serta  memanfaatkannya  (GN-PSDA,  2015).  Sebagai rangkaian dari ikhtiar manusia dalam memberdayakan bumi, ruang lingkup pengelolaan SDAL meliputi  kegiatan  perencanaan,  pelaksanaan  dan  pemanfaatan,  serta  pengawasan  yang semuanya  memerlukan  data  dan  informasi  mumpuni  dalam  rangka  proses  pengambilan keputusan.  Pada  era  desentralisasi,  kewenangan  pengelolaan  SDAL  telah  diberikan  seluas- luasnya  pada  masing-masing  daerah.  Pemberian  wewenang  dari  pemerintah  pusat  kepada daerah dilandasi oleh keyakinan bahwa potensi SDAL lokal dapat dipahami dengan lebih baik oleh stakeholder setempat.  Meskipun  tantangan  teoretis  dan  teknis  kembali  muncul  akibat kurangnya kesiapan SDM untuk memperoleh data dan informasi yang diperlukan terkait SDAL, sehingga identifikasi potensinya tidak dapat diketahui dengan jelas (Habibullah, 2007).
Gambar 1. Dampak  Penggunaan  Open  Data  di  Berbagai  Bidang. (Sumber: Open Data Watch, 2018)
Adanya  paradigma  bahwa  pengumpulan  data  dan  informasi  untuk  pengelolaan  SDAL yang  mahal,  sulit,  lama,  serta  memerlukan  banyak  tenaga  ahli,  sering  kali  memicu pemerintah daerah enggan untuk melakukan kegiatan tersebut. Akibatnya data dan informasi yang tersedia menjadi  kedaluarsa,  tidak  sesuai  kebutuhan,  bahkan  tidak  memenuhi  standar  minimal  yang ditetapkan oleh pemerintah pusat. Kondisi ini memicu multiplier effect yang bersifat negatif di bidang  pengelolaan  SDAL,  padahal  dinamika  lingkungan  kian  memicu  para  pengambil keputusan  untuk  cepat  tanggap  demi  kemanusiaan.  Salah  satu  solusi  untuk  menanggulangi kondisi  ini  adalah  integrasi  pemanfaatan open  data ,  urun  daya,  dan  pemetaan  partisipatif (Gambar  1). Open  data dapat  memenuhi  kebutuhan  fundamental  terkait  pengelolaan  SDAL. Menurut Widiawaty (2019), open data tersedia secara daring melalui laman-laman resmi milik lembaga  pemerintah  dan  non-pemerintah,  dimana  mayoritas dataset -nya  dapat  diunduh  dan
dimanfaatkan  secara  gratis.  Pemanfataan open  data dalam  pengelolaan  SDAL perlu  dilakukan secara  bijak,  karena  terikat  dengan  lisensi,  waktu,  ketelitian,  dan  ekstesinya.  Berbagai keterbatasan terkait sifat dan karakteristik open data dapat ditanggulangi melalui urun daya dan pemetaan  partisipatif,  terlebih  bila  pemanfataanya  dapat  diolah  dengan  sistem  informasi geografis (SIG) yang didukung oleh perangkat lunak gratis dan bersumber terbuka (FOSS). Pemanfaatan secara parsial dari ketiganya sudah lazim dilakukan oleh banyak negara dan menjadi  salah  satu  opsi  terbaik,  karena  dapat  diaplikasikan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan karakteristik  lingkungan  setempat  (Ar-Rahiem,  2019).  Integrasi open  data ,  urun  daya,  dan pemetaan partisipatif merupakan solusi dalam pemenuhan data dan informasi, sekaligus sebagai bagian untuk memberdayakan masyarakat, asalkan pemerintah dan masyarakat mampu bekerja sama  dengan  perguruan  tinggi,  akademisi,  maupun  peneliti  yang  kredibel  agar  menemukan upaya dan  cara  tepat  untuk  menguak beragam  potensi  SDAL beserta  potensi  keberlanjutannya (Widiawaty,  2019;  Amaru, Asdak  & Balia,  2013; Badiee,  2017).  Integrasi  ketiganya  memiliki efektifitas  dan  efisiensi  tinggi  dari  segi  waktu,  biaya,  alat  dan  teknologi,  maupun  pengerahan SDM.  Integrasi  ini  juga  dapat  menumbuhkan  wawasan  dan keterampilan  masyarakat  setempat agar  mampu  memanfaatkan  teknologi  informasi  yang  tersedia  untuk  mengenali  potensi  SDAL dengan lebih baik. Oleh sebab itu, penulisan artikel ini dimaksudkan untuk menjelaskan skema integrasi open data , urun daya, dan pemetaan partisipatif dalam pengelolaan sumber daya alam dan  lingkungan.  Hal  ini  dilandasi  adanya  peningkatan  kebutuhan  data  dan  informasi  terkait SDAL  di  tengah  keterbatasan  yang  sering  dialami  oleh  negara-negara  berkembang  untuk beragam analisis dan proses pengambilan keputusan. Upaya ini sekaligus menjadi upaya untuk meningkatkan kompetensi masyarakat setempat sebagai subjek pembangunan. Kajian mengenai topik ini dilandasi atas telaah literatur dan pengalaman penulis dalam memanfaatkan ketiganya untuk berbagai kepentingan akademik, ilmiah maupun pengabdian pada masyarakat.

## INTEGRASI OPEN DATA, URUN DAYA, DAN PEMETAAN PARTISIPATIF
Open  data merupakan  sebagai  segala  bentuk  data  dan  informasi  yang  tersedia  bebas untuk  pengguna  secara  inklusif. Open  data memiliki  fleksibilitas  untuk  digunakan, disebarluaskan,  dan  dipergunakan  kembali  mengingat  data  dan  informasi  dapat  dinyatakan terbuka  apabila  tidak  ada  batasan  dalam  ranah  publik  maupun  privat,  bahkan  untuk  kegiatan komersial sekalipun sebagai bagian dari partisipasi universal (Wijaya, 2014; Young & Verhulst, 2016).  Prinsip  utama  dalam  pemanfaatan open  data hanyalah  keharusan  untuk  menyebutkan pihak  pembuatnya  dan  membagikannya  kembali  dengan  lisensi  yang  sama,  misalnya  Creative Commons Attribution Share Alike 2.0. Menurut Dietrich et al. (2009), open data memiliki sifat utama  berupa interoperability yang  diartikan  sebagai  kemampuan  dari  berbagai  sistem  atau organisasi  untuk  saling bekerja  sama  untuk menghasilkan  dan  mengolah  antar  basis  data  yang berbeda-beda. Interoperability akan  menghasilkan  data  berukuran  besar  dan  kompleks,  tetapi akan tetap sesuai dengan standardisasi.
Di  berbagai  negara  termasuk  Indonesia, open  data biasa  disediakan  oleh  lembaga- lembaga  resmi  milik  pemerintah  maupun non-pemerintah  melalui  beragam  portal  daring  sejak tahun  2011,  pemanfaatannya  diatur  dalam  Undang-Undang  Nomor  14  Tahun  2008  tentang Keterbukaan Informasi Publik (JMC IT, 2019). Secara umum open data menyediakan data dan informasi bertipe atribut maupun bereferensi geografis, sehingga peranan pengolahannya secara spasial  dapat  dilakukan.  Data  dan  informasi  terkait  pengelolaan  SDAL  dapat  ditemui  pada laman  milik  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG),  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan  RI  (KLHK),  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Negara  (LAPAN),  Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG),  Kementerian  Pertanian  RI  (Kementan), Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  RI  (KKP),  serta  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Selain  itu, open data dapat berasal dari lembaga-lembaga non-pemerintah, lembaga internasional, maupun instansi  negara  lain,  contohnya  Earth  Explorer  (USGS),  Opentopography,  dan  Openstreetmap (OSM) (Widiawaty & Dede, 2018; Misra, Avtar & Takeuchi, 2018). Meski menyediakan data yang beragam  dan  berkualitas,  kehadiran open  data bukan berarti  bebas  akses.  Sebagian open data tersimpan  dalam  bentuk  format  tertutup  dan  relatif  sulit  diakses,  sehingga  diperlukan beragam  syarat  ( term  and  conditions ),  kepatutan,  pengetahuan,  serta  keterampilan  khusus pengguna untuk memanfaatkannya (Sidauruk & Hamdi, 2015; Neupane et al., 2017). Selain itu, open  data  juga  dapat  tersirat  dalam  dokumentasi  dan  laporan  tahunan  asalkan  penggunaan
kembali maupun transformasinya tetap menyebutkan sumber asalnya di beragam bidang seperti kependudukan,  pertanian,  kesehatan,  lingkungan  hidup,  kelautan,  ekonomi,  bahkan  kejahatan (Dede, et al, 2019; Ismail, et al., 2020).
Gambar 2. Urun  Daya  Pengamatan  Garis  Pantai  dan  Ketinggian Banjir  (kiri),  Pemetaan  Partisipatif  Penanggulangan Banjir  di  Desa  Ciledug  Lor  (kanan).  (Sumber: Southworth  &  Hope,  2019;  Lowry  &  Fienen,  2019; Dede et al., 2019)
Bila open  data disediakan  oleh  pemerintah  atau  lembaga  resmi  sebagai  wujud keterbukaan  informasi,  maka  urun  daya  atau crowdsourcing memiliki  ciri  khas  utama  yakni berupa  kesediaan  masyarakat  secara  sukarela  atas  kesadaran  mereka  sendiri  untuk mendokumentasikan  dan mengumpulkan  beragam  data  maupun  informasi  mengenai  fenomena yang dianggap penting (Ar-Rahiem, 2019). Urun daya merupakan alternatif untuk memperoleh beragam  data  dan  informasi  mengenai  SDAL  yang  efektif  dan  efisien  bila  dikoordinasikan dengan  baik  oleh  perorangan  atau  lembaga  yang  memiliki  wewenang,  sehingga  mekanisme maupun  peralatan  penunjangnya  perlu  disediakan.  Pengumpulan  data  biasanya  dilakukan dengan platform jejaring media sosial – mekanisme tagar dan mention – atau langsung ke laman tertentu  yang  menjadi  server  basis  data  untuk  selanjutnya  diolah  oleh  pihak  berkepentingan (See, et al., 2016; Mezana et al., 2017). Ditinjau dari mekanismenya, kualitas dan keberhasilan urun daya sangat dipengaruhi oleh tingkat pendidikan, kesadaran kolektif, akses informasi, dan intervensi teknologi di tengah masyarakat. Penyebarluasan informasi secara daring maupun on the spot yang menarik mutlak diperlukan untuk mengajak masyarakat melakukan urun daya. Selain  memiliki  banyak  kelebihan,  urun  daya  juga  memiliki  satu  masalah  utama  yakni akurasi  data  dan  informasi.  Bila  hanya  mengandalkan  perangkat smartphone ,  maka  akurasi lokasi  menjadi  masalah  tersendiri.  Hal  ini  disebabkan  masih  sedikitnya  perangkat smartphone yang  dilengkapi  dengan  receiver  Global  Navigation  Satellite  System  (GNSS)  memadai  untuk menangkap  sinyal  GPS  (AS),  GLONASS  (Rusia),  Beidou  (Tiongkok),  Galileo  (Uni  Eropa), QZSS  (Jepang)  dan  lain  sebagainya  secara  optimal  (Widiawaty,  2019).  Sebagian  besar smartphone di  pasaran  hanya  menyediakan receiver untuk  menangkap  sinyal  GPS,  sehingga lokasi yang terekam saat pengambilan data dalam urun daya akan memiliki distorsi  antara 5  – 20  meter.  Oleh  sebab  itu,  lokasi  yang  menjadi  sasaran  dalam  urun  daya  mesti  di- plotting terlebih  dahulu  dengan  perangkat receiver GNSS  berakurasi  tinggi  misalnya  menggunakan perangkat GNSS jenis real time kinetic (RTK) maupun smartphone yang mumpuni.
Metode  lain  yang  dapat  ditempuh  untuk  memperoleh  data  dan  informasi  terkait pengelolaan  SDAL  adalah  pemetaan  partisipatif.  Menurut  Ismail  et  al.  (2019),  pemetaan partisipatif  merupakan  metode  untuk  mendokumentasikan  berbagai  potensi  spasial  yang dilakukan secara aktif oleh masyarakat guna menghasilkan data untuk pengembangan wilayah. Pemetaan  partisipatif  menuntut  peranan  aktif  dari  peneliti,  akademisi,  pemerintah  dan masyarakat  setempat,  serta  lembaga  swadaya  masyarakat  (LSM)  untuk  mencapai  tujuan  yang sama  (Gambar  2).  Pemetaan  partisipatif  dilandasi  oleh  asumsi  bahwa  masyarakat  setempat
sebagai  subjek  pengelola  SDAL  memiliki  pengalaman  dan  mental  maps  yang  berpotensi menghasilkan  beragam  informasi  berharga  (Sudaryatno,  et  al.,  2017).  Pemetaan  partisipatif memiliki  keunggulan  dari  segi  akurasi,  ketelitian,  dan  fleksibilitas  penggunaan  media.  Metode ini  juga  dapat  menjadi  ajang  bagi  penyebaran  pengetahuan  dan  keterampilan  praktis  bagi masyarakat  terlibat,  membangun  interaksi  sosial  yang  intensif,  serta  meningkatkan  kesadaran masyarakat tentang pengelolaan SDAL. Meski begitu, pemetaan partisipatif memerlukan waktu yang lebih lama bila dibandingkan pengaksesan open data maupun urun daya, bahkan menjadi oxymoron bagi masyarakat tatkala penanganannya tidak dilakukan dengan bijak.

## KETERBATASAN INTEGRASI DAN SOLUSINYA DALAM PENGELOLAAN SDAL
Open data, urun daya, dan pemetaan partisipatif sebenarnya memiliki beberapa kesamaan yakni  semangat untuk berbagi, pemberdayaan  masyarakat,  pemberian  nilai  lebih  terhadap  data dan  informasi,  efisiensi  biaya  dan  waktu,  serta  keterbukaan. Open  data merupakan  salah  satu wujud good governance dalam pengelolaan SDAL oleh pemerintah yang seharusnya bisa ditiru oleh  sektor  swasta  sebagai  wujud  pertanggungjawaban  kepada  publik.  Adanya  kesamaan tersebut  menandakan  ketiga  metode  ini  berpotensi  untuk  diintegrasikan  dalam  rangka pengelolaan SDAL. Open data menyediakan beragam data dasar yang dapat diolah lebih lanjut untuk  berbagai  keperluan,  misalnya  citra  satelit  multi-spektral  (Landsat,  MODIS,  CBERS, Sentinel),  Synthetic  Aperture  Radar  (SAR),  Digital  Elevation  Model  (DEM),  jaringan  jalan, batimetri,  peta  topografi  (rupa  bumi),  polusi  udara,  kependudukan,  kejahatan  dan  lain sebagainya  (Samanta,  et  al.,  2011;  Dede,  et  al.,  2017;  Mohamed,  2017;  Dede  et  al,  2019).  Di tangan  pihak  yang  mampu  melakukan  beragam  analisis  konvensional  dan  spasial, open  data dapat  menghasilkan  banyak  data  maupun  informasi  berharga  untuk  beragam  keperluan pengambilan  keputusan  (Hu,  et  al.,  2017;  Rusli  et  al.,  2014).  Khusus  open  data  yang  bersifat spasial, analisisnya dapat dibantu dengan pengolahan data berbasis komputasi awan yang dapat mengurangi konsumsi sumber daya terutama listrik, perangkat keras, serta kuota internet (Dede & Widiawaty, 2020).
Kekurangan  dari  segi  ketelitian  dan  updating  pada open  data bisa  ditutupi  melalui kegiatan  urun  daya  (Tabel  1).  Bahkan,  salah  satu  metode  klasifikasi  citra  satelit  yakni supervised  classification untuk  pemantauan  tutupan  lahan,  terumbu  karang,  perubahan  garis pantai,  bentuk  muka  bumi,  dan  kualitas  perairan  dapat  ditunjang  melalui  kegiatan  urun  daya, asalkan  sosialisasi  tujuan  dan  mekanismenya  tersampaikan  secara  jelas  kepada  masyarakat untuk terlibat. Bila berjalan dengan baik, integrasi antara open data dan urun daya sudah cukup untuk  kegiatan  pengelolaan  SDAL  hingga  ke  unit  geografis  berupa  kecamatan,  dimana  urun daya  berperan  sebagai  validator  lapangan.  Bila  memerlukan  data  dan  informasi  lebih  detail, pemetaan  partisipatif  merupakan  opsi  terbaik  untuk  meningkatkan ketelitian  data.  Pengamatan muka  air  tanah,  pencemaran  dan  kualitas  udara,  valuasi  SDAL,  pengukuran  batimetri, persebaran  penyakit, surveillance ,  serta  produktivitas  lahan  cocok  bila  dilakukan  dengan metode ini (Corbet, 2009; Green, et al., 2016; Evans, 2018). Sosialisasi dan pemberian latihan singkat  yang  bersifat  teknis  mutlak  diperlukan  agar  data  yang  dihasilkan  dapat dipertanggungjawabkan dalam pemetaan partisipatif. Metode ini juga dapat dikembangkan lebih jauh  menjadi  kegiatan  urun  daya  yang  bisa  dipantau  jarak  jauh,  mengingat  perkembangan teknologi smartphone dan  tingkat  pendidikan  masyarakat  memungkinkannya.  Selain  itu,  data dan informasi yang berasal dari pemetaan partisipatif dapat menjadi input bagi pengembangan open  data  agar  dapat  digunakan  kembali  dalam  proses  pengelolaan  SDAL  seperti  skema integrasi  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Kegiatan  urun  daya  juga  dapat  dipadukan  dengan data mining melalui fitur API yang terdapat pada berbagai jejaring sosial.
Gambar 3. Integrasi  Open  Data,  Urun  Daya,  dan  Pemetaan Partisipatif dalam Pengelolaan SDAL. (Sumber: Analisis
Penulis, 2019)
Tabel 1. Keterbatasan  Open  Data,  Urun  Daya,  dan  Pemetaan  Partisipatif    dalam  Pengelolaan  SDAL  beserta Solusinya Metode Keterbatasan Solusi Alternatif Open data 1. Ketelitian  data  dan  informasi maksimal  hingga  ke  tingkat kecamatan.
2. Memerlukan  kompetensi  untuk pengolahannya.
3. Perizinan  akses open  data cukup  menantang,  meskipun hampir semuanya telah daring.
1. Perlu  dilengkapi  dengan  observasi  lapangan (secara  langsung  maupun  urun  daya).  Bisa juga  menggunakan  data  dan  informasi pembanding lainnya.
2. Pemahaman  terhadap  tipe  dan  karakteristik open  data sangat  diperlukan,  termasuk penguasaan perangkat lunak pendukung.
3. Patuhi  kebijakan  setiap  instansi  dan  negara asal open data . Urun daya  1. Ketelitian  data  dan  informasi maksimal  hingga  ke  tingkat desa atau kelurahan. 2. Risiko  tidak  ada  input  data  dan informasi dari masyarakat cukup tinggi.
3. Kualitas  data  dan  informasi rentan  yang  terkumpul  tidak sesuai kriteria. 4. Instrumen  pengambilan  data dan informasi beragam.
1. Pengecekan  secara  langsung  pada  waktu  dan lokasi tertentu harus dilakukan.
2. Kemampuan  komunikasi  mutlak  diperlukan dan  penyebarannya  bisa  dilakukan  secara daring,  siapkan  juga  berbagai  alat  dan instrumen untuk menarik partisipasi masyarakat  seperti  papan  informasi,  tanda lokasi  pengambilan  data,  dan  lainnya. Pelibatan media massa yang kredibel kadang diperlukan.
3. Perlu  pemahaman  untuk  analisis  metadata dan data quality . Pemetaan partisipatif 1. Memerlukan waktu  dan sumber daya  manusia  yang  cukup banyak.
2. Kemampuan  SDM  di  tengah masyarakat beragam.
3. Adanya  perbendaan  persepsi dan mental maps .
1. Ajak  pihak  pemerintah  setempat,  LSM,  dan sekolah  tingkat  menengah  atas  /  sederajat sebagai subjek untuk menunjang kegiatan ini.
2. Adakan  sosialisasi  dan  pelatihan  teknis bersama masyarakat.
3. Siapkan  data  pendukung  yang  memicu penyamaan  persepsi  dan  mental  maps masyarakat,  di  sini open  data dapat digunakan sebagai informasi penunjang.
Meski  begitu,  baik open  data ,  urun  daya,  dan  pemetaan  partisipatif  maupun  integrasi ketiganya sangat sulit untuk bisa memenuhi kajian pengelolaan SDAL pada level sangat detail,
sehingga  solusinya  kembali  ke  pengumpulan  data  secara  konvensional  –  meskipun  dalam beberapa fenomena pemanfaatan analisis geostatistik dengan data hasil urun daya dan pemetaan partisipatif  masih  memungkinkan  untuk  menjangkaunya  (Widiawaty  et  al.,  2018;  Setiawan,  et al.,  2019).  Integrasi  ketiganya  diharapkan  mampu  menjadi  solusi  dan  input  bagi  pengambilan keputusan terkait pengelolaan SDAL, terlebih bila SIG sebagai alat turut dilibatkan secara luas untuk  analisis  spasial.  Apabila  berjalan  dengan  baik,  integrasi open  data ,  urun  daya,  dan pemetaan partisipatif berpotensi membentuk citizen science dan contribution of self-data .

## KESIMPULAN
Pengelolaan  SDAL  merupakan  kegiatan  sepanjang  masa  yang  dilakukan  oleh  manusia sebagai bagian dari pembangunan. Pengelolaan SDAL berkelanjutan kerap menghadapi kendala dari  segi  pemerolehan  data  dan  informasi  terkait  yang  disertai  dengan  keterbatasan  waktu, biaya, maupun tenaga terutama dialami oleh negara-negara berkembang. Pemanfaatan open data yang dipadukan dengan kegiatan urun daya dan pemetaan partisipatif dapat menjadi solusi jitu asalkan  pemahaman  terhadap  ketiganya  mumpuni.  Dengan  beragam  keuntungannya,  integrasi ketiganya  mampu  memberdayakan  masyarakat  untuk  senantiasa  terlibat  dalam  kegiatan pengelolaan  SDAL  secara  langsung  dari  tahap  perencanaan,  pelaksanaan,  hingga  monitoring dan evaluasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Amaru, K., Asdak, C. and Balia, R. 2013. Penyuluhan Pengenalan Peta dan Identifikasi Potensi  Daerah  untuk  Pembuatan  Peta  Potensi  Desa  di  Desa  Jatimekar  dan  Desa Cijati Kecamatan Situraja Kabupaten Sumedang. Dharmakarya , 2 (1), 32-40. Ar-Rahiem,  M.  M.  2019.  Urun  Daya  dalam  Sains. https://malikarrahiem.com/urun- daya-dalam-sains . [diakses 18 September 2019]. Badiee,  S.  2017.  Open  Data:  Better  Data,  Better  Lives. Proceeding  of  Seminar  on Emerging Issues , New York. Christanto,  J.  2014. Konservasi  Sumber  Daya  Alam  dan  Lingkungan .  Universitas Terbuka, Jakarta.
Corbet, J. 2009. Good Practices in Participatory Mapping . IFAD, Roma. Dede, M. and Widiawaty, M. A. 2020. Utilization EOS Platform as Cloud-based GIS to Analyze  Vegetation  Greenness  in  Cirebon  Regency,  Indonesia. Journal  of Information Technology and Its Utilization , 3 (1), 1-4.
Dede,  M.,  Pramulatsih,  G.  P.,  Widiawaty,  M.  A.  and  Ati,  A.  2019.  Dinamika  Suhu Permukaan  dan  Kerapatan  Vegetasi  di  Kota  Cirebon. Jurnal  Meteorologi Klimatologi dan Geofisika , 6 (1), 23-31.
Dede, M., Setiawan, I. and Mulyadi, A. 2017. Application GIS to Analyse Crime Risk in Bandung. Proceeding of 2nd International Conference on Sociology Education , 1 (1), 597-602.
Dede, M., Widiawaty, M. A., Pramulatsih, G. P., Ismail, A., Ati, A. and Murtianto, H. 2019.  Integration  of  Participatory  Mapping,  Crowdsourcing  and  Geographic Information  System  in  Flood  Disaster  Management  (Case  Study  Ciledug  Lor, Cirebon). Journal of Information Technology and Its Utilization 2 (2), 44-47 Dede,  M.,  Widiawaty,  M.,  Setiawan  I. and  Huda,  N.  2019.  Integrasi  AHP  dan  Sistem Informasi  Geografis  untuk  Analisis  Potensi  Kerawanan  Illegal  Fishing  di Indonesia. Jurnal Sains Informasi Geografi , 2 (2), 8-17.
Dietrich, D., Gray, J., McNamara, T., Poikola, A., Pollock, R., Tait, J. and Zijlstra, T. 2009. Buku Pegangan Open Data . Open Knowledge Foundation, Cambridge. Evans,  W.  P.  2018. Participatory  Mapping  Toolkit:  A  Guide  for  Refugee  Contexts. Humanitarian OpenStreetMap Team, New York.
GN-PSDA.  2015. Gerakan  Nasional  Penyelamatan  Sumber  Daya  Alam  Sektor Kelautan,  Pertambangan,  Kehutanan  dan  Perkebunan .  GN-PSDA  dan  Istana Negara, Jakarta.
Green,  E.  P.,  Warren,  V.  R.,  Broverman,  S.,  &  Ogwang,  B.  and  Puffer,  E.  S.  2016.
Participatory  Mapping  in  Low-Resource  Settings:  Three  Novel  Methods  Used  to Engage Kenyan Youth and Other Community Members in Community-based HIV Prevention Research. Glob. Public Health . 11 (5), 583-599.
Habibullah. 2007. Pemanfaatan Lahan dan SDM dalam Pembangunan Masyarakat Desa Sekitar  Hutan  di  Kabupaten  Batanghari  Propinsi  Jambi. Jurnal  Penelitian  dan Pengembangan Kesejahteraan Sosial , 12 (2), 33-43. Hendawati, D. 2012. Sumber Daya Alam dan Lingkungan Hidup . Program Dual-Modes Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung.
Hu,  Z.,  Peng,  J.,  Hou,  Y.  and  Shan,  J.  2017.  Evaluation  of  Recently  Released  Open Global Digital Elevation Models of Hubei, China. Remote Sensing , 9, 262. Ismail, A.,  Afriani, A. R., Himayah, S. and Malik, Y.  2019. Partcipatory Mapping  for Community-based  Watershed  Management,  Lesson  Learn  from  Central  Java  and West  Nusa  Tenggara. IOP  Conf.  Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  286, 01224.
Ismail, A., Dede, M. and Widiawaty, M. A. 2020. Urbanisasi dan HIV di Kota Bandung (Perspektif Geografi Kesehatan). Buletin Penelitian Kesehatan , 48 (2), 139-146. JMC  IT.  2019. Perkembangan  Open  Data  di  Indonesia . https://www.jmc.co.id/blog/ Perkembangan-Open-Data-di-Indonesia/ . [diakses 18 September 2019]. Kehati.  2009. Materi  Kursus  Inventarisasi  Flora  dan  Fauna  Taman  Nasional  Meru Betiri . Yayasan Kehati, Malang. Lowry,  C.  and  Fienen,  M.  2019. Crowdhidrology . http://www.crowdhydrology.com/ about/how-it-works/ . [diakses 18 September 2019]. Mezzana,  D.,  Quint,  G.,  Leeuwenhoek,  J.  W.,  Dell’Oro,  A.,  Dell’Oro,  L.,  Caiati,  G., Marta,  F.  and  Alfonsi,  A.  2017. Crisis  Mapping  and  Crowdsourcing  in  Flood Management . World Meteorological Organization, Geneva. Miller,  G.  T.,  dan  Spoolman,  S.  2011. Living  in  the  Environment:  Principles, Connections, and Solutions . Brooks-Cole, Belmont. Misra,  P.,  Avtar,  R.  and  Takeuchi,  W.  2018.  Comparison  of  Digital  Building  Height Models  Extracted  from  AW3D, TanDEM-X,  ASTER,  and  SRTM  Digital  Surface Models over Yangon City. Remote Sensing , 10, 12.
Mohamed,  M.  A.  2017.  Analysis  of  Digital  Elevation  Model  and  Landsat  data  Using Geographic  Information  System  for  Soil  Mapping  in  Urban  Areas. Natural Resources , 8 (12), 767-787.
Neupane, P., Balami, N., Khanal, K., Ghimire, S., Ghimire, F. and  S, Ghimire.  2017. Open Data Manual . Open Knowledge Nepal, Kathmandu.
Open  Data  Watch.  2018. Overcoming  Open  Data  Worries . https://opendatawatch. com/blog/overcoming-open-data-worries/ . [diakses 18 September 2019]. Rusli,  N.,  Majid,  M.  R.  and  Din,  A.  H.  M.  2014.  Google  Earth's  Derived  Digital Elevation  Model:  a  Comparative  Assessment  with  Aster  and  SRTM  Data. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science , 18, 012065. Samanta, S., Pali, D. K., Lohar, D. and Pali, B. 2011. Preparation of Digital Datasets on Land  Use/Land  Cover,  Soil  and  Digital  Elevation  Model  for  Temperature Modelling Using Remote Sensing and GIS Techniques. Indian Journal of Science and Technology , 4 (6), 636-642.
See, L., Mooney, P., Foody, G., Bastin, L., Comber, A., Estima, J., Fritz, S., Kerle, N., Jiang,  B.  and  Laakso,  M.  2016.  Crowdsourcing,  Citizen  Science  or  Volunteered Geographic  Information?  The  Current  State  of  Crowdsourced. ISPRS  Int.  J.  Geo- Inf. , 5 (55), 1-23. Sidauruk,  R.  and  Hamdi,  M.  2015. Mendorong  Pembentukan  Kebijakan  dan Implementasi  Data  Terbuka  di  Indonesia .  Institute  for  Criminal  Justice  Reform,
Jakarta. Soemarwoto,  O.  1985. Ekologi  Lingkungan  Hidup  dan  Pembangunan .  Djambatan, Jakarta.
Southworth, P.  and Hope, C. 2019.  National Trust Asks Beach-Goers to Post Pictures on  Instagram  to  Help  Monitor  Coastal  Erosion. https://www.telegraph.co.uk /news/2019/08/18/national-trust-asks-beach-goersto-post-pictures-instagram-help/ . [diakses 18 September 2019].
Sunlight  Foundation.  2010. Ten  Principles  for  Opening  up  Government  Information . http://sunlightfoundation.com/policy/documents/ten-open-data-principles/ .  [diakses 18 September 2019].
Widiawaty,  M.  A.  2019. Mari  Mengenal  Sains  Informasi  Geografis .  Aria  Mandiri Group, Bandung.
Widiawaty,  M.  A.  and  Dede,  M.  2018.  Pemodelan  Spasial  Bahaya  dan  Kerentanan Bencana  Banjir  di  Wilayah  Timur  Kabupaten  Cirebon. Jurnal  Dialog Penanggulangan Bencana , 9 (2), 142-153.
Widiawaty,  M.  A.,  Dede,  M.  and  Ismail,  I.  2018.  Comparative  Study  Modeling  of Ground  Water  Using  Geographic  Information  System  in  Kayuambon  Village, Bandung Barat Regency. Jurnal Geografi Gea , 18 (1), 63-71.
Wijaya,  M.  N.  Q.  2014. Apa  itu  Data  Terbuka . https://www.big.go.id/assets/ download/artikel/BIG-ApaItuDataTerbuka.pdf . [diakses 18 September 2019]. Young,  A.  and  Verhulst,  S.  2016. The  Global  Impact  of  Open  Data .  O’Reilly  Media Inc., Sebastopol.