Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjauan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 SUSUNAN DEWAN REDAKSI Dewan Penyunting (Editorial Board) Nama: Prof. Dr. Dewayany Prof. Dr. Junun Sartohadi, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. Fahmi Amhar Ir. Irmadi Nahib, M.Si. Drs. A.B. Suriadi, M.Sc. Kepakaran: Sistem Informasi Spasial Geografi dan Kebencanaan Sistem Informasi Spasial Sistem Informasi Geospasial Kedudukan Ketua Anggota Anggota Anggota Anggota Instansi: Badan Informasi Geospasial Fakultas Geografi UGM Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Mitra Bestari (Peer Reviewer) Nama: Dr. rer. nat. Djati Mardiatno Dr. Budi Susetyo Dr. M. Buce Saleh Dr. Ibnu Sofian Dr. Sri Hartini Dr. Wikanti Asriningrum Ahmad Cahyadi, S.Si, M.Sc. Prof. Dr. Sobar Sutisna Kepakaran: Geografi dan Kebencanaan Geoinformatika Lingkungan Penginderaan Jauh Kehutanan Survei Hidrografi Aplikasi Penginderaan Jauh Teknologi Penginderaan Jauh Batas Wilayah Instansi: Fakultas Geografi UGM Fakultas Tehnik UIKA Fakultas Kehutanan IPB Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial LAPAN Fakultas Geografi UGM Universitas Pertahanan Redaktur Pelaksana: Nama: Lalitya Narieswari, M.Sc. Agung Syetiawan, S.T. Drs. Turmudi, M.Si. Maslahatun Nashiha, S.Si. Ayu Nur Syafi'i, S.T. Yustisi Ardhitasari L. Gaol S.T. Tia Rizka Nuzula Rachma S.T. Munawaroh, S.Si. Danang Budi Susetyo, S.T. Nugroho Purwono, S.Si. Intan Pujawati, S.Si. Prayudha Hartanto, S.T. Ellen Suryanegara, S.Sos. Aninda Wisaksanti, M.Si. Fahrul Hidayat, S.T. Mustika Oktaviani, S.Hum. Utami Yulaila, SE. Instansi: Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Badan Informasi Geospasial Kedudukan Ketua Administrator Proof Reader Section Editor Section Editor Section Editor Section Editor Section Editor Proof Reader Proof Reader Proof Reader Proof Reader Proof Reader Proof Reader Proof Reader Editor Sirkulasi Majalah Ilmiah GLOBë merupakan media penyebaran hasil penelitian, kajian dan tinjauan ilmiah dalam bidang Informasi geospasial tematik. Majalah ini terbit dua kali setiap tahun yaitu pada bulan April dan Oktober. Pernyataan penulis dalam artikel yang dimuat pada majalah ini merupakan pendapat pribadi penulis bukan penerbit. Hak cipta Majalah Ilmiah GLOBë Volume 19 Nomor 2 Oktober 2017 ada pada Badan Informasi Geospasial. Keterangan Gambar Sampul : Tingkat Perubahan Konsentrasi CH4 dalam Kolom Total di Indonesia dan Sekitarnya (ppbv/bulan) (kiri) dan Anomali metana di Jakarta (kanan) (Susanti et al.) hal 167. Diterbitkan Oleh : Badan Informasi Geospasial (BIG) Sekretariat Redaksi Majalah Ilmiah GLOBë, Gedung S. Lt. 1 Jl. Jakarta-Bogor KM 46 Cibinong 16911, Indonesia Telp/Fax: +62-21- 87906041 Website: jurnal.big.go.id E-mail: majalah.globe@big.go.id i
Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjauan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 DAFTAR ISI SUSUNAN DEWAN REDAKSI DAFTAR ISI ... LEMBAR ABSTRAK (ID) ... LEMBAR ABSTRAK (EN) ... PENGANTAR REDAKSI ... KERENTANAN SOSIAL TERHADAP BANJIR DI BANTARAN SUNGAI BENGAWAN SOLO PASCA RELOKASI MANDIRI (Social Vulnerability to Flood on Bengawan Solo River Bank After Independent Relocation) Agustina Setyaningrum, Dyah Rahmawati H., dan Muh. Aris Marfai Institut Teknologi Yogyakarta (ITY-STTL YLH) ... 105-112 APLIKASI CITRA LANDSAT 8 OLI UNTUK IDENTIFIKASI STATUS TROFIK WADUK GAJAH MUNGKUR WONOGIRI, JAWA TENGAH (Application of Landsat 8 OLI Satellite Imagery for Trophic State Identification in Gajah Mungkur Reservoir, Central Java, Indonesia) Kusuma Wardani Laksitaningrum, Wirastuti Widyatmanti dan Totok Gunawan Universitas Gadjah Mada ... 113-122 RELOKASI PENDUDUK TERDAMPAK BANJIR SUNGAI DI KOTA SEMARANG (Relocation of People Affected by Floods in Semarang City) Yunarto dan Anggun Mayang Sari Pusat Penelitian Geoteknologi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia ... KESESUAIAN EKOWISATA DI PULAU PASUMPAHAN, KOTA PADANG (Suitability of Ecotourism in the Pasumpahan Island, Padang City) Try Al Tanto, Aprizon Putra, dan Fredinan Yulianda Loka Riset Sumber Daya dan Kerentanan Pesisir, BRSDM KKP ... 135-146 KAJIAN PROTOTIPE PETA DESA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI (Study of Village Map Prototype using High Resolution Satellite Imagery) Bambang Riadi dan Tia Rizka N. Rachma Badan Informasi Geospasial ... ESTIMASI HASIL AIR DARI DAERAH TANGKAPAN AIR DANAU RAWA PENING DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INVEST (Water Yield Estimation from Catchment Areas of Lake Rawa Pening using InVEST Model) Nunung Puji Nugroho Balai Penelitian dan Pengembangan Teknologi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai ... ii iv vi viii 123-134 147-156 157-166 ii
Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjauan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 KARAKTERISTIK KONSENTRASI CH4 (METANA) DI BEBERAPA KOTA BESAR DAN KOTA KECIL DI INDONESIA (Characteristics of CH4 (Methane) in Some Large Cities and Small Towns in Indonesia) Indah Susanti, Lilik S. Supriatin, dan Waluyo E. Cahyono Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, LAPAN ... ANALISIS SPASIAL PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN PERTANIAN UNTUK MENDUKUNG KEMANDIRIAN PANGAN DI KABUPATEN INDRAMAYU (Spatial Analysis of Agricultural Land Use Change for Supporting Food-self Sufficiency in Indramayu Regency) Murdaningsih, Widiatmaka, Khursatul Munibah dan Wiwin Ambarwulan Institut Pertanian Bogor ... PEMODELAN DAMPAK KEBIJAKAN REDD: STUDI KASUS HUTAN DI PULAU SUMATERA (Modelling of REDD Policy Impact: Case Study of Forest Area at Sumatera Island) Irmadi Nahib dan Yatin Suwarno Badan Informasi Geospasial ... MENGUKUR URBAN HEAT ISLAND MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH, STUDI KASUS DI KOTA YOGYAKARTA (Measuring Urban Heat Island using Remote Sensing, syudy case in Yogyakarta City) Nurul Ihsan Fawzi Program Konservasi, Yayasan Alam Sehat Lestari ... 167-174 175-184 185-194 195-206 iii
Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjauan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 LEMBAR ABSTRAK (ID) MAJALAH ILMIAH GLOBë (GLOBë SCIENTIFIC MAGAZINE) P-ISSN 1411-0512/E-ISSN 2502-2172 Cibinong, Oktober 2017 Kata kunci yang dicantumkan adalah istilah bebas. Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa izin dan biaya DDC Setyaningrum 627.4 (Institut Teknologi Yogyakarta (ITY-STTL YLH) KERENTANAN SOSIALTERHADAP BANJIR DI BANTARAN SUNGAI BENGAWAN SOLO PASCA RELOKASI MANDIRI Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 105-112 DDC Laksitaningrum APLIKASI CITRA LANDSAT 8 OLI UNTUK IDENTIFIKASI STATUS TROFIK WADUK GAJAH MUNGKUR WONOGIRI, JAWA TENGAH Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 113-122 627.8 (Universitas Gadjah Mada) Hasil proses SMCE menunjukkan bahwa di lokasi relokasi, terdapat wilayah-wilayah yang masuk dalam kerentanan sosial tinggi dan sedang. Berdasarkan skenario lingkungan, menunjukkan bahwa seluruh kelurahan/desa lokasi relokasi memiliki kerentanan tinggi kecuali Kelurahan Mojosongo yang memiliki kerentanan sedang. Berdasarkan skenario ekonomi, menunjukan lokasi relokasi yang termasuk dalam kerentanan tinggi adalah Kelurahan Semanggi, Jebres, dan Desa Gadingan. Sedangkan lokasi relokasi yang termasuk dalam kerentanan sedang dalam skenario ekonomi adalah Kelurahan Mojosongo, Desa Laban, dan Desa Plumbon. Hasil penelitian merepresentasikan bahwa nilai R2 kejernihan air sebesar 0,813, total fosfor sebesar 0,268, dan klorofil-a sebesar 0,584. Apabila nilai R2 mendekati 1, maka semakin baik model regresi dapat menjelaskan suatu parameter status trofik. Berdasarkan hasil kalkulasi diperoleh distribusi yang terdiri dari kelas eutrofik ringan, eutrofik sedang, dan eutrofik berat yaitu pada rentang nilai indeks 50,051 - 80,180. Distribusi terbesar adalah eutrofik sedang. Hal tersebut menunjukkan tingkat kesuburan perairan yang tinggi dan dapat membahayakan makhluk hidup lain. (Setyowati) (Setyaningrum) Kata kunci: Waduk Gajah Mungkur, citra Landsat 8 OLI, Kata kunci: kerentanan, banjir, relokasi regresi, TSI, status trofik DDC Yunarto 627.4 (Pusat Penelitian Geoteknologi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia) DDC Al Tanto 910.5 (Loka Riset Sumber Daya dan Kerentanan Pesisir, BRSDM KKP) RELOKASI PENDUDUK TERDAMPAK BANJIR SUNGAI DI KOTA SEMARANG Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 123-134 KESESUAIAN EKOWISATA DI PULAU PASUMPAHAN, KOTA PADANG Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 135-146 Berdasarkan hasil analisis spasial, dapat disimpulkan bahwa penduduk yang terpapar di zona banjir/rob sebanyak 395.877 jiwa dimana pada Kecamatan Semarang Utara memiliki jumlah penduduk terpapar paling tinggi sebesar 111.096 jiwa. Sementara jumlah penduduk terpapar paling rendah adalah Kecamatan Tugu sebesar 15.755 jiwa. Dibutuhkan Rusun sebanyak 1.100 unit yang membutuhkan lahan berupa tanah kosong, tegalan, dan sawah seluas 15.853 km2. Tujuan penelitian ini yaitu menginventarisasi potensi sumber daya pesisir dan mengkaji kesesuaian kawasan dalam mendukung ekowisata Pulau Pasumpahan. Metode yang digunakan dalam kajian berupa pemetaan dan analisis kesesuaian kawasan ekowisata yang dilakukan dengan perhitungan skor dan bobot parameter yang digunakan. Hasil yang diperoleh adalah indeks kesesuaian ekowisata tertinggi terdapat pada potensi wisata pantai (rekreasi) yaitu sebesar 79,91% (sangat sesuai). (Yunarto) (Al Tanto) Kata kunci: banjir, banjir rob, analisis SIG, relokasi, rumah susun Kata kunci: ekowisata bahari, kesesuaian kawasan, wisata pantai, wisata selam, wisata snorkeling, Pulau Pasumpahan - Kota Padang iv
Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjauan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 DDC Riadi KAJIAN PROTOTIPE PETA DESA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 147-156 526.0221 (Badan Informasi Geospasial) Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji hal-hal teknis dan non teknis terkait pembuatan peta desa. Hasil dari penelitian adalah prototipe peta desa, dengan studi kasus desa Karangligar. Prototipe peta desa mengusulkan penambahan tertuang dalam dari spesifikasi penyajian peta yang Peraturan Kepala BIG, yaitu dengan penambahan unsur kontur, penambahan daftar koordinat titik kartometrik hasil kesepakatan, serta pewarnaan yang disesuaikan dengan warna dasar citra sebagai latar belakangnya. DDC Nugroho 551.48 (Balai Penelitian dan Pengembangan Teknologi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai) ESTIMASI HASIL AIR DARI DAERAH TANGKAPAN AIR DANAU RAWA PENING DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INVEST Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 157-166 Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang hasil air, baik besaran maupun sebaran spasialnya, dari daerah tangkapan air (DTA) Danau Rawa Pening. Hasil air dari lokasi penelitian dihitung menggunakan model hasil air pada InVEST, yang didasarkan pada pendekatan neraca air. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa volume hasil air di DTA Danau Rawa Pening pada tahun 2015 sekitar 337 juta m3. Sub DAS Galeh menghasilkan (72,4 juta m3) diikuti oleh sub DAS Sraten (66,8 juta m3) dan Parat (62,4 juta m3). (Riadi) Kata kunci: desa, peta desa, batas desa, Karangligar, citra tegak resolusi tinggi (Nugroho) Kata kunci: hasil air, daerah tangkapan air, model InVEST, Danau Rawa Pening DDC Susanti KARAKTERISTIK KONSENTRASI CH4 (METANA) DI BEBERAPA KOTA BESAR DAN KOTA KECIL DI INDONESIA Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 167-174 549.9 (Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, LAPAN) 550.285 (Institut Pertanian Bogor) DDC Murdaningsih ANALISIS SPASIAL PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN PERTANIAN UNTUK MENDUKUNG KEMANDIRIAN PANGAN DI KABUPATEN INDRAMAYU Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 175-184 Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis spasial horizontal dan vertikal dengan bantuan Software Grads untuk mengetahui daerah mana dan pada level ketinggian mana terjadi perubahan konsentrasi CH4, serta ditunjang oleh analisis statistik regresi dan uji Friedman serta uji Tukey untuk mengetahui apakah ada pengaruh kategori kota terhadap konsentrasi CH4 di atmosfer. Hasilnya menunjukkan adanya penurunan konsentrasi CH4 terhadap ketinggian atmosfer dengan pola logaritmik yang sebagian besar berasal dari kegiatan di permukaan bumi. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan lahan di Indramayu pada tahun 1994 didominasi oleh lahan sawah seluas 133.716 ha (65%), tambak seluas 18.780 ha (9%) dan permukiman seluas 16.627 ha (8%). Pada tahun 2015, luas lahan sawah (64%) dan turun menjadi 132.097 ha pemukiman meningkat menjadi 18.625 ha (9%). Perubahan luas lahan sawah akan berpengaruh terhadap ketersediaan pangan. (Murdaningsih) Kata kunci: profil, metana, AIRS, statistik, klasifikasi, kota Index(NDVI), kerapatan vegetasi, Kota Manado (Susanti) Kata kunci: analisis spasial, perubahan penunggunaan lahan, kemandirian pangan DDC Nahib 363.73874 (Badan Informasi Geospasial) DDC Fawzi 550.285 (Balai Penelitian dan Pengembangan Teknologi Pengelolaan DAS) PEMODELAN DAMPAK KEBIJAKAN REDD : STUDI KASUS HUTAN DI PULAU SUMATERA Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 185-194 MENGUKUR URBAN HEAT ISLAND MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH, STUDI KASUS DI KOTA YOGYAKARTA Majalah Ilmiah GLOBë Oktober, Vol 19 No 2, Hal 195-206 Hasil analisis menunjukkan deforestasi yang terjadi di Pulau Sumatera adalah 1,632 juta ha (8,73%), dengan asumsi harga karbon sebesar US $ 10 / tCO2e, kebijakan REDD mampu menurunkan deforestasi hutan di Pulau Sumatera sebesar 0,387 juta ha (30,39%), perubahan emisi karena kebijakan REDD sebesar 46,83% atau setara penurunan emisi sebesar 775 juta tCO2e/ 5 tahun serta surplus bersih pemerintah pusat dari pembayaran karbon sebesar US $ 964 juta (NPV, 5 tahun). Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan panduan ilmiah intensitas dan distribusi UHI menggunakan teknik penginderaan jauh. Hasil pengolahan intensitas UHI sebesar ±2,5oC pada Kota didapatkan Yogyakarta dan intensitas UHI sebesar ±3,23oC pada area yang diperluas dengan bufer 1 km dari batas Kota Yogyakarta. Hal ini menunjukkan bahwa pemilihan area penelitian untuk analisis UHI menjadi penting karena mempengaruhi nilai intensitas UHI dan distribusi UHI. tentang perolehan (Nahib) LEMBAR ABSTRAK (EN) Kata kunci: urban heat LEMBAR ABSTRAK (EN) (Fawzi) jauh, Kata kunci: deforestasi, emisi karbon, pendapatan pertanian, insentif karbon, model Geosiris island, penginderaan pembangunan kota, Kota Yogyakarta v
Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjauan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 LEMBAR ABSTRAK (EN) GLOBë SCIENTIFIC MAGAZINE (MAJALAH ILMIAH GLOBë) P-ISSN 1411-0512/E-ISSN 2502-2172 Cibinong, Oktober 2017 The keywords given are free terms. This abstract sheet may be reproduced without permission or charge DDC Setyaningrum 627.4 (Institut Teknologi Yogyakarta (ITY-STTL YLH) DDC Laksitaningrum 627.8 (Universitas Gadjah Mada) SOCIAL VULNERABILITY TO FLOOD ON BENGAWAN SOLO RIVER BANK AFTER INDEPENDENT RELOCATION) MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol 19 No 2, p 105-112 APPLICATION OF LANDSAT 8 OLI SATELLITE IMAGERY FOR TROPHIC STATE IN GAJAH MUNGKUR RESERVOIR, CENTRAL JAVA, INDONESIA MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol 19 No 2, p 113-122 IDENTIFICATION Results of the SMCE showed that in relocation sites there were areas that fell into high and medium social vulnerability. Based on the environmental scenarios, all relocation areas had high vulnerability except for Mojosongo which had moderate vulnerability. Based on the economic scenarios, Semanggi, Jebres, and Gadingan had high vulnerability, while Mojosongo, Laban, and Plumbon had moderate vulnerability. The results represented that R2 of water clarity was 0.813, total phosphorus was 0.268, and chlorophyll-a was 0.584. If R2 the is close parameters of the calculation, the distribution consisted of mild, moderate, and heavy eutrophic that had index values from 50.051 to 80.18. The most distribution was in moderate eutrophication, and it showed the high level of trophic state and could harm other living beings. to 1, regression model will describe the trophic state better. Based on (Setyaningrum) (Laksitaningrum) Keywords: vulnerability, flood, relocation Keywords: Gajah Mungkur Reservoir, Landsat 8 OLI satellite imagery, regression, TSI, trophic state DDC Yunarto 627.4 (Pusat Penelitian Geoteknologi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia) RELOCATION OF PEOPLE AFFECTED BY FLOODS IN SEMARANG CITY MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol.19 No.2, p 123-134 DDC Al Tanto Pesisir, BRSDM KKP) SUITABILITY OF ECOTOURISM IN THE PASUMPAHAN ISLAND, PADANG CITY MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol.19 No.2, p. 135-146 910.5 (Loka Riset Sumber Daya dan Kerentanan The spatial analysis showed that the exposed population in the tidal flood zone were 395,877 people where Semarang Utara district had the highest population exposed by the flood, as many as 111.096 people. Meanwhile, the lowest number of the exposed people were in Tugu Sub-district, as many as 15,755 people. The flats needed were about 1.100 units, taking an area of 15,853 km2 which was in the form of the vacant area, moor, or rice fields. The objective of the research was to inventory the potential of coastal resources and to assess the regional suitability in supporting ecotourism of Pasumpahan Island. The method used in the study was mapping and analysis of the suitability of ecotourism by calculating a score and weighting parameters used. The results obtained were the highest suitability index contained on coastal tourism potentials (recreation) was 79.91% (very suitable). (Al Tanto) (Yunarto) Keywords: river flood, tidal flood, GIS analysis, relocation, flats Keywords: marine ecotourism regional suitability, beach tourism, snorkeling, diving, Pasumpahan Island, Padang City vi
Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjauan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 DDC Riadi 526.0221 (Badan Informasi Geospasial) DDC Nugroho 551.48 (Balai Penelitian dan Pengembangan Teknologi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai) STUDY OF VILLAGE MAP PROTOTYPE USING HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGERY MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol.19 No.2, p. 147-156 WATER YIELD ESTIMATION FROM CATCHMENT AREAS OF LAKE RAWA PENING USING INVEST MODEL MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol.19 No.2, p. 157-166 Study of village maps prototype was intended to examine technical specification of village map that fulfilled the needs of rural communities and other users, as well as to review technical and non-technical matters related to making a village map. The result of this research was a village map prototype of Karangligar Village. The prototype proposed additional elements to complete the next village maps, such as adding contour elements, adding list of coordinates of cartometric points (presented the border points), and modifying element colors adjusted to the color of satellite imagery as the base- map. This study aimed to obtain information about the water yield, both the magnitude and their spatial distribution, from the catchment areas of Lake Rawa Pening. The water yield from the study area was calculated using the water yield model in InVEST, which was based on the water balance approach. The results indicated that the volume of water yield in Lake Rawa Pening for 2015 was approximately 337 million m3. Galeh subwatershed, as the largest subwatershed, was the largest water producer (72.4 million m3), followed by Sraten sub watershed (66.8 million m3) and Parat sub watershed (62.4 million m3). (Riadi) Keywords: village, village map, village border, Karangligar, high resolution satellite imagery (Nugroho) Keywords: water yield, catchment areas, InVEST model, Lake Rawa Pening DDC Suranti CHARACTERISTICS OF CH4 (METHANE) IN SOME LARGE CITIES AND SMALL TOWNS IN INDONESIA MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol.19 No.2, p. 167-174 549.9 (Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, LAPAN) The method used in this research is the analysis of spatial horizontal and vertical using Grads to know region and altitude levels which have change the concentration of CH4. In additon, supported by statistical regression analysis and Friedman test and Tukey test to determine whether there is any relation between city category against concentration of CH4 in the atmosphere. The results indicate a decrease in the height of atmospheric CH4 concentrations with the pattern of logarithmic is mostly derived from activities in the Earth's surface. DDC Murdaningsih 550.285 (Institut Pertanian Bogor) SPATIAL ANALYSIS OF AGRICULTURAL LAND USE CHANGE FOR SUPPORTING FOOD-SELF SUFFICIENCY IN INDRAMAYU REGENCY MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol.19 No.2, p. 175-184 The result showed that land cover/land use of Indramayu in 1994 was dominated by paddy fields, with an area of 133.716 ha (65%). T fishpond covered an area of 18.780 ha (9%), and settlement covered 16.627 ha (8%). In 2015, the paddy field covered an area of 132.097 ha (64%) and settlement covered 18.625 ha (9%). There was an increase in the extent of settlement while paddy fields area decreased. Changes in ricefield area affected the availability of food. Keywords: profile, CH4, AIRS, statistic, classification, city (Wahyuni) Keywords: spatial analysis, sufficiency (Murdaningsih) food-self land use change, DDC Nahib 363.73874 (Badan Informasi Geospasial) DDC Fawzi 550.285 (Center of Research Development Watershed Management) and Technological MODELLING OF REDD POLICY IMPACT: CASE STUDY OF FOREST AREA AT SUMATERA ISLAND MAJALAH ILMIAH GLOBë October, Vol.19 No.2, p. 185-194 MEASURING URBAN HEAT SENSING, CASE STUDY IN YOGYAKARTA CITY MAJALAH ILMIAH GLOBë Oktober, Vol.19 No.2, p. 195-206 ISLAND USING REMOTE The analysis results showed that rate of deforestation was 1.632 million ha (8.73%), with international carbon price of US $10/tCO2e. The REDD policy could decrease deforestation in Sumatera Island as much as 0.387 million ha (30.39%). The change of emissions due to REDD was 46.83%, or reduced emissions by 775 MtCO2e/5 years, finally, net central government surplus from carbon payments were US $ 964 million (NPV, 5 years). The aim of this paper was to discuss the scientific guideline for calculation of UHI intensity and distribution using remote sensing. The result showed intensity of UHI that occurred in the city of Yogyakarta was ±2.5oC and ±3.23oC at area expanded with 1 km buffer from city border. This result showed us that selection of study area for UHI analysis was important, because it affected UHI intensity and distribution. (Nahib) (Fawzi) Keywords: urban heat island, remote sensing, medium city carbon emission, agricultural Keywords: deforestation, revenue, carbon payments, Geosiris model development, Yogyakarta city vii
Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjauan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 PENGANTAR REDAKSI Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, Majalah Ilmiah GLOBë Volume 19 Nomor 2, Oktober 2017 dapat terbit di hadapan para sidang pembaca, semoga bermanfaat bagi semuanya. Dewan Redaksi Majalah Ilmiah GLOBë mengucapkan salam jumpa kembali. Pada edisi kali ini, disajikan beberapa topik kajian, penelitian, dan tinjauan terkait bidang Informasi Geospasial Tematik yang berasal dari berbagai sumber baik dari perguruan tinggi, kementerian, dan lembaga, yaitu: Institut Teknologi Yogyakarta, Universitas Gadjah Mada, Pusat Penelitian Geoteknologi - LIPI, Lokas Riset Sumber Daya dan Kerentanan Pesisir Informasi Geospasial, Balai Penelitian dan Pengembangan Teknologi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer - LAPAN, dan Institut Pertanian Bogor. BRSDM KKP, Badan Topik penelitian dalam edisi ini diantaranya adalah tentang analisis kerentanan sosial terhadap bahya banjir di bantaran sungai, pemanfaatan Citra Satelit Landsat 8 OLI untuk identifikasi status trofik waduk, relokasi penduduk terdampak banjir, kesesuaian ekowisata di suatu pulau, penggunaan Citra Satelit untuk peta desa, model INVEST untuk estimasi hasil air dari daerah tangkapan air danau, karakteristik konsentrasi CH4 di beberapa kota di Indonesia, analisis perubahan penggunaan lahan pertanian, pemodelan dampak kebijakan REDD menggunakan Geosiris, dan pengukuran urban heat menggunakan penginderaan jauh. Hasil penelitian dalam edisi ini dapat bermanfaat bagi akademisi atau pembuat keputusan dalam konteks perencanaan dan pembangunan wilayah berbasis spasial. Redaksi mengucapkan terima kasih kepada para penulis dan Mitra Bestari atas kerja keras dan kerja samanya, sehingga majalah ini dapat hadir di hadapan para pembaca. Saran dan kritik yang membangun sangat diharapkan demi kelangsungan majalah ilmiah ini. Cibinong, Oktober 2017 Redaksi Majalah Ilmiah GLOBë viii
Kerentanan Sosial Terhadap Banjir di Bantaran Sungai Bengawan Solo Paska Relokasi Mandiri ... (Setyaningrum et al.) KERENTANAN SOSIALTERHADAP BANJIR DI BANTARAN SUNGAI BENGAWAN SOLO PASCA RELOKASI MANDIRI (Social Vulnerability to Flood on Bengawan Solo River Bank After Independent Relocation) Agustina Setyaningrum1, Dyah Rahmawati H.2, Muh. Aris Marfai2 Institut Teknologi Yogyakarta (ITY-STTL YLH)1 Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada2 Jalan Janti Gedongkuning, Yogyakarta E-mail: Diterima (received): 17 Agustus 2016; Direvisi (revised): 5 Maret 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 5 Juli 2017 ABSTRAK Banjir besar pada akhir tahun 2007 mengharuskan Pemerintah Kota Surakarta untuk melaksanakan program relokasi paska terjadinya banjir. Masyarakat pindah dan menempati lokasi relokasi namun tidak jauh dari bantaran Sungai Bengawan Solo. Penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat kerentanan sosial masyarakat terhadap banjir pasca relokasi yang bertempat tinggal di sempadan Sungai Bengawan Solo. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder. Teknik pengambilan sampel yaitu simple random sampling. Analisis data keruangan dilakukan dengan metode Spatial Multi Criteria Evaluation (SMCE). Penilaian kerentanan dengan menggunakan dua skenario yaitu skenario lingkungan dan skenario ekonomi. Hasil proses SMCE menunjukkan bahwa di lokasi relokasi, terdapat wilayah-wilayah yang masuk dalam kerentanan sosial tinggi dan sedang. Berdasarkan skenario lingkungan, menunjukkan bahwa seluruh kelurahan/desa lokasi relokasi memiliki kerentanan tinggi kecuali Kelurahan Mojosongo yang memiliki kerentanan sedang. Berdasarkan skenario ekonomi, menunjukan lokasi relokasi yang termasuk dalam kerentanan tinggi adalah Kelurahan Semanggi, Jebres, dan Desa Gadingan. Sedangkan lokasi relokasi yang termasuk dalam kerentanan sedang dalam skenario ekonomi adalah Kelurahan Mojosongo, Desa Laban, dan Desa Plumbon. Kata kunci: kerentanan, banjir, relokasi ABSTRACT Great flood at the end of 2007 requires Government of Surakarta to implement the relocation program after the flood. The community moved and occupied the relocation site but not far from the banks of Bengawan Solo River. The aim of the study is to assess the level of social vulnerability after relocation. The data used in this study consist of primary data and secondary data. The sampling technique used in this study was simple random sampling. Spatial data analysis was conducted using Spatial Multi Criteria Evaluation (SMCE). The vulnerability assessment using two scenarios, the environmental scenario and economic scenario. Results of the SMCE showed that in relocation sites there are areas that fall into high and medium social vulnerability. Based on the environmental scenarios, the relocation areas have high vulnerability except for Mojosongo which have moderate vulnerability. Based on the economic scenarios, the relocation area that included in high vulnerability are Semanggi, Jebres, and Gadingan. While the relocation area that included in moderate vulnerability using economic scenario are Mojosongo, Laban, and Plumbon. Keywords: vulnerability, flood, relocation PENDAHULUAN Kota Surakarta merupakan salah satu kota di Pulau Jawa yang rentan terhadap terjadinya banjir. Curah hujan yang tinggi pada tahun 2007 telah menyebabkan banjir karena meluapnya Sungai Bengawan Solo di kawasan perkotaan Kota Surakarta dan telah menggenangi dua belas kelurahan di sepanjang aliran sungai serta menyebabkan ribuan rumah mengalami kerusakan (Pemerintah Kota Surakarta, 2012). Masyarakat yang bertempat tinggal di sepanjang aliran sungai sangat rawan terhadap terjadinya bencana banjir. Banjir telah membunuh lebih dari 100.000 orang di seluruh dunia dan sekitar 1,4 milyar orang terkena dampak banjir hingga akhir abad 20 (Jonkman, 2005 dalam Shen, 2010). Kota-kota besar di Indonesia seperti Jakarta, Semarang dan juga wilayah Daerah Aliran Sungai (DAS) Bengawan Solo dan DAS Benannain di Nusa Teggara Timur secara historis sering mengalami banjir (Rencana Nasional Penanggulangan Bencana 2010-2014). Menurut sejarahnya, pada tahun 1966 Kota Surakarta pernah mengalami banjir besar dan menggenang hingga alun-alun Kota Surakarta. Sejarah terjadinya banjir di Kota Surakarta antara lain pada Bulan Maret 1966, Maret 1968, Maret 1973, Februari 1974, Maret 1975, Januari 1985, 105
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 105-112 Februari 1993, Desember 2007, Maret 2008, Februari 2009, tahun 2012, dan Januari 2013 (Zein, 2010). Pasca terjadinya banjir akhir tahun 2007, Pemerintah Kota Surakarta memiliki program penanganan banjir yaitu program perbaikan rumah bagi masyarakat yang berada diluar kawasan sempadan sungai dan relokasi bagi warga yang berada di kawasan sempadan Sungai Bengawan Solo (Pemerintah Kota Surakarta, 2012). Relokasi masyarakat yang bertempat tinggal di bantaran Sungai Bengawan Solo Kota Surakarta memang harus dilakukan untuk menghindari munculnya korban jika terjadi banjir. Kawasan ini memiliki kerentanan dan ancaman banjir yang sewaktu-waktu dapat terjadi for jika musim International (1999) menjelaskan terkait dengan konteks kerentanan yang meliputi trends, shocks dan seasonality. Masyarakat terkadang kurang menyadari ketika kehidupan mereka sangat rentan terhadap suatu hal. United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNISDR) (2009) juga menyebutkan bahwa kerentanan menunjukkan keadaaan suatu individu atau kelompok yang rentan terhadap dampak dari kemungkinan bahaya yang akan terjadi. Kerentanan ditunjukkan pada bagaimana sekelompok dalam mempengaruhi kehidupan mereka, bagaimana kapasitas mereka dalam mengantisipasi, mengatasi, dan kembali pulih sebagai dampak dari terjadinya suatu bencana. Mereka juga bisa dikatakan rentan ketika mereka termasuk dalam kategori miskin dan sangat terbatas untuk mengakses sumber daya (Wisner et al., 2003). Sedangkan Cutter et al. (2003) menyebutkan bahwa Kerentanan dibagi menjadi dua kategori yaitu yang merupakan karakteristik fisik yang menyebabkan kerugian dan kerentanan sosial yang dipengaruhi oleh karakter individu. penghujan. Developmnet Department (DFID) masyarakat/individu kerentanan biofisik Hizbaron (2013) melakukan penelitian terkait dengan kerentanan masyarakat yang bertempat tinggal di kawasan merapi dengan menggunakan 3 kriteria yaitu kriteria sosial, fisik, dan ekonomi. Ketiga kriteria tersebut dijadikan sebagai dasar dalam penentuan kelas kerentanan dan masing- masing yang mempengaruhi. kriteria memiliki faktor Program relokasi mulai dilakukan sejak tahun 2008 hingga (Pemerintah Kota Surakarta, 2012). Umumnya masyarakat memilih sendiri lokasi relokasi baik itu secara individu maupun kolektif yang tersebar di Kota Surakarta, Kabupaten Sukoharjo, dan sekitarnya. Relokasi ini dapat disebut sebagai relokasi mandiri karena masyarakat sendiri yang mencari lokasi relokasi. Mereka dapat melakukan relokasi secara individu maupun berkelompok. Mayoritas masyarakat melakukan relokasi secara berkelompok. Program ini juga mendukung program pemerintah lainnya yaitu mengembalikan fungsi utama dari kawasan sempadan sungai yang merupakan kawasan tahun 2015 106 lindung harus dikembalikan. Bagi masyarakat yang sudah direlokasi, mereka bertempat tinggal di lokasi yang baru. Berpindah lokasi dan bertempat lokasi yang baru menyebabkan tinggal di masyarakat mengalami kondisi penghidupan (livelihood) mereka. perubahan Penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat terhadap banjir kerentanan sosial masyarakat pasca relokasi yang umumnya berlokasi di sempadan Sungai Bengawan Solo. Peneliti mengacu kepada penelitian yang dilakukan oleh Hizbaron (2013) yang menggunakan beberapa kriteria untuk penentuan kelas kerentanan. METODE Penelitian kerentanan sosial dilakukan di lokasi relokasi di tiga kelurahan di Kota Surakarta tiga desa di Kabupaten Sukoharjo. Unit dan ini analisis yang digunakan dalam penelitian adalah wilayah keluarga desa/kelurahan yang direlokasi. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1. Peralatan yang digunakan dalam pengambilan data di lapangan meliputi Global Positioning System (GPS), kamera, alat perekam, dan alat bantu kuesioner. kepala pada Gambar 1. Lokasi Penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder. Jumlah populasi pada lokasi relokasi sebesar 727 Kepala Keluarga (KK) dan tersebar pada enam (6) desa/kelurahan yang ada di lokasi relokasi. Tingkat kepercayaan 90%, sehingga berdasarkan pada Nomogram Harry King maka jumlah sampel yang diambil sebanyak 73 sampel dan tersebar di berbagai desa/kelurahan penelitian. Sampel diambil pada masyarakat yang direlokasi. Jumlah sampel untuk masing-masing wilayah desa/kelurahan disajikan dalam Tabel 1. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini tergantung dari masing-masing tujuan penelitian. Tabel 2 menunjukkan variabel penelitian yang digunakan. Teknik yang digunakan adalah simpel random sampling karena sampel yang diambil dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi tersebut.
Kerentanan Sosial Terhadap Banjir di Bantaran Sungai Bengawan Solo Paska Relokasi Mandiri ... (Setyaningrum et al.) Tabel 1. Jumlah Sampel. Desa/kelurahan Kelurahan Jebres Kelurahan Mojosongo Kelurahan Semanggi Desa Laban Desa Gadingan Desa Plumbon Jumlah sampel 4 50 2 10 5 2 Analisis data keruangan dilakukan dengan metode Spatial Multi Criteria Evaluation (SMCE) yang terdapat dalam software Ilwis. SMCE adalah metode yang digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan sesuai dengan tujuan yang diharapkan dengan menggunakan kriteria ruang (Westen et al., 2011). Metode ini dipilih karena mampu menyajikan penilaian kerentanan suatu wilayah secara spasial. Metode SMCE ini didasarkan pada Analytical Hierarchy Process (AHP) yaitu suatu model untuk membantu pengambilan keputusan dengan menggunakan hierarki dan untuk memecahkan masalah yang kompleks dan tidak terstruktur ke dalam kelompok- kelompoknya (Saaty, 1980 dalam Westen et al., 2011). Metode SMCE terdiri dari empat tahapan yaitu analisis pohon masalah, standardisasi, pembobotan dan penyusunan skenario. Klasifikasi Pohon Masalah Analysis) (Problem Tree Proses awal dalam membuat pohon masalah adalah menentukan tujuan utama. Tujuan utama ini adalah untuk mengetahui dalam penilaian total pada masing-masing wilayah kerentanan relokasi. Penentuan kriteria/parameter yang digunakan dalam hal ini menggunakan empat (4) kriteria/parameter yaitu fisik, sosial, ekonomi, dan kriteria/parameter lingkungan. Masing-masing yang dengan tersebut diisi mempengaruhi pohon kerentanan. masalah dalam proses SMCE seperti yang disajikan pada Gambar 2. variabel/faktor Berikut Tabel 2. Variabel Penelitian yang Digunakan. Kriteria Fisik Variabel Kepadatan bangunan Deskripsi Semakin padat bangunan rumah maka semakin rentan Dibedakan menjadi bangunan permanen, non permanen, dan semi permanen. Bangunan non permanen sangat mudah mengalami kerusakan sehingga lebih rentan Semakin rendah tingkat pendidikan maka semakin rentan Jika lebih banyak wanita maka akan semakin rentan karena wanita cenderung lebih sukar proses pemulihannya dibanding laki-laki Jika banyak penduduk berusia muda dan tua maka kerentanan lebih tinggi Semakin tinggi jumlah penduduk maka semakin rentan Semakin banyak jumlah penyandang cacat maka semakin rentan Semakin tinggi pendapatan maka semakin tidak rentan Jika umumnya berkerja sebagai manager atau pekerjaan professional lainnya maka tingkat kerentanan rendah Semakin banyak keluarga miskin maka semakin rentan Semakin sering mengalami banjir maka semakin rentan Semakin dekat dengan sungai maka semakin rentan Semakin banyak lahan terbangun maka semakin rentan Jika badan sungai lebih tinggi dari ketinggian permukiman maka semakin rentan Tipe bangunan Pendidikan Sosial Gender Usia Jumlah penduduk Jumlah penyandang cacat Pendapatan Ekonomi Jenis pekerjaan Jumlah keluarga miskin Lingkungan Sejarah bencana Jarak permukiman dengan sungai Penggunaan lahan Ketinggian permukiman Standardisasi Gambar 2. Proses Pembuatan Pohon Masalah. Standardisasi dilakukan untuk menyamakan ukuran data yang bervariasi menjadi memiliki nilai antara 0-1. Semua nilai dalam variabel harus disamakan sehingga akan memberikan hasil yang sama. Metode dalam standardisasi menggunakan metode cost dan benefit. Benefit berarti variabel/faktor tersebut memberikan pengaruh yang besar terhadap kerentanan dan sebaliknya jika memilih cost maka variabel/faktor tidak memberikan pengaruh yang besar bagi kerentanan. Dalam penelitian ini, salah satu variabel adalah tingkat pendidikan. Semakin rendah tingkat pendidikannya maka kerentanan akan semakin tinggi. Berikut standardisasi untuk variabel tingkat pendidikan disajikan pada Gambar 3. yang digunakan tersebut 107
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 105-112 Metode yang digunakan dalam pembobotan adalah metode pairwise comparisson yaitu membandingkan faktor-faktor yang dipasangkan berdasarkan pada konsistensi peneliti dan selanjutnya memberikan nilai faktor- faktor tersebut (Westen et al., 2011). Proses pembobotan disajikan Gambar 4. Proses pembobotan sangat berdasarkan pada inkonsistensi peneliti. Tingkat inkonsistensi peneliti dapat dilihat pada nilai inconsistency ratio, yakni sebesar 0,001 sehingga proses pembobotan konsisten. terhadap ini Gambar 3. Standardisasi untuk Tingkat Pendidikan. Skenario Pembobotan adalah melakukan pembobotan antar varibel dan pembobotan antar parameter. Proses selanjutnya Skenario yang digunakan dalam penilaian kerentanan total ini menggunakan dua skenario. Skenario pertama yang digunakan adalah skenario lingkungan. Penggunaan skenario lingkungan ini didasarkan pada sejarah banjir yang selalu terjadi di bantaran Sungai Bengawan Solo dan jarak sungai yang dekat dengan permukiman. Aturan jarak sungai ini mengacu pada aturan bahwa sempadan sungai pada sungai besar adalah 100 m dari tepi kiri dan kanan palung sungai sepanjang alur sungai (Permen PUPR No 28 tahun 2015). Skenario pembobotan kerentanan disajikan pada Tabel 3. Gambar 4. Pairwise Comparisson dalam Proses Pembobotan Parameter Sosial. Penilaian kerentanan menggunakan rentang nilai 0-1, di mana 0 adalah nilai kerentanan terendah dan 1 adalah nilai kerentanan tertinggi. Setelah diperoleh nilai kerentanan selanjutnya diklasifikasikan menjadi 3 kelas yaitu kerentanan kelas rendah (0-0,33), kelas sedang (0,34-0,66) dan kelas tinggi (0,67-1). Tabel 3. Skenario Pembobotan Kerentanan. No. Kriteria dan Variabel Deskripsi 1 Kriteria fisik Kepadatan bangunan Tipe bangunan Semakin padat bangunan rumah maka semakin rentan Dibedakan menjadi bangunan permanen, non permanen dan semi permanen. Bangunan non permanen sangat mudah mengalami kerusakan sehingga lebih rentan Pembobotan Skenario Lingkungan 0,11 0,50 0,50 Pembobotan Skenario Ekonomi 0,13 0,50 0,50 2 3 4 Kriteria sosial Tingkat pendidikan Gender (rasio laki-laki dan perempuan) Usia non produktif Jumlah penduduk Penyandang cacat Kriteria ekonomi Tingkat pendapatan Jenis pekerjaan Jumlah keluarga miskin Kriteria Lingkungan Sejarah bencana Jarak permukiman Penggunaan lahan Ketinggian permukiman Semakin tinggi tingkat pendidikan maka semakin tidak rentan Jika lebih banyak wanita maka akan semakin rentan karena wanita cenderung lebih susah untuk proses recovery daripada laki-laki Jika banyak penduduk berusia muda dan tua maka kerentanan lebih tinggi Semakin tinggi jumlah penduduk maka semakin rentan Semakin banyak jumlah penyandang cacat maka semakin rentan Semakin tinggi pendapatan maka semakin tidak rentan Jika umumnya berkerja sebagai manager atau pekerjaan professional lainnya maka tingkat kerentanan rendah Semakin banyak keluarga miskin maka semakin rentan Semakin sering mengalami banjir maka semakin rentan Semakin dekat dengan sungai maka semakin rentan Semakin banyak lahan terbangun maka semakin rentan Jika badan sungai lebih tinggi dari ketinggian permukiman maka semakin rentan 0,12 0,05 0,05 0,28 0,33 0,28 0,12 0,45 0,09 0,45 0,65 0,58 0,13 0,15 0,13 0,13 0,04 0,04 0,15 0,61 0,15 0,63 0,71 0,14 0,14 0,13 0,25 0,25 0,25 0,25 Sumber: Analisis Data, 2014 108
Kerentanan Sosial Terhadap Banjir di Bantaran Sungai Bengawan Solo Paska Relokasi Mandiri ... (Setyaningrum et al.) Skenario kedua yang digunakan adalah skenario ekonomi. Skenario ekonomi melihat bahwa variabel yang paling berkembang ke depan adalah variabel ekonomi. Pemilihan skenario ekonomi ini karena banyaknya jumlah KK miskin di lokasi penelitian. Demikian halnya dengan penelitian yang dilakukan oleh Hizbaron (2013) yang menyebutkan bahwa skenario ekonomi diberikan bobot yang lebih tinggi karena kondisi ekonomi menunjukkan ketidakmampuan wilayah dalam hal ekonomi. Apabila kerentanannya tinggi maka wilayah tersebut akan memiliki kemampuan yang kembali lama wilayahnya. Hizbaron dalam membangun penelitiannya memberikan bobot yang tinggi pada skenario ekonomi, hal ini disebabkan karena kriteria ekonomi memiliki faktor pengaruh yang cukup signifikan terhadap ketiga jenis kerentanan yang ada, maka kriteria ekonomi diberikan pembobotan yang lebih tinggi dibandingkan kriteria lainnya di semua skenario kerentanan. Berikut disajikan skenario pembobotan pada penelitian yang dilakukan oleh Hizbaron (2013) pada Tabel 4. (2013) dalam Tabel 4. Skenario Pembobotan Kerentanan. No. Kriteria dan Pembobotan Skenario Ekonomi Pembobotan Skenario Equali Variabel 1 2 3 Kriteria sosial Kriteria fisik Kriteria ekonomi 0,26 0,1 0,64 0,33 0,33 0,33 Sumber: Hizbaron (2013) Bengawan Solo yaitu 30 m dari sungai sehingga masih sangat rawan ketika musim hujan. Penelitian persepsi risiko banjir yang dilakukan oleh Febrianti (2010) juga menyebutkan bahwa pada banjir yang tahun 2007, beberapa wilayah di Kecamatan Jebres tergenang hingga 3 sampai 5 hari. terjadi pada Kondisi ini juga tidak terlepas dari sejarah wilayah tersebut yang selalu mengalami banjir saat musim hujan. Untuk lokasi relokasi di Desa Gadingan, desa ini memiliki kerentanan yang tinggi pada seluruh kriteria kecuali kriteria sosial. Masyarakat yang pindah ke lokasi relokasi di Desa Gadingan, tingkat pendidikannya relatif rendah. Meskipun demikian, ini yang lokasi memiliki jumlah penduduk laki-laki lebih banyak dari jumlah perempuan. Asumsi yang digunakan dalam penilaian kerentanan ini adalah jika jumlah perempuan lebih banyak dari pada jumlah laki-laki maka kondisi ini mendukung kerentanan yang ada pada wilayah tersebut. Sedangkan lokasi relokasi di Kelurahan Mojosongo, kelurahan ini memiliki kerentanan sedang. Lokasi relokasi di Kelurahan Mojosongo memiliki kondisi yang lebih baik dari desa/kelurahan lainnya karena kerentanannya yang sedang. Meskipun demikian, lokasi relokasi di Kelurahan Mojosongo memiliki kelemahan pada sisi banyak moda ini transportasi umum yang melewati wilayah sehingga cukup menyulitkan warga yang pindah ke lokasi relokasi di Kelurahan Mojosongo. Berikut pada Tabel 5 disajikan perbandingan seluruh nilai kerentanan, peta kerentanan kriteria fisik pada Gambar 5, dan Gambar 6 peta kerentanan pada kriteria sosial dengan skenario lingkungan, serta Gambar 7 peta kerentanan total dengan skenario lingkungan. relokasi transportasinya. Tidak HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil proses SMCE kerentanan sosial total pada skenario lingkungan menunjukkan bahwa seluruh desa/kelurahan yang menjadi lokasi tinggi kecuali relokasi memiliki kerentanan Kelurahan Mojosongo yang memiliki kerentanan sedang dengan nilai 0,59. Lokasi relokasi di Kelurahan Semanggi memiliki nilai paling tinggi dengan nilai kerentanan total 0,92. Selanjutnya adalah lokasi relokasi di Kelurahan Jebres yaitu 0,88, lokasi relokasi di Desa Gadingan memiliki nilai kerentanan lingkungan 0,71, lokasi relokasi di Desa Laban memiliki nilai kerentanan 0,72 dan lokasi relokasi di Desa Plumbon dengan nilai kerentanan lingkungan 0,76. relokasi di Kelurahan Semanggi adalah kelurahan yang masuk dalam klasifikasi tinggi pada seluruh kriteria pada kerentanan skenario lingkungan. Kriteria tersebut antara lain fisik, sosial, ekonomi, dan lingkungan. Sejarah terjadinya banjir dan lokasi permukiman baru yang dekat dengan sungai menjadi salah satu faktor penyebabnya. Lokasi relokasi di Kelurahan Jebres fisik, memiliki klasifikasi ekonomi, tidak telepas dari lokasi relokasi di Kelurahan Jebres yang berlokasi sangat dekat dengan Sungai Lokasi tinggi pada kriteria ini lingkungan, dan total. Hal Tabel 5. Perbandingan Nilai Kerentanan pada Dua Skenario. Kriteria fisik Lokasi Relokasi Nilai kerentanan Skenario Lingkungan Nilai kerentanan Skenario Ekonomi Semanggi Jebres Mojosongo Laban Plumbon Gadingan Kriteria sosial Lokasi Relokasi 1,00 0,67 1,00 0,67 1,00 0,67 Nilai kerentanan Skenario Lingkungan 1,00 0,67 1,00 0,67 1,00 0,67 Nilai kerentanan Skenario Ekonomi Semanggi Jebres Mojosongo Laban Plumbon Gadingan 0,86 0,48 0,66 0,65 0,39 0,48 0.77 0,43 0,81 0,65 0,38 0,57 109
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 105-112 Kriteria ekonomi Lokasi Relokasi Nilai kerentanan Skenario Lingkungan 0,70 0,79 0,52 0,55 0,55 0,70 Semanggi Jebres Mojosongo Laban Plumbon Gadingan Kriteria lingkungan Lokasi Relokasi Nilai kerentanan Skenario Lingkungan 0,96 1,00 0,52 0,77 0,82 0,77 Semanggi Jebres Mojosongo Laban Plumbon Gadingan Kerentanan Total Lokasi Relokasi Nilai kerentanan Skenario Lingkungan 0,92 0,88 0,59 0,72 0,76 0,71 Semanggi Jebres Mojosongo Laban Plumbon Gadingan Sumber: Analisis Data, 2014 Nilai kerentanan Skenario Ekonomi 0,71 0,67 0,43 0,67 0,48 0,90 Nilai kerentanan Skenario Ekonomi 0,92 1,00 0,67 0,58 0,67 0,58 Nilai kerentanan Skenario Ekonomi 0,78 0,68 0,58 0,65 0,55 0,79 Sumber: Analisis Data, 2014 Gambar 5. Peta Kerantanan Fisik dengan Skenario Lingkungan. skenario ekonomi memberikan hasil yang berbeda. Skenario ekonomi memberikan bobot yang lebih besar pada aspek ekonomi dengan asumsi setelah pindah kondisi ekonomi masyarakat menjadi semakin baik dan untuk aspek tidak mengalami perubahan yang signifikan. Proses SMCE kerentanan sosial total skenario ekonomi diketahui bahwa lokasi relokasi di Desa Gadingan adalah desa yang memiliki tingkat kerentanan yang tinggi dengan nilai kerentanan 0,79. Di lokasi ini, pendapatan masyarakat rata-rata sekitar Rp. Penilaian kerentanan dengan lainnya 110 700.000,- per bulan dan mereka berkerja pada sektor tidak memiliki tabungan. Kondisi ini tidak jauh berbeda dengan sebelum relokasi. Kondisi ekonomi yang rendah menyebabkan tingginya keretanan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Hizbaron terkait dengan kondisi ekonomi yang menyebutkan bahwa minimnya kepemilikan modal ekonomi menjadi salah satu atribut penyebab kerentanan dengan asumsi saat terjadi bencana aset mereka habis dan tidak memiliki simpanan dan lahan yang dapat dimanfaatkan kembali (Hizbaron et al, 2015). informal serta beberapa Sumber: Analisis Data, 2014 Gambar 6. Peta Kerantanan Sosial dengan Skenario Lingkungan. Sumber: Analisis Data, 2014 Gambar 7. Peta Kerantanan Total dengan Skenario Lingkungan. relokasi di Kelurahan Mojosongo memiliki nilai kerentanan 0,58, sedangkan lokasi relokasi di Desa Laban memiliki nilai kerentanan 0,65, dan yang memiliki tingkat kerentanan paling rendah adalah lokasi relokasi di Desa Plumbon Lokasi
Kerentanan Sosial Terhadap Banjir di Bantaran Sungai Bengawan Solo Paska Relokasi Mandiri ... (Setyaningrum et al.) dengan nilai kerentanan 0,55. Tingkat pendapatan perbulan masyarakat yang pindah di lokasi relokasi Kelurahan Mojosongo dan lokasi relokasi di Desa Plumbon memiliki rata-rata pendapatan lebih dari Rp. 900.000,-. Nilai ini lebih tinggi jika dibandingkan dengan rata-rata pendapatan di desa/kelurahan lainnya. Semakin rendah tingkat kerentanannya maka semakin tinggi kondisi ekonominya. Skenario ekonomi menunjukkan masyarakat yang pindah ke lokasi relokasi di Desa Plumbon memiliki kondisi yang lebih baik dari wilayah lainnya.Berikut Gambar 8 peta kerentanan sosial dan Gambar 9 peta kerentanan ekonomi dengan skenario ekonomi. Gambar 10 peta skenario kerentanan total dengan skenario ekonomi. Sumber: Analisis Data, 2014 Gambar 10. Peta Kerentanan Total dengan Skenario Ekonomi Berdasarkan pada penilaian kerentanan baik dengan menggunakan lingkungan maupun skenario ekonomi maka wilayah yang termasuk dalam kerentanan sosial tinggi adalah lokasi relokasi di Kelurahan Semanggi, Kelurahan Jebres, dan Desa Gadingan. Variabel yang menyebabkan ini adalah kepadatan bangunan yang tinggi, jumlah penduduk usia non produktif yang banyak, banyaknya jumlah KK miskin, tingkat pendapatan yang rendah, jarak permukiman dari sungai yang dekat, serta sejarah terjadinya bencana. Tingkat kepadatan bangunan skenario tingginya kerentanan sosial Sumber: Analisis Data, 2014 Gambar 8. Peta Kerantanan Sosial dengan Skenario Ekonomi. tinggi pada lokasi relokasi di Kelurahan Semanggi dan Jebres. Lebih dari 50% masyarakat di lokasi relokasi Kelurahan Semanggi merupakan penduduk usia non produktif, dan rata-rata pendapatan mereka di rendah. Faktor tiga kelurahan/desa penyebab tingginya kerentanan di lokasi relokasi Kelurahan Jebres adalah sering mengalami banjir dan jarak permukiman dengan sungai juga sangat dekat sekitar 30-50 m. Meskipun demikian, masyarakat tinggal disana. Beberapa contoh kejadian banjir di Indonesia terkadang dianggap sebagai kejadian yang normal. Masyarakat di Kampung Melayu Jakarta tinggal di bantaran Sungai yang bertempat Ciliwung, menganggap kejadian banjir sebagai hal yang normal, mereka cukup bersiap saja ketika terjadi banjir, saat banjir tiba mereka akan menuju ketempat yang lebih tinggi dan bertempat tinggal di lantai 2 (Marschiavelli M, 2008). tersebut tetap bertempat Sumber: Analisis Data, 2014 Gambar 9. Peta Kerantanan Ekonomi dengan Skenario Ekonomi. Kerentanan sosial dengan skenario ekonomi diberikan bobot yang besar karena kriteria ekonomi yaitu jenis pekerjaan, tingkat pendapatan, dan faktor yang berpengaruh terhadap kerentanan di sana. Penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Hizbaron (2013) yang juga memberikan bobot yang lebih tinggi dari pada kriteria ekonomi daripada kriteria yang lainnya. Meskipun perbedaan penggunan kriteria ekonomi. Dalam penelitian jumlah KK miskin memiliki demikian terdapat 111
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 105-112 Hizbaron (2013) kriteria ekonomi yang digunakan adalah jumlah KK miskin, jumlah penduduk yang berkerja sebagai buruh, dan kepemilikan lahan pertanian. Perbedaan terlepas dari ini wilayah kajian yang berbeda yang dilakukan di wilayah DAS Gendol-Opak dengan ancaman bencana Letusan Gunung Api Merapi. Penelitian Hizbaron (2013) dilakukan di wilayah perdesaan dengan mayoritas petani sedangkan penelitian ini dilakukan pada wilayah perkotaan dengan penduduk yang beragam jenis pekerjaan. tidak Relokasi telah menjadi pilihan yang terbaik, meskipun beberapa diantara mereka masih tinggal di wilayah yang memiliki bertempat kerentanan (2010) menyebutkan alasan mengapa relokasi menjadi pilihan telah kehilangan materi dan mengalami kerugian karena bencana, 2) tempat tinggal mereka yang terkena tidak dampak bencana menjadi menentu, dan 3) relokasi menjadi pilihan yang terbaik untuk mengurangi risiko bencana di masa mendatang. Di lokasi relokasi yang masih memiliki kerawanan maka perlu ada upaya mitigasi baik itu struktural maupun untuk menghindari kemungkinan terjadinya bencana di masa mendatang. Upaya mitigasi struktural yang dapat dilakukan pada wilayah yang memiliki kerentanan tinggi adalah meninggikan tanggul sungai untuk menghindari luapan air sungai, bantuan alat pompa juga diperlukan ketika banjir terjadi. Upaya mitigasi non struktural yang dapat memberikan dilakukan pengetahuan dan mengajak masyarakat masyarakat agar mereka bisa mulai untuk menabung. Tabungan sangat penting sebagai aset apabila terjadi bencana. tinggi. World Bank yaitu: komunitas/individu 1) rawan dan non struktural adalah dengan KESIMPULAN Hasil proses SMCE menunjukkan bahwa di terdapat wilayah-wilayah yang lokasi relokasi, masuk dalam kerentanan sosial tinggi dan sedang. ekonomi Kerentanan dengan menunjukkan kelurahan/ desa yang termasuk dalam kerentanan sosial tinggi adalah Kelurahan Semanggi, Kelurahan Jebres, dan Desa Gadingan. Masyarakat pada lokasi tersebut memiliki kondisi ekonomi yang lebih rendah dari pada di wilayah lainnya. Kerentanan dengan menggunakan skenario lingkungan menunjukkan bahwa hanya masyarakat yang pindah ke Kelurahan Mojosongo yang memiliki kerentanan sedang, sedangkan desa/kelurahan lainnya memiliki kerentanan yang tinggi. skenario UCAPAN TERIMA KASIH Ucapan terima kasih penulis persembahkan kepada Ibu Dyah Rahmawati dan Bapak Aris Marfai selaku pembimbing dalam penelitian, serta kepada (ITY) sebagai tempat peneliti pertama bernaung. Institut Teknologi Yogyakarta lembaga 112 DAFTAR PUSTAKA Cutter, L., Boruff, J dan Shirley, W. (2003). Social to Environmental Hazard. Social Vulnerability Science Quarterly, 84( 2), 242-261. Department (DFID). (1999). Sustainable Livelihod Guidance Sheets. in Cited 18 April 2013. for International Developmnet Febrianti, F. (2010). Flood Risk Perception and Coping Mechanism of a Local Community (Kelurahan Sangkrah, Serengan dan Joyontakan). Thesis Geo Information for Spatial Planning and Risk Management Graduate School Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. Hizbaron, D. (2013). Penelitian Kajian Faktor Pengaruh dan Pola Spasial Kerentanan di Kawasan Merapi Yogyakarta. Fakultas Geografi UGM. Yogyakarta. Hizbaron, D., Rahmat, P., Setyaningrum, A., Malawani, M. (2015). Kajian Pola Spasial Kerentanan Sosial, Ekonomi dan Fisik di Wilayah Rawan Erupsi Gunung Api Merapi Yogyakarta. Jurnal Riset Kebencanaan Indonesia, 1(1), 16-24. Marschiavelli, M. (2008). Vurnerability Assessment and Coping Mechanism Related to Floods in Urban Areas: A Community-Based Case Study in Kampung Melayu, Indonesia. Thesis. Geo Information for Spatial Planning and Risk Management Graduate School Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. Pemerintah Kota Surakarta. (2012). Program Relokasi Paska Banjir tahun 2007 bagi Warga Bantaran Sungai Bengawan Solo dan anak-anaknya di Kota Surakarta. Pemerintah Kota Surakarta. Surakarta RI (Republik Indonesia). (2015). Peraturan Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia Nomor tentang Penetapan Garis Sempadan Sungai dan Garis Sempadan Danau. Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia. Jakarta 28/PRT/M/2015 Shen, X. (2010). Flood Risk Perception and Communication within Risk Management Different Cultural Contexts. UNU-EHS. Germany. UNISDR. (2009). UNISDR Therminology on Disaster Risk Reduction. UNISDR. Switzerland. Westen., Alkema., Damen., Kerle, N., Kingma. (2011). Multi-Hazard Risk Assessment, Distance Education Course Risk City Education Book 2011. Cited in nt_0.pdf. [2 Januari 2014]. Wisner, B., Blaikie, P., Cannon, T., dan Davis I. (2003). At Risk Second Edition Natural Hazard, People's Vulnerability and Disasters. Routledge. London. World Bank. (2010). Assessing Damage and Defining Reconstruction in Policy. [8 April 2013] Cited Zein, M. (2010). A Community Based Approach to Flood Hazard and Vulnerability Assessment in Flood Phrone Area, A Case Study in Keluraha Sewu Surakarta City Indonesia. Tesis. Geo Information for Spatial Planning and Risk Management Graduate School Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
Aplikasi Citra Landsat 8 Oli untuk Identifikasi Status Trofik Waduk Gajah Mungkur Wonogiri... (Laksitaningrum, et al.) APLIKASI CITRA LANDSAT 8 OLI UNTUK IDENTIFIKASI STATUS TROFIK WADUK GAJAH MUNGKUR WONOGIRI, JAWA TENGAH (Application of Landsat 8 OLI Satellite Imagery for Trophic State Identification in Gajah Mungkur Reservoir, Central Java, Indonesia) Kusuma Wardani Laksitaningrum, Wirastuti Widyatmanti dan Totok Gunawan Program Studi Kartografi dan Penginderaan Jauh, Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada Sekip Utara Jalan Kaliurang, Bulaksumur, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta E-mail: Diterima (received): 07 Maret 2017; Direvisi (revised): 22 Juni 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 20 September 2017 ABSTRAK Waduk Gajah Mungkur (WGM) adalah bendungan buatan yang memiliki luas genangan maksimum 8.800 ha, terletak di Desa Pokoh Kidul, Kecamatan Wonogiri, Kabupaten Wonogiri. Kondisi perairan WGM dipengaruhi oleh faktor klimatologis, fisik, dan aktivitas manusia yang dapat menyumbang nutrisi sehingga mempengaruhi status trofiknya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji kemampuan citra Landsat 8 OLI untuk memperoleh parameter-parameter yang digunakan untuk menilai status trofik, menentukan dan memetakan status trofik yang diperoleh dari citra Landsat 8 OLI, dan mengevaluasi hasil pemetaan dan manfaat citra penginderaan jauh untuk identifikasi status trofik WGM. Identifikasi status trofik dilakukan berdasarkan metode Trophic State Index (TSI) Carlson (1997) menggunakan tiga parameter yaitu kejernihan air, total fosfor, dan klorofil-a. Model yang diperoleh berdasar pada rumus empiris dari hasil uji regresi antara pengukuran di lapangan dan nilai piksel di citra Landsat 8 OLI. Model dipilih berdasarkan nilai koefisien determinasi (R2) tertinggi. Hasil penelitian merepresentasikan bahwa nilai R2 kejernihan air sebesar 0,813, total fosfor sebesar 0,268, dan klorofil-a sebesar 0,584. Apabila nilai R2 mendekati 1, maka semakin baik model regresi dapat menjelaskan suatu parameter status trofik. Berdasarkan hasil kalkulasi diperoleh distribusi yang terdiri dari kelas eutrofik ringan, eutrofik sedang, dan eutrofik berat yaitu pada rentang nilai indeks 50,051 - 80,180. Distribusi terbesar adalah eutrofik sedang. Hal tersebut menunjukkan tingkat kesuburan perairan yang tinggi dan dapat membahayakan makhluk hidup lain. Kata kunci: Waduk Gajah Mungkur, citra Landsat 8 OLI, regresi, TSI, status trofik ABSTRACT Gajah Mungkur Reservoir is an artificial dam that has a maximum inundated areas of 8.800 ha, located in Pokoh Kidul Village, Wonogiri Regency. The reservoir's water conditions are affected by climatological and physical factors, as well as human activities that can contribute to nutrients that affect its trophic state. This study aimed to assess the Landsat 8 OLI capabilities to obtain parameters that are used to determine its trophic state, identifying and mapping the trophic state based on parameters derived from Landsat 8 OLI, and evaluating the results of the mapping and the benefits of remote sensing imagery for identification of its trophic state. Identification of trophic state is based on Trophic State Index (TSI) Carlson (1997), which uses three parameters there are water clarity, total phosphorus, and chlorophyll-a. The model is based on an empirical formula of regression between measurements in the field and the pixel values in Landsat 8 OLI. Model is selected on the highest value towards coefficient of determination (R2). The results represented that R2 of water clarity is 0.813, total phosphorus is 0.268, and chlorophyll-a is 0.584. If R2 close to 1, regression model will describe the parameters of the trophic state better. Based on the calculation the distribution consists of mild eutrophic, moderate eutrophic, and heavy eutrophic that has index values from 50.051 to 80.180. The most distribution is moderate eutrophication, and it showed the high level of trophic state and may harm other living beings. Keywords: Gajah Mungkur Reservoir, Landsat 8 OLI satellite imagery, regression, TSI, trophic state PENDAHULUAN Waduk adalah areal perairan yang bersifat artifisial dengan penggenangan air yang dalam dan permanen, serta penggenangan air yang dangkal sekaligus fungsinya (Badan Standardisasi Nasional, 2010). Waduk Gajah Mungkur (WGM) merupakan bendungan buatan yang memiliki luas genangan maksimum sebesar 8. 800 ha (Dinas volume Pekerjaan Umum, 2010) maksimum sebesar 735 km3 (Balai Pengelola Sumber Daya Air Bengawan Solo, 2012). WGM memiliki muara dari delapan sub Daerah Aliran Sungai (DAS) yaitu sub DAS Keduang, Wiroko, dengan 113
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 113-122 Temon, Solo Hulu, Alang, Unggahan, Wuryantoro, dan Remnant. WGM merupakan bendungan serbaguna yang mempunyai lebih dari satu fungsi. Fungsi dari WGM adalah sebagai sarana untuk mengendalikan banjir (flood control), Pembangkit (PLTA), meningkatkan Listrik Tenaga Air pariwisata, darat perikanan menambah area irigasi di bagian hilir, serta memasok air baku untuk Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) yang kemudian dipasok ke rumah tangga dan industri. Bendungan juga berfungsi menahan sedimen terlarut dari bagian hulu dan meningkatkan intensifikasi pertanian di daerah hilir (Molo et al., 2012). dan kegiatan Kondisi hidrologi WGM sangat dipengaruhi fisik, dan aktivitas oleh kondisi klimatologis, (DTA). manusia di Daerah Tangkapan Air Pengaruh curah hujan dan topografi seperti perbukitan dan pegunungan di sekitar WGM serta aktivitas manusia sangat berpengaruh terhadap kondisi perairan WGM. Aktivitas manusia di DTA dalam pemanfaatan lahan seperti pertanian, peternakan, penebangan pohon, pertambangan, permukiman, dan industri (Pujiastuti et al., 2013), serta aktivitas alam seperti erosi, longsor, dan banjir menyebabkan banyaknya limbah dan sedimen melalui sungai di sub DAS yang masuk ke waduk (Trisakti et al., 2014). Sumber sedimen terbesar berasal dari sub DAS Keduang (Japan International Coorperation Agency, 2007). Saat ini kondisi semakin membahayakan yaitu laju sedimen mencapai 4,6 juta m3 per tahun (Dinas Pekerjaan Umum, 2013). Aktivitas perikanan dengan keramba jaring apung (KJA) seperti pemberian pakan ikan yang melebihi takaran dan buangan kotoran ikan menyebabkan penambahan nutrisi di perairan (Pujiastuti et al., 2013). Kelimpahan limbah dan sedimen yang mengandung bahan organik dan anorganik akan menyebabkan eutrofikasi/blooming algae (Effendi, 2003). sedimen yang masuk terjadinya Eutrofikasi adalah pengayaan air dengan nutrisi yang dibutuhkan oleh tumbuhan dan menyebabkan peningkatan produktivitas primer perairan (Effendi, 2003). Akibat eutrofikasi adalah meningkat, populasi meningkatnya zat berbahaya, meningkatkan jumlah bakteri, perairan menjadi keruh, dan dissolve oxygen (DO) berkurang saat malam hari yang kondisi sehingga menyebabkan kematian ikan (Klapper, 1991). plankton semakin terjadi anaerob Penginderaan jauh mempunyai peran penting dalam ekstraksi informasi di permukaan bumi, salah satunya adalah untuk hidrologi. Informasi- informasi yang diperoleh dari penginderaan jauh berasal dari tangkapan radiasi elektromagnetik, dan kemampuan sensor untuk mendeteksi objek berdasarkan karakteristik panjang gelombang (Khorram et al., 2012). Sensor dari citra penginderaan jauh mampu menangkap spektrum dari pantulan air sehingga dapat diketahui karakteristik objek pada air (Lillesand et al., 2007). 114 Landsat 8 OLI mampu memberikan informasi status trofik di WGM. Status trofik adalah berat total biomassa dalam tubuh air pada lokasi dan waktu tertentu (Prasad dan Siddaraju, 2012). Parameter status trofik yang dapat diturunkan dari citra yaitu kejernihan/secchi disk transparency (SDT), kandungan fosfor/ total phosphorus (TP), dan klorofil-a/Chlorophyll-a (CA) sebagai faktor pembatas eutrofikasi dengan metode Trophic State Index (TSI) Carlson. Akan tetapi, waduk bersifat dinamis ditunjukkan dengan terdapatnya faktor penyimpangan kondisi fisik, kimia, dan biologi serta pola operasional waduk. Oleh karena itu, dapat menunjukkan hubungan antara data citra dengan data lapangan yang dapat diterapkan di WGM untuk menentukan rumus empiris sehingga pemantauan status trofik dapat dilakukan dari citra dengan akuisisi data lebih cepat dan akurat dibandingkan dengan metode konvensional yang umumnya membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang mahal. diperlukan pendekatan yang Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji untuk Landsat kemampuan memperoleh parameter-parameter yang digunakan untuk menilai status trofik, menentukan dan memetakan status trofik yang diperoleh dari citra Landsat 8 OLI, dan mengevaluasi hasil pemetaan jauh untuk dan manfaat citra penginderaan identifikasi status ini penting dilakukan karena status trofik adalah salah satu dasar dari penentuan daya tampung beban pencemaran air pada waduk karena status trofik merupakan status kualitas air berdasarkan kadar unsur hara dan kandungan biomassa fitoplankton. Daya tersebut menjadi pertimbangan untuk penetapan rencana tata tangkapan air waduk, pemberian izin kegiatan yang lokasinya dapat mempengaruhi kualitas air waduk, dan pemberian izin pembuangan limbah yang masuk ke perairan waduk (Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup, 2009). citra 8 OLI trofik WGM. Penelitian tampung beban pencemaran ruang daerah METODE penelitian sebagian besar terletak di wilayah Kabupaten Wonogiri, Provinsi Jawa Tengah, dan sebagian kecil terletak di wilayah Kabupaten Pacitan, Provinsi Jawa Timur dan Gunungkidul, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Secara administratif, lokasi lainnya Alat yang digunakan dalam penelitian meliputi perahu bermotor, global positioning system (GPS), secchi disk, plankton net, water sampler untuk mengambil sampel air, botol sampel, cooling box, checklist, perangkat lunak untuk ekstraksi dan analisis data, dan peralatan laboratorium dan reagen untuk analisis klorofil-a dan total fosfor. Data yang digunakan terdiri dari data citra dan vektor, serta data pengukuran lapangan. Data Citra dan Vektor
Aplikasi Citra Landsat 8 Oli untuk Identifikasi Status Trofik Waduk Gajah Mungkur Wonogiri... (Laksitaningrum, et al.) Citra yang digunakan dalam penelitian adalah citra Landsat 8 OLI pada gelombang tampak yaitu saluran biru, hijau, dan merah. Citra tersebut direkam pada tanggal 8 Mei 2016 pada path/row 119/66 yang digunakan untuk uji model dan uji akurasi di lapangan. Selain itu, digunakan citra Landsat 8 OLI perekaman 22 Mei 2015 untuk menentukan titik sampel pengukuran di lapangan. Data vektor yang digunakan adalah Peta RBI skala 1:25.000 dan data sub DAS DTA WGM. Data pengukuran lapangan adalah data yang diukur di WGM. Data yang diukur adalah fosfor. kejernihan air, klorofil-a, dan Pengukuran tersebut dilakukan untuk mengetahui hubungan antara data lapangan dengan data citra Landsat 8 OLI perekaman 22 Mei 2015. Tahapan penelitian meliputi total tahap pra- pemrosesan citra, penentuan sampel, pengukuran lapangan, regresi, perhitungan TSI Carlson, dan uji akurasi pemetaan. Secara sederhana dapat dijelaskan melalui diagram alir pada Gambar 1. Data Pengukuran Lapangan Gambar 1. Diagram Alir Penelitian. 115
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 113-122 Pra-pemrosesan Citra Pra-pemrosesan citra dilakukan dengan beberapa tahap yaitu koreksi radiometrik, koreksi atmosferik, koreksi geometrik, dan masking citra. Koreksi radiometrik dilakukan untuk memperbaiki kualitas visual dan memperbaiki nilai-nilai piksel yang tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran sebenarnya (Danoedoro, 2012). Koreksi radiometrik adalah mengubah nilai digital number (DN) menjadi Top of Atmosphere (ToA) Reflectance terkoreksi sudut matahari. Koreksi atmosferik adalah mengubah nilai ToA menjadi nilai surface reflectance. Koreksi yang digunakan adalah koreksi relatif yaitu menggunakan metode penyesuaian histogram (Dark Ground Feature Subraction) untuk menghilangkan efek hamburan di atmosfer. Koreksi geometrik bertujuan untuk menyamakan citra dengan koordinat lokal. Koreksi dilakukan dengan metode image to map yaitu menggunakan peta RBI skala 1:25.000 karena peta dianggap memiliki proyeksi dan datum yang lebih akurat terrain (1T). walaupun citra sudah Masking citra adalah proses memisahkan antara objek air WGM dan daratan untuk memudahkan analisis data. Masking dilakukan dengan dua tahapan, yaitu masking menggunakan Region of Interest (ROI) kemudian menggunakan data vektor shapefile. spektral objek yang terkoreksi Penentuan Sampel Penentuan sampel, baik sampel untuk uji validasi model dan sampel uji akurasi dilakukan dengan metode stratified random sampling. Stratified random sampling merupakan salah satu yang penelitian metode mempertimbangkan strata dan variasi suatu area (Asdak, 2010). Pemilihan kelas atau strata hasil kombinasi berdasar nilai yang dihasilkan pada citra sampel menggunakan metode natural breaks sedangkan distribusi sampel dilakukan secara bebas atau random dan merata. Metode tersebut menggunakan break point dengan melihat pola terdapat dalam data dan kelompok yang menggunakan untuk kompleks meminimalkan variasi setiap kelas. Metode tersebut dihitung berdasarkan data yang bersifat rasio. dalam hidrologi algoritma Teknik pengambilan sampel berdasar pada variasi kelas hasil perhitungan kombinasi saluran kejernihan, total fosfor, dan klorofil-a tergantung dengan luas area tiap kelas. Jumlah sampel tiap kelas ditentukan berdasarkan jumlah piksel kelas. Semakin kecil luas strata semakin kecil sampel dan sebaliknya dan sebaran sanpelnya secara bebas sehingga mampu mewakili populasi di setiap stratanya. Pengukuran Lapangan Pengukuran lapangan dilakukan pada tanggal 9 dan 10 Mei 2016, yaitu satu dan dua hari setelah 116 perekaman citra dengan justifikasi bahwa dalam kurun waktu lebih atau kurang 7 hari dari tanggal perekaman masih dapat menghasilkan model regresi yang baik (United States Geological Survey, 2011). Kejernihan Air atau data transparansi perairan menggunakan alat secchi disk. Ukuran kejernihan tersebut dinyatakan dalam satuan meter. Jumlah sampel yang diukur sebanyak 34 sampel, yaitu 17 sampel untuk uji validasi dan 17 sampel untuk uji akurasi. Pengambilan kejernihan Total Fosfor fosfor dilakukan dengan menggunakan water sampler kemudian dimasukkan ke dalam botol sampel kedap cahaya dan disimpan dalam cooling box supaya sampel laboratorium. tidak Pengambilan air permukaan di kedalaman kurang dari 0,5 m karena spektral masih mampu menembus dan memantulkan objek dalam kolom air yang jernih di lapisan eufotik. Total fosfor dinyatakan dalam satuan mg/m3 atau µg/L. Jumlah sampel yang diukur sebanyak 30 sampel, yaitu 16 sampel untuk uji validasi dan 14 sampel untuk uji akurasi. Pengambilan data total rusak kemudian diuji di sampel dilakukan pada Klorofil-a klorofil-a data menggunakan plankton net. Teknik pengambilan sampel klorofil-a sama dengan sampel total fosfor. Satuan klorofil-a yang digunakan adalah mg/m3 atau µg/L. Jumlah sampel yang diukur sebanyak 23 sampel, yaitu 12 sampel untuk uji validasi dan 11 sampel untuk uji akurasi. Pengambilan sampel Regresi Analisis regresi dilakukan untuk mendapatkan hubungan fungsional antara dua variabel atau lebih dan mengetahui pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel independen meliputi nilai spektral saluran-saluran pada citra dari hasil penisbahan saluran sedangkan variabel dependennya adalah data pengukuran saluran melibatkan saluran biru (B2), hijau (B3), dan merah (B4). Variabel terdiri dari beberapa algoritma prediksi dari masing-masing parameter yang diperoleh dari penelitian-penelitian (R2) sebelumnya. Nilai koefisien determinasi tertinggi pada masing-masing parameter yang digunakan dalam pemodelan. lapangan. Penisbahan independen Kejernihan air yang digunakan dalam regresi adalah (ln). Transformasi logaritma dapat membuat hubungan yang tidak linear. linear dapat digunakan dalam model Logaritma natural mengacu pada algoritma Chipman et al. (2004) dalam jurnal Li dan Li (2004) yang berjudul Satellite Remote Sensing Technology for Lake Water Clarity Monitoring: An logaritma natural
Aplikasi Citra Landsat 8 Oli untuk Identifikasi Status Trofik Waduk Gajah Mungkur Wonogiri... (Laksitaningrum, et al.) Overview yang menggunakan 2 prediksi algortima yaitu B2/B4 dan B2 dengan B2/B4. Pemodelan menggunakan rasio B2/B4 dengan R2 sebesar 0,813. Persamaan yang diperoleh adalah Dimana X adalah B2/B4, sedangkan prediksi kedua tidak digunakan karena tidak memenuhi syarat regresi. Untuk mengubah nilai menjadi satuan meter, maka nilai dikembalikan dengan cara memangkatkan nilai e yaitu 2,718 dengan hasil persamaan model. Perhitungan TSI Carlson Hasil perhitungan model regresi kemudian diklasifikasikan menjadi 7 kelas yaitu ultraligotrofik, oligotrofik, mesotrofik, eutrofik ringan, eutrofik eutrofik sedang, hipereutrofik. berat, tersebut berdasar pada klasifikasi Klasifikasi menurut Kementerian Negara Lingkungan Hidup tahun 2008 yang diadopsi dari klasifikasi Carlson (1977) dimana klasifikasi tersebut dijadikan sebagai dasar penentuan kelas eutrofik di wilayah tropis. Berikut adalah perhitungan Carlson's Trophic State Index (CTSI) atau TSI Carlson yang disajikan pada Persamaan 1. dan Total fosfor yang digunakan dalam regresi adalah ln dengan satuan mg/L yang menggunakan 1 prediksi yaitu B2; B2/B4; B4/B3. Transformasi logaritma yang mengacu pada Wu et al. (2009) dalam berjudul Empirical yang Estimation of Total Phosphorus Concentration in the Mainstream of the Qiantang River in China using Landsat TM Data. Regresi yang diuji adalah regresi linear berganda karena melibatkan 3 prediktor. Nilai R2 yang diperoleh tergolong kecil yaitu 0,268 dengan persamaan jurnalnya ( ) ( ) ( ) ( ) ... (1) dimana: TSI (SD) = 60 - 14,41 Ln Secchi depth (meter) TSI (TP) = 14,42 Ln Total Phosporus (µg/L) + 4,15 TSI (CA) = 9,81 Ln Chlorophyll-a (µg/L) + 30,6 Nilai CTSI merupakan nilai rata-rata dari tiga tingkat parameter untuk mengetahui distribusi trofik (Carlson, 1977) di perairan WGM. Klasifikasi TSI disajikan pada Tabel 1. Dimana X1 adalah B2, X2 adalah B2/B4, dan X3 adalah B4/B3. Untuk mengembalikan nilai menjadi satuan mg/m3 atau µg/L adalah memangkatkan nilai e dengan hasil model dan dikalikan penyebut 1000. Klorofil-a menggunakan 5 prediksi yaitu 0,098*((B2-B4)/B3), B3/B4, B2/B4, B3/B2, dan (B2-B4)/(B3-B4). Pemodelan menggunakan rasio B2/B4 karena memiliki nilai R2 tertinggi yaitu 0,584. Persamaan yang diperoleh adalah - , dimana X adalah B2/B4. Uji Akurasi Pemetaan Uji akurasi yang dilakukan berdasar pada Root Mean Square Error (RMSE) untuk menilai perbedaan antara data lapangan yang digunakan untuk regresi dan yang tidak digunakan untuk regresi. Nilai RMSE tersebut mengikuti satuan pada ketiga parameter tersebut. Semakin kecil nilai RMSE maka semakin kecil pergeseran nilai dan sebaliknya. Nilai RMSE kejernihan adalah 0,146 m. Nilai RMSE total fosfor adalah 54,154 mg/m3. Nilai RMSE klorofil-a adalah 3,260 mg/m3. Tabel 1. Klasifikasi Trofik Berdasarkan Indeks Trofik Carlson (1977). Skor Status Trofik Keterangan <30 Ultraligotrofik Kesuburan perairan sangat rendah. Air jernih, konsentrasi oksigen terlarut tinggi sepanjang tahun dan mencapai zona hipolimnion. 30-40 Oligotrofik Kesuburan perairan rendah. Air jernih, dimungkinkan adanya pembatasan anoksik pada zona hipolimnetik secara periodik (DO=0). 40-50 Mesotrofik Kesuburan perairan sedang. Kecerahan air sedang, peningkatan perubahan sifat anoksik di zona hipolimnetik, secara estetika masih mendukung untuk kegiatan olahraga air. 50-60 Eutrofik ringan Kesuburan perairan tinggi. Penurunan kecerahan air, zona hipolimnetik bersifat anoksik, terjadi masalah tanaman air, hanya ikan-ikan yang mampu hidup di air hangat, mendukung kegiatan olahraga air tetapi perlu penanganan. 60-70 Eutrofik sedang Kesuburan perairan tinggi. Didominasi oleh alga hijau-biru, terjadi penggumpalan, masalah tanaman air sudah ekstensif. 70-80 Eutrofik berat Kesuburan perairan tinggi. Terjadi blooming algae berat, tanaman air membentuk lapisan seperti kondisi hipereutrofik. >80 Hipereutrofik Kesuburan perairan sangat tinggi. Terjadi gumpalan alga, sering terjadi kematian ikan, tanaman air sedikit didominasi oleh alga. Sumber: Kementerian Negara Lingkungan Hidup, 2008, dalam Utomo et al., 2011 117
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 113-122 HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik untuk menghasilkan model untuk pemetaan status trofik dengan menggunakan uji regresi linear sederhana dan berganda. Hasil penelitian merepresentasikan bahwa nilai R2 kejernihan air sebesar 0,813, total fosfor sebesar 0,268, dan klorofil-a sebesar 0,584. Semakin tinggi R2 (semakin mendekati 1.00) akan semakin dekat dengan prediksi (Morissan et al., 2012). Nilai R2 yang mendekati 1 menunjukkan bahwa semakin baik model regresi dapat menjelaskan parameter status trofik dan semakin bagus validitasnya. Analisis statistik bertujuan Identifikasi Status Trofik WGM trofik WGM dapat diidentifikasi menggunakan nilai indeks rata-rata dari parameter kejernihan air, total fosfor, dan klorofil-a. Nilai tersebut diperoleh dari nilai model regresi terbaik kemudian dikelaskan berdasarkan metode TSI Carlson. Kondisi WGM perekaman 22 Mei 2015 TSI Carlson perhitungan sebagai direpresentasikan pada Gambar 2. Warna hijau pada waduk dipengaruhi pantulan spektral objek yang terdapat di dalam air seperti tanaman air dan fitoplankton, sedangkan dasar perairannya adalah lumpur sehingga terdapat perairan yang berwarna coklat atau campuran hijau dengan coklat. Distribusi TSI per-parameter direpresentasikan pada Gambar 3 untuk parameter kejernihan air, Gambar 4 untuk parameter total fosfor, dan Gambar 5 untuk parameter klorofil-a. Status dasar Gambar 3 menunjukkan bahwa identifikasi status trofik berdasarkan indeks kejernihan air terdiri dari 4 status trofik meliputi eutrofik ringan, Gambar 2. Peta Citra Komposit Warna Asli WGM Wonogiri, Jawa Tengah. 118 eutrofik sedang, eutrofik berat, dan hipereutrofik. Distribusi kejernihan ditandai dengan rona pada citra, semakin cerah ronanya maka semakin rendah kejernihannya. Kondisi tersebut direpresentasikan pada Gambar 2. Gambar 4 menjelaskan bahwa trofik berdasarkan indeks total fosfor terdiri dari 3 status trofik meliputi eutrofik sedang, eutrofik berat, dan hipereutrofik yang ditandai dengan rona citra yaitu semakin gelap maka semakin sedikit total fosfor, dan sebaliknya. Gambar 5 menjelaskan bahwa identifikasi status trofik berdasar klorofil-a terdiri dari 5 status trofik meliputi ultraligotrofik, oligotrofik, mesotrofik, eutrofik ringan, dan eutrofik sedang. Hal tersebut ditandai dengan rona pada citra dimana semakin gelap citra maka semakin rendah trofik klorofil-a dan sebaliknya. rona identifikasi status indeks status Hasil perhitungan diperoleh nilai indeks status trofik antara 50,051 sampai 80,180 sehingga distribusi kelas status trofik terdiri dari 3 status trofik meliputi eutrofik ringan, eutrofik sedang, dan eutrofik berat yang direpresentasikan pada Gambar 6. Distribusi eutrofik ringan terletak di bagian selatan dan tengah WGM dengan distribusi yang luas. Distribusi eutrofik sedang di tepi waduk, bagian utara WGM, dan di zona KJA. Distribusi eutrofik berat terdapat di muara sungai di Sub DAS Keduang, Alang, dan Solo Hulu. Luas ketiga status trofik direpresentasikan pada Tabel 2. Tabel 2. Luas Status Trofik WGM Status Trofik Eutrofik ringan Eutrofik sedang Eutrofik berat Skor Luas (ha) 2610,020 3571,110 182,895 Sumber: Perhitungan TSI dari Pengukuran Lapangan 50-60 60-70 70-80 Gambar 3. Peta Citra Distribusi TSI Kejernihan Air WGM Wonogiri, Jawa Tengah.
Aplikasi Citra Landsat 8 Oli untuk Identifikasi Status Trofik Waduk Gajah Mungkur Wonogiri... (Laksitaningrum, et al.) Gambar 4. Peta Citra Distribusi TSI Total Fosfor WGM Wonogiri, Jawa Tengah. Gambar 5. Peta Citra Distribusi TSI Klorofil-a WGM Wonogiri, Jawa Tengah. Gambar 6. Peta Citra Distribusi Status Trofik WGM Wonogiri, Jawa Tengah. 119
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 113-122 Analisis Hasil Pemetaan Status Waduk Gajah Mungkur Lokasi WGM berdasarkan citra satelit terletak di cekungan yang dikelilingi oleh perbukitan dan pegunungan dengan beberapa sungai yang bermuara di WGM. Penggunaan lahan sekitar WGM dari interpretasi citra secara umum meliputi sawah, campuran, permukiman, semak belukar, dan hutan di lereng Gunung Lawu. Kondisi topografi dan penggunaan lahan berpengaruh terhadap kondisi WGM baik berupa sedimentasi maupun hasil aktivitas faktor pertanian dan manusia. Selain klimatologis dapat seperti tanah masuk ke mempengaruhi perairan waduk. tegalan/ladang, kebun itu, hujan curah transportasi Permasalahan utama di WGM adalah sedimentasi yang cukup besar sehingga material lumpur yang menjadi dasar perairan waduk semakin banyak. Perbedaan sumber masukan sedimentasi dari luas sub-sub DAS yang masuk ke perairan sangat berpengaruh terhadap kesuburan perairannya karena berhubungan dengan nutrisi bagi organisme air. Luas sub DAS DTA WGM direpresentasikan pada Tabel 3. Semakin besar sedimentasi maka semakin banyak nutrisi yang masuk ke perairan. Selain itu, peningkatan jumlah keramba dan aktivitas budidayanya menambah masukan nutrisi di perairan. Tabel 3. Luas sub DAS DTA WGM No. Sub DAS Keduang 1 Tirtomoyo 2 Solo Hulu 3 Alang 4 Unggahan 5 Temon 6 Wuryantoro 7 Remnant 8 Luas (km2) 420,98 230,65 205,53 169,38 82,40 62,59 44,12 27,68 Sumber: Balai Pengelolaan DAS Solo, 2015 Berdasarkan distribusinya, eutrofik ringan dan eutrofik sedang mendominasi di perairan WGM. Hal tersebut menunjukkan bahwa sumber nutrisi dominan dari aliran sungai daripada di KJA karena lebih banyak menyumbang zat hara yang dibutuhkan oleh organisme perairan terutama alga, baik yang tumbuh di dasar perairan, melekat pada sedimen, maupun yang melayang di air permukaan. Pada tepi WGM distribusi eutrofik berat terdapat di muara sungai di Sub DAS Keduang, Alang, dan Solo Hulu. Sub DAS Keduang memiliki luas yang paling besar di DTA WGM, terdapat banyak anak sungai dari lereng topografi berbukit dan Gunung Lawu, kondisi bergunung, sehingga tererosi tanah mudah dimana dominasi tanah di Sub DAS Keduang adalah latosol dan mediteran yang peka terhadap itu, aktivitas pertanian dengan erosi. Selain penggunaan pupuk dan aktivitas manusia lainnya industri, domestik, yang menghasilkan limbah dapat dan pariwisata, pertambangan 120 menyebabkan penambahan limbah dan sedimen (Wiryanto et al., 2013). Kelimpahan limbah dan sedimen tersebut mengandung bahan organik dan anorganik (Effendi, 2003). Perbedaan musim sangat mempengaruhi status trofik di WGM dengan perairan yang sangat dinamis, intensitas dan besar curah hujan, aliran air di muara sungai yang berbeda-beda, memiliki sungai yang membawa aliran sedimen yang besar, adanya turbulensi, arus dan gelombang, fluktuasi tinggi pada muka air, gradien longitudinal yang dipengaruhi sungai, dan waktu tinggal air yang pendek. Pengaruh pola operasional waduk seperti penggelontoran sedimen, pengeluaran air untuk irigasi dan PLTA, dan pengambilan air untuk sumber air minum dan industri serta faktor biologi seperti organisme pemangsa fitoplankton atau faktor dapat menyebabkan penyimpangan distribusi status trofik. kimia lainnya Kondisi status trofik WGM saat perekaman citra yaitu saat musim peralihan menunjukkan kesuburan perairan yang tinggi dengan dominasi status trofik eutrofik sedang. Kondisi tersebut bagi dapat memberikan kelangsungan hidup organisme air dan manusia. Status tinggi dapat menurunkan oksigen hingga keadaan anaerob dan menurunkan penetrasi cahaya sehingga organisme lain seperti ikan-ikan ekonomis bisa mati, menurunkan kualitas air untuk sumber air minum bagi PDAM, munculnya toksik dan bakteri patogen, dan menurunkan estetika sebagai objek wisata. Status indikator pencemaran trofik perairan, semakin tinggi status trofiknya maka tercemar suatu perairan sehingga semakin diperlukan untuk mengurangi pencemaran tersebut. dampak buruk trofik yang tersebut sebagai penanganan Penelitian sebelumnya mengenai status trofik WGM yaitu Utomo et al. (2011) dan Wiryanto et al. (2012) menunjukkan distribusi yang berbeda. Status trofik WGM pada penelitian Utomo et al. trofik (2011) adalah eutrofik sedang. Status tersebut berdasarkan nilai rata-rata dari 6 titik sampel pada bulan Maret, Mei, Juli, dan November 2010 sehingga distribusinya hanya eutrofik trofik WGM pada penelitian sedang. Status Wiryanto et al. (2012) adalah eutrofik ringan. Status trofik tersebut berdasarkan nilai rata-rata dari 10 titik sampel pada bulan Maret, Juni, September, dan Desember 2009. Kedua penelitian tersebut menggunakan metode TSI Carlson secara konvensional dan tidak direpresentasikan secara spasial pada peta sehingga status trofik yang diteliti dianggap mewakili semua perairan WGM. Tingkat status trofik tersebut meningkat dari tahun 2009 ke 2010 yaitu perubahan eutrofik ringan menjadi eutrofik sedang. Kondisi status trofik WGM pada perekaman citra Landsat 8 Mei 2016 menunjukkan tingkat status trofik dengan distribusi paling luas yaitu eutrofik sedang. Perbedaan penggunaan metode konvensional dengan metode kombinasi konvensional dan citra yang memberikan keterangan status trofik
Aplikasi Citra Landsat 8 Oli untuk Identifikasi Status Trofik Waduk Gajah Mungkur Wonogiri... (Laksitaningrum, et al.) berbeda, terutama untuk informasi spasialnya. Penggunaan citra mampu memberikan informasi lebih lengkap dan akurat karena nilai yang diukur tidak hanya pada yang diinterpolasi tetapi dihitung pada setiap piksel citra dimana setiap sampel memiliki kandungan material perairan yang berbeda-beda. Peningkatan perubahan status trofik dari setiap tahunnya dapat mengurangi sebagai waduk serbaguna. titik-titik sampel fungsi WGM Evaluasi Hasil Pemetaan dan Manfaat Citra Landsat 8 OLI trofik dikatakan baik atau tidak berdasarkan pada uji akurasi pemetaan yang dibandingkan dengan nilai yang terdapat pada citra. Nilai citra tersebut merupakan hasil kalkulasi model regresi dengan validasi nilai per-parameter yang berbeda-beda. Semakin baik suatu model maka semakin baik untuk dipetakan, sama dengan nilai R2 semakin tinggi maka semakin baik model yang digunakan. Nilai R2 tertinggi yaitu pada parameter kejernihan air, sedangkan terendah adalah total fosfor. Hal tersebut mengakibatkan akurasi pemetaan yang berbeda pula. Akurasi pemetaan yang digunakan berdasar pada nilai kesalahan RMSE dimana nilai terbaik adalah kejernihan air dan terendah adalah total tersebut merepresentasikan pergeseran antara data di lapangan dan di citra. Semakin kecil pergeseran nilai maka semakin baik peta yang dihasilkan. Evaluasi hasil pemetaan status fosfor. Nilai dibangun dari penisbahan saluran terhadap data pengukuran lapangan. Apabila nilai mendekati 1, regresi dapat maka semakin baik model menjelaskan parameter status trofik. Sampel yang digunakan untuk model regresi sudah mewakili populasi yaitu menyebar sesuai strata. trofik WGM berdasarkan metode TSI Carlson memiliki rentang nilai indeks 50,051 - 80,180. Distribusi terbesar adalah eutrofik sedang. Hal tersebut menunjukkan tingkat tinggi dan dapat kesuburan perairan yang membahayakan makhluk hidup lain. Distribusi status Hasil pemetaan identifikasi status trofik WGM dapat dikatakan baik atau tidak berdasarkan pada nilai akurasi parameter kejerihan air, total fosfor, dan klorofil-a. Semakin kecil nilai RMSE maka semakin kecil kesalahan yang terjadi antara nilai pengukuran lapangan dengan nilai di citra. Berdasarkan uji akurasi pemetaan tersebut maka citra Landsat 8 OLI baik digunakan untuk kajian status trofik, khususnya parameter kejernihan air dan klorofil-a. UCAPAN TERIMA KASIH terima kasih kepada Perum Jasa Tirta 1 Solo, BBWS Bengawan Solo, dan BPDAS Surakarta Provinsi Jawa Tengah yang telah menyediakan data dan memberikan izin penelitian, serta kepada Bapak Prof. Dr. Totok Gunawan, M.S., Dr. Sudaryatno, M.Si. dan Ibu Dra. Peni Pujiastuti, M.Si. atas saran dan masukan dalam penelitian ini. Kami mengucapkan Citra Landsat 8 OLI dapat memberikan informasi seperti parameter kejernihan air dan biologi air seperti klorofil-a. Akan tetapi, kurang baik untuk merepresentasikan fosfor karena parameter kimia seperti larut di dalam air. Citra partikelnya mudah penginderaan respon spektral yang berbeda karena setiap objek di permukaan bumi memiliki karakteristik yang berbeda-beda, yang merepresentasikan hasil yang tidak sesuai dengan teori. Salah satunya adalah kejernihan air, pantulan kejernihan air dengan karakteristik material dan warna yang berbeda seperti kandungan berupa tanah/lumpur dan kandungan klorofil-a dapat menyebabkan karena keduanya sama-sama memiliki kejernihan perairan rendah walaupun pantulan spektralnya yang berbeda. Oleh karena itu, objek air yang mendominasi saluran merah akan menghasilkan nilai kejernihan air lebih rendah jika dikalkulasikan dengan rumus empiris dari kejernihan air yang telah dibangun. tentang fisik total jauh dapat menerima tetapi terdapat objek material tersuspensi anomali perhitungan KESIMPULAN Kemampuan citra Landsat 8 OLI dalam menilai status trofik WGM dilihat berdasarkan koefisien determinasi (R2) dari model regresi yang DAFTAR PUSTAKA Asdak, Chay. (2010). Hidrologi dan Pengelolaan Daerah (Edisi Kelima). Gadjah Mada Aliran Sungai University Press. Yogyakarta. Badan Standardisasi Nasional. (2010). SNI 7645, Klasifikasi Penutup Lahan. Badan Standardisasi Nasional. Jakarta. Balai Pengelola Sumber Daya Air Bengawan Solo. (2012). Informasi Waduk Wonogiri. Disitasi dari [7 Oktober 2015]. Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Solo. (2016). Luas Sub DAS Daerah Tangkapan Air Waduk Gajah Mungkur. Solo: Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Solo. Carlson, R.E. (1977). A Trophic State Index for Lakes. Limnology Research Center, University of Minnesota. Minneapolis. Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Penerbit Andi. Yogyakarta. Dinas Pekerjaan Umum. (2010). Bendungan Wonogiri. dari Disitasi bendungan-detail.asp?id=146. [7 Oktober 2015] Dinas Pekerjaan Umum. (2013). Atasi Sedimentasi Bangun Waduk dari [20 Maret BBWS Penampung. 2015] Bengawan Solo Disitasi 121
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 113-122 Effendi, Hefni. (2003). Telaah Kualitas Air bagi Lingkungan. Pengelolaan Sumberdaya Penerbit Andi. Yogyakarta. dan Japan International Coorperation Agency (JICA). (2007). Studi Penanganan Sedimentasi Waduk Serbaguna Wonogiri Republik Indonesia. Direktorat Jenderal Sumber Daya Air, Departemen Pekerjaan Umum dan Nippon Koei Co., Yachiyo Engineering Co. Khorram, S., F.H. Koch, C.F. van der Wiele, dan S.A.C. Nelson. (2012). Remote Sensing (Springer Briefs in Space Development). New York: Springer. Klapper, H. (1991). Control of Eutrophication in Inlad Water. Prentice Hall PTR. USA. Li, R. dan J. Li. (2004). Satellite Remote Sensing Technology for Lake Water Clarity Monitoring: An Overview. for Environmental Information Sciences (ISEIS), 2, 893-901. Jurnal International Society Lillesand, T.M., R.W. Kiefer, dan J.W. Chipman. (2007). Interpretation 6th Remote Sensing and Edition. John Wiley & Sons, Inc. USA. Image Molo, M., B. Utami, dan E. Widayanti. (2012). Tingkat Penerapan Usaha Tani Lahan Surutan Berbasis Konservasi di Bendungan Gajah Mungkur Kabupaten Wonogiri. Agriculture Science, 27(1),1- 10. Morissan, M.A., A.C. Wardhani, dan F. Hamid. (2012). Metode Penelitian Survei. Kencana Prenada Media Group. Jakarta. Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup. (2009). Daya Tampung Beban Pencemaran Air Danau dan/atau Waduk. Peraturan Menteri Negara Nomor 28 Tahun 2009. Menteri Negara Lingkungan Hidup Republik Indonesia. 122 Prasad, A.G.D. dan Siddaraju. (2012). Carlson's Trophic State Index for The Assessment of Trophic Status of Two Lakes in Mandya District. Pelagia Research Library, Department of Environmental Sciences, University of Mysore, Karnataka, India. 3. 2992- 2996. Pujiastuti, P., B. Ismail, dan Pranoto. (2013). Kualitas dan Beban Pencemaran Perairan Waduk Gajah Mungkur. Ekosains, 5(1), 60-75. Trisakti, B., A. Tjahjaningsih, N. Suwargana, I. Carolita, dan Pemanfaatan Penginderaan Jauh Satelit untuk Pemantauan Daerah Tangkapan Air dan Danau. Maximum. Bogor. Mukhoriyah. (2014). United States Geological Survey (USGS). (2011). Predicting Lake Trophic State by Realting Secchi- to Landsat- Disk Transparancy Measurements Satellite Imagery for Michigan Inland Lakes, 2003- 05 and 2008-08. Science Investigations Report 2011-5007. Utomo, A.D., M.R. Ridho, D.D.A. Putranto, dan E. Saleh. (2011). Keanekaragaman Plankton dan Tingkat Kesuburan Perairan di Waduk Gajah Mungkur. Bawal, 3(6), 415-422. Wiryanto, T. Gunawan, S.D. Tandjung, dan Sudibyakto. (2012). Kajian Kesuburan Perairan Waduk Gajah Mungkur. Ekosains. 4(3).1-10. Wu, C., J. Wu, J. Qi, L. Zhang, H. Huang, L. Lou, dan Y. Chen. (2010). Empirical Estimation of Total Phosporus Concentration in the Mainstream of the Qiantang River in China using Landsat TM Data. International Journal of Remote Sensing (IJRS), 31(9), 2309-2324.
Relokasi Penduduk Terdampak Banjir Sungai di Kota Semarang ... (Yunarto dan Sari) RELOKASI PENDUDUK TERDAMPAK BANJIR SUNGAI DI KOTA SEMARANG (Relocation of People Affected by Floods in Semarang City) Yunarto dan Anggun Mayang Sari Pusat Penelitian Geoteknologi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia Komplek LIPI, Jalan Sangkuriang Bandung, 40135, Indonesia E-mail: Diterima (received): 25 Februari 2017; Direvisi (revised): 23 Mei 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 9 Agustus 2017 ABSTRAK Kota Semarang sering dilanda banjir, baik banjir harian akibat rob ataupun banjir sungai yang datang tiap musim hujan. Banjir sungai ataupun rob dapat menimbulkan genangan di kawasan pantai, terutama kawasan permukiman penduduk dan perkantoran yang berpengaruh pada kerusakan pondasi, lantai, dan dinding rumah/bangunan. Kerugian akibat banjir/rob, di antaranya penduduk harus mengeluarkan biaya untuk meninggikan lantai setiap 2-3 tahun, serta biaya untuk menyambung dinding dan atap rumah setiap 10-15 tahun. Kondisi ini masih berlangsung hingga sekarang. Penelitian ini merekomendasikan agar penduduk di kawasan permukiman tersebut perlu direlokasi ke tempat lebih aman, dengan dibangunnya rumah susun (Rusun) yang bebas banjir dan aman dari longsor. Penelitian ini menggunakan analisis tumpangsusun (overlay) Sistem Informasi Geografis (SIG) pada peta tata guna lahan, peta sebaran penduduk, peta kawasan banjir, dan peta penurunan tanah untuk menghasilkan jumlah penduduk terpapar di dalam zona banjir/rob per kecamatan di kawasan pantai. Kemudian direncanakan jumlah Rusun yang dibutuhkan untuk menampung penduduk pada zona banjir/rob tersebut per kecamatan. Berdasarkan hasil analisis spasial, dapat disimpulkan bahwa penduduk yang terpapar di zona banjir/rob sebanyak 395.877 jiwa dimana pada Kecamatan Semarang Utara memiliki jumlah penduduk terpapar paling tinggi sebesar 111.096 jiwa. Sementara jumlah penduduk terpapar paling rendah adalah Kecamatan Tugu sebesar 15.755 jiwa. Dibutuhkan Rusun sebanyak 1.100 unit yang membutuhkan lahan berupa tanah kosong, tegalan, dan sawah seluas 15.853 km2. Kata kunci: banjir, banjir rob, analisis SIG, relokasi, rumah susun ABSTRACT Semarang is a city in Indonesia that seriously prone to flood, both daily flood due to high tidal flood and river flood due to high rainfall intensity. Both tidal flood and river flood may cause inundation in the seashore area, mostly in a residential area and office building, which affected the building foundation, floor, and wall of the structure. The damage loss due to tidal flood is quite high, for instead, people need to reconstruct the settlements by raising the floor every 2-3 years and the wall including the roof every 10-15 years. This condition is continuing to this day. This research recommends the resident to relocate to the safer areas by constructing flats which are safe from flood and landslide threatens. This research used overlay analysis of Geographical Information System (GIS) on the land use map, population distribution map, flood zone map, and subsidence zone maps to provide the number of the population exposed for each district in flood area. Then the general overview planning of the flats needed to accommodate the population in the flood area per district. The spatial analysis showed that the exposed population in the tidal flood zone are 395,877 people where Semarang Utara district has the highest population exposed by the flood about 111.096 people. Meanwhile, the lowest number of the exposed people is in Tugu Sub-district as many as 15,755 people. The flats needed about 1.100 units and take an area of 15,853 km2 which is in the form of the vacant area, moor, or rice fields. Keywords: river flood, tidal flood, GIS analysis, relocation, flats PENDAHULUAN Kota Semarang merupakan Ibukota Provinsi Jawa Tengah, terletak di Pantai Utara Jawa. Kota Semarang berfungsi sebagai pusat pemerintahan, perdagangan, industri, pendidikan dan pariwisata. Kota Semarang terletak antara 109°35-110°50' BT dan 6°50'-7°10' LS. Dibatasi sebelah barat dengan timur dengan Kabupaten Kendal, sebelah Kabupaten Demak, sebelah selatan dengan Kabupaten Semarang, dan sebelah utara dibatasi oleh Laut Jawa dengan panjang garis pantai meliputi 13,6 km (BPS Kota Semarang, 2015). Penelitian yang dilakukan oleh Suripin (2004) mengemukakan bahwa banjir di Kota Semarang, khususnya bagian bawah (daerah rendah), ada tiga jenis yaitu banjir rob, banjir lokal dan banjir kiriman. Banjir rob terjadi akibat aliran langsung air 123
Majlah Ilmiah GlobeVolume 19 No. 2 Oktober 2017: 123-134 pasang atau aliran balik dari saluran drainase akibat terhambat oleh air pasang. Banjir ini rutin terjadi pada wilayah Kecamatan Semarang Utara dan sebagian Kecamatan Semarang Barat, dengan ketinggian genangan air antara 0,20-0,70 m dan lama genangan 3-6 jam. Banjir lokal adalah banjir yang diakibatkan curah hujan setempat. Banjir ini terjadi bila hujan yang terjadi melebihi kapasitas sistem drainase yang ada. Ketinggian genangan lama genangan1-8 jam. Banjir ini terdapat di daerah tergenang yaitu Kecamatan Semarang Timur, Semarang Barat, Semarang Tengah, Genuk, Semarang Utara, dan Gayamsari. Banjir kiriman adalah banjir yang datang dari daerah hulu. Banjir ini akibat hujan yang terjadi di daerah hulu yang menimbulkan aliran banjir yang melebihi kapasitas sungainya. Banjir antara 0,5-0,7 m dan satu kiriman merupakan penyebab sumber genangan (banjir) di Kota Semarang, khususnya Semarang bawah (pantai) (Suripin, 2004). Banjir kiriman di Kota Semarang tercatat pada tahun 1973, 1988, 1990, dan 1993. (Reseda, 2012). Pada tahun 1990, banjir akibat luapan sungai Kali Garang yang menimbulkan 47 korban (Reseda, 2012). Daerah yang mengalami kerugian terbesar meliputi Kecamatan Semarang Barat dan Semarang Selatan dengan ketinggian genangan mencapai 3 meter selama 3- 5 jam (Suripin, 2004). Menurut Waskitaningsih (2012), pada tahun 1993-2010, banjir kiriman telah terjadi tiga kali, yaitu tahun 1993, 2000, dan 2010. Dari ketiga banjir tersebut, banjir kiriman tahun 2010 yang terbesar menimbulkan kerugian dan korban jiwa. Wilayah Banjir Kanal Barat Kota Semarang termasuk dalam DAS Garang dengan luas 212,89 km2. DAS Garang mempunyai beberapa sub DAS, yaitu Sungai Kreo 68,56 km2, Sungai Kripik 36,47 km2, Sungai Garang Hulu 83,71 km2, dan Sungai Garang Hilir 24,14 km2 (Prakasa, RJ et al., 2013). Kapasitas debit air wilayah banjir kanal barat sebesar 300-400 m3/detik (Widyanti, et. al., 2014). Debit pada kejadian banjir besar diwilayah banjir kanal baratyang tercatat pada 25 Januari 1990 sebesar 890 m3/detik, dengan curah hujan sebsar 149,7 mm selama kurang lebih 11 jam, sedangkan pada 19 Januari 1993 sebesar 786,7 m3/detik, dengan curah hujan 232 mm selama kurang lebih 19 jam (Prakasa, RJ et al.,2013). salah jiwa Banjir rob merupakan banjir rutin akibat air laut pasang yang terjadi pada wilayah Kecamatan Semarang Utara dan sebagian Kecamatan Semarang Barat, dengan ketinggian genangan air antara 0,20-0,70 m dengan lama genangan 3-6 jam banyak (Suripin, terutama kawasan menggenangi wilayah permukiman perkantoran dan menggenangi wilayah Kecamatan Semarang Utara 27,2 km2 dan Kecamatan Semarang Barat 12,4 km2, tersebut diperkirakan luas genangan banjir rob 32,6 km2 tersebut (Sarbidi, 2002). Akibat genangan 2004). Banjir ini, ini penduduk sehingga kedua wilayah 124 beberapa dikosongkan pemiliknya, seperti rumah di Kelurahan Kaligawe, Kecamatan Gayamsari disajikan pada Gambar 1a, Kelurahan Dadapsari disajikan pada Gambar 1b, Kecamatan Semarang Utara, dan kantor di Kelurahan Tanjung Mas disajikan pada Gambar 1c. Sebagian besar penduduk Kota Semarang tinggal di pusat kota, dengan ketinggian 5 dan 10 mdpl. Ada 20 kelurahan di daerah pantai (pesisir) yang rentan terhadap genangan banjir rob. Daerah yang paling rentan adalah Kelurahan Tanjung Mas, Bandarharjo, Panggung Lor, Kuningan, dan Kemijen dengan jumlah penduduk 28.414 jiwa; 18.946 jiwa; 14.295 jiwa; 13.189 jiwa; dan 13.053 jiwa (Marfai, 2008). rumah dan kantor Banjir rob, lokal dan kiriman berpengaruh lantai, dan dinding pada kerusakan pondasi, rumah/bangunan. Penelitian yang dilakukan Sarbidi (2002) mengatakan di kawasan pantai, banjir rob menyebabkan lantai rumah/bangunan harus ditinggikan minimal 10-50 cm setiap 5 tahun. Ketika umur bangunan mencapai lebih 15 tahun, dinding menjadi pendek. Masyarakat yang kurang mampu biasanya tetap bertahan dengan kondisi yang dan atau membongkar menyambung kolom dan dinding rumah ke atas, sedangkan masyarakat yang mampu, biasanya rumahnya dirombak total dan membangun rumah tersebut baru. Kedua mengindikasikan bahwa di daerah tergenang rob, dalam 15 tahun dapat menimbulkan kehilangan 50-100% komponen rumah/bangunan. ada atap cara penanganan rob dapat disebabkan adanya penurunan tanah di kawasan pantai (land subsidence) pada wilayah pantai Kota Semarang. Penurunan tanah berkisar antara 2-25 cm/tahun. Khusus di wilayah Kelurahan Bandarharjo, Tanjung Mas, dan sebagian kelurahan Terboyo Kulon mencapai 20 cm/tahun (Dit. Geologi dan Tata Lingkungan, 1999). Selain itu penurunan tanah disebabkan oleh pengambilan air tanah berlebihan, konsolidasi tanah karena merupakan daerah aluvial ditambah pembebanan tinggi oleh bangunan 2013; Murdohardono, 2002; Ramadhan et al., 2014). Dampak penurunan tanah dapat dilihat adanya luasan genangan rob yang semakin besar (Ramadhan et. al., 2014). Selain itu, banjir di atasnya (Kodoatie, Menurut Suhaeni (2002), beberapa kerugian akibat banjir rob, di antaranya penduduk harus mengeluarkan biaya tambahan untuk meninggikan lantai setiap 2-3 tahun, kemudian mengeluarkan biaya tambahan untuk menyambung dinding dan atap rumah setiap 10-15 tahun. Kondisi ini masih berlangsung hingga sekarang. Melihat kondisi ini perlu adanya upaya mengurangi risiko bencana pada penduduk di kawasan permukiman yang terdampak banjir/rob. Tujuan penelitian ini adalah merekomendasikan sebagian penduduk di kawasan permukiman tersebut dipindahkan ke tempat lebih aman, salah satunya melalui pembangunan rumah susun yang bebas banjir dan longsor.
Relokasi Penduduk Terdampak Banjir Sungai di Kota Semarang ... (Yunarto dan Sari) c a Gambar 1. Rumah (a, b) dan Kantor (c) yang Tergenang Akibat Banjir/Rob. b METODE turun 1,22%, Semarang Timur 0,76%, Gayamsari 0,3% dan Semarang Barat 0,22%. Dalam penelitian ini, data yang digunakan data adalah data penduduk per Kecamatan tahun 2014 dari BPS Kota Semarang tahun 2015; Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) Kota Semarang skala 1 : 25.000 dari Badan Informasi Geospasial (BIG) tahun 2011; Peta Penurunan Tanah hasil kajian Yuwono et al. (2013); peta kawasan banjir skala 1 : 25.000 dari RTRW Kota Semarang 2011-2031; peta tata guna lahan skala 1 : 25.000 dari RTRW Kota Semarang 2011-2031; dan peta geologi gerakan tanah dari RTRW Kota Semarang 2011- 2031 yang diklasifikasikan dalam empat kelas, yaitu sangat rendah, rendah, sedang, dan tinggi, relokasi diperlukan untuk menentukan masyarakat terdampak banjir. lokasi Sebaran Penduduk Gambar 2. Grafik Jumlah Penduduk yang Terdampak Banjir/Rob di Kota Semarang Mulai Tahun 2010-2014. Penduduk Kota Semarang pada tahun 2014 dengan 1.584.881 tercatat tahun 2014 pertumbuhan penduduk selama sebesar 0,81% dari tahun 2013 (BPS Kota Semarang, 2015). Berdasarkan tingkat kepadatan penduduk Kota Semarang, Kecamatan Mijen, dan kecamatan Tugu mempunyai jumlah penduduk terkecil, yaitu dibawah 1.000 orang tiap km2. Hal ini disebabkan karena kedua kecamatan tersebut dikembangkan sebagai daerah pertanian dan kawasan industri. Sedangkan wilayah utara hingga (daerah pusat kota), kecamatan yang timur kecamatan terpadat Pedurungan dan Semarang Selatan dengan kepadatan penduduk 13.487 orang tiap km2 (BPS Kota Semarang 2015). Berdasarkan peta kawasan banjir Kota Semarang, kecamatan yang sering mengalami banjir/rob, di antaranya Kecamatan Genuk, Gayamsari, Semarang Barat, Semarang Tengah, Semarang Timur, Semarang Utara, Pedurungan, dan Semarang Selatan. Penduduk yang tinggal di kecamatan ini dalam kurun waktu lima rata-rata pertumbuhan yang cukup beragam (Gambar 2). Ada rata-rata Kecamatan Kecamatan pertumbuhan meningkat Pedurungan naik 1%, Semarang Utara 0,19%, Semarang Tengah 2,26%, Tugu 3,2%, dan Genuk 2,62%. Kecamatan dengan rata-rata pertumbuhan menurun adalah Kecamatan Semarang Selatan sebesar jiwa adalah penduduknya (2010-2014) memiliki tahun lima dengan yaitu Tingkat Kepadatan Penduduk Per Permukiman Berkaitan dengan kebencanaan, kepadatan penduduk menggunakan pedoman analisis risiko DESDM bahaya bekerjasama für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) Jerman, yang diistilahkan dengan "Kepadatan Penduduk Disesuaikan". Kepadatan Penduduk Disesuaikan, yaitu jumlah penduduk di suatu wilayah dibagi luas wilayah permukiman di wilayah tersebut. Untuk memperkirakan jumlah orang yang terpapar di dalam zona bahaya tertentu di setiap wilayah, dibutuhkan dua jenis informasi: (1) Kepadatan Penduduk Disesuaikan (KPD) dari wilayah, yaitu kepadatan penduduk berdasarkan luas daerah permukiman saja; (2) luas wilayah permukiman yang terletak di dalam zona bahaya tertentu Jumlah penduduk (Badan Geologi, 2009). terdampak satuan wilayah banjir/rob dirumuskan pada persamaan 1 berikut. alam, Badan Geologi dengan Bundesanstalt per ... (1) dimana: Y : Jumlah penduduk terdampak banjir per wilayah (jiwa) Lpb : Luas permukiman yang terdampak banjir per wilayah (km2) Lp N : Luas permukiman per wilayah (km2) : Jumlah penduduk per wilayah (jiwa) 125
Majlah Ilmiah GlobeVolume 19 No. 2 Oktober 2017: 123-134 Penentuan Peta Kepadatan Penduduk Disesuaikan (KPD) untuk kawasan pantai Kota Semarang diperoleh dengan menganalisis data penduduk per kecamatan tahun 2015 dengan peta permukiman per Kecamatan, dimana jumlah penduduk dibagi dengan luas permukiman. Kemudian hasilnya di klasifikasi dalam tiga kelas, yaitu rendah, sedang, dan tinggi (Gambar 3). Berdasarkan peta KPD di atas, KPD menengah hingga tinggi terkonsentrasi di bagian tengah kawasan pantai, dengan KPD>11.700 jiwa/km2, yaitu Kecamatan Semarang Utara, Semarang Tengah, Semarang Timur, Gayamsari, Semarang Selatan, dan Pedurungan. Kawasan ini merupakan kawasan terbangun (perkotaan) yang difokuskan pada permukiman, perdagangan, dan jasa serta pelabuhan. Sementara Kecamatan Semarang Barat dan Tugu (di bagian barat) serta Kecamatan Genuk (di bagian Timur) termasuk KPD rendah ini yaitu 7.500-11.700 merupakan kawasan pertanian dan industri. jiwa/km2. Kawasan Gambar 3. Peta Kepadatan Penduduk Disesuaikan (KPD) Kota Semarang. Peta Kawasan Banjir Berdasarkan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kota Semarang tahun 2011-2031, Peta Kawasan Banjir di Kota Semarang tersebar di beberapa wilayah. Di daerah rendah (utara), wilayah yang sering banjir meliputi: Kecamatan Tugu, Semarang Barat, Semarang Utara, Semarang Tengah, Semarang Timur, Genuk, dan Gayamsari. Sedangkan bagian selatan (hulu), banjir terjadi di wilayah Kecamatan Banyumanik, Candisari, Mijen, Ngaliyan, Pedurungan, dan Tembalang disajikan pada Gambar 4. tidak hanya terjadi di kawasan perkotaan, namun sudah merambah ke kawasan budidaya dan kawasan lindung, yang berfungsi sebagai daerah resapan air yang ada di selatan Kota Semarang (kawasan perbukitan). Perubahan tata guna lahan akibat perkembangan pemukiman di daerah hulu dapat mengakibatkan peningkatan aliran permukaan di bagian hilir (kawasan pantai). Banjir kiriman yang datangnya dari arah hulu di luar kawasan yang tergenang. Hal ini terjadi jika hujan yang terjadi di daerah hulu Perubahan lahan 126 menimbulkan aliran banjir yang melebihi kapasitas sungainya atau banjir kanal yang ada, sehingga terjadi limpasan (Wismarini et al., 2010). Sumber: Bappeda Kota Semarang, 2015 Gambar 4. Peta Kawasan Banjir Kota Semarang. (2004) mengatakan lanjut Suripin sistem dan utama dari terdiri sekunder/tersier. Sistem drainase utama Kota Semarang, baik yang alami maupun yang buatan, pada bagian hilir mempunyai elevasi dasar saluran lebih rendah daripada elevasi dasar muara/pantai. Hal ini menyebabkan sedimentasi serius yang menimbulkan pendangkalan. Sedangkan kapasitas sistem drainase yang lebih kecil (sekunder, tersier) semakin menurun akibat sedimentasi, sampah, dan pemeliharaan yang kurang. Hingga saat ini masalah banjir kiriman dan banjir pasang merupakan masalah yang belum terpecahkan. Genangan bajir masih selalu terjadi, terutama pada saat musim hujan. Lebih drainase setiap harinya Menurut Pramono (2002), potensi banjir di daerah hulu, diantaranya perubahan pemanfaatan lahan, yang semula hutan karet menjadi perumahan di wilayah Kecamatan Mijen. Hal ini akan memperbesar kerusakan di daerah tersebut, yang akibatnya jumlah air hujan yang mengalir ke wilayah Ngaliyan menjadi bertambah dan membuat daerah tersebut terkena musibah banjir, padahal sebelumnya di daerah tersebut belum pernah terkena banjir. Selain penggundulan hutan, perubahan areal perumahan baru di wilayah Kabupaten Semarang. Penyebab lain, banyak sungai yang berhulu di daerah Kabupaten Semarang melewati Kota Semarang. areal pertanian menjadi Salah satu penyebab banjir rob di wilayah pantai Semarang adalah perubahan penggunaan lahan di wilayah pantai seperti lahan tambak, rawa, dan sawah. Wilayah yang secara alami dapat menampung pasang air laut tersebut telah berubah menjadi lahan permukiman dan kawasan industri, dengan cara menguruk tambak, rawa, dan sawah. Hal tersebut menyebabkan air laut tidak dan menggenangi terserap/tertampung lagi kawasan rendah posisinya lebih (Bappeda Semarang, 2000). lain yang
Relokasi Penduduk Terdampak Banjir Sungai di Kota Semarang ... (Yunarto dan Sari) Saat ini sekitar 790,5 ha lahan di Kecamatan Semarang Utara sudah tidak ada lahan tambak, dan dari sekitar 585 ha lahan total di Wilayah Semarang Barat hanya terdapat sekitar 126,5 ha (Bappeda Semarang, 2000). lahan Menurut Sarah dan Mulyono (2014), Kota Semarang telah mengalami penurunan tanah yang intensif sejak tahun 1980-an. Amblesan tanah di Kota Semarang disebabkan oleh tiga penyebab utama, konsolidasi alamiah endapan lempung yang disebabkan oleh konsolidasi endapan belum terkonsolidasi, penurunan muka air tanah akibat pemanfaatan dan tanah pembebanan (bangunan atau timbunan) akibat pembangunan di Kota Semarang sebagai dampak pertambahan penduduk, dan aktivitas ekonomi dan industri yang mempercepat proses penurunan tanah. tambak yaitu berumur kuarter yang air berlebihan Peta Penurunan Tanah (2013) melakukan penggabungan hasil pengukuran penurunan muka tanah dari berbagai metode yaitu sipat datar, Global Positioning System (GPS), pengukuran langsung dan InSAR. Penurunan muka tanah yang laju yang terjadi di Kota Semarang memiliki bervariasi dengan 0-13 kecenderungan meningkat ke arah utara timur (timur laut). Daerah yang memiliki laju penurunan muka tanah tinggi (9-13 cm/tahun), antara lain berada Kelurahan Tawangsari, Tambakharjo dan Tawangmas (Kecamatan Semarang Barat), Panggung Lor, Purwosari, Plombokan, Kuningan, Tanjungmas (Kecamatan Semarang Utara), Kemijen, Kebon Rejomulyo, Agung, Mlatiharjo, dan Rejosari (Kecamatan Semarang Studi Yuwono et al. antara cm/tahun di sebagian wilayah Panggung Bandarharjo, Kidul, dan Timur), Kaligawe, Sawah Besar, dan Sambirejo Kulon, (Kecamatan Gayamsari), Muktiharjo Lor, Terboyo Wetan, dan Trimulyo (Kecamatan Genuk) disajikan pada Gambar 5. Terboyo Peta Tata Guna Lahan Pembangunan fisik (bangunan, infrastruktur) Kota Semarang, khususnya di daerah Semarang bagian utara, berupa ruang terbangun pada tahun 1972 masih relatif sedikit. Pada tahun 1992, lahan ruang terbangun berkembang pesat ke arah barat, timur dan utara. Perkembangan lahan terbangun di tahun 2005, semakin intensif ke segala arah, dengan konsentrasi tata guna lahan terfokus di pusat kota Semarang dan Semarang utara (Murdohardono, 2007 dalam Sarah dan Mulyono, 2014). Dampak meningkatnya perubahan ruang terbangun tersebut mengakibatkan menurunya lahan hijau yang semula 65,00% di tahun 1994, menjadi 61.74% di tahun 2002 dan 53,74% pada tahun 2006 (Murdohardono, 2007 dalam Sarah dan Mulyono, 2014). Kota Semarang mengalami perkembangan yang cepat. Peningkatan jumlah penduduk akibat urbanisasi dari daerah sekitarnya, berdampak pada kebutuhan akan wilayah permukiman. lahan Kota Semarang - Rencana Tata Ruang Wilayah 2011- 2031, yang diklasifikasikan dalam beberapa kelas, yaitu permukiman, perkebunan, sawah, tambak, hutan produksi tetap, bandar udara, pendidikan, kesehatan, pelayanan umum dan taman. Luas permukiman 159,4 km2 atau 42,65% dari luas wilayah kota Semarang, luas perkebunan 73.74 km2 (19,73%), luas sawah 37,26 km2 (9,97%), luas tambak 26,9 km2 (7,19%) dan luas hutan produksi tetap 19,22 km2 (5,14%), sedangkan luas guna lainnya seperti pelabuhan laut, bandar udara, pendidikan dan kesehatan 5,65 (1,5%) disajikan pada Gambar 6. Berdasarkan peta tata guna Bugangan, Mlatibaru, Sumber: Yuwono et al., 2013 Gambar 5. Peta Penurunan Muka Tanah Kota Semarang. Sumber: Bappeda Kota Semarang, 2014 Gambar 6. Peta Tata Guna Lahan Kota Semarang. 127
Majlah Ilmiah GlobeVolume 19 No. 2 Oktober 2017: 123-134 Penentuan peta penduduk terpapar dampak banjir/rob pada daerah penurunan tanah dengan menggunakan SIG, dimulai dengan analisis intersects peta sebaran penduduk per kecamatan dengan peta permukiman turunan dari peta tata guna lahan. Kemudian dihasilkan peta penduduk selanjutnya dihitung di Kepadatan Penduduk Disesuaikan (KPD = N/LP) di zona permukiman tersebut. Sementara itu, peta pemukiman dianalisis intersects dengan peta kawasan banjir menghasilkan pemukiman yang terdampak banjir (LPB). Kedua peta, yaitu KPD dan peta permukiman terdampak banjir dianalisis intersects menghasilkan penduduk di zona permukiman yang terdampak banjir kemudian dihitung penduduk yang terdampak banjir dengan persamaan 2 untuk menghasilkan penduduk terdampak banjir. zona permukiman, ... (2) Selanjutnya peta ini di intersects dengan peta penurunan muka tanah (PMT) dengan klasifikasi 0-3 cm/tahun= rendah, 3-6 cm/tahun= sedang, 6-9 tinggi dan 6-13 cm/tahun= sangat cm/tahun= tinggi, untuk menghasilkan peta penduduk terpapar di daerah penurunan muka tanah yang diklasifikasikan dalam empat kelas, yaitu rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi disajikan pada Gambar 7. Peta Geologi Gerakan Tanah Berdasarkan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kota Semarang tahun 2011-2031, Petageologi gerakan tanah di Kota Semarang (Gambar 8.) tersebar di beberapa wilayah, yang diklasifikasikan dalam empat kelas yaitu sangat rendah, rendah, sedang dan tinggi. Kawasan rawan bencana gerakan tanah diantaranya Kecamatan Mijen, Gunung Pati dan Banyumanik. Kecamatan Gunung Pati memiliki gerakan tanah yang luas 246.988 ha, diikuti Kecamatan Banyumanik seluas 634.874 ha dan Kecamatan Mijen seluas 292.455 ha (Ramadhan et al., 2014). Menurut Jihan, MA dan Yusrizhal (2016), sebaiknya di Kecamatan Gunung Pati, tidak direncanakan sebagai kawasan terbangun agar terhindar dari bencana tanah longsor. tinggi dengan Peta Penurunan Muka Tanah (PMT) Peta Jumlah Peduduk Kecamatan Peta Tata Guna Lahan Peta Kawasan Banjir/rob 0-3 cm/thn : rendah 3-6 cm/thn : sedang 6-9 :cm/tahun : Tinggi 9-13 cm/tahun : Sangat Tinggi Select Permukiman Intersects Intersects Penduduk di zona Permukiman Hitung Kepadatan penduduk disesuaikan (KPD) N/LP Permukiman terdampak Banjir/rob (LPB) KPD Intersects Intersects Penduduk terdampak Banjir Hitung penduduk terdampak banjir Y=(LPB*N/LP) KPD pada pemukiman terdampak Banjir/rob Penududuk pada PMT (rendah, sedang, tinggi, sangat tinggi) Gambar 7. Penentuan Penduduk Terdampak Banjir/Rob pada Daerah Penurunan Muka Tanah. 128
Relokasi Penduduk Terdampak Banjir Sungai di Kota Semarang ... (Yunarto dan Sari) Sumber: Bappeda Kota Semarang, 2014 Gambar 8. Peta Geologi Gerakan Tanah Kota Dalam buku Rusunawa Komitmen bersama penanganan permukiman kumuh yang diterbitkan Dirjen Cipta Karya-Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (2012), terdapat beberapa hal yang menjadi ketentuan spesifikasi teknis bangunan rusunawa diantaranya: (1) bangunan vertikal berlantai lima; (2) satuan bangunan yang disebut twin blok yang memuat 48 unit sarusun setiap bloknya atau 96 unit sarusun; (3) prasarana dan sarana dalam bangunan, lingkungan dan atau kawasan disediakan sesuai dengan persyaratan yang mempertimbangkan jumlah pemakai dan intensitas pemakainya; (4) luasan unit satuan rusun adalah 24 m2 dilengkapi dengan pantry dan kamar mandi dan WC; (6) persyaratan bangunan termasuk penyediaan instalasi dalam bangunan dipenuhi sesuai peraturan yang ada. Semarang. Relokasi Rumah susun adalah salah satu alternatif hunian yang baik untuk merelokasi penduduk di kawasan yang rawan bencana seperi banjir dan longsor. Menurut Undang-Undang No.16 tahun 1985 tentang rumah susun. Rumah Susun adalah bangunan gedung bertingkat yang dibangun dalam suatu lingkungan yang terbagi dalam bagian- bagian yang distrukturkan secara fungsional dalam arah horizontal maupun vertikal dan merupakan satuan yang masing-masing dapat dimiliki dan digunakan secara terpisah terutama untuk tempat hunian yang dilengkapi dengan bagian bersama, benda bersama, dan tanah bersama. Ukuran satu unit rumah susun minimal 5.000 m2 (50m x 100m) (Dirjen Cipta Karta, 2012). Selain ini rumah susun untuk itu, dalam penelitian merelokasi penduduk di kawasan yang rawan banjir, sebaiknya disarankan dibangun pada tata guna lahan berupa tanah kosong, tegalan atau sawah yang bebas dari banjir/rob; berjarak paling sedikit 50 m dari tepi kiri dan kanan sungai yang tidak bertanggul dan luas Daerah Aliran Sungai (DAS) kurang dari atau sama dengan 500 km2(PP No. 38, 2011); serta berada di luar kawasan banjir; dan terletak pada wilayah geologi gerakan tanah (Gambar 9). Dalam (longsor) yang penelitian untuk lahan ini membangun rusun belum mempertimbangkan tingkat sesuaian lahan untuk permukiman. rendah pemanfaatan Peta Geologi Gerakan tanah Tanah Peta Kawasan Banjir/Bob Peta Sungai Peta Tata Guna Lahan Buffering (100m) Select Sanggat rendah = 1 Rendah = 2 Sedang = 3 Tinggi = 4 Peta Buffer Sungai Lokasi Rusun (Sawah, tegalan, tanah kosong) Select Erase Zona Gerakantanah - sangat rendah - rendah Erase Lokasi Rusun jauh dari sungai Intersects Lokasi rusun bebas banjir/ Rob Lokasi Rusun bebas banjir Rob dan longsor rendah Gambar 9. Penentuan Peta Lokasi Lahan Rusun di Kota Semarang. 129
Majlah Ilmiah GlobeVolume 19 No. 2 Oktober 2017: 123-134 HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian yang dilakukan oleh Ismanto et al. (2012) menyatakan kelas dari penggunaan lahan yang berada di daerah pantai yaitu air, terbuka, lahan tegalan, mangrove, pemukiman, sawah, dan persentase laju penurunan tanah tertinggi adalah pada kelas penggunaan lahan untuk pemukiman dengan dibandingkan persentase lainnya hanya di dengan penggunaan bawah 15%. delapan industri, kebun, 50,53%, lahan luas Suhelmi (2012) melakukan prediksi genangan di Kecamatan Gayamsari, Genuk, Semarang Barat, Semarang Tengah, Semarang Timur, Pedurungan, Semarang Utara, dan Tugu, yang tahun mendatang dengan awal tahun perhitungan 2010 yang diakibatkan penurunan tanah. Penurunan tanah berpengaruh nyata terhadap bertambahnya luas genangan rob yang terjadi. Dengan tingkat penurunan tanah yang relatif tinggi luas genangan rob meningkat dari 2.162,5 ha (5,6%) menjadi 2.834,7 ha (7,4%) pada tahun 2016 dan semakin meningkat menjadi 3.896,3 ha (10,1%) pada tahun 2021 yang akan datang, disajikan pada Tabel 1. Peningkatan luas genangan ini akan berakibat pada banyaknya jumlah penduduk yang terkena dampak rob akibat penurunan tanah tersebut. terkena rob untuk 5 dan 10 Berdasarkan data BPS Kota Semarang tahun 2015 dan analisis spasial jumlah penduduk terdampak banjir/rob per kecamatan dengan luas permukiman per kecamatan tersaji pada Gambar 10 dan Tabel 2. Dari Tabel 2 kecamatan yang memiliki Penduduk Disesuaikan di atas 15.018 jiwa/km2 umumnya berada di Semarang bagian timur, yaitu Kecamatan Pendurungan, Semarang Utara, Semarang Timur, Semarang Tengah, Semarang Selatan, dan Gayamsari. Sedangkan Kecamatan yang memiliki kepadatan penduduk di bawah jiwa/km2 adalah Kecamatan Genuk, 15.018 Semarang Barat, Pendurungan, dan Tugu. Kepadatan tertinggi jiwa/km2, yaitu Kecamatan sebesar 20.111 jumlah Kepadatan penduduk disesuaikan Tabel 1. Luas Genangan Rob Akibat Pengaruh Penurunan Tanah. No. Kecamatan Luas Rob tanpa Penurunan Tanah (ha) 1 2 3 4 5 6 7 8 Gayamsari Genuk Pedurungan Semarang Barat Semarang Tengah Semarang Timur Semarang Utara Tugu 24,0 163,5 0,4 131,3 2,8 89,7 435,5 644,9 Jumlah 1.492,1 Sumber: Suhelmi (2012) 130 Pendurungan, Semarang Utara, Semarang Tengah, disusul dengan Kecamatan Semarang jiwa/km2. Sedangkan timur sebesar 17.320 Kepadatan penduduk disesuaikan terendah adalah Kecamatan Genuk sebesar 7.532 jiwa/km2. Disamping terdampak dimana banjir/rob Kecamatan Semarang Utara memiliki penduduk jiwa, disusul oleh tertinggi sebesar 111.096 Kecamatan Semarang Barat jiwa. 76.200 adalah terendah Sedangkan Kecamatan Tugu sebesar 15.755 jiwa. itu, sebesar jumlah penduduk 395.877 jiwa, penduduk analisis jumlah Hasil penduduk terdampak banjir/rob dan wilayah penurunan tanah disajikan dalam Gambar 11 dan Tabel 3. Berdasarkan Tabel 3, jumlah penduduk terdampak banjir/rob pada daerah kajian sebesar 395.877 jiwa, dimana penduduk yang tinggal pada lokasi dengan penurunan muka tanah 6-9 cm/tahun adalah tertinggi sebesar 166.517 jiwa, disusul oleh penduduk yang tinggal pada lokasi dengan penurunan 3-6 cm/tahun, 0-3 cm/tahun, 9-13 cm/tahun sebesar 95.906 jiwa, 67.818 jiwa, dan 64.976 jiwa. spasial antara Kebutuhan Rumah Susun (Rusun) Rusun sebagai tempat relokasi penduduk yang terdampak banjir/rob setidaknya dibangun tidak jauh dari tempat tinggal atau tempat kerja mereka. Oleh karena itu perlu direncanakan kebutuhan rumah susun untuk menampung penduduk yang terdampak banjir per kecamatan. penduduk terpapar akibat banjir dan rob sebanyak 395.877 jiwa dengan jumlah kepala keluarga 105.629 dibutuhkan rusun sebanyak 1.264 unit disajikan pada Tabel 4 dan Tabel 5. Kebutuhan Rusun terbanyak adalah pada daerah dengan penurunan tanah 6-9 cm/tahun sebanyak 468 unit, disusul oleh kebutuhan Rusun pada daerah penurunan tanah 3-6 cm/tahun sebanyak 305 unit, Rusun pada daerah penurunan tanah 0-3 cm/tahun sebanyak 221 unit, dan Rusun pada daerah penurunan 9-13 cm/tahun sebanyak 190 unit. Untuk menampung jumlah Luas Rob dengan Penurunan Tanah (ha) 5 tahun Luas Rob dengan Penurunan Tanah (ha) 10 tahun 143,5 474,0 5,6 330,3 8,6 192,1 836,4 844,2 155,5 655,3 29,2 690,4 15,6 246,6 972,4 1.131,4 2.834,7 3.896,3
Relokasi Penduduk Terdampak Banjir Sungai di Kota Semarang ... (Yunarto dan Sari) Tabel 2. Jumlah Penduduk Terdampak Banjir/Rob. Jumlah No. Penduduk (jiwa) Kecamatan Luas Wilayah( km2) Luas Permukima n (km2) Kepadatan Penduduk Disesuaikan (jiwa/km2) Luas Permukiman Terpapar (km2) Jumlah Penduduk Terpapar (jiwa) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Semarang Selatan Pedurungan Genuk Gayamsari Semarang Timur Semarang Utara Semarang Tengah Semarang Barat Tugu 5,93 20,72 27,39 6,18 7,70 10,97 6,14 21,74 31,78 79.939 178.444 95.211 73.850 77.987 128.110 70.317 158.480 31.592 4,193 17,470 12,643 4,917 4,504 6,507 3,516 15,150 3,255 19.063 19.572 7.532 15.018 17.320 19.690 20.111 10.730 9.703 1,234 1,497 6,079 1,627 2,528 5,643 1,956 7,282 1,623 23.523 15.229 45.783 24.434 43.783 111.096 39.336 76.200 15.747 Jumlah 145,09 893.930 61,109 29,470 395.877 Sumber: Data BPS Kota Semarang 2015 dan Hasil Analisis SIG, 2016 Tabel 3. Penduduk Terpapar Per Kecamatan Terdampak Banjir/Rob. No. Kecamatan Jumlah Penduduk (Jiwa) Penduduk Terpapar (Jiwa) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Semarang Selatan Pedurungan Genuk Gayamsari Semarang Timur Semarang Utara Semarang Tengah Semarang Barat Tugu 79.939 178.444 95.211 73.850 77.987 128.110 70.317 158.480 31.592 23.523 15.299 45.783 24.434 43.783 111.096 39.336 76.200 15.747 Penduduk pada daerah penurunan tanah (cm/tahun) 0-3 16.531 1.145 - 78 2.429 611 2.435 29.060 15.528 3-6 6.792 7.900 30.897 1.471 - 7.271 20.878 20.471 227 6-9 200 2.894 12.498 11.245 28.584 78.256 15.904 16.937 - 9-13 3.360 2.387 11.640 12.770 24.970 119 9.731 - 64.976 Jumlah 893.930 395.877 67.818 95.906 166.517 Sumber: Hasil analisis SIG, 2016 dan Data BPS Kota Semarang 2015 Gambar 10. Peta Penduduk terdampak Banjir/Rob Gambar 11. Peta Penduduk Akibat Banjir/Rob pada Daerah Penurunan Tanah. Kebutuhan Rusun pada masing-masing daerah penurunan tanah diprioritaskan sebagai berikut: - prioritas utama adalah Rusun pada daerah penurunan tanah sangat tinggi (9-13 cm/tahun) sebanyak 174 unit, terdiri dari Kecamatan Semarang Utara sebanyak 62 unit, Kecamatan, Semarang Timur sebanyak 38 unit, Gayamsari 32 unit, Semarang Barat sebanyak 27 unit, Pedurungan 9 unit, dan Genuk 7 unit; Genuk 35 unit, Gayamsari 31 unit, dan Pedurungan 8 unit; prioritas ketiga adalah Rusun pada daerah penurunan (3-6 cm/tahun) sebanyak 273 unit, yang terdiri dari Genuk 87 unit, Semarang Tengah 64 unit, Semarang Barat 58 unit, Pedurungan 21 unit, Semarang Selatan 20 unit, Semarang Utara 18 unit, Gayamsari 4 unit, dan Tugu 1 unit; dan tanah sedang prioritas kedua adalah Rusun pada daerah penurunan cm/tahun) sebanyak 452 unit, terdiri dari Semarang Utara 196 unit, Semarang Timur 84 unit, Semarang Barat 48 unit, Semarang Tengah 49 unit, tanah tinggi (6-9 prioritas terakhir adalah Rusun pada daerah (0-3 cm/tahun) penurunan sebanyak 200 unit, yang terdiri dari Semarang Barat 81 unit, Tugu 51 unit, Semarang Selatan 48 unit, Semarang Tengah 7 unit, Semarang rendah tanah 131
Majlah Ilmiah GlobeVolume 19 No. 2 Oktober 2017: 123-134 Timur 7 unit, Pedurungan 3 unit, dan Semarang Utara 2 unit. Lahan berupa tanah kosong, tegalan dan sawah untuk membangun Rusun, dipekirakan seluas 15,853 km2 yang tujuh Kecamatan, dimana lahan terluas 4,546 km2 di Kecamatan Ngaliyan dan luas terendah 0.523 km2 di Kecamatan Gajah Mungkur disajikan pada Gambar 12. Mengacu pada bangunan Rusunawa Kaligawe sebanyak tujuh unit dengan luas 0,088 km2 (hasil pengukuran luas pada citra kota Semarang) dengan luas bangunan minimal 0,005 km2 atau 5.000 m2 (50m2 x 100m2) atau luas sebuah Rusunawa diperkirakan 0,0126 km2 termasuk luas bangunan dan pekarangan. Maka banyaknya Rusun yang dimungkinkan dapat dibangun sebanyak 1.264 unit disajikan pada Tabel 6. Rusun-rusun tersebut dimungkinan untuk memenuhi 1.100 unit yang dibutuhkan. tersebar di Secara teknis, Rusun yang dapat dibangun dapat dibagi dalam tiga wilayah, yaitu Barat, Timur dan Selatan. Wilayah Barat yaitu Kecamatan Ngaliyan dengan jumlah Rusun sebanyak 362 unit yang dimungkinkan untuk memenuhi Rusun 312 unit yang tersebar di Kecamatan Tugu 52 Unit dan Semarang Barat 214 unit. Wilayah Timur yaitu Kecamatan Pendurungan, dan Gunung pati dengan jumlah Rusun sebanyak 693 unit yang dimungkinkan untuk memenuhi Rusun 683 unit yang tersebar di Kecamatan Genuk 129 unit, Gayamsari 68 unit, Semarang Timur 129 unit dan Semarang Utara 278 unit. Wilayah Selatan yaitu Gajah Mungkur dan Banyumanik dengan jumlah Rusun 204 yang dimungkinkan untuk memenuhi kebutuhan Rusun sebanyak 197 unit yang tersebar di Kecamatan Semarang Selatan 68 unit dan Kecamatan Semarang Tengah 129 unit. Tembalang Sumber: Hasil analisis SIG, 2016. Gambar 12. Peta Rekomendasi Lokasi Lahan Pembangunan Rusun. Tabel 4. Kebutuhan Rumah Susun. Jumlah No Penduduk (jiwa) Kecamatan Penduduk Terpapar (jiwa) Jumlah Kepala Keluarga (jiwa) Jumlah Kepala Keluarga Terpapar (jiwa) Kapasitas Rusun (unit) Jumlah Rusun (unit) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Semarang Selatan Pedurungan Genuk Gayamsari Semarang Timur Semarang Utara Semarang Tengah Semarang Barat Tugu 79.939 178.444 95.211 73.850 77.987 128.110 70.317 158.480 31.592 893.930 23.523 15.299 45.783 24.434 43.783 111.096 39.336 76.200 15.747 395.877 22.155 46.050 25.761 19.631 22.018 30.784 20.811 42.740 10.092 240.042 6.520 3.948 12.387 6.495 12.361 26.696 11.641 20.550 5.030 105.629 96 96 96 96 96 96 96 96 96 68 41 129 68 129 278 121 214 52 1.100 Jumlah Sumber: BPS Kota Semarang tahun 2015; Analisis SIG 2016. 132
Relokasi Penduduk Terdampak Banjir Sungai di Kota Semarang ... (Yunarto dan Sari) Tabel 5. Kebutuhan Rumah Susun pada daerah Penurunan Tanah. No. Kecamatan Jumlah Rusun (unit) Daerah Penurunan Tanah (cm/tahun) 0-3 3-6 6-9 9-13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Semarang Selatan Pedurungan Genuk Gayamsari Semarang Timur Semarang Utara Semarang Tengah Semarang Barat Tugu 68 41 129 68 129 278 121 214 52 48 3 7 2 7 81 51 20 21 87 4 18 64 58 1 1 8 35 31 84 196 49 48 9 7 32 38 62 27 Jumlah 1.100 200 273 452 174 Sumber: Hasil analisis SIG, 2016 Tabel 6. Luas Lahan untuk Pembangunan Rusun. No. Kecamatan Luas lahan Rusunawa (km2) Luas Bangunan Rusunawa (km2) Banyak Rusun (unit) Wilayah Jumlah Rusun per Wilayah (unit) Ngaliyan 1 2 Gajah Mungkur Banyumanik 3 Tembalang 4 5 Pedurungan 6 Gunungpati Jumlah Sumber: Hasil analisis SIG, 2016 4,546 0,523 2,033 6,088 0,183 2,480 15,853 0,0126 362 Barat 42 Selatan 162 485 15 198 1.264 Timur 362 204 693 KESIMPULAN Banjir di Kota Semarang dapat dibedakan menjadi tiga macam yaitu banjir kiriman yang datang dari daerah hulu, banjir lokal yang timbul akibat hujan yang jatuh di daerah sendiri, dan banjir rob yang terjadi akibat aliran langsung air pasang atau aliran balik dari saluran drainase akibat terhambat oleh air pasang. Selain itu banjir disebabkan oleh perubahan tata guna lahan, baik di hilir ataupun di hulu akibat perkembangan pemukiman dan juga adanya penurunan tanah di kawasan pantai (land subsidence) pada wilayah pantai Kota Semarangyang berkisar antara 2-25 cm/tahun. terdampak banjir/rob sebesar 395.877 jiwa direkomendasikan untuk direlokasi ke tempat lebih aman agar risiko bencana akibat banjir dapat dikurangi. Untuk itu dibutuhkan lahan seluas 15,853 km2 untuk membangun Rusun yang dimungkinkan untuk memenuhi 1.100 unit yang dibutuhkan. Penduduk sebanyak 1.264 unit UCAPAN TERIMA KASIH (Bappeda Kota Semarang), Kepala BPBD Kota Semarang, Bapak Sukadi warga Kelurahan Kaligawe Kota Semarang, Bapak Hadori warga Kelurahan Terboyo Kulon selama penelitian ini dilakukan. terima kasih rekan-rekan peneliti Puslit ditujukan kepada Geoteknologi - LIPI yang telah membantu hingga terselenggaranya penelitian ini. Selanjutnya ucapan DAFTAR PUSTAKA Badan Geologi. (2009). Buku Pedoman Analisis Resiko Bahaya Alam (Studi Kasus: Provinsi Jawa Tengah). Badan Geologi Indonesia - Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral dengan Bundesanstalt und fürGeowissenschaften Rohstoffe (BGR). Dikutip dari project.org/wp- reduced.pdf[4 Oktober 2016] BAPPEDA Semarang. (2000). Profil Wilayah Pantai dan Laut Kota Semarang. BAPPEDA, Semarang. BPS (Badan Pusat Statistik). (2015). Kota Semarang dalam Angka tahun 2015. BPS Kota Semarang. Dikutip dari Oktober 2016] Ucapkan terima kasih pertama kepada Kepala Pusat Penelitian Geoteknologi - LIPI dan juga Dr. Herryal Zulkanaen Anwar, M.Eng. sebagai Ketua tim kegiatan penelitian unggulan LIPI tahun 2015- 2016, yang telah memberikan bimbingan dan kesempatan kepada penulis untuk terlibat dalam kegiatan penelitian unggulan LIPI tahun 2016. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Pemerintah Kota Semarang dan masyarakatnya yang informasi, khususnya Bapak Purnomo dan Bapak Syafrinal telah banyak memberikan Dirjen Cipta Karya. (2012). Rusunawa, Komitmen Bersama Penanganan Permukiman Kumuh. Direktorat Jenderal Cipta Karya Kementerian Pekerjaaan Umum, dari oad/ebook/Buku_Rusunawa_ 2012.pdf[5 Oktober 2016] Jakarta. Dikutip Dit. Geologi dan Tata Lingkungan. (1999). Konservasi Air Tanah Daerah Semarang dan Sekitarnya. Dit. Geologi dan Tata Lingkungan Kota Semarang. Jihan, M.A. dan Yusrizhal M. (2016). Penelitian Potensi Gerakan Tanah di Kecamatan Gunung Pati, Kota 133
Majlah Ilmiah GlobeVolume 19 No. 2 Oktober 2017: 123-134 Semarang beserta Penanggulangannya. Seminar Nasional ke-III Fakultas Teknik Geologi Universitas Padjadjaran. Kodoatie, R.J., (2013). Rekayasa dan Manajemen Banjir Kota. Penerbit Andi. Yogyakarta. Ismanto, A., Wirasatriya, Helmi, Hartoko, Prayogi. (2009). Model Sebaran Penurunan Tanah di Wilayah Pesisir Semarang. Ilmu Kelautan, 14(4), 21-28. Marfai, M. A., King, L., (2008). Potential vulnerability implications of coastal inundation due to sea level the coastal zone of Semarang city, rise 1235-1245. Indonesia. Environ Geo, doi:10.1007/s00254-007-0906-4. for 54, Murdohardono, Dodid., Tigor, Tobing. (2002). Evaluasi Geologi Teknik Zona Bahaya Erosi/Lahan Kritis Kota Semarang dan Sekitarnya Propinsi Jawa Tengah. DGTL, Bandung Peraturan Pemerintah Republik Indonesia (PP) No. 38 Tajun 2011 tentang Sungai Pramono, S.S., (2002). Analisis Penyelesaian Masalah Banjir di Kota Semarang dengan Pendekatan Sistem Peringkat Komunitas (SPK). Jurnal Desain dan Konstruksi 1(2), 108-115. Prakasa, RJ, Anggoro R., Kadir A., Falah A. (2013). Analisis Kapasitas Penampang Banjir Kanal Barat Kota Semarang Untuk Perencanaan Pengendalian Banjir. Jurnal Karya Teknik Sipil, 2(1) Ramadhan, Felik M., Prabowo, H., Adelia, T. (2014). Kajian arahan rencana pola ruang berbasis mitigasi bencana Kawasan Pesisir Semarang Barat Kota Semarang. Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota. Fakultas Teknik UNDIP Semarang. Reseda, A. (2012). Kajian efektifitas pengendalian banjir di DAS Garang. Tesis, Universitas Diponegoro. Dikutip dari eda.pdf[18 Januari 2017]. Sarah, D., dan Mulyono, A. (2014). Permasalahan Amblesan Tanah Di Kota Semarang, Strategi Pengurangan Risiko Bencana Amblesan Tanah di Kota Semarang. Pusat Penelitian Geoteknologi - LIPI, ISBN : 978-979-8636-21-9 134 Sarbidi. (2002). Pengaruh Rob pada Pemukiman Pantai (kasus Semarang). Prosiding Kerugian pada Bangunan dan Kawasan Akibat Kenaikan Muka Air Laut pada Kota-kota Pantai Di Indonesia, Jakarta. Dikutip dari SBI.doc [5 Oktober 2016] Suhaeni, H. (2002). Kerugian Sosial Pendudukan kawasan Pemukiman Pantai. Prosiding Kerugian pada Bangunan dan Kawasan Akibat Kenaikan Muka Air Laut pada Kota-kota Pantai Di Indonesia, Jakarta. dari HEN.doc[5 Oktober 2016] dikutip dari Suhelmi, IR. (2012). Kajian Dampak Land Subsidence terhadap peningkatan luas genangan Rob di Kota Semarang. Jurnal Ilmiah Geomatika 18(1) Agustus 2012. Dikutip dari [17 Maret 2017] Suripin. (2004). Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan. Andi. Yogyakarta UU No.16 tahun 1985, Tentang Rumah Susun Waskitaningsih, N. (2012). Kearifan lokal masyarakat sub-sistem drainase bringin dalam menghadapi banjir. Jurnal Pembangunan Wilayah dan Kota. Dikutip n%20Lokal%20Masyarakat%20Sub- ghadapi%20Banjir [18 Januari 2017] Widyanti, Putri, Kismartini, Maesaroh. dari (2014). Implementasi Kebijakan Penanggulangan Banjir (Studi Kasus Proyek Normalisasi Banjir Kanal Barat dan Kali Garang Kota Semarang). Journal of Public Policy and Management Review. 3(3) Wismarini D, Ningsih DHU. (2010). Analisis Sistem Drainase Kota Semarang Berbasis Sistem Informasi Pengambilan Keputusan bagi Penanganan Banjir. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK 15(1), 41-51 dalam Membantu Yuwono, B. D., Abidin, H. Z., & Hilmi, M. (2013). Analisa Geospasial Penyebab Penurunan Muka Tanah di Kota Semarang. Prosiding SNST Fakultas Teknik, 1(1)
Kesesuaian Ekowisata di Pulau Pasumpahan, Kota Padang ... (Al Tanto et al.) KESESUAIAN EKOWISATA DI PULAU PASUMPAHAN, KOTA PADANG (Suitability of Ecotourism in the Pasumpahan Island, Padang City) Try Al Tanto1, Aprizon Putra1, dan Fredinan Yulianda2 Loka Riset Sumber Daya dan Kerentanan Pesisir, BRSDM KKP1 Institut Pertanian Bogor2 Jalan Raya Padang - Painan Km. 16 Bungus, Padang, Sumatera Barat E-mail: Diterima (received): 08 Februari 2017; Direvisi (revised): 04 Agustus 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 30 Agustus 2017 ABSTRAK Pulau Pasumpahan terletak di Kecamatan Bungus Teluk Kabung, Kota Padang merupakan salah satu tempat tujuan wisata kepulauan. Tujuan penelitian ini yaitu menginventarisasi potensi sumber daya pesisir dan mengkaji kesesuaian kawasan dalam mendukung ekowisata Pulau Pasumpahan. Metode yang digunakan dalam kajian berupa pemetaan dan analisis kesesuaian kawasan ekowisata yang dilakukan dengan perhitungan skor dan bobot parameter. Hasil yang diperoleh adalah indeks kesesuaian ekowisata tertinggi terdapat pada potensi wisata pantai (rekreasi) yaitu sebesar 79,91% (sangat sesuai). Dari 9 sampel pengukuran yang tersebar di sekeliling pulau, 8 di antaranya menunjukkan nilai sangat sesuai, hanya satu titik yang menunjukkan sesuai bersyarat karena banyak sampah bertebaran di pantai dan perairan keruh. Untuk kesesuaian wisata snorkeling sebesar 51-68,13% (cukup sesuai) dan kesesuaian wisata selam sebesar 50-68,83% (cukup sesuai). Namun satu titik di sekitar pengukuran sebelah barat laut, sangat berpotensi dikembangkan untuk wisata selam menjadi lebih baik karena kondisi soft coral yang sangat indah berada pada kedalaman sekitar 6 m dengan dasar slope, cocok digunakan sebagai objek penyelaman. Sedangkan untuk wisata snorkeling pada lokasi barat laut tersebut tidak cocok, namun berpotensi untuk dikembangkan di sepanjang pulau yang memiliki pantai, melihat cukup lebar dan luasnya hamparan karang. Kesimpulan yang diperoleh adalah ekowisata bahari cukup potensi dikembangkan di Pulau Pasumpahan, di antaranya wisata pantai (rekreasi) (sebesar 79,91%/sangat sesuai), wisata selam, dan wisata snorkeling. Kata kunci: ekowisata bahari, kesesuaian kawasan, wisata pantai, wisata selam, wisata snorkeling, Pulau Pasumpahan, Kota Padang ABSTRACT Pasumpahan Island is located in the Bungus Teluk Kabung District, Padang City is one of the archipelago tourist destinations. The objective of the research is to inventory the potential of coastal resources and assess the regional suitability in supporting ecotourism of Pasumpahan Island. The method used in the study is the mapping and analysis of the suitability of ecotourism is done by calculating a score and weighting parameters used. The results obtained are the highest suitability index contained on coastal tourism potentials (recreation) is 79.91% (very suitable). 8 samples among 9 measurement points are around the island shows very suitable value, only one point showing the suitable conditional because a lot of trash were scattered on the beach and muddy waters. To suitability snorkeling by 51-68.13% (suitable enough) and diving by 50-68.83% (suitable enough). But one point around the northwest measurement is very likely to be developed for diving to be better because the conditions were very beautiful soft corals and a basic profile at a depth of 6 m started slope, suitable for use as a dive attraction. As for the snorkeling at the northwest location is not suitable, but has the potential to be developed along the island which has a coastal, looking quite a width and breadth of the reef flat. The conclusion are enough potential for marine ecotourism developed in Pasumpahan Island, such as coastal tourism (recreational) (amounting to 79.91% / very appropriate), diving and snorkeling ecotourism. Keywords: marine ecotourism, regional suitability, beach tourism, snorkeling, diving, Pasumpahan Island, Padang City PENDAHULUAN Kota Padang memiliki garis pantai sepanjang 84 km dengan kewenangan perairan seluas 72.000 ha, serta tersebar sebanyak 19 pulau kecil di sekitar wilayah perairannya (Disbudpar Kota Padang, 2013). Tentunya Kota Padang memiliki potensi wisata bahari yang cukup besar melihat luasnya perairan dan banyaknya pulau-pulau kecil yang ada tersebut. Hal ini akan meningkatkan perekonomian di Kota Padang, menurut Bappenas dalam berita ANTARA Sumbar (2015), potensi pariwisata kepulauan di Indonesia bisa mencapai ribuan trilliun rupiah. Oleh karena itu pembangunan wisata bahari pada pesisir pantai, terutama pulau-pulau kecil mampu menjadi masa 135
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 135-146 depan pariwisata di Indonesia. Salah satu prinsip ekowisata dari sisi ekonomi adalah pengusaha dan masyarakat harus bekerja sama dalam pengelolaan guna memaksimalkan manfaat ekonomi wisata (Tisdell, 1996 dan Wood, 2002 dalam Amir et al., 2011). kunjungan wisata Selama dekade terakhir ini, ekowisata telah berkembang secara pesat, terutama ekowisata bahari. Sementara itu, ekowisata memiliki potensi untuk dapat memberikan dampak yang positif terhadap lingkungan dan sosial, namun juga menjadi merusak jika tidak dilakukan dengan benar (Wood, 2002). Ekowisata didefinisikan sebagai perjalanan jawab ke daerah alam yang bertanggung menopang melestarikan kesejahteraan masyarakat dan melibatkan interpretasi dan pendidikan (TIES, 2015). Ekowisata bahari merupakan ekowisata yang memanfaatkan karakter sumber daya pesisir dan laut. Sumber daya ekowisata terdiri dari sumber daya alam dan sumber daya manusia yang dapat diintegrasikan menjadi komponen (Yulianda, terpadu bagi pemanfaatan wisata 2007). Menurut Commission of the European Communities (2003) dalam Barkauskiene dan Vytautas (2013), pariwisata yang berkelanjutan adalah pariwisata yang secara ekonomis dan tanpa mengurangi dari sosial yang lingkungan dan budaya lokal. lingkungan, setempat, layak Kegiatan wisata yang dikembangkan dengan konsep ekowisata bahari dikelompokkan menjadi wisata pantai dan wisata bahari. Wisata pantai merupakan kegiatan wisata yang mengutamakan sumber daya pantai dan budaya masyarakat rekreasi, olahraga, menikmati pantai seperti iklim. Sedangkan wisata pemandangan dan bahari merupakan yang mengutamakan sumber daya bawah laut dan dinamika air laut (Yulianda, 2007). kegiatan wisata Pulau Pasumpahan termasuk dalam wilayah administrasi Kecamatan Bungus Teluk Kabung, terletak di bagian selatan Kota Padang. Pulau ini mulai menjadi salah satu tujuan wisata kepulauan di Kota Padang. Setelah berakhirnya Pulau Sikuai sebagai andalan wisata kepulauan di Kota Padang, pulau ini mulai dilirik banyak wisatawan, baik juga wisatawan mancanegara. lokal Kota Padang, luar daerah, Pulau Pasumpahan merupakan salah satu pulau di Kota Padang yang cukup dekat dari daratan utama, sangat mudah dijangkau, baik melalui jalan darat maupun jalan laut. Melalui transportasi lokasi menuju Pulau Pasumpahan dapat ditempuh dengan melewati Kampung yang dilanjutkan dengan perahu nelayan untuk menyeberang menit penyeberangan). Melalui jalur laut, bisa ditempuh melalui Dermaga Pelabuhan Perikanan Samudera Bungus, juga bisa melalui pesisir pantai di daerah Pasar 30 menit perjalanan). Secara ekonomi, dengan akses yang darat, Sungai Pisang-Bungus, beberapa (hanya Laban-Bungus (sekitar 136 terjangkau tersebut akan sangat diminati dan akan banyak dikunjungi oleh wisatawan, didukung oleh informasi pulau yang sudah menyebar luas. Selain akan meningkatkan pemasukan daerah, juga memperbaiki ekonomi masyarakat pesisir dekat pulau. Informasi mengenai sumber daya pesisir yang dapat mendukung ekowisata di Pulau Pasumpahan, Kota Padang, Provinsi Sumatera Barat memerlukan identifikasi dan inventarisasi yang dilakukan secara ilmiah dan kontinu. Tujuan penelitian adalah menginventarisasi potensi sumber daya pesisir dan mengkaji kesesuaian kawasan dalam mendukung ekowisata Pulau Pasumpahan. METODE Data yang digunakan dalam pengolahan dan di Pulau analisis Pasumpahan adalah data primer dengan melakukan pengukuran langsung di lapangan dan juga pengukuran- pengukuran sebelumnya yang sudah dilakukan pihak lain. Adapun data primer yang digunakan yaitu data pengukuran/monitoring terumbu karang (kondisi karang, percent cover, dan ikan-ikan karang), lebar, material/sedimen penyusun), vegetasi/tutupan lahan, dan kualitas air (kecerahan, pH, DO, suhu, salinitas, dan kekeruhan), serta arus permukaan. Sedangkan data sekunder hanya sebagai pelengkap, berupa data sampling karang yang sudah tahun pada sebelumnya. kesesuaian ekowisata data sekunder berupa pantai profil (kemiringan, dilakukan beberapa Peta-peta yang digunakan yaitu peta yang dikeluarkan oleh Balai Pengelolaan Sumberdaya Pesisir dan Laut (BPSPL) Padang dalam bentuk peta Kawasan Konservasi Pesisir dan Pulau- Pulau Kecil (KKP3K) skala 1:5.000 tahun 2014, peta Taman Wisata Pulau Kecil (TWPK) skala 1:5.000 tahun 2014 dari Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Sumatera Barat, dan data citra Google Earth sebagai dasar (base map) skala 1:4.500 tahun 2015, serta didukung dengan survei identifikasi lapangan keberadaan terumbu karang dan morfologi pantai. Dalam penyusunan peta, perlu dilakukan pembuatan batasan, baik area untuk wisata pantai, wisata snorkeling, dan wisata selam. Area untuk wisata pantai yaitu di sekitar pesisir pantai hingga mencapai beberapa sentimeter kedalaman perairannya. Sedangkan area wisata snorkeling merupakan perairan yang memiliki batas dari garis akhir area wisata pantai hingga mencapai kedalaman 5 m. Pengambilan batasan area snorkeling berdasarkan pertimbangan bahwa area dengan tersebut masih saja, menggunakan ditambah dengan pakar/narasumber. Sedangkan untuk area selam mengambil 5-15 m, merupakan area batas akhir area snorkeling tahun berupa 2015 dijangkau bisa peralatan snorkeling dengan konsultasi batasan kedalaman
Kesesuaian Ekowisata di Pulau Pasumpahan, Kota Padang ... (Al Tanto et al.) hingga mencapai batas masih ditemukannya terumbu karang dan masih bisa dicapai untuk menikmati kondisi bawah air. Pengolahan data dilakukan pada area yang dibatasi tersebut, dengan melakukan perhitungan nilai data-data yang diukur, sehingga diperoleh nilai hasil kesesuaian ekowisata. Pengambilan data di lapangan dilakukan pada bulan Agustus 2015. Profil pantai yang diambil yaitu kemiringan, lebar, serta tipe pantai, jenis material dasar, dan penutupan lahan pantai, yang dilakukan secara visual/interpretasi. Semua data profil pantai ini merupakan parameter yang digunakan dalam perhitungan kesesuaian lahan untuk wisata pantai kategori rekreasi. laut diambil dengan menggunakan alat Hand-held Water Quality Meter WQC-24 Standard, menghasilkan data berupa turbiditas suhu, salinitas, pH, DO, dan ini (kekeruhan). Parameter kualitas perairan merupakan parameter umum yang biasa dipakai dan dalam pengembangan ekowisata di Pulau Pasumpahan. Selain data tersebut, juga diambil parameter kecerahan perairan dengan menggunakan alat secchi disk dan arus permukaan dengan alat floating drouge, yang berguna dalam perhitungan kesesuaian ekowisata. Data kualitas air juga pendukung utama Ekosistem terumbu karang diamati dengan Intercept menggunakan metode LIT (Line Transect). Data pengukuran lapangan ekosistem terumbu karang dilakukan pada 2 titik lokasi, yaitu selatan pulau. bagian barat dan bagian Sedangkan bagian sisi lain dari pulau diperoleh data pengukuran sebelumnya yang sudah dilakukan pada tahun 2012 dan 2014 oleh Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Sumatera Barat. Pengukuran ekosistem juga disertai pengamatan ikan-ikan karang, sedangkan ekosistem pantai lainnya seperti mangrove dan lamun tidak dilakukan pengamatan. terumbu karang Pengambilan titik-titik sampling pengamatan dilakukan untuk mewakili secara keseluruhan kondisi dari pulau. Hanya titik sampling karang saja yang menyesuaikan dengan titik pengamatan yang sebelumnya sudah ada. Titik-titik lokasi pengukuran dan pengamatan yang dilakukan di Pulau Pasumpahan disajikan pada Gambar 1. Pengembangan ekowisata bahari di Pulau Pasumpahan, perlu memperhatikan potensi yang ada dan mengkaji kesesuaian ekosiwata bahari tersebut. Ekowisata bahari yang berpotensi dikembangkan di antaranya rekreasi pantai dan laut, wisata selam, dan wisata snorkeling. Wisata pantai terdiri dari dua kategori yaitu dan wisata mangrove. rekreasi 10 kategori Kesesuaian wisata pantai kategori mempertimbangkan parameter dengan 4 klasifikasi penilaian. rekreasi dan menggunakan Gambar 1. Peta Pulau Pasumpahan dan Titik Lokasi Pengukuran. 137
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 135-146 Tabel 1. Matriks Kesesuaian Lahan untuk Wisata Pantai Kategori Rekreasi. No. Parameter Bobot Kategori Skor Kategori S2 Skor Kategori Skor Kategori N Skor S1 S3 1 2 Kedalaman perairan/ Batimetri (m) Tipe pantai (modifikasi) 5 5 0 - 3 pasir putih 3 3 >3-6 pasir putih, terdapat sampah 2 2 >6-10 Pasir Hitam 1 1 >10 lumpur, berbatu, terjal 0 0 3 Lebar pantai (m) 5 > 15 3 10-15 2 3-<10 1 <3 0 4 Material dasar perairan Kecepatan arus (m/dt) Kemiringan pantai (°) Kecerahan Perairan (m) 5 6 7 8 Penutupan lahan pantai 9 Biota berbahaya (modifikasi) 10 Ketersediaan air tawar (jarak/km) Sumber: Yulianda (2007) 3 3 3 1 1 1 1 pasir 0-0,17 < 10 >80 kelapa, lahan terbuka tidak ada < 0,5 (km) 3 3 3 3 3 3 3 karang berpasir 0,17-0,34 10-25 50-80 semak belukar, rendah, savana bulu babi / 1 spesies >0,5-1 (km) 2 2 2 2 2 2 2 pasir ber- lumpur 0,34-0,51 >25-45 20-<50 belukar tinggi bulu babi, ikan pari / 2 spesies >1-2 1 1 1 1 1 1 1 lumpur >0,51 >45 <20 (terdapat sampah - kekeruhan tinggi) hutan bakau, pemukiman, pelabuh an bulu babi, ikan pari, lepu, hiu / >2 spesies >2 0 0 0 0 0 0 0 Keterangan: Nilai maksimum = 84 S1 = Sangat sesuai, dengan nilai 75-100% S2 = Cukup Sesuai, dengan nilai 50-<75% S3 = Sesuai bersyarat, nilai 25-<50 % N = Tidak sesuai, dengan nilai <25% Tabel 2. Matriks Kesesuaian Lahan untuk Wisata Selam. No. Parameter Bobot Kategori Skor Kategori S1 S2 Skor Kategori S3 Skor Kategori N Skor 1 Kecerahan Perairan (m) (modifikasi) 5 >10 3 >5 - 10 2 3 - 5 1 <2 0 2 Tutupan komunitas karang (%) 5 >75 3 >50 - 75 2 25 - 50 1 <25 0 3 Jenis life form 3 >12 3 >7 - 12 2 4 - 7 1 <4 0 4 Jenis ikan karang 3 >100 3 50 - 100 2 20 - <50 1 <20 0 5 Kecepatan arus (cm/dt) 1 0 - 15 3 >15 - 30 2 >30 - 50 1 >50 0 6 Kedalaman terumbu karang (m) 1 6 - 15 3 >15 - 20 3 - <6 2 >20 - 30 1 >30 <3 0 Sumber: Yulianda (2007) Keterangan: Nilai maksimum = 54 S1 = Sangat sesuai, dengan nilai 75-100% S2 = Cukup Sesuai, dengan nilai 50-<75% S3 = Sesuai bersyarat, nilai 25-<50 % N = Tidak sesuai, dengan nilai <25% Parameter kesesuaian wisata pantai kategori rekreasi antara lain kedalaman perairan, tipe pantai, lebar pantai, material dasar perairan, kecepatan arus, kemiringan pantai, penutupan lahan pantai, biota berbahaya, dan ketersediaan air tawar (Yulianda, 2007). Matriks kesesuaian lahan untuk wisata pantai kategori rekreasi disajikan pada Tabel 1 di atas. lamun. Dalam hal ini hanya dilakukan kajian pada dua kategori, wisata selam dan wisata snorkeling. Secara umum, untuk wisata selam sangat berkaitan erat dengan keberadaan ekosistem terumbu karang sebagai objek penyelaman (Lynch et al., 2004 dalam Johan et al., 2011). Kesesuaian wisata bahari untuk kategori selam memperhitungkan 6 parameter, seperti kecerahan perairan, tutupan koumintas karang, jenis life form, jenis ikan karang, kecepatan arus, dan kedalaman terumbu karang. Matriks kesesuaian lahan untuk wisata selam disajikan pada Tabel 2, sedangkan untuk wisata snorkeling, matriks kesesuaian lahannya seperti yang disajikan pada Tabel 3. Wisata bahari terdiri dari tiga kategori yaitu wisata selam, wisata snorkeling, dan wisata 138
Kesesuaian Ekowisata di Pulau Pasumpahan, Kota Padang ... (Al Tanto et al.) Tabel 3. Matriks Kesesuaian Lahan untuk Wisata Snorkeling. No. Parameter Bobot Kategori Skor Kategori S1 S2 Skor Kategori S3 Skor Kategori N Skor 1 Kecerahan Perairan (m) (modifikasi) 5 >10 3 >5 - 10 2 3 - 5 1 <2 0 2 Tutupan komunitas karang (%) 5 >75 3 >50 - 75 2 25 - 50 1 <25 0 3 Jenis life form 3 >12 3 >7 - 12 2 4 - 7 1 <4 0 4 Jenis ikan karang 3 >100 3 50 - 100 2 20 - <50 1 <20 0 5 Kecepatan arus (cm/dt) 1 0 - 15 3 >15 - 30 2 >30 - 50 1 >50 0 6 Kedalaman terumbu karang (m) 1 6 - 15 3 >15 - 20 3 - <6 2 >20 - 30 1 >30 <3 0 7 Lebar hamparan datar karang (m) 1 >500 3 >100 - 500 2 20 - 100 1 <20 0 Sumber: Yulianda (2007) Keterangan: Nilai maksimum = 57 S1 = Sangat sesuai, dengan nilai 75-100% S2 = Cukup Sesuai, dengan nilai 50-<75% S3 = Sesuai bersyarat, nilai 25-<50% N = Tidak sesuai, dengan nilai <25% Rumus yang digunakan untuk kesesuaian wisata ditunjukkan oleh persamaan 1 berikut. ∑ ( ) ... (1) pengembangan wisata rekreasi pantai. Terutama pesisir pantai bagian tenggara pulau dengan lebar hingga mencapai 17,2 m, sangat sesuai dan mendukung ekowisata di pualu ini. Selain itu, pada bagian tenggara pulau ini juga terlihat luasnya lahan terbuka yang dapat digunakan untuk berbagai aktivitas di pulau. Vegetasi utama di pulau ini yaitu pohon kelapa, juga terdapat pohon ketapang, laut, serta semak belukar dan hutan. Untuk vegetasi yang ada pada perairannya yaitu mangrove, lamun, dan alga (ganggang). lampari, pandan Keterangan: IKW Ni Nmaks = Indeks Kesesuaian Wisata = Nilai parameter ke-i (Bobot x Skor) = Nilai maksimum dari suatu kategori wisata Secara umum, kondisi perairan sekitar Pulau Pasumpahan masih dalam kondisi baik dan cukup jauh dari pengaruh aktivitas di darat. Hasil pengukuran beberapa parameter kualitas air laut, serta hasil pengukuran arus permukaan disajikan pada Tabel 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Pesisir pantai di sekitar Pulau Pasumpahan memiliki kemiringan berkisar antara 4,1-8,95°. Menurut Natural Resources Conservation Service Soils USDA, kriteria kemiringan lahan yang landai memiliki rentang nilai sebesar 1-8%, sehingga pesisir pantai di Pulau Pasumpahan dapat dikategorikan termasuk landai. Pernyataan Pethick dalam Cahyanto et al. (2014) bahwa kelerengan pantai normal antara 0,01 (0,5°) hingga 0,2 (11°) yang termasuk pantai landai, dan ≥ 0,5 (26°) yang termasuk pada pantai curam. Namun pada beberapa bagian pulau, terutama arah barat laut pulau (antara titik pengamatan profil pantai 10 dan 13) yang disajikan pada Gambar 1 terdapat cliff (tebing), serta bagian kecil lainnya terdapat karang (tidak ada pesisir pantai), yaitu sebelah utara pulau (antara titik 1 dan 11) dan bagian timur (titik 3 dan 4). Tipe sedimen pantai umumnya berpasir putih, terdapat pecahan pada beberapa karang di pantai. Sedangkan sedimen dasar perairannya berupa karang berpasir. lokasi juga Suhu perairan di Pulau Pasumpahan berkisar antara 30-30,6°C. Nilai ini sangat wajar, karena pada umumnya kisaran suhu permukaan laut pada daerah perairan Indonesia cukup lebar, yaitunya 26-31,5°C (Syaifullah, 2015). Nontji (2005) dalam BSN (2010), juga menyebutkan bahwa pada perairan Indonesia, suhu permukaan berkisar antara 28-31°C. Menurut Tomczak dan Godfrey (2001), suhu permukaan laut di daerah equator barat merupakan hamparan air yang sangat hangat, dapat berkisar di atas 28°C. Bahkan suhu tertinggi yang ditemui antara timur New Guinea dan khatulistiwa di mana rata-rata tahunan di atas 29,5°C. Pertumbuhan dan kehidupan biota air sangat dipengaruhi suhu air. Suhu optimal bagi kehidupan ikan di perairan tropis berkisar antara 28-32°C (Kordi dan Tancung, 2007). Untuk pertumbuhan plankton, suhu air laut di sekitar Pulau Pasumpahan tersebut sudah sangat baik karena suhu air laut optimum untuk pertumbuhan di laut tropis adalah antara 25- 32°C (Hartoko, 2013). Terkait dengan ketahanan hidup ekosistem terumbu karang dan lamun, baku laut berkisar antara 28-30°C, mutu suhu air Lebar pantai di Pulau Pasumpahan berkisar antara 7,5-17,2 m, cukup mendukung dalam 139
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 135-146 sedangkan pada mangrove kisaran suhu lebih lebar yaitunya antara 28-32°C (Kementerian Lingkungan Hidup, 2004). Berhubungan dengan wisata dalam Keputusan Menteri Lingkungan Hidup 2004 tersebut juga tercantum baku mutu suhu secara alami yang menyatakan kondisi normal suatu lingkungan, bervariasi setiap saat. Selain itu diperbolehkan terjadi perubahan sampai dengan <2oC dari suhu alami tersebut, sehingga dapat dikatakan suhu di sekitar perairan Pulau Pasumpahan masih tergolong baik. bahari, Nilai salinitas di perairan Pulau Pasumpahan adalah 32,5-33,9‰ dengan rata-rata sebesar 33,4 ‰ disajikan pada Tabel 4. Terlihat dari hasil tersebut, bahwa nilai salinitas perairan tidak begitu bervariasi, sebagai akibat sangat kurangnya pengaruh sungai di sekitar perairan yang dapat meningkatkan variasi salinitas perairan pantai. Menurut Supangat dan Susanna (2005), salinitas permukaan laut berkurang akibat air tawar di muara sungai-sungai besar dan akibat lelehan es dan salju di lintang tinggi. Sebaliknya, salinitas permukaan cenderung laguna dan cekungan laut dangkal tertutup lainnya di lintang rendah dimana tinggi dan terbatasnya aliran air yang masuk dari daratan. Baku mutu salinitas air laut untuk biota laut, pada kelangsungan hidup terumbu karang dan lamun adalah 33-34‰, sedangkan pada mangrove dengan nilai sampai dengan 34‰ (Kementerian Lingkungan Hidup, 2004). Untuk wisata bahari, nilai salinitas secara alami dan diperbolehkan terjadi perubahan sampai dengan <5% salinitas tinggi di terjadi penguapan rata-rata musiman. Artinya salinitas perairan sekitar Pulau Pasumpahan masih tergolong baik dan aman, sehingga mendukung kehidupan biota laut dan ekowisata di sekitar pulau. Nilai pH air laut yang terukur pada perairan sekitar Pulau Pasumpahan adalah 8,93-9,05 dengan rata-rata sebesar 9,00 disajikan pada Tabel 4. Nilai ini cukup tinggi, karena baku mutu pH untuk wisata bahari sebesar 7-8,5 dengan perubahan sampai dengan <0,2 satuan pH. Melihat masih alaminya pulau dan perairan sekitarnya, perlu diteliti lagi hasil pengukuran yang diperoleh, berupa kalibrasi untuk validitas alat ukur dan kondisi lainnya di sekitar parairan. Nilai (dissolved oxygen) DO perairan Pulau Pasumpahan berkisar 7,15-9,46 mg/L dengan rata-rata sebesar 8,42 mg/L tersaji pada Tabel 4. Nilai tersebut sangat bagus, baik untuk kehidupan biota laut maupun pengembangan wisata bahari di sekitar pulau. Baku mutu DO untuk kehidupan biota laut dan juga wisata bahari memiliki nilai yang sama, yaitu sebesar >5mg/L. Untuk nilai kekeruhan (turbiditas) perairan Pulau Pasumpahan tidak terjadi permasalahan sama sekali, karena tidak terdeteksi kekeruhan di sekitar perairannya (kekeruhan hanya 0 NTU) tersaji pada Tabel 4. Menurut Sutika (1989) dalam Armita (2011), kekeruhan gangguan dapat mempengaruhi terhadap proses respirasi, menurunkan kadar oksigen dalam air, dan terjadi gangguan terhadap habitat. Namun tidak terjadi masalah yang berarti terhadap habitat di sekitar Pulau Pasumpahan. Tabel 4. Hasil Pengukuran Kualitas Perairan sekitar Pulau Pasumpahan. Titik Sampling (koordinat) St 1 (100°21'51,7", 1°07'01,6") pH 8,93 DO (mg/L) 7,15 Kekeruhan (NTU) 0 Suhu (°C) 30 Salinitas (‰) 32,5 σT 19,8 Kecerahan (m) > 6 m (kedalaman hanya 6 m) Arus Kec (cm/dt) 5,86 St 2 (100°22'06,2", 1°07'15") St 3 (100°22'16,1", 1°07'11,3") St 4 (100°22'18,1", 1°07'2,5") 9,01 9,05 9,01 8,13 9,46 9,25 0 0 0 30,2 30,6 30,5 33,5 33,5 33,6 20,5 20,3 20,5 10,37 9,1 > 4,5 m (kedalaman hanya 4,5 m) 8,96 12,75 14,19 St 5 (100°22'07,2", 1°06'55,8") St 6 (100°21'55,8", 1°07'10,8") 8,99 8,98 8,61 7,91 0 0 30 30,3 33,4 33,9 20,5 20,8 9,41 9,71 14,28 16,85 Baku mutu (wisata bahari) Kementerian Lingkungan Hidup, 2004) 7 - 8,5 > 5 5 Alami, boleh terjadi perubahan <2°C Alami, boleh terjadi perubahan <5% salinitas rata2 musiman
> 6 Sumber: Analisis data (2015). 140 Arah (°) 350 180 235 265 265 300
Kesesuaian Ekowisata di Pulau Pasumpahan, Kota Padang ... (Al Tanto et al.) terukur bervariasi, berkisar antara >4,5-10,37 m disajikan pada Tabel 4. Nilai >4,5 m tersebut terukur dengan kondisi bahwa kedalaman perairan lokasi pengukuran hanya sampai kedalaman 4,5 m, sehingga tidak memungkinkan alat ukur dalam pengukuran. Nilai kecerahan ini cukup mendukung dalam pengembangan wisata bahari, karena termasuk dalam kategori S1 (sangat sesuai) dan S2 (cukup sesuai). Sedangkan nilai kecerahan yang Untuk kondisi arus di perairan Pulau Pasumpahan cukup kecil, berkisar antara 5,86- 16,85 cm/dt, mendukung dalam pengembangan wisata bahari, termasuk dalam kategori S1 (sangat sesuai) dan S2 (cukup sesuai). Pengukuran karang bagian selatan pulau (1°7'15,00"LS dan 100°22'6,20"BT), memiliki kemiringan dasar perairan sekitar 45° dengan substrat dasar keras, patahan karang mati, pasir, dan lumpur. Dominasi oleh karang jenis porites yang bisa ditemukan sampai kedalaman 8 m. Karang hidup masih ditemukan sampai kedalaman 22 m. Percent Cover karang keras hidup 43,33% yang terdiri dari 3,23% acropora dan 40,10% non- acropora. Spesies karang yang ditemukan pada lokasi ini yaitu Montipora sp, Porites sp, Acropora sp, Pectinia sp, Coeloseris mayeri, dan Favia sp. Ikan Karang Ekosistem Terumbu Karang Tutupan Karang Lokasi pengukuran karang bagian barat laut pulau (1°7'1,60"LS dan 100°21'51,70"BT) terdapat di depan dinding batu cadas. Kemiringan dasar perairan di tubir sampai kedalaman 10 m sekitar 50° dengan substrat dasar keras dan patahan karang mati. Pada kedalaman 10-25 m, kemiringan sekitar 85° banyak ditumbuhi gorgonian dan softcoral dengan bentuk yang bagus. Pada kedalaman lebih dari 25 m kemiringan sekitar 45° dengan substrat pasir dan patahan karang mati, ditemukan Achantaster placi. Percent cover karang keras hidup 7,70% yang terdiri dari 1,8% acropora dan 5,90% non-acropora. Spesies karang yang ditemukan pada lokasi ini yaitu Acropora sp, Montipora sp, Fungia sp, Sponge sp, Pocillopora sp, dan Astreopora sp, dengan dominasi dari karang jenis Montipora sp. Namun, walaupun tutupan karang keras hidup cukup rendah, namun kondisi softcoral yang cukup baik dan indah menjadikan lokasi ini sangat potensial sebagai lokasi penyelaman dan dapat dikembangkan menjadi lebih baik. Pengamatan ikan karang dilakukan secara visual di sekitar area pengukuran karang. Jenis ikan yang diamati dibagi menjadi 3, yaitu ikan indikator, ikan target, dan ikan mayor. 1. Ikan Indikator Hasil pengamatan menunjukkan spesies ikan indikator yang ditemukan pada perairan Pulau Pasumpahan bennetti, Chaetodon collare, Chaetodon kleinii, Chaetodon lunula, Chaetodon oxycephalus, Chaetodon rafflesii, Chaetodon triangulum, Chaetodon trifasciatus, Chaetodon vagabundus, Heniochus acuminatus, Heniochus dan Heniochus singularis. Spesies ikan indikator yang banyak dijumpai adalah pada stasiun 1 (bagian barat laut), yaitu sebanyak 9 spesies, namun hanya 15 individu yang terindentifikasi. Sedangkan lokasi pengamatan sebelah selatan pulau hanya teramati 5 spesies dengan 22 individu yang terindentifikasi. yaitu Chaetodon pleurotaenia, Keragaman ikan indikator pada lokasi sebelah barat lebih tinggi dibandingkan dengan sebelah selatan yaitu sebesar 2,06, artinya ikan indikator di bagian barat cukup banyak dan bervariasi. Sedangkan keragaman ikan indikator pada bagian selatan pulau sebesar 1,40. Hasil pengamatan ikan indikator di 2 lokasi Pulau Pasumpahan disajikan pada Tabel 5. Tabel 5. Kelimpahan dan Keanekaragaman Jenis Ikan Indikator di Pulau Pasumpahan. FAMILI CHAETODONTIDAE Total Individu Jumlah Species (s) Indeks Keragaman (H') Indeks Keseragaman (e) Indeks Dominasi (d) Sumber: Analisis data (2015). SPECIES Chaetodon benetti Chaetodon collare Chaetodon klenii Chaetodon lunula Chaetodon oxycephalus Chaetodon rafflesii Chaetodon triangulum Chaetodon trifasciatus Chaetodon vagabundus Heniochus acuminatus Heniochus pleurotaenia Heniochus singularis P. Pasumpahan - Barat Laut 1 2 4 1 1 1 2 2 1 15 9 2,06 0,94 0,15 P. Pasumpahan - Selatan 5 10 2 3 2 22 5 1,40 0,87 0,29 141
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 135-146 2. Ikan Target Kesesuaian Ekowisata Kelompok ikan target rata-rata didominasi famili Acanthuridae dan Caesionidae. oleh Keberadaan ikan target pada terumbu karang tidak hanya tergantung pada kondisi tutupan karang hidupnya, namun sangat ditentukan oleh kondisi struktur terumbu tersebut baik sebagai tempat berlindung maupun sebagai tempat bersembunyi dari predator lain. Rata-rata pada kondisi struktur terumbu karangnya bagus akan banyak dijumpai kelompok ikan target. Pada lokasi pengamatan, kelimpahan ikan target paling tinggi dijumpai pada bagian barat laut perairan Pulau Pasumpahan disajikan pada Tabel 6. Untuk keragaman jenis ikan target pada bagian selatan pulau yaitu sebesar 2,26, lebih tinggi daripada bagian barat lautnya sebesar 1,89. 3. Ikan Mayor Kelompok ikan mayor merupakan jenis- jenis ikan yang tidak dikonsumsi dan rata-rata berukuran kecil, beberapa jenisnya termasuk ke dalam jenis ikan hias dengan nilai ekonomis yang cukup tinggi. Rata-rata kelompok ikan target ini famili hampir Pomacentridae. tiap lokasi didominasi oleh Keragaman jenis ikan mayor pada bagian barat tinggi laut pulau sebesar 1,12, dibandingkan dengan keragaman pada selatan pulau sebesar 0,61 disajikan pada Tabel 7. lebih Pada umumnya, ekowisata bahari sangat cocok untuk dikembangkan di daerah pulau-pulau kecil, begitupun dengan Pulau Pasumpahan. Pesisir pantai pulau ini cukup luas dan berpasir putih, pemandangan alamnya bagus, serta terdapat ekosistem terumbu karang yang cukup baik akan menjadi daya tarik pulau untuk dikunjungi wisatawan. Pesisir pantai Pulau Pasumpahan sangat sesuai untuk dijadikan sebagai lokasi wisata pantai kategori rekreasi. Sepanjang pantai pulau ini, dari seluruh hasil pengukuran dan analisis, 88,89% di antaranya menunjukkan nilai yang sangat sesuai, hal ini disajikan pada Gambar 2. Hanya 11,11% saja dari pesisir pantai pulau ini yang menunjukkan kategori sesuai bersyarat (mendekati tidak sesuai), karena banyaknya sampah dan perairan yang keruh. Namun sebagian besar lainnya terdiri dari tebing (cliff), yaitu bagian utara dan barat laut pulau tentunya tidak dapat digunakan sebagai lokasi untuk wisata pantai. Hasil pemetaan kesesuaian lahan di Pulau Pasumpahan sebagai wisata pantai/rekreasi disajikan pada Gambar 2, dan hasil perhitungan area wisata snorkeling pada Tabel 8. Tabel 6. Kelimpahan dan Keanekaragaman Jenis Ikan Target di Pulau Pasumpahan. FAMILI P. Pasumpahan - Barat Laut P. Pasumpahan - Selatan Achanturidae 212 46 Balistidae 5 Caesionidae 270 Haemulidae 1 Holocentridae 1 Labridae 26 13 Lutjanidae 2 33 Mullidae 4 Nemipteridae 9 4 Scaridae 8 10 Serranidae 1 1 Siganidae 1 8 Lethrinidae 1 Total Individu 539 117 Jumlah Species (s) 25 18 Indeks Keragaman (H') 1,89 2,26 Indeks Keseragaman (e) 0,59 0,78 Indeks Dominasi (d) 0,24 0,15 Sumber: Analisis data (2015). 142
Kesesuaian Ekowisata di Pulau Pasumpahan, Kota Padang ... (Al Tanto et al.) Tabel 7. Kelimpahan dan Keanekaragaman Jenis Ikan Mayor di Pulau Pasumpahan. FAMILI SPECIES P. Pasumpahan - Barat P. Pasumpahan - Selatan Blenniidae Labridae Pemperidae Pomacanthidae Pomacentridae Zanclidae Total Individu Jumlah Species (s) Indeks Keragaman (H') Indeks Keseragaman (e) Indeks Dominasi (d) Malacanthus smithi Cirrhilabrus solorensis Pempheris vanicolensis Centropyge eibli Chaetodontoplus sp Amphiprion akallopisos Amphiprion clarkii Amphiprion ephippium Chrysiptera bleekeri Chrysiptera brownrigg Chrysiptera caerulea luneta Cromis analis Dascyllus carneus Dischistodus perspicillatus Amblyglyphidodon aureus Pomacentrus chrysurus Pomacentrus moluccensis Pomacentrus nigromarginatus Pomacentrus sp Zanclus cornutus 3 150 10 2 5 4 15 124 40 12 13 2 12 3 392 13 1,12 0,44 0,25 5 2 1 7 3 1 150 2 1 13 2 185 10 0,61 0,27 0,66 Sumber: Analisis data (2015). Gambar 2. Peta Kesesuaian Lahan untuk Wisata Pantai kategori Rekreasi di Pulau Pasumpahan. Ekowisata bahari untuk kategori snorkeling di Pulau Pasumpahan cukup sesuai untuk dikembangkan menjadi lebih baik disajikan pada Gambar 3. Batasan kedalaman perairan yang digunakan sebagai lokasi wisata snorkeling adalah sekitar 5 m, yang masih dapat dilakukan aktivitas berupa tuckdive dan melihat pemandangan bawah air berupa hamparan karang, ikan-ikan karang dan ditambah dengan adanya beberapa vegetasi bawah air dan biota laut lainnya. 143
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 135-146 Tabel 8. Hasil Kesesuaian Zona Kawasan Pantai di Pulau Pasumpahan. No 1 Zona Sangat sesuai (S1) Koordinat titik sampel (UTM) E 652368,36 652069,19 651952,97 652051,25 652112,53 652129,14 652163,48 652183,27 652242,83 652305,62 N 9876323,99 9876371,57 9876469,69 9876557,74 9876575,62 9876577,8 9876565,8 9876522,31 9876414,87 9876404,04 Panjang (m) 756,14 205,01 18,70 56,40 69,70 % 68% 19% 2% 5% 6% Total 1105,95 100% 2 3 Cukup sesuai (S1) Tidak sesuai (N) 652211,5 652242,06 652069,11 651952,29 652051,34 652111,86 652129,07 652163,61 652183,79 652211,84 9876436,84 9876416,03 9876370,68 9876468,18 9876557,31 9876576,25 9876578,34 9876566,37 9876522,36 9876436,82 42,940254 548,81 61,04 52,95 140,67 68% 8% 7% 18% Total 803,46 100% Sumber: Analisis data (2015). Gambar 3. Peta Kesesuaian Lahan untuk Ekowisata Bahari Kategori Snorkeling di Pulau Pasumpahan. Lokasi bagian timur dan barat laut-utara pulau sangat sesuai dijadikan sebagai tempat snorkeling disajikan pada Gambar 3, selain kondisi dan tutupan karang yang cukup baik, wilayah perairan luas untuk aktivitas snorkeling. Bahkan pada lokasi bagian barat laut-utara pulau yang merupakan pantai terpisah direncanakan sebagai lokasi tertutup khusus untuk wisatawan mancanegara yang menginginkan ketenangan. Namun, kawasan ini juga cukup pasir juga cukup luas pada perairannya, terutama bagian barat daya menjadikan lahan wilayah ini tidak sesuai. Hasil luasan area untuk wisata snorkeling dapat terlihat dari Tabel 9. Ekowisata bahari kategori selam memiliki kesesuaian beragam. Peta kesesuaian lahan untuk ekowisata bahari kategori selam disajikan pada Gambar 4, dan hasil luasannya pada Tabel 10. lahan cukup 144
Kesesuaian Ekowisata di Pulau Pasumpahan, Kota Padang ... (Al Tanto et al.) Tabel 9. Luas Kesesuaian Zona Kawasan Snorkeling di Pulau Pasumpahan. No 1 Zona Sangat sesuai (S1) Koordinat titik sampel (UTM) E 652607,21 652559,13 651937,41 N 9876465,01 9876192 9876582,12 LUAS 2 Cukup sesuai (S2) 652284,23 652398,51 652253,05 652142,42 651931,61 652006,25 9876668,16 9876590,26 9876078,51 9876104,76 9876207,65 9876238,02 LUAS Cukup sesuai (-) Tidak sesuai (N) Sumber: Analisis data (2015). 3 4 651805 9876490,26 Luas (ha) 1,88 0,24 0,44 2,56 1,85 1,72 0,15 0,05 0,54 1,09 5,40 0,12 1,29 % 74% 10% 17% 100% 34% 32% 3% 1% 10% 20% 100% Gambar 4. Peta Kesesuaian Lahan untuk Ekowisata Bahari Kategori Selam di Pulau Pasumpahan. Tabel 10. Luas Kesesuaian Zona Kawasan Selam di Pulau Pasumpahan. No Zona Koordinat titik sampel (UTM) E N Luas (ha) % 1 Sangat sesuai (S1) 2 Cukup sesuai (S2) 3 Cukup sesuai (-) 651937,4 652607,2 652215,69 652398,51 652253,05 652006,25 651762,8 652142,4 Total Total 9876582,1 9876465,0 9876654,68 9876590,26 9876078,51 9876238,02 9876396,3 9876104,8 1,55 2,52 4,07 2,06 1,66 1,54 1,54 6,80 1,39 1,17 2,55 38% 62% 100% 30% 24% 23% 23% 100% 54% 46% 100% Total 4 Cukup sesuai (direkomendasi) 651805,0 9876490,3 0,80 Sumber: Analisis data (2015). 145
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 135-146 lahan untuk snorkeling, wilayah bagian timur dan barat laut- utara merupakan kawasan yang sangat sesuai sebagai tempat penyelaman disajikan pada Gambar 4. Lokasi tersebut memiliki kondisi karang yang baik, ditambah lagi kondisi softcoral yang sangat cantik menjadikan bagian barat laut pulau direkomendasikan untuk dikembangkan menjadi lebih baik lagi. Seperti halnya kesesuaian KESIMPULAN potensial dikembangkan di Pulau Pasumpahan, di antaranya wisata pantai (rekreasi), wisata selam, dan wisata snorkeling. Indeks kesesuaian tertinggi terdapat pada potensi wisata pantai (rekreasi) yaitu sebesar 79,91% (sangat sesuai). Daerah pesisir pantai yang ada di pulau, hanya satu titik menunjukkan sampah banyak karena sesuai bertebaran di pantai dan perairan keruh. Ekowisata bahari cukup bersyarat Nilai kesesuaian wisata snorkeling sebesar 51-68,13% (cukup sesuai) dan kesesuaian wisata selam sebesar 50-68,83% (cukup sesuai). Satu titik di sekitar pengukuran sebelah barat laut, sangat berpotensi dikembangkan untuk wisata selam menjadi lebih baik dengan kondisi soft coral yang sangat indah berada pada kedalaman sekitar 6 m. laut tersebut tidak cocok dikembangkan, namun berpotensi untuk dikembangkan di sepanjang pulau yang memiliki pantai, melihat cukup lebar dan luasnya hamparan karang. Wisata snorkeling pada lokasi barat UCAPAN TERIMA KASIH Terima kasih kami ucapkan kepada Kepala LRSDKP Bungus - BRSDM KKP sekaligus selaku Ketua Kelompok Penelitian Sumber Daya dan Kerentanan Pesisir LRSDKP, atas dukungannya dalam pelaksanaan kegiatan ini. Terima kasih juga kepada teman-teman peneliti, asisten peneliti, teknisi, dan administrasi LRSDKP yang membantu terlaksananya seluruh kegiatan penelitian sampai selesai. DAFTAR PUSTAKA Amir, S., F. Yulianda, D.G. Bengen dan M. Boer. (2011). Optimalisasi Pemanfaatan Wisata Bahari Bagi Pengelolaan Pulau-Pulau Kecil Berbasis Mitigasi (Kasus Kawasan Gili Indah Kabupaten Lombok Utara Propinsi NTB). Jurnal Agrisains. 12(3):8 ANTARA Sumbar. (2015). Bappenas: Potensi Pariwisata Kepulauan Rp. 4000 Triliun. kepulauan-rp4-000-triliun.html. 2015]. [30 Januari Armita, D. (2011). Analisis Perbandingan Kualitas Air di Daerah Budidaya Rumput Laut dengan Daerah Tidak Ada Budidaya Rumput Laut, Dusun 146 Malelaya, Kabupaten Takalar. Program Studi Manajemen Sumber Daya Perairan. Jurusan Perikanan. Univiversitas Hasanuddin Makasar. Barkauskiene, K. dan V. Snieska. (2013). Ecotourism As Integral Part of Sustainable Tourism and Management An Development. Economics Journal. 18(3) BSN [Badan Standardisasi Nasional]. (2010). Basis data spasial oseanografi: suhu salinitas, oksigen turbiditas, dan terlarut, derajat keasaman, kecerahan. Nasional Indonesia 3. 7644: 2010. 17 hlm. Rancangan Standar Cahyanto, N. Priyo., H. Setiyono dan E. Indrayanti. (2014). Studi Profil Pantai di Pulau Parang Kepulauan Jurnal Oseanografi UNDIP. 3(2) Karimunjawa Jepara. Disbudpar Kota Padang. (2013). Profil Pariwisata Kota Padang. Hartoko, A. (2013). Oseanographic Characteristers and Plankton Resources of Indonesia. Penerbit: Graha Ilmu. Cetakan pertama. Yogyakarta. Johan, Y., F. Yulianda, V.P. Siregar dan I. Karlina. (2011). Pengembangan Wisata Bahari dalam Pengelolaan Sumber daya Pulau-Pulau Kecil Berbasis Kesesuaian dan Daya Dukung - Studi Kasus Pulau Sebesi Provinsi Lampung. Seminar Nasional "Pengembangan Pulau-Pulau Kecil Dari Aspek Perikanan Kelautan dan Perikanan". Institut Pertanian Bogor. Prosiding. Kementerian (2004). Surat Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor: 51 Tahun 2004 tentang Baku Mutu Air Laut untuk Wisata Bahari dan Biota Laut. Jakarta. Kordi, M.G.H.K. dan A. B. Tancung. (2007). Pengelolaan Kualitas Air dalam Budi Daya Perairan. Penerbit: Rineka Cipta. Cetakan pertama. Hal 58. Jakarta. Lingkungan Hidup. Natural Resources Conservation Service Soils - United States Department of Agriculture. Dikutip dari ils/ref/?cid=nrcs142p2_054253. [16 Februari 2017]. (2005). Pengantar Oseanografi. Pusat Riset Wilayah Laut dan Sumber daya Non-Hayati, BRKP-DKP. Supangat, A. dan Susanna. Syaifullah, M. D. (2015). Suhu Permukaan Laut Perairan Indonesia dan Hubungannya dengan Pemanasan Global. Jurnal Segara. 11(2), 103-113. TIES (The International Ecotourism Society). (2015). dari What Ecotourism?. [5 Oktober 2015]. is Dikutip Tomczak, M. dan J.S. Godfrey. (2001). Regional Oceanography: An Introduction. Published online - pdf version. Wood, M.E. (2002). Ecotourism: Principles, Practices & Policies For Sustainability. United Nations International Environment Programme Ecotourism Society. First edition. The Yulianda, F. (2007). Ekowisata Bahari Sebagai Alternatif Pemanfaatan Sumber daya Pesisir Berbasis Konservasi. Seminar Sain Departemen MSP, FPIK IPB. Bogor
Kajian Penyusunan Prototipe Peta Desa Menggunakan Citra Satelit Resolusi Tinggi ... (Riadi dan Rachma) KAJIAN PROTOTIPE PETA DESA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI (Study of Village Map Prototype using High Resolution Satellite Imagery) Bambang Riadi dan Tia Rizka N. Rachma Bidang Penelitian, Badan Informasi Geospasial Jalan Raya Jakarta-Bogor KM 46 Bogor, Indonesia E-mail: bambang.riadi@big.go.id Diterima: 13 Februari 2017; Direvisi (revised): 24 Agustus 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 12 September 2017 ABSTRAK Peta desa merupakan peta tematik bersifat dasar yang menyajikan unsur-unsur alam dan unsur tema khusus yang pemilihan skalanya mempertimbangkan penyajian seluruh wilayah desa tersajikan dalam satu muka peta. Pengkajian prototipe peta desa bertujuan untuk menguji spesifikasi teknis pembuatan peta desa dan menyediakan peta desa yang dapat memenuhi keperluan masyarakat desa dan pengguna lainnya. Penelitian juga bertujuan untuk mengkaji hal-hal teknis dan non-teknis terkait pembuatan peta desa. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra tegak resolusi tinggi (CTRT) yang diperoleh dari Badan Informasi Geospasial (BIG). Metode yang digunakan terdiri dari dua tahap, yaitu tahap delineasi batas desa secara kartometrik dan tahap penyajian peta desa. Tahapan delineasi batas desa secara kartometrik mengacu pada Peraturan Menteri Dalam Negeri (Permendagri) No. 45 Tahun 2016, sedangkan tahap penyajian peta desa sesuai spesifikasi yang tertuang dalam Peraturan Kepala BIG No. 3 Tahun 2016. Selanjutnya peta yang sudah sesuai spesifikasi tersebut diuji melalui kegiatan wawancara dengan aparat desa dan masyarakat untuk mengetahui kebutuhan masyarakat desa akan unsur-unsur yang perlu ditampilkan pada peta. Hasil dari penelitian adalah prototipe peta desa, dengan studi kasus desa Karangligar. Prototipe peta desa mengusulkan penambahan dari spesifikasi penyajian peta yang tertuang dalam Peraturan Kepala BIG, yaitu dengan penambahan unsur kontur, penambahan daftar koordinat titik kartometrik hasil kesepakatan, serta pewarnaan yang disesuaikan dengan warna dasar citra sebagai latar belakangnya. Selain itu, berdasar hasil wawancara dan diskusi dengan masyarakat desa, diketahui warga lebih mudah membaca dan menggunakan peta dalam bentuk peta garis daripada peta citra. Kata kunci: desa, peta desa, batas desa, Karangligar, citra tegak resolusi tinggi ABSTRACT Village maps are categorizing to basic-thematic maps which presents natural features and special theme considering the scale, and all village area show in one map. The aims of this study are to examine technical specification of village map that can fulfill the needs of rural communities and other users, as well as be reviewing the technical and non-technical matters related to making the village map. The data used in this study is orthorectified high-resolution satellite imagery, from Geospatial Information Agency. Method of this study divided into two parts. Delineate village border refers to Indonesian Minister of Home Affairs's Regulation (Permendagri No. 45/2016), then presenting the village map based on a specification of Head of Indonesian Geospatial Information Agency's Regulation (Peraturan Kepala BIG No.3/2016). The map that fulfills the specification tested by a discussion with the villagers to confirm the villagers need of the map. The result of this research is village map prototype in Karangligar Village. The prototype of village maps proposed additional elements to complete the village maps, such as adding contour elements, adding the list of coordinates of cartometric points (presented the border points), and modify the element colors adjusted to the color of satellite imagery as the base-map. Moreover, from discussion with villagers as map user, known that villagers more easily got information from a map that presented in vector maps than imagery maps. Keywords: village, village map, village border, Karangligar, high resolution satellite imagery PENDAHULUAN Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa membawa implikasi pada arti penting batas wilayah desa yang dinyatakan dalam bentuk peta desa, selanjutnya ditetapkan dalam peraturan bupati/walikota. Peraturan daerah kabupaten/kota tentang penghapusan, penggabungan, dan perubahan status desa menjadi kelurahan dan/atau kelurahan menjadi pembentukan, desa diundangkan setelah mendapat nomor registrasi dari gubernur dan kode desa dari Kementerian Dalam Negeri dan peraturan daerah tersebut harus disertai lampiran peta desa. Kegiatan perencanaan dan pembangunan desa guna mendukung nawacita, memerlukan ketersediaan informasi geospasial khususnya peta desa. Peta desa merupakan peta tematik bersifat dasar yang berisi unsur dan informasi batas toponim, wilayah, infrastruktur transportasi, 147
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 147-156 perairan, sarana prasarana yang disajikan dalam peta citra (BIG, 2016). Melalui peta desa, hal-hal yang dapat menjadi kendala dalam upaya pemberdayaan potensi desa terdeteksi, sehingga dapat dilakukan langkah penyelesaiannya secara komprehensif. Peta desa memiliki berbagai kepentingan diantaranya: a. Mengetahui posisi desa terhadap kawasan disekitarnya; b. Mengidentifikasi potensi desa; c. Untuk inventarisasi aset desa; d. Membantu perencanaan pembangunan infrastruktur desa; e. Sebagai dasar informasi untuk integrasi spasial pembangunan wilayah; f. Sebagai dasar pengambilan kebijakan pembangunan desa; kebijakan- g. Sebagai alat yang dapat digunakan untuk mengusulkan posisi batas masing-masing pihak; dan h. Dapat untuk mengilustrasikan pendapat dalam negosiasi atau mediasi sengketa. Berdasarkan Peraturan Menteri Dalam Negeri (Permendagri) No. 56 Tahun 2015 tentang Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan, jumlah desa dan kelurahan di Indonesia telah mencapai 83.184. Guna melakukan pemetaan seluruh desa di Indonesia yang memenuhi asas keberpihakan, asas pemberdayaan dan asas percepatan sangat perlu dukungan data dasar. Keputusan Mahkamah Konstitusi MK/No.35/PUU- X/2012 terkait dengan masyarakat hukum adat dan hutan adat bahwa peta dasar wilayah disiapkan oleh pemerintah dan apabila keputusan tersebut diadopsi untuk keperluan peta desa, selayaknya data dasarnya disiapkan oleh pemerintah. Data dasar untuk pelaksanaan pembuatan peta desa adalah peta Rupabumi Indonesia (RBI) dengan ketersediaan skala 1:5.000 tersedia 0,42% Wilayah Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI), skala 1:10.000 tersedia 1,17% Wilayah NKRI. Selain peta RBI, data dasar yang dapat digunakan adalah citra satelit resolusi tinggi yang melalui proses ortorektifikasi (penegakan citra) menjadi Citra Tegak Resolusi Tinggi (CTRT). Untuk dapat dijadikan sebagai data dasar dalam pembuatan peta desa, citra satelit resolusi tinggi harus melalui proses ortorektifikasi. Badan Informasi Geospasial instansi penyedia data dan informasi geospasial telah bekerjasama dengan Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) untuk menyediakan citra satelit resolusi tinggi di berbagai wilayah di Indonesia. Proses ortorektifikasi terus dilakukan oleh BIG, demikian pula pengadaan peta RBI skala besar. (BIG) sebagai Gambar 1 menyajikan indeks CTRT untuk pembuatan peta desa yang tersedia di Badan Informasi Geospasial hingga Juni 2017. Warna ungu pada Gambar 1 menunjukkan citra resolusi tinggi yang tersedia hasil kerjasama BIG dan LAPAN. Warna biru pada Gambar 1 menunjukkan 148 citra yang telah melalui proses ortorektifikasi. Penggunaan peta ortorektifikasi untuk manajemen dan perencanaan sumber daya alam diterapkan untuk kegiatan participatory geographic information system, masyarakat desa dapat dengan mudah mengetahui unsur rumah, unsur sawah, dan kebun mereka dengan bantuan peta citra (Wang et al., 2008). Gambar 1. Sebaran Ketersediaan Citra Satelit Resolusi Tinggi di Indonesia. Pasal 3 Peraturan Kepala BIG No. 3 Tahun 2016 tentang Spesifikasi Teknis Penyajian Peta Desa menyebutkan tiga spesifikasi penyajian peta desa, yaitu dalam bentuk peta citra, peta sarana dan prasarana, serta peta penutup lahan. Peta desa yang disajikan dalam bentuk peta penutup lahan dan peta sarana dan prasarana merupakan peta garis. Peta desa menurut spesifikasi disajikan pada skala 1:2.500, skala 1:5.000, atau skala 1:10.000. Penelitian ini dibatasi pada kajian prototipe Peta Desa dalam bentuk Peta Citra, yang menampilkan sebagian unsur rupabumi Indonesia pada citra satelit resolusi tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui apakah RBI skala 1:25,000 dapat digunakan untuk membuat peta desa, membuat prototipe peta desa yang sesuai kebutuhan masyarakat, serta mengkaji hal-hal teknis dan non teknis terkait pembuatan peta desa menggunakan data CTRT. Prototipe peta desa disusun dengan daerah studi Desa Karangligar, Kecamatan Kabupaten Karawang, Provinsi Jawa Barat. Telukjambe Barat, METODE Pembuatan peta desa meliputi dua kegiatan utama yaitu delineasi batas desa secara kartometrik dan penyajian peta desa. Kedua kegiatan tersebut tidak terlepas dari peraturan yang menaunginya. Proses delineasi batas desa secara kartometrik mengacu pada Peraturan Menteri Dalam Negeri No. 45 Tahun 2016 dan penyajian Peta Desa mengacu pada Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial No. 3 Tahun 2016. Pandangan pakar dan amanat dari undang- undang menjadi perhatian dalam penyusunan metode penelitian yang ditunjukkan pada diagram alir Gambar 2.
Kajian Penyusunan Prototipe Peta Desa Menggunakan Citra Satelit Resolusi Tinggi ... (Riadi dan Rachma) CTRT Peta RBI Cropping citra sesuai desa Unsur batas wilayah Unsur planimetris dan kontur k i r t e m o t r a k Pembuatan draft Peta Kerja Desa a r a c e s a s e D a t a s e d e P n a Verifikasi dan delineasi i s a e n i l e D i j a y n e P Partisipatory Rapid Appraisal Batas desa terverifikasi Pembuatan layout Peta Desa Sesuai kebutuhan masyarakat Prototipe Peta Desa Gambar 2. Diagram Alir Penelitian. Delineasi Batas Desa Permendagri No. 45 Tahun 2016 tentang Pedoman Penetapan dan Penegasan Batas Desa menjadi acuan dalam kegiatan delineasi batas desa. Permendagri tersebut menyebutkan bahwa penetapan batas desa diwujudkan melalui tahapan pengumpulan dan penelitian dokumen, pemilihan peta dasar yang dipakai, dan pembuatan garis batas secara kartometris di atas peta, dengan berpedoman pada dokumen batas desa berupa peta rupabumi, peta-peta lain, dan dokumen lain yang memiliki keluatan hukum. Penggunaan peta RBI sebagai acuan karena peta tersebut menampilkan unsur-unsur alam dan buatan manusia yang dikelompokkan menjadi tujuh tema, yaitu penutup lahan, hidrografi, hipsografi, bangunan (gedung, transportasi dan utilitas), batas administrasi baik yang bersifat indikatif maupun definitif, dan toponimi. juga dilakukan untuk memverifikasi batas indikatif antara dua desa untuk mendapat kesepakatan segmen batas antar desa yang disaksikan oleh Tim Penetapan dan Kegiatan delineasi 149
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 147-156 Penegasan Batas Desa. Verifikasi batas di atas citra tinggi dilakukan dengan interpretasi visual dalam melakukan penafsiran citra untuk mendapatkan informasi objek alam atau objek buatan yang akurat. Untuk penetapan batas desa dilakukan melalui tahapan pengumpulan dan penelitian dokumen, pemilihan peta dasar, dan pembuatan garis batas pada peta rupabumi atau citra tegak resolusi tinggi secara kartometrik. tegak resolusi Pasal 1 Ayat 11 Permendagri No. 45 tahun 2016 menyebutkan bahwa metode kartometrik adalah penelusuran/penarikan garis batas pada peta kerja dan pengukuran/perhitungan posisi titik, garis, jarak dan luas cakupan wilayah dengan menggunakan informasi pendukung. geospasial Optimalisasi penyelesaian batas dengan cara kartometris dilakukan untuk mengurangi kegiatan pelacakan lapangan (Riadi, 2015). Karena aspek geospasial/peta dalam boundary making memiliki arti penting untuk mereduksi sengketa batas wilayah, juga sebagai alat yang dapat digunakan untuk mengusulkan posisi batas masing-masing pihak dan dapat untuk mengilustrasikan pendapat dalam negosiasi atau mediasi penetapan batas wilayah (Sumaryo, 2012). Metode kartometris (mapping method) dengan berbagai teknologi cukup efektif diterapkan dalam rangka penetapan dan penegasan batas wilayah desa sebagai salah satu unsur tematik dasar (Riadi dan Makmuriyanto, 2014). peta lainnya dasar dan sebagai Penelitian ini menggunakan data dasar yang berupa peta Rupabumi Indonesia dan CTRT di lokasi Desa Karangligar dan sekitarnya. Peta RBI yang digunakan memiliki skala 1:25.000 tahun 2000. Peta RBI Skala 1:25.000 memiliki ketelitian (BSN, 2010). Kedetailan horizontal 0,3 mm informasi pada Peta RBI Skala 1:25.000 hingga pada tingkat desa karena sudah terdapat indikasi batas desa dalam salah satu layer Peta RBI tersebut (Hidayat et al., 2016). Batas desa dari peta RBI digunakan sebagai batas indikatif untuk kegiatan validasi batas. Data citra satelit yang digunakan adalah citra SPOT-6 resolusi 1,5 m yang telah di-ortorektifikasi. Memperhatikan hasil peta yang disajikan tidak terbatas pada area desa Karangligar namun sesuai luasan frame peta, cropping data citra satelit mengacu pada nomor lembar peta (NLP) RBI yang menampilkan desa Karangligar berdasar batas indikatif, yaitu lembar 1209-514 dan 1209- 523. Cropping dilakukan lebih besar dari batas indikatifnya dikarenakan adanya kemungkinan batas desa dalam kegiatan verifikasi melebihi batas indikatif. Kegiatan delineasi batas desa secara kartometrik menggunakan acuan awal adalah unsur batas wilayah, yaitu batas desa indikatif yang diambil dari peta RBI. Penggunaan peta RBI adalah untuk memperoleh orientasi posisi Desa Karangligar dengan desa-desa disekitarnya. Berdasar data batas indikatif, Desa Karangligar Karangmulya, berbatasan dengan Desa 150 Argamulya, Kecamatan Telukjambe Barat, serta Desa Sukamakmur Kecamatan Telukjambe Timur. Desa-desa tersebut seluruhnya di wilayah Kabupaten Karawang, Provinsi Jawa Barat. dan Parungsari berada Peta kerja disusun menggunakan data citra satelit dengan batas indikatif yang diperoleh dari peta RBI skala 1:25,000. Hal ini sesuai dengan Lampiran Permendagri No 45 tahun 2016 apabila belum ada peta RBI skala 1:5,000 dapat digunakan data citra satelit dengan resolusi spasial kurang dari 4 meter. Citra yang digunakan adalah citra SPOT-6 ter-ortorektifikasi yang merupakan data terbaik yang tersedia di lokasi penelitian. Verifikasi batas Desa Karangligar diatas peta kerja hasil tumpang susun batas desa indikatif di atas citra satelit dengan cara delineasi batas secara kartometrik. Verifikasi batas indikatif dari peta RBI di atas citra dilakukan dengan cara interpretasi. Interpretasi citra merupakan langkah untuk mengidentifikasi objek dengan cara penafsiran atas objek yang ada pada citra penginderaan jauh. Interpretasi citra dilakukan interpretasi, yaitu rona/warna, berdasar unsur bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan, letak, dan asosiasi. (Purwadi, 2001 dalam Hamsa, 2013). Pada citra tegak resolusi tinggi unsur interpretasi lebih mudah dikenali sehingga suatu objek dapat diidentifikasi sebagai jalan, sungai, rumah, sawah, dan sebagainya. Delineasi dilakukan dengan validasi bersama aparat desa untuk mencari kebenaran data fisik (peta) dan kebenaran yuridis (Peraturan Daerah), kemudian membuat justifikasi dengan cara membuat penetapan dan pengesahannya dalam suatu berita acara penetapan dan penegasan batas desa yang dilampiri dengan daftar koordinat batas (Riadi dan Makmuriyanto, 2014). Dalam delineasi dilakukan metode pemetaan partisipatif oleh aparat desa sebagai perwakilan masing- masing desa. Perwakilan dari desa yang bersebelahan dipertemukan dan diarahkan untuk menginterpretasi citra dan mengenali objek-objek yang ada diatas citra kemudian memverifikasi batas indikatif menurut pendapat masing-masing desa. Jika batas indikatif RBI tidak sesuai kondisi yang sebenarnya, garis tersebut diperbaiki dengan cara digambar secara langsung di peta kerja, dan dilakukan perbaikan pada data spasialnya lunak Geographic menggunakan Information System batas disepakati, kedua perwakilan desa menentukan titik-titik kartometrik sebagai bagian dari proses delineasi. perangkat (GIS). Setelah Titik kartometrik merupakan cara efektif untuk mewakili garis segmen batas wilayah dengan tepat di setiap titik belok dan dapat diletakan di lokasi yang tidak dimungkinkan untuk dilakukan nya pemasangan patok batas di lapangan (Adikresna P dan Budisusanto, 2014). Lampiran Permendagri No. 45 tahun 2016 tentang Pedoman Penetapan dan Penegasan Batas Desa menyatakan bahwa titik kartometrik dilakukan dengan penentuan
Kajian Penyusunan Prototipe Peta Desa Menggunakan Citra Satelit Resolusi Tinggi ... (Riadi dan Rachma) proses ekstraksi titik-titik koordinat berdasarkan garis batas desa hasil delineasi. Titik batas kartometrik dipilih pada obyek-obyek yang mudah dikenali, disesuaikan kebutuhan. Pada titik pertemuan batas tiga desa juga diberikan titik kartometrik. Titik kartometrik juga diberikan pada setiap pergantian jenis batas dari batas alam (misal sungai) ke batas buatan (jalan, rel kereta api, dan sebagainya). Penamaan masing-masing titik menggunakan kode wilayah administrasi yang tercantum dalam Permendagri No. 5 Tahun 2015. dengan kerapatan Partisipatory rapid apprasial merupakan salah satu model yang dapat digunakan mengkaji keadaan atau kondisi desa dengan melibatkan partisipasi masyarakat untuk menyusun peta desa. Perumusan masalahnya bagaimana strategi merencanakan dan mengembangkan desa berbasis masyarakat (Singgih dan Nirwana, 2016), sehingga muatan peta potensi desa akan berbeda satu dengan yang lainnya. Potensi desa yang dimaksud di antaranya adalah sebaran fasilitas social, fasilitas umum, sumber daya alam desa, nama jalan, sebaran industri, dan usaha-usaha lainnya yang ada di desa (Handayani dan Cahyono, 2014). Potensi wilayah secara utuh merupakan perpaduan antara rona fisik dan rona sosial ekonomi. Rona fisik wilayah mencakup lahan, lokasi wilayah, kondisi topografi, kondisi lereng, kondisi tanah, kondisi iklim, kondisi hidrologi, kondisi geologi, penggunaan lainnya lahan, dan kondisi (Suharyanto dan Sofianto, 2012). adalah luasan wilayah, bentuk fisik ini dikenal sebagai konsep pembangunan desa terpadu ini sebagai penjabaran Pasal 8 ayat 3 huruf e UU No. 6 Tahun 2016 tentang Desa, yang menyatakan bahwa desa adalah wilayah yang memiliki potensi yang meliputi sumber daya alam, sumber daya manusia dan sumber daya ekonomi pendukung. (Jamal, 2008). Konsep Peta Desa dalam bentuk Peta Citra adalah hasil tumpang susun data vektor unsur planimetris (jalan dan sungai), kontur dan toponim di atas informasi citra. Peta citra dapat memberikan kenampakan desa dari permukaan bumi untuk identifikasi objek penting seperti lokasi kampung, lokasi danau, persawahan, dan sebagainya. Beberapa ketentuan yang tertuang dalam Peraturan Kepala BIG No. 3 tahun 2016 bagian Lampiran, teknis peta desa terkait spesifikasi dalam bentuk peta citra yaitu: a) Datum horizontal Datum horizontal yang digunakan adalah SRGI 2013. b) Proyeksi Sistem proyeksi penyajian Mercator (UTM). yang digunakan untuk Transverse adalah Universal c) Skala peta Peta desa dapat disajikan pada skala 1:2.500, 1:5.000, dengan mempertimbangkan penyajian seluruh wilayah desa atau satu muka menggunakan indeks jika tidak dapat disajikan dalam satu peta berskala 1:10.000. atau 1:10.000, dalam peta, d) Ukuran peta Penyajian Peta Desa Ukuran kertas untuk menyajikan peta desa adalah A0 atau A1. e) Ketelitian peta Peta desa memiliki unsur batas desa dan segala informasi tentang desa yang diperlukan untuk mendukung segala aktifitas pembangunan pedesaan, sebagai contoh adalah pembangunan pertanian. Pembangunan pertanian melekat pada pembangunan perdesaan (agricultural and rural development). Aktivitas pertanian meliputi kegiatan produksi pertanian (on farm), kegiatan pengolahan hasil-hasil pertanian dan sumber daya alam farm) serta aktivitas-aktivitas non lainnya (off pertanian lainnya (non farm). Kegiatan non farm seperti industri kerajinan, wisata dan perdagangan. Pola pembangunan perdesaan semacam ini dikenal dengan istilah integrated agricultural and rural development (pembangunan pertanian dan perdesaan terpadu). Bahwa di sektor masyarakat tradisional banyak sekali sumberdaya alam yang belum dikembangkan secara optimal disebabkan karena belum adanya informasi potensi desa tingkat produktifitas secara spasial, sehingga rendah tingkat pendapatan yang rendah (Rustiadi et.al., 2009). hanya Pola pembangunan fisik pertanian, tetapi juga telah mengakomodasikan seluruh aspek (dimensi) kehidupan manusia di perdesaan seperti : fisik, sosial, ekonomi, lingkungan dan lainnya, konsep dan berimplikasi terhadap pembangunan yang tidak Ketelitian posisi horizontal menggunakan tiga kelas ketelitian bagi masing-masing skala. Uji ketelitian posisi horizontal mengacu pada Standar Nasional Indonesia (SNI) 8202 tentang Ketelitian Peta Dasar. f) Unsur peta Unsur yang harus ada pada peta citra meliputi toponim, batas wilayah, jaringan/infrastruktur transportasi, perairan, dan sarana prasarana. Penampakan kedetilan masing-masing unsur tersaji pada tabel peraturan kepala di bagian lampiran yang terbagi dalam kelas wajib/harus ditampilkan, pilihan, dan kondisional (jika ada harus ditampilkan). teknis untuk pembuatan peta desa, Peraturan Kepala BIG yang telah ketentuan mengenai penyajian peta desa dalam bentuk peta citra. Bagian Lampiran dari peraturan kepala BIG No. 3 tahun 2016 menyebutkan kaidah dalam penyusunan layout peta, dengan memuat beberapa hal berikut: a) Grid dan Gratikul Selain memuat spesifikasi disebutkan juga memuat Pada masing-masing skala dan masing-masing ukuran kertas, telah dicantumkan standar mengenai interval grid dan gratikul. 151
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 147-156 b) Penulisan nama unsur rupabumi Nama unsur rupabumi yang dicantumkan haruslah yang telah disahkan oleh pejabat yang berwenang. c) Singkatan Singkatan unsur rupabumi. Singkatan yang dituliskan adalah singkatan baku, dalam bahasa Indonesia dan bahasa berbagai daerah di Indonesia dapat dituliskan bagi d) Simbol, notasi, dan huruf Telah disediakan tabel dalam Lampiran untuk penyajian unsur toponim e) Informasi tata letak peta. Lampiran juga memuat spesifikasi informasi tata letak peta. Dalam menyajikan peta desa, digunakan data batas desa yang telah diverifikasi, ditunjukkan dengan peta dan berita acara hasil kegiatan delineasi batas desa. Selain data tersebut, digunakan pula data yang diambil dari peta RBI yaitu unsur planimetris (jalan, sungai, saluran, dsb.) dan unsur tersebut ditumpang susun untuk membuat tata letak peta desa. toponim. Data-data telah disusun dengan letak mengacu pada Peraturan Kepala BIG dilakukan uji evaluasi kartografis. Evaluasi kartografis merupakan yang dilakukan untuk mengetahui langkah keefektifan dan keefisienan dari peta yang dihasilkan (Kertanegara et al., 2013). Peta ditunjukkan dan sebagai bahan diskusi dengan terkait pemerintah desa setempat atau pihak lainnya (rapid appraisal), yang dilanjutkan dengan partisipatory method guna mendapatkan masukan unsur-unsur apa saja yang perlu ditampilkan dalam peta desa. Peta kerja berupa peta citra yang tata Langkah pengujian adalah dengan cara melakukan wawancara kepada beberapa tokoh masyarakat, baik warga maupun aparat desa. Wawancara dilaksanakan untuk mengetahui apakah peta yang dibuat sudah sesuai dengan kebutuhan ada ketidaksesuaian dengan kebutuhan di desa, maka akan dilakukan perbaikan pada tata letak peta kebutuhan hasil untuk mendapat masyarakat. masyarakat. Apabila sesuai Penyajian peta dan penyimpanannya dapat dilakukan dalam bentuk cetakan (hardcopy) atau dalam format digital (softcopy). Format digital terdiri dari 2 macam data yaitu format raster dan format vektor, format raster data menggunakan satuan pixel (resolusi) yang dinyatakan dalam satuan ppi (pixel per inch). Sedangkan format data vektor dinyatakan dalam nilai koordinat berupa titik dan garis (Handoyo, 2009). Hasil prototipe peta desa merupakan perpaduan data format raster dan data format vektor, kedalaman informasi pada skala peta desa dengan skala besar diperoleh dari data CTRT sedangkan informasi pendukung diperoleh dari peta RBI skala 1:25.000 berupa data vektor (jalan, sungai, kontur). 152 HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dari kegiatan delineasi batas desa secara kartometrik dituangkan dalam berita acara sebagai bentuk persetujuan antara kepala desa yang berbatasan. Berita acara yang dimaksud memuat daftar koordinat titik-titik kartometrik dan lokasi-lokasi batas yang menunjukkan batas yang disetujui. Berita acara dilengkapi dengan tanda tangan dari kepala desa yang berbatasan, beserta waktu kesepakatan batas. Apabila dalam proses penegasan batas secara kartometris memerlukan pelacakan, pemasangan, dan pengukuran pilar batas sebagai batas fisik hal ini dapat dilakukan dalam kegiatan yang terpisah dan batas desanya dicantumkan sebagai batas indikatif. sangat pemetaan dimungkinkan mengingat ketersediaan data citra dari Badan Informasi Geospasial yang dapat mendukung percepatan pelaksanaan pemetaan desa telah tersedia meski kurang dari 50% wilayah NKRI yang dapat dimanfaatkan secara maksimal setelah melalui proses ortorektifikasi. Selain penggunaan citra tersebut, Lampiran I Peraturan Kepala BIG No. 3 Tahun 2016 menyebutkan bahwa peta citra dapat juga dibuat menggunakan foto udara. Percepatan desa Dasar hukum berupa perundangan dan memayungi peraturan-peraturan pelaksanaan pemetaan desa adalah Undang tentang Desa, Undang No. 6 Tahun 2014 Permendagri No. 45 Tahun 2016 tentang Pedoman Penetapan dan Penegasan Batas Desa, Keputusan Mahkamah Konstitusi MK/No.35/PUU- X/2012, dan Peraturan Kepala BIG No. 3 Tahun 2016 tentang Penyajian Peta Desa. Penyediaan data dasar wilayah dikukuhkan oleh Putusan Mahkamah Konstitusi yang menyatakan bahwa peta dasar wilayah disiapkan oleh pemerintah yang dalam hal Informasi Geospasial. Aspek teknis penyajian peta desa sesuai spesifikasi yang diatur dalam Peraturan Kepala BIG, secara teknis dapat dipenuhi oleh seluruh desa apabila data dasar pembuatan peta desa telah tersedia. yang ini adalah Badan Unsur-unsur planimetris, batas wilayah, dan kontur dari peta RBI dimaksudkan sebagai pemandu pengguna peta dalam membaca peta desa. Inti utama kedalaman informasi peta desa dengan format peta citra adalah penyajian dalam bentuk citra dengan resolusi tinggi. Hasil penelitian berupa prototipe peta desa yaitu Peta Citra Desa Karangligar menggunakan masukan data citra ortorektifikasi dan peta RBI skala 1:25.000 dapat dilihat pada Gambar 3 (perkecilan). Karangligar digambarkan dengan warna jelas di muka peta, sedangkan desa-desa di sekitarnya menggunakan warna samar/ disamarkan. Data fasilitas sosial (fasos) dan fasilitas umum (fasum) dicantumkan berupa simbol. Potensi Desa Karangligar adalah daerah pertanian sawah sudah tampak secara jelas di peta citra. Khusus desa
Kajian Penyusunan Prototipe Peta Desa Menggunakan Citra Satelit Resolusi Tinggi ... (Riadi dan Rachma) Gambar 3. Prototipe Peta Desa Karangligar. Peraturan Kepala BIG mencantumkan ketentuan dalam pewarnaan unsur yang muncul hasil dalam penelitian, diketahui perlu adanya modifikasi pewarnaan data vektor maupun toponim untuk disesuaikan dengan warna dasar citra yang digunakan sebagai latar belakang nya, karena apabila mengacu pada Peraturan Kepala BIG, ada banyak warna yang tidak tampak pada peta karena bertabrakan dengan warna citra. peta. Berdasarkan prototipe Peta yang sudah sesuai spesifikasi diuji melalui kegiatan wawancara dengan aparat desa dan masyarakat. Hasil dari wawancara diketahui bahwa warga secara umum lebih menguasai peta yang disajikan dalam bentuk peta garis daripada peta citra. Meskipun dalam skala besar peta citra memudahkan pengguna untuk menginterpretasi objek, warga lebih mudah mengenali lokasi dan orientasi wilayah dengan bantuan sungai, jalan, dan toponim. dapat menggunakan peta dalam bentuk peta citra dengan masukan penambahan beberapa unsur penting yang perlu dimasukkan dalam peta yaitu kontur, penempatan kartometrik, dan penambahan pada legenda peta. Penambahan pada legenda peta berupa pencantuman indeks peta titik kartometrik. Nilai koordinat titik kartometrik yang disepakati oleh kedua Kepala Desa diposisikan pada garis delineasi disajikan pada Tabel 1. Indeks peta tambahan adalah berupa peta garis di yang menampilkan Meski demikian, warga tetap titik tambahan dan nilai koordinat sekitarnya, akses jalan, dan aliran sungai. Akses jalan dan sungai digunakan untuk orientasi dan memberi gambaran informasi lingkungan wilayah desa sebagai bagian infrastruktur pendukung sumber daya ekonomi. Penambahan informasi menggunakan data vektor dari peta RBI yang tersedia di daerah penelitian. Peta hasil pada Gambar 3 memiliki skala 1:2.500 untuk disajikan pada ukuran kertas A0. Dalam pembuatannya, unsur dari RBI skala 1:25.000 tidak serta merta ditumpang susun untuk membuat peta desa dengan skala 1:2.500. Pembuatan peta dengan skala data dasar lebih kecil dari skala hasil tidak dibenarkan karena adanya proses generalisasi dalam pembuatan tersebut. Unsur RBI hanya digunakan peta sebagai pemandu, karena pada warga diminta untuk memverifikasi kebenaran peta dan memastikan apakah peta sesuai kebutuhan masyarakat. Verifikasi dilakukan pada unsur planimetris, batas wilayah. Sedangkan unsur kontur tidak dapat digunakan karena skala peta hasil lebih besar dari skala RBI tidak dilakukan yang menjadi masukan dan verifikasi dengan pengukuran kontur. Unsur kontur dalam kegiatan ini hanya dapat digunakan untuk memberikan informasi kelerengan lokasi yang dipetakan. Gambar 3 merupakan peta hasil yang telah melalui proses verifikasi dan perbaikan berdasar hasil verifikasi. Perbaikan selain menggunakan batas hasil delineasi juga termasuk perbaikan pada garis jalan dan sungai. toponim, dan nama-nama desa Judul dan arah utara Indeks peta Legenda Titik kartometrik Sumber data dan catatan 153
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 147-156 Tabel 1. Daftar Koordinat Kartometris Batas Desa Karangligar. Bujur_X No_Titik Lintang_Y UTM_X UTM_Y TK1072 107˚ 14' 57" E 6˚ 18' 30" S 748848 9302186 TK1073 107˚ 15' 21" E 6˚ 18' 29" S 749565 9302200 TK1074 107˚ 15' 43" E 6˚ 18' 28" S 750248 9302224 TK1076 107˚ 15' 43" E 6˚ 18' 48" S 750237 9301622 TK1077 107˚ 15' 36" E 6˚ 19' 20" S 750026 9300630 TK1400 107˚ 14' 56" E 6˚ 18' 33" S 748810 9302067 TK1401 107˚ 14' 50" E 6˚ 18' 34" S 748611 9302067 TK1412 107˚ 14' 50" E 6˚ 19' 12" S 748613 9300877 TK1413 107˚ 14' 45" E 6˚ 18' 57" S 748464 9301336 TK1414 107˚ 14' 39" E 6˚ 19' 54" S 748274 9299595 TK1415 107˚ 15' 05" E 6˚ 20' 30" S 749051 9298493 TK1416 107˚ 14' 51" E 6˚ 20' 49" S 748640 9297899 TK1423 107˚ 14' 52" E 6˚ 21' 00" S 748646 9297563 TK1424 107˚ 15' 14" E 6˚ 20' 45" S 749338 9298034 TK1425 107˚ 15' 14" E 6˚ 19' 49" S 749352 9299745 Ketentuan Permendagri No. 27 Tahun 2006 sangat sulit dilaksanakan oleh daerah karena membutuhkan biaya mahal sehingga membebani APBD dan Bupati kurang merespon untuk melaksanakan penetapan dan penegasan batas di daerahnya (Nadeak, et.al., 2015). Penelitian ini mengacu pada Permendagri No. 45 Tahun 2016 yang menggantikan Permendagri No 27 Tahun 2006. Perbedaan pertama dari kedua peraturan tersebut adalah pada tata cara, dan tahapan penegasan batas desa. Sebelumnya tujuan pemetaan desa adalah untuk mendapatkan kepastian hukum digantikan dengan untuk menciptakan tertib administrasi pemerintahan dan memberi kejelasan dan kepastian hukum terhadap batas wilayah suatu desa yang memenuhi aspek teknis dan yuridis. Pada aspek tata cara dari Pasal 3 menjadi Pasal 10 yang menjelaskan lebih baku beberapa prosedur penetapan batas desa untuk menghindari multi tafsir kata 'delineasi garis batas secara kartometris di atas peta dasar'. Pada Permendagri No. 27 Tahun 2006 pembuatan peta desa dilakukan apabila kedua desa menganggap perlu (Pasal 4 Ayat 2), ayat ini dihapus pada Permendagri No. 45 Tahun 2016, karena adanya ketentuan yang mewajibkan tersedianya peta desa yang dilengkapi dengan garis batas wilayah desa. Penggambaran garis batas desa bertujuan untuk menciptakan tertib administrasi pemerintahan, sehingga peta batas desa dianggap perlu ada untuk setiap desa. Peta batas desa yang disepakati juga menjadi jawaban bagi pemerintah desa jangkauan pelayanan terhadap masyarakat yang telah diakui oleh kedua desa yang saling berbatasan. tujuan, perundangan terhadap dokumen penetapan batas, pelacakan garis batas, pemasangan pilar di sepanjang garis batas, serta pengukuran dan penentuan posisi pilar batas. Pada Permendagri pengganti ketentuan di atas dihapus ayat yang terkait pembuatan peta, sehingga tahapan pembuatan peta menjadi mutlak tertib administrasi dilakukan demi Permendagri, Perubahan pemerintahan. diharapkan akan memangkas biaya dan waktu pelaksanaan penyusunan peta desa, karena terkait dengan batas desa yang merupakan bagian layer yang harus ditampilkan didalam peta desa. terciptanya Desa Karangligar masuk kategori kawasan perdesaan dengan kegiatan utama pertanian pangan (sawah), kegiatan industri rumahan adalah industri tempe dan pembuatan jamur merang. Untuk menampilkan lokasi industri dimaksud dapat disajikan dalam bentuk simbol atau titik, pada pembuatan portotipe peta desa kali ini belum dapat ditampilkan posisi industri dimaksudkan. Lokasi penelitian juga merupakan daerah rawan banjir yang berpotensi menimbulkan kerugian pada produksi pertanian, penyampaian informasi daerah rawan banjir dalam peta desa dapat disajikan dalam bentuk vektor sehingga tidak akan mengganggu tampilan citra peta desanya. Pelaksanaan pembuatan peta desa untuk satu desa dapat diselesaikan dalam kurun waktu 10 hari dengan 2 orang pelaksana, ini bisa dilakukan dengan kondisi ideal (peta dan citra ortorektifikasi sudah tersedia, saat validasi dan delineasi semua kepala desa bisa bertemu dalam satu forum bersama dan menyepakati batas pada saat pertemuan). Lebih lanjut tentang kebutuhan waktu dalam penyusunan prototipe peta desa dapat diihat pada Tabel 2. Pasal 4 Ayat 1 Permendagri No. 27 tahun 2006 menyebutkan bahwa pembuatan peta garis batas dilaksanakan setelah tahapan penentuan 154
Kajian Penyusunan Prototipe Peta Desa Menggunakan Citra Satelit Resolusi Tinggi ... (Riadi dan Rachma) Tabel 2. Kebutuhan Waktu Prototipe Peta Citra. Waktu Kegiatan No. dalam Penyusunan Penjelasan 1 2 3 4 Persiapan Pembuatan peta kerja Verifikasi dan validasi Finishing peta desa 2 hari 2 hari 4 hari 2 hari Design frame, cek data dasar Membuat peta desa dioverlay dengan data planimetris RBI Verifikasi, validasi dan delineasi Finalisasi pembuatan peta desa Peta merupakan informasi (spasial) mengenai lingkungan. Pekerjaan sosial membutuhkan peta-peta dengan berbagai macam jenis tema dan skala peta. Teknik penyajian peta akan memperhatikan sistem proyeksi peta, skala peta, serta simbol-simbol dari unsur muka bumi yang akan disajikan. Peta desa sebagai peta tematik dasar menyajikan unsur-unsur alam dan unsur tema khusus. teknik dan Berdasar hasil wawancara dan diskusi dengan masyarakat sebagai pengguna peta, diketahui warga lebih mudah membaca dan menggunakan peta dalam bentuk peta garis dibandingkan peta citra. Meskipun demikian, peta citra tetap dapat terbaca dan dimanfaatkan dengan baik. Kepala BIG tersebut perlu diperbaiki dengan mempertimbangkan hasil-hasil penelitian. Hasil perlunya pertama penelitian penambahan data kontur untuk informasi kondisi geografis. Untuk menyajikan informasi kontur, diperlukan peta RBI pada skala yang sesuai dengan skala penyajian peta desa. yang yaitu daftar koordinat titik kartometrik dalam informasi tepi untuk membantu pengguna peta mengetahui lokasi batas yang sudah disepakati kepala desa yang berbatasan. Selain itu, kelengkapan data dalam peta berupa akses jalan, aliran sungai, dan nama-nama Jika yang menggunakan data dasar berupa CTRT, jalan dan sungai sudah dapat diketahui dengan interpretasi citra. Terakhir, perlu adanya modifikasi pewarnaan data vektor maupun simbol toponim yang disesuaikan dengan warna dasar citra. Selanjutnya, perlu ditambahkan desa berbatasan. UCAPAN TERIMA KASIH Ucapan terima kasih disampaikan kepada Badan Informasi Geospasial dengan kemudahan akses data, juga kepada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Kabupaten Karawang, Camat Telukjambe Barat, dan Kepala Desa Karangligar yang memberi informasi dan membatu dalam pelaksanaan survei. DAFTAR PUSTAKA Memperhatikan prosedur penetapan dan penegasan batas desa yang panjang dan berbiaya besar perlu kiranya dilakukan prosedur yang lebih sederhana secara teknis yang dituangkan dalam Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial. Adikresna P, P. R., dan Budisusanto, Y. (2014). Penentuan Batas Wilayah dengan Menggunakan Metode Kartometrik. Geoid, 9(2), 195-200. BIG [Badan Informasi Geospasial]. (2016). Peraturan kepala BIG Nomor 3 tahun 2016 tentang Penyajian Peta Desa, bagian lampiran. BIG, Cibinong. KESIMPULAN Data yang diperoleh dari peta RBI skala 1:25.000 dapat digunakan sebagai data dasar pembuatan peta desa dengan syarat data tersebut terlebih dahulu diverifikasi bersama masyarakat dan aparat desa, ditambahkan dengan informasi yang sebelumnya tidak tampak pada peta RBI skala 1:25.000, serta dilakukan perbaikan hasil dari verifikasi. Peta desa dalam bentuk peta citra dapat dimanfaatkan sebagai percepatan pembuatan peta desa, terutama karena peta citra tersebut dapat foto udara dan CTRT yang dibuat dari ketersediaan datanya sudah mencapai ± 50% wilayah NKRI. Meskipun demikian, berdasar hasil wawancara dan diskusi dengan masyarakat desa, lebih mudah membaca dan diketahui warga menggunakan peta dalam bentuk peta garis daripada peta citra. Prototipe peta desa Karangligar telah dibuat sebagai hasil penelitian, mengacu pada Peraturan Kepala BIG No. 3 Tahun 2016 tentang Spesifikasi Teknis Penyajian Peta Desa dengan beberapa perbaikan mengacu pada hasil wawancara dengan masyarakat. Berdasar hasil penelitian, Peraturan BSN [Badan Standarisasi Nasional]. (2010). Spesifikasi penyajian peta rupa bumi - Bagian 2: Skala 1:25.000. BSN, Jakarta. Hamsa. (2013) . Identifikasi Luas Lahan Baku Sawah di Kecamatan Sinjai Borong berdasarkan Citra Resolusi Tinggi (Worldview2). Skripsi Universitas Hasanuddin. Handoyo, S. (2009). Kaidah Kartografis; Sebuah kontemplasi Profesi. Jakarta. Forum Teknik Atlas Badan Koordinasi Survey dan Pemetaan Nasional. Handayani, H. H., dan Cahyono, A. B. (2014). Pemetaan Partisipatif Potensi Desa (Studi Kasus: Desa Selopatak, Kecamatan Trawas, Kabupaten Mojokerto. Geoid, 10(1), 99-103. Hidayat, F., Rachma, T. R. N., Amhar, F. (2016). Analisis Terhadap Desain Peta untuk Desa Adat (Studi kasus Desa Kanekes/Baduy, Provinsi Banten). Prosiding FIT-ISI dan CGISE, 2016 Jamal, E. (2008). Kajian Kritis Terhadap Pelaksanaan Indonesia. Jurnal Pembangunan Perdesaan di Forum Penelitian Agro Ekonomi, 26(2), 92-102 Kertanegara, U., Laila N, A., Sudarsono, B. (2013). Peninjauan Secara Kartografis dalam Pembuatan Peta Kampus Universitas Diponegoro. Jurnal Geodesi Undip, 2(4), 10-25. Nadeak, H., Dalla, A. Y., Nuryadin, D., dan Hadi, A. S. (2015). Batas Wilayah Desa Pasca Berlakunya Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 Tentang 155
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 147-156 Desa. Jurnal Bina Praja: Journal of Home Affairs Governance, 7(3), 239-250. Riadi, B (2015). Implementasi Permendagri Nomor 76 Tahun 2012 dalam Penetapan dan Penegasan Batas Desa Secara Kartometris. Sosio Didaktika, 2(1), 92-100. Riadi, B., dan Makmuriyanto, A. (2014). Kajian Percepatan Penetapan dan Penegasan Batas Kecamatan/Distrik, Secara Kartometris. Majalah Ilmiah Globe, 16(2). Desa/Kelurahan Rustiadi, E. Saefulhakim, S. Panuju, D.R. (2009). dan Pengembangan Wilayah. Perencanaan Jakarta: Yayasan Obor Indonesia Singgih, M. N., dan Nirwana, N. (2016). Perencanaan dan Pengembangan Desa Wisata Berbasis Masyarakat dengan Model Partisipatory Rural (Studi Perencanaan Desa Wisata Appraisal 156 Gunungsari, Kecamatan Bumiaji, Kota Batu). Jurnal Pariwisata Pesona, 1(1) Suharyanto, S., dan Sofianto, A. (2015). Model Pembangunan Desa Terpadu Inovatif di Jawa Tengah. Jurnal Bina Praja. Journal of Home Affairs Governance, 4(4), 251-260. Sumaryo. (2012). Aspek Geospasial dalam Sengketa Pulau Berhala. Prosiding Konferensi Teknik dan Sains Informasi Geospasial ke-1 Jurusan Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. 247-256 Wang, X., Yu, Z., Cinderby, S., Forrester, J. (2008). of Anhancing participatory geographic in Shanxi province, China. Applied Geography, 28, 96-100. participation: Experiences information system
Estimasi Hasil Air dari Daerah Tangkapan Air Danau Rawa Pening dengan Menggunakan Model Invest ... (Nugroho) ESTIMASI HASIL AIR DARI DAERAH TANGKAPAN AIR DANAU RAWA PENING DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INVEST (Water Yield Estimation from Catchment Areas of Lake Rawa Pening using InVEST Model) Nunung Puji Nugroho Balai Penelitian dan Pengembangan Teknologi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Jalan Jenderal Ahmad Yani - Pabelan P.O. Box 295 Kartasura Surakarta Jawa Tengah E-mail: Diterima (received): 15 Desember 2016; Direvisi (revised):21 Maret 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 25 September 2017 ABSTRAK Informasi hasil air dari suatu ekosistem sangat penting dalam pengelolaan sumber daya air. Dalam perencanaan kegiatan konservasi sumber daya air, informasi sebaran spasial hasil air diperlukan untuk menentukan prioritas wilayah terkait dengan alokasi anggaran. Hasil air dari suatu ekosistem atau daerah aliran sungai (DAS) dapat diestimasi dengan menggunakan model hidrologi. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang hasil air, baik besaran maupun sebaran spasialnya, dari daerah tangkapan air (DTA) Danau Rawa Pening. Hasil air dari lokasi penelitian dihitung dengan menggunakan model hasil air pada InVEST (the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs), yang didasarkan pada pendekatan neraca air. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa volume hasil air di DTA Danau Rawa Pening pada tahun 2015 adalah sekitar 337 juta m3. Sub DAS Galeh, sebagai Sub DAS terluas, merupakan penghasil air terbesar (72,4 juta m3) diikuti oleh Sub DAS Sraten (66,8 juta m3) dan Parat (62,4 juta m3). Secara spasial, hasil air di lokasi kajian mempunyai nilai antara 0 hingga 29.634,19 m3/ha. Wilayah hulu dan tengah Sub DAS Sraten secara umum mempunyai hasil air yang lebih tinggi, sedangkan wilayah danau dan sekitarnya serta hulu Sub DAS Galeh mempunyai hasil air yang lebih rendah dibandingkan dengan wilayah lainnya. Wilayah dengan hasil air tinggi dapat diprioritaskan dalam kegiatan konservasi sumber daya air untuk mendukung pasokan air ke Danau Rawa Pening. Kata kunci: hasil air, daerah tangkapan air, model InVEST, Danau Rawa Pening ABSTRACT Accurate information on water yield from an ecosystem is very important in the management of water resources. In the planning of water resources conservation activities, the information on the spatial distribution of water yield is needed to determine regional priorities related to budget allocations. The water yield from an ecosystem or watershed can be estimated using a hydrological model. This study aimed to obtain information about the water yield, both the magnitude and their spatial distribution, from the catchment areas of Lake Rawa Pening. The water yield from the study area was calculated using the water yield model in InVEST (the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs), which based on the water balance approach. The results indicated that the volume of water yield in Lake Rawa Pening for 2015 is approximately 337 million m3. Galeh subwatershed, as the largest subwatershed, is the largest water producer (72.4 million m3), followed by Sraten subwatershed (66.8 million m3) and Parat subwatershed (62.4 million m3). Spatially, the water yield at the study site has a value between 0 to 29,634.19 m3/ha. Upstream and middle areas of Sraten subwatershed generally have higher water yield, while the lake and its surrounding areas as well as the upstream of Galeh subwatershed have lower water yield compared to other regions. The regions with high water yield can be prioritized in water resource conservation activities to support the supply of water to Lake Rawa Pening. Keywords: water yield, catchment areas, InVEST model, Lake Rawa Pening PENDAHULUAN Informasi tentang hasil air serta sebaran spasialnya sangat penting dalam perencanaan dan pengelolaan sumber daya air, baik untuk keperluan irigasi pertanian, air minum maupun pembangkit listrik tenaga air (PLTA). Informasi tersebut diperlukan pula dalam perencanaan kegiatan konservasi sumber daya air, terutama terkait dengan pemilihan prioritas wilayah untuk alokasi sumber daya (anggaran). Selain itu, informasi hasil air yang akurat penting dalam mendukung upaya valuasi jasa lingkungan yang tepat, terutama untuk kepentingan analisis pembayaran jasa lingkungan (Van Paddenburg et al., 2012). Hasil air merupakan salah satu indikator kesehatan suatu daerah aliran sungai (DAS). DAS yang sehat cenderung mempunyai fluktuasi air yang kecil antara musim penghujan dan musim 157
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 157-166 kemarau (Dirjen RLPS, 2009). Oleh karena itu, salah satu tujuan dari pengelolaan DAS adalah untuk mendistribusikan air secara merata baik pada musim penghujan maupun musim kemarau (Nugroho, 2015). Selain itu, terjaminnya kuantitas, kualitas dan kontinuitas air pada suatu DAS merupakan pilar penting dalam konsep ketahanan air (Bigas, 2013), yang secara langsung maupun tidak langsung dapat mendukung ketahanan pangan dan ketahanan energi nasional. Salah satu model yang dapat digunakan untuk menghitung hasil air dari suatu DAS adalah InVEST (the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) yang dikembangkan oleh the Natural Capital Project, Stanford University (Sharp et al., 2015). InVEST merupakan suatu jasa alat (tool) ekosistem/lingkungan mendukung pengambilan keputusan dalam pengelolaan lingkungan (Zhang et al., 2012). Model hasil air, salah satu modul pada InVEST, menggunakan pendekatan neraca air (Du et al., 2016; Zhang et al., 2004) dan didasarkan pada kurva Budyko (Budyko et al., 1974) dan curah hujan tahunan banyak rata-rata. Model InVEST diaplikasikan secara global, terkait dengan penilaian jasa lingkungan dan pengujian lokasi prioritas skenario, misalnya penentuan tanah dan air untuk kegiatan konservasi meningkatkan dan mengurangi air hasil sedimentasi dalam mendukung proyek PLTA di India (WAVES, 2015), perkiraan hasil air (Yu et al., 2015; Zhang et al., 2012) dan simulasi perubahan perubahan air penutupan/penggunaan lahan di Cina (Geng et al., 2015), pengujian skenario pembangunan terhadap penyediaan jasa ekosistem dan habitat harimau sumatera di Indonesia (Bhagabati et al., 2012; Bhagabati et al., 2014). dalam penilaian untuk telah terutama hasil akibat Berpijak pada pentingnya ketersediaan informasi hasil air dalam pengelolaan DAS, tujuan untuk penelitian mendapatkan informasi tentang hasil air, baik besaran maupun sebaran spasialnya, dengan mengambil studi kasus di daerah tangkapan air (DTA) Danau Rawa Pening. Danau Rawa Pening merupakan salah satu dari 15 danau prioritas yang ditetapkan pada saat Konferensi Nasional Danau Indonesia (KNDI) tahun 2009 di Bali (Apriliyana, 2015). Hal tersebut disebabkan oleh tingginya sedimentasi, yang salah satunya dipicu oleh tutupan permukiman dan industri di DTA Danau Rawa Pening (Purboseno, 2013). ini dilakukan dengan semakin meningkatnya luas Secara alami, Danau Rawa Pening terbentuk melalui proses letusan Gunungapi Ungaran Tua, di mana aliran lava basalt dari letusan tersebut menyumbat Kali Pening di daerah Tuntang yang mengakibatkan terendamnya lembah Kali Pening (Machbub et al., 2012; Soeprobowati, 2012). Lembah tersebut akhirnya menjadi reservoir alami dan dikenal dengan nama Danau Rawa Pening. Fungsi Danau Rawa Pening adalah sebagai 158 penahan dan penampung aliran air permukaan, sehingga dapat dimanfaatkan untuk irigasi pertanian, PLTA, air baku dan air untuk industri, persawahan pasang surut, perikanan darat, pengendali banjir pada daerah hilir, pariwisata, kerajinan tangan, pupuk organik dari gambut, dan sarana budidaya jamur (KLH, 2011). METODE Penelitian ini dilaksanakan di DTA Danau Rawa Pening pada tahun 2016. DTA Danau Rawa Pening, yang merupakan hulu dari DAS Tuntang, terdiri dari 9 Sub DAS, yaitu Rengas, Panjang, Torong, Parat, Sraten, Ringis, Kedung Ringin, Legi, dan Galeh (Apriliyana, 2015). Secara administrasi pemerintahan, DTA Danau Rawa Pening meliputi 72 kelurahan/desa yang tersebar pada 11 kecamatan di Kabupaten Semarang dan Kota Salatiga dengan luas total 27.130,59 ha. Peta lokasi penelitian disajikan pada Gambar 1. Gambar 1. Lokasi Penelitian di Daerah Tangkapan Air (DTA) Danau Rawa Pening. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data spasial dan non-spasial yang dikumpulkan dari terkait dan studi instansi literatur, yaitu: (1) jenis dan tekstur tanah; (2) (3) tersedia untuk kapasitas air kedalaman (4) penutupan/penggunaan (5) kedalaman akar; (6) koefisien tanaman; (7) radiasi matahari harian; (8) suhu udara harian minimum dan maksimum; (9) curah hujan harian; (10) koefisien Zhang; (11) volume kandungan air tersedia untuk tanaman; (12) koefisien ketersediaan air untuk tanaman; (13) evapotranspirasi acuan tahunan; dan (14) batas DTA/Sub DAS. Alat penelitian yang digunakan adalah peralatan lapangan, perangkat keras dan perangkat lunak Sistem Informasi Geografis (SIG) dan pengolah data. tanaman; tanah; solum lahan;
Estimasi Hasil Air dari Daerah Tangkapan Air Danau Rawa Pening dengan Menggunakan Model Invest ... (Nugroho) Gambar 2. Bagan Alir Proses Perhitungan Hasil Air di Daerah Tangkapan Air (DTA) Danau Rawa Pening. Perhitungan hasil air di DTA Rawa Pening dilakukan dengan menggunakan model hasil air, yang merupakan salah satu modul pada InVEST. Model ini berdasarkan pada pendekatan neraca air. Output dari model hasil air InVEST adalah evapotranspirasi evapotranspirasi potensial, aktual dan hasil air tahunan. Bagan alir (flowchart) proses perhitungan hasil air tersebut disajikan pada Gambar 2. ( ) ( ) ( ) ( ) [ ( ( ) ( ) ) ] ... (2) di mana: ( )= evapotranspirasi potensial untuk piksel = parameter non-fisik yang mengarakterkan hubungan antara iklim dan sifat tanah; disebut juga koefisien ketersediaan air bagi tanaman (Zhang et al., 2012). Berdasarkan model hasil air pada InVEST, hasil air tahunan untuk setiap piksel, ( ), pada tutupan ini ditentukan dengan menggunakan Persamaan 1 (Sharp et al., 2015). Selanjutnya, hasil air tahunan diklasifikasikan ke dalam 5 kelas dengan menggunakan interval pada teknik equal perangkat lunak SIG. lahan tertentu pada penelitian Evapotranspirasi potensial, ( ), ditentukan dengan menggunakan Persamaan 3 (Sharp et al., 2015). ( ) ( ) ( )... (3) ( ) ( ( ) ( ) ) ( )... (1) di mana: ( ) = evapotranspirasi aktual untuk piksel ( ) = curah hujan tahunan pada piksel . di mana: ( ) = evapotranspirasi acuan dari piksel ( ) = koefisien (evapotranspirasi) tanaman pada dengan penggunaan/penutupan lahannya. piksel terkait Nilai ( ) ( ) untuk penggunaan/penutupan lahan berdasarkan Persamaan 2 yang diusulkan oleh Zhang et al. (2004). bervegetasi dihitung Evapotranspirasi mencerminkan kondisi iklim lokal berdasarkan evapotranspirasi tanaman acuan pada lokasi tersebut. Koefisien tanaman terutama ditentukan oleh karakteristik vegetasi dari penutupan/penggunaan lahan pada tiap piksel (Allen et al., 1998). acuan 159
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 157-166 tanaman tiap piksel, ( ), dihitung dengan pada menggunakan Persamaan 4 yang dikembangkan oleh Donohue et al. (2012). Koefisien ketersediaan air bagi ( ) ( ) ( ) ... (4) di mana: ( ) = volume (mm) kandungan air tersedia untuk tanaman juga = konstanta empiris seasonality factor/Zhang coefficient) yang mencerminkan pola curah hujan setempat karakteristik hidrogeologi. (disebut dan Nilai yang dipakai pada penelitian ini adalah 4, yaitu nilai yang disarankan untuk DAS pada wilayah tropis (Arunyawat et al., 2016; Tallis et al., 2011). Nilai minimum dari ( ) adalah 1,25 yang merupakan nilai dari tanah kosong (kedalaman akar adalah 0) sesuai yang disarankan oleh Donohue et al. (2012), sedangkan nilai maksimum dari ( ) adalah 5 (Donohue et al., 2012; Yang et al., 2008). jumlah air yang disimpan dan dilepaskan di dalam tanah untuk ini digunakan diperkirakan sebagai hasil dari kapasitas air tersedia bagi tanaman (Plant Available Water lapisan Capacity-PAWC) layer depth) pembatas akar (root restricting minimum serta kedalaman perakaran tanaman (vegetation rooting depth) sebagaimana disajikan pada Persamaan 5 (Sharp et al., 2015). ( ) menentukan oleh tanaman. Parameter dan kedalaman ( ) ( ) ... (5) untuk non-vegetasi penggunaan/penutupan (misalnya: badan air, permukiman) dihitung secara langsung dari evapotranspirasi acuan, ( ), dan mempunyai batas atas yang ditentukan oleh curah hujan sesuai dengan Persamaan 6 (Sharp et al., 2015). Evapotranspirasi aktual lahan ( ) ( ( ) ( ) ( ))... (6) Evapotranspirasi acuan (mm.hari-1), ( ), dihitung dengan menggunakan persamaan Hargreaves yang sudah dimodifikasi (Persamaan 7), yang memberikan hasil lebih baik daripada metode Penman-Monteith ketika data-data yang dibutuhkan terbatas (Droogers et al., 2002). ( ) *( ) + [( ) ] ... .(7) di mana: = radiasi matahari ekstraterestrial (MJ.m- 2.hari-1) 160 = rata-rata suhu udara harian maksimum (oC) = rata-rata suhu udara harian minimum (oC) = curah hujan bulanan (mm.bulan-1) Radiasi matahari ekstraterestrial (Ra) harian dihitung dengan menggunakan Persamaan 8 (Allen et al., 1998). ( ( )) [ ( ) ( ) ( ) ( ) ( )].... ..... .. (8) di mana: = konstanta (3,1416) = konstanta radiasi matahari (0,0820 MJ.m-2.menit-1) = jarak relatif terbalik antara matahari- bumi atau inverse relative distance Earth- Sun (dihitung dengan Persamaan 9) = sudut waktu matahari tenggelam atau sunset hour angle (radian) dan dihitung dengan Persamaan 10 = letak lintang atau latitude (radian) dan dihitung dengan Persamaan 11 = solar declination (radian) dan dihitung dengan Persamaan 12 ( )... (9) di mana: = jumlah hari dalam tahun antara 1 (1 Januari) dan 365 atau 366 untuk tahun kabisat (31 Desember). [ ( ) ( )]... (10) Perhitungan konversi latitude dari decimal radian dilakukan dengan ( ) ke degree menggunakan Persamaan 11. ( )... (11) Lokasi yang berada pada lintang Utara dan bujur Timur bertanda positif, sedangkan lokasi pada lintang Selatan dan bujur Barat bertanda negatif. ( )... (12) format raster dalam penelitian ini menggunakan resolusi spasial 30 m x 30 m. Data yang dibutuhkan untuk pemodelan hasil air adalah: Data spasial dalam Penutupan/Penggunaan Lahan lahan DTA Danau Rawa Pening dalam format vector diperoleh dari peta Rupa Bumi Indonesia skala tahun 2013 yang dikeluarkan oleh 1:25.000 Badan Informasi Geospasial (BIG). Peta tersebut dimutakhirkan dengan teknik interpretasi visual (on-screen digitizing) menggunakan citra Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) tahun 2015 Peta penutupan/penggunaan
Estimasi Hasil Air dari Daerah Tangkapan Air Danau Rawa Pening dengan Menggunakan Model Invest ... (Nugroho) dibantu dengan citra QuickBird 2006 untuk mengenali pola obyek-obyek seperti permukiman, gedung, dan jalan. Selanjutnya, peta tersebut (tif) dengan dikonversi menggunakan lunak SIG. Peta penutupan/penggunaan lahan di DTA Danau Rawa Pening terdiri dari 11 kelas sebagaimana pada Tabel 1. ke format peragkat raster Tabel 1. Kelas Penutupan/Penggunaan Lahan di DTA Danau Rawa Pening Tahun 2015. Kode Penutupan / Penggunaan Lahan Luas (ha) Persentase (%) 1 2 3 4 Air Tawar Belukar/Semak Eceng Gondok Gedung 657,50 674,32 868,55 3,81 2,42 2,49 3,20 0,01 5 6 7 8 9 10 Hutan Kebun Permukiman Rumput Sawah Irigasi Sawah Tadah Hujan Tegalan 0,47 10.177,16 5.194,67 100,47 3.437,77 3.176,64 0,00 37,51 19,15 0,37 12,67 11,71 11 2.838,90 10,46 Total 27.130,26 100,00 Sumber: Peta RBI dari BIG yang dimutakhirkan Curah Hujan Data curah hujan untuk tahun analisis 2015 diperoleh dari Balai Pengelolaan Sumber Daya Air (PSDA) Jragung Tuntang Provinsi Jawa Tengah untuk 19 stasiun curah hujan sebagaimana pada Tabel 2. Total curah hujan bulanan untuk tahun 2015 dari 19 stasiun tersebut selanjutnya digunakan untuk membuat peta curah hujan dalam format raster dengan menggunakan teknik interpolasi spasial (spline) pada perangkat lunak SIG. Berdasarkan ketersediaan data curah hujan, maka dihasilkan peta curah hujan bulanan tahunan. Peta curah (Januari-Desember) dan hujan bulanan digunakan untuk menghitung evapotranspirasi acuan bulanan yang diakumulasi menjadi tahunan, sedangkan peta curah hujan tahunan digunakan untuk analisis model InVEST. evapotranspirasi acuan Tabel 2. Stasiun Curah Hujan untuk Analisis Hasil Air No. 1 2 3 4 5 6 di DTA Danau Rawa Pening. Bujur Lintang 110,350 Tarukan -7,229 110,356 Tempuran -7,303 110,399 Banyubiru -7,301 110,404 Ambarawa -7,259 110,422 Kopeng -7,398 110,425 Candi Dukuh -7,306 Stasiun 75a 78 79 75 81a 80 Desa 13 90b 7,363 110,533 Tegalwaton 14 15 16 17 82a 91 75b 37b 7,237 -7,291 -7,215 -7,102 Tengaran 110,552 Grenjeng 110,592 Dadapayam 110,295 Sumowono 110,197 Tempuran Singorejo 7,359 89a -7,345 89b Sumber: PSDA Jragung Tuntang 18 19 110,542 Barukan 110,581 Suruh Evapotranspirasi Acuan Tahunan Perhitungan evapotranspirasi acuan tahunan membutuhkan matahari ekstraterestrial, suhu udara minimum, suhu udara maksimum, dan curah hujan bulanan. Radiasi matahari ekstraterestrial harian dihitung untuk setiap stasiun curah hujan dengan menggunakan perangkat tabulasi, selanjutnya dijumlahkan untuk mendapatkan nilai bulanannya. Peta radiasi matahari ekstraterestrial bulanan dalam format raster dihasilkan dengan menggunakan teknik interpolasi spasial (spline). Data suhu udara tidak dapat diperoleh dalam jumlah yang cukup untuk menghasilkan peta suhu udara dalam format raster. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan rata-rata suhu udara harian minimum dan maksimum untuk masing- masing bulan yang diperoleh dari data iklim global dengan resolusi spasial 1 km x 1 km (di-resample menjadi 30 m x 30 m dengan menggunakan software ArcMap) yang dikembangkan oleh Hijmans et al. (2005). Data iklim global tersebut dapat diunduh secara gratis di situs worldclim.org. peta Perhitungan mendapatkan untuk evapotranspirasi acuan bulanan dan tahunan dilakukan dengan menggunakan raster calculator pada perangkat lunak SIG. data radiasi lunak pengolah data Kedalaman Solum Tanah Pada penelitian ini peta tanah skala 1:250.000 dalam format vector/shapefile diperoleh dari Balai Besar Wilayah Sungai (BBWS) Pemali Juana. Berdasarkan peta tersebut, tanah di DTA Danau Rawa Pening terdiri dari 3 jenis, yaitu: (1) Aluvial, (2) Regosol dan (3) Latosol sebagaimana disajikan pada Tabel 3. Kedalaman solum tanah diperoleh dari peta sistem (Regional Physical Planning Programme for Transmigration - RePPProT) skala 1:250.000. Peta kedalaman solum tanah tersebut selanjutnya dikonversi ke dalam format raster dan dalam satuan milimeter (mm) untuk analisis hasil air. lahan 7 8 9 10 11 12 74 81 83 86 85a 88a 7,248 -7,376 -7,261 -7,329 -7,284 7,344 110,435 Bawen 110,441 Getasan 110,453 Tuntang 110,497 Salatiga 110,516 Silumut Pabelan 110,530 Cepoko Tabel 3. Jenis Tanah dan Kedalaman Solum Tanah di DTA Danau Rawa Pening. No. Jenis Tanah Aluvial Regosol Latosol Kedalaman Solum Tanah (mm) 300 500 1.500 Sumber: Peta tanah dari BBWS Pemali Juana dan peta RePPProT 1 2 3 161
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 157-166 Kapasitas Air Tersedia Untuk Tanaman (Plant Available Water Capacity - PAWC) tanaman diperoleh berdasarkan data jenis dan tekstur tanah (persentase fraksi liat/lempung dan pasir dengan yang menggunakan software Soil Water Characteristics yang dikembangkan oleh USDA Agricultural Research Service dengan Department of Biological Systems Engineering, Washington State University (Saxton, 2009; Saxton et al., 2006). Mengingat keterbatasan data karakteristik tanah yang ada, maka digunakan default values untuk parameter lainnya (misalnya persentase bahan organik dan salinitas). Peta kapasitas air tersedia untuk tanaman disiapkan dalam format raster. Kapasitas air tersedia untuk disajikan pada Tabel 4) bekerja sama Tabel 4. Kapasitas Air Tersedia untuk Tanaman (PAWC) Berdasarkan Jenis Tanah. No. Jenis Tanah Kandungan (%) PAWC Liat Pasir 1 Aluvial 32,0 20,0 0,16 2 Regosol 13,2 62,2 0,10 0,11 Sumber: Baskoro dan Tarigan (2007); Fardani (2011); 3 Latosol 59,4 23,3 Murasa et al. (2016) Batas DTA dan Sub DAS Batas DTA Danau Rawa Pening dan Sub DAS yang ada diperoleh dari Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (BPDAS) Pemali Jratun dalam format vector. DTA Danau Rawa Pening terdiri dari 9 Sub DAS dan badan danau sebagaimana pada Tabel 5. Badan danau dimasukkan dalam analisis perhitungan hasil air karena sebagian besar permukaan danau ditumbuhi oleh eceng gondok. DTA Danau Rawa Pening dalam proses perhitungannya dimasukkan sebagai input watersheds dan Sub DAS dimasukkan sebagai input sub-watersheds pada model InVEST. Tabel 5. Luas Masing-Masing Sub DAS di DTA No. Danau Rawa Pening. Sub DAS/Danau Luas Persentase (ha) (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Rawa Rengas Panjang Torong Parat Sraten Ringis Kedung Ringin Legi Galeh Total 1.517,27 1.674,51 4.497,73 1.627,70 4.427,24 3.753,43 1.441,90 644,85 1.743,69 5.802,27 27.130,59 5,59 6,17 16,58 6,00 16,32 13,83 5,31 2,38 6,43 21,39 100,00 Sumber: BPDAS Pemali Jratun 162 Tabel Biofisik informasi penutupan/penggunaan lahan beserta kodenya, koefisien tanaman (Kc) dan kedalaman akar sebagaimana disajikan pada Tabel 6 dibutuhkan dalam perhitungan hasil air dengan menggunakan model tidak akan menggunakan informasi kedalaman akar untuk kelas penutupan/penggunaan lahan non-vegetasi (Sharp et al., 2015), sehingga nilai berapapun dapat dimasukkan (dalam penelitian ini digunakan nilai 1). Kelas penutupan/penggunaan lahan bervegetasi dalam proses analisis hasil air diberi nilai 1 dan non-vegetasi 0 (air tawar, gedung dan tersebut dibuat dengan permukiman). Tabel format csv dengan menggunakan perangkat lunak pengolah data tabulasi. Tabel biofisik yang berisi InVEST. Model InVEST Tabel 6. Koefisien Tanaman (Kc) dan Kedalaman Akar untuk Masing-Masing Kelas Penutupan/ Penggunaan Lahan di DTA Danau Rawa Pening. Kode Penutupan/ Penggunaan Lahan Koefisien Tanaman Kedalaman Akar (mm) 1 2 3 4 Air Tawar Belukar/Semak Eceng Gondok Gedung 0,900 0,398 1,150 0,300 1 5.100 200 1 5 6 7 8 9 10 Hutan Kebun Permukiman Rumput Sawah Irigasi Sawah Tadah Hujan Tegalan 1,000 1,000 0,300 0,650 1,200 1,100 7.000 7.300 1 2.600 450 720 11 0,650 2.100 Sumber: Allen et al. (1998); Crundwell (1986); Sharp et al. (2015); Suardi (2002); Yoshida dan Hasegawa (1982) HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Air di DTA Danau Rawa Pening Hasil air dari suatu ekosistem atau DAS dapat dihitung dengan menggunakan 3 metode, yaitu: (1) peta aliran permukaan; (2) persamaan regresi; dan (3) neraca air (USDA, 2009). Model hasil air pada InVEST merupakan salah satu model hidrologi yang didasarkan pada metode neraca air (Du et al., 2016). Model hasil air pada InVEST lebih sederhana bila dibandingkan dengan model hidrologi lainnya, misalnya Soil and Water Assessment Tool (SWAT) terkait dengan data tersebut menyebabkan lebih aplikatif untuk digunakan pada daerah yang memiliki data terbatas. Namun demikian, model hasil air InVEST tidak dapat menggambarkan variasi musiman dari hasil air (Van Paddenburg et al., 2012). input (WAVES, 2015). Hal InVEST
Estimasi Hasil Air dari Daerah Tangkapan Air Danau Rawa Pening dengan Menggunakan Model Invest ... (Nugroho) Tabel 7. Hasil Air pada Masing-Masing Sub DAS di DTA Danau Rawa Pening. No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sub DAS Rawa Rengas Panjang Torong Parat Sraten Ringis Kedung Ringin Legi Galeh Rawa Pening Luas (ha) 1.517,27 1.674,51 4.497,73 1.627,70 4.427,24 3.753,43 1.441,90 644,85 1.743,69 5.802,27 27.130,59 Curah Hujan (mm) 1.085,08 1.686,03 1.612,45 1.779,46 1.929,92 2.291,85 1.626,49 1.054,20 1.621,12 1.758,86 PET (mm) 1.475,97 1.151,61 946,93 1.128,42 994,70 865,68 1.008,95 1.170,97 1.095,18 1.071,23 AET (mm) 656,69 548,82 506,63 556,47 513,41 508,80 491,20 517,87 446,29 507,75 Hasil Air (mm) 429,81 1.137,83 1.102,80 1.222,63 1.410,91 1.780,76 1.133,10 534,77 1.174,48 1.247,41 Volume Air (m3) 6.522.783,89 19.049.278,34 49.586.180,24 19.918.803,19 62.458.750,16 66.814.119,09 16.318.668,37 3.456.622,31 20.489.540,65 72.368.245,14 336.982.991,39 Persentase (%) 1,94 5,65 14,71 5,91 18,53 19,83 4,84 1,03 6,08 21,48 100,00 Sumber: Hasil analisis dengan hasil menggunakan model InVEST dapat diketahui bahwa volume hasil air untuk tahun 2015 di DTA Danau Rawa Pening adalah sekitar 337 juta m3 sebagaimana disajikan pada Tabel 7. Hasil air dalam model InVEST mencerminkan aliran sungai alami sebelum memperhitungkan penggunaan air oleh aktivitas manusia, seperti pemakaian air untuk rumah industri dan pertanian (Sharp et al., 2015; Zhang et al., 2012). Nilai hasil air yang diperoleh tersebut merupakan jumlah curah hujan yang tidak diuapkan ke atmosfer melalui proses evapotranspirasi (Bhagabati et al., 2012; Saad et al., 2016). Berdasarkan analisis tangga, Besarnya evapotranspirasi, sebagai faktor pengurang hasil air, sangat ditentukan oleh parameter iklim (suhu udara maksimum dan minimum, radiasi matahari dan curah hujan) serta kondisi tutupan lahan (Allen et al., 1998; Droogers et al., 2002). Sub DAS Sraten mempunyai curah hujan tahunan tertinggi (2.291 mm/tahun) dengan (866 potensial evapotranspirasi dengan DAS mm/tahun). evapotranspirasi aktual sebesar 509 mm/tahun menghasilkan limpasan air tertinggi, yaitu 1.781 mm/tahun sebagaimana disajikan pada Tabel 7. terbesar selanjutnya Penghasil adalah Sub DAS Parat (1.491 mm/tahun), Galeh (1.247 mm/tahun) dan Torong (1.223 mm/tahun). Secara volumetrik, Sub DAS Galeh, sebagai Sub DAS terluas, merupakan penghasil air terbesar pada tahun 2015 (72,4 juta m3) diikuti oleh Sub DAS Sraten (66,8 juta m3) dan Parat (62,4 juta m3). Secara simulasi, penutupan eceng gondok di badan danau memberikan hasil air sebesar 6,5 juta m3 atau 1,94% dari total hasil air. terendah Sraten Sub limpasan air Secara spasial, pola persebaran hasil air di DTA Danau Rawa Pening mengikuti persebaran curah hujan tahunan seperti yang disajikan pada Gambar 3. Wilayah dengan curah hujan tinggi cenderung mempunyai hasil air tinggi, dengan modifikasi oleh faktor penutupan/penggunaan lahan yang menentukan evapotranspirasi aktual. Hamel dan Guswa (2015) menyimpulkan bahwa model hasil air InVEST dapat merepresentasikan dengan baik sebaran spasial hasil air pada masing-masing kelas penutupan/penggunaan lahan. Namun demikian, kualitas hasil air dari model InVEST sangat dipengaruhi oleh data input (Hamel et al., 2015; Redhead et al., 2016), terutama curah hujan (Geng et al., 2015; Hamel et al., 2015; Pessacg et al., 2015). Hasil validasi yang dilakukan oleh Redhead et al. (2016) menunjukkan bahwa hasil air model InVEST mempunyai korelasi tinggi dengan hasil observasi berdasarkan data aliran sungai, terutama ketika menggunakan data lokal. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan data curah hujan dari 19 stasiun curah hujan di sekitar lokasi kajian untuk mengurangi eror pada data spasial curah hujan yang digunakan untuk pemodelan. Secara umum, wilayah DTA Danau Rawa Pening memberikan hasil air yang berkisar antara 11.853,67 hingga 17.780,51 m3/ha, yaitu lebih dari 45% dari total wilayah seperti yang disajikan pada Gambar 3. Sementara itu, wilayah dengan hasil air hanya merepresentasikan kurang dari 2%. Wilayah hulu dan tengah Sub DAS Sraten secara umum mempunyai hasil air yang lebih tinggi, sedangkan wilayah danau dan sekitarnya serta hulu Sub DAS Galeh mempunyai hasil air yang lebih rendah dibandingkan lainnya sebagaimana disajikan pada Gambar 3. Wilayah dengan hasil air tinggi dapat diprioritaskan untuk menjaga pasokan air ke Danau Rawa Pening dalam kegiatan konservasi sumber daya air. 23.707,35 m3/ha dari lebih dengan wilayah Faktor lain yang mempengaruhi hasil air dari suatu ekosistem adalah penutupan/penggunaan lahan. Namun demikian, pengaruhnya tidak sebesar curah hujan (Geng et al., 2015; Hamel et al., 2015; Pessacg et al., 2015). Penutupan lahan berfungsi memodifikasi evapotranspirasi acuan dalam perhitungan hasil air (Sharp et al., 2015). penutupan/penggunaan Berdasarkan lahannya, hampir semua Sub DAS mempunyai kelas tutupan lahan dominan kebun, kecuali Sub DAS Ringis yang lebih didominasi oleh kelas permukiman sebagaimana disajikan pada Tabel 8. Karakteristik kelas tutupan kebun di lokasi kajian adalah campuran antara tanaman kayu- kayuan (tanaman kehutanan dan buah-buahan) dan tanaman pertanian atau dikenal dengan agroforestry. Terkait dengan fungsi hidrologis, tutupan ini menyerupai tutupan hutan. kelas lahan kebun campur 163
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 157-166 aktivitas fauna tanah, akar dan kandungan bahan organik yang tinggi, sehingga menyebabkan laju infiltrasi menjadi lebih tinggi daripada tutupan lahan lainnya (Agus et al., 2004). Dengan demikian, pada tutupan lahan kebun hasil air akan lebih banyak menjadi air tanah dan lengas tanah, yang secara perlahan masuk ke Danau Rawa Pening. Pada tutupan lahan permukiman, hasil air lebih banyak berupa aliran permukaan. Hasil penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa telah lahan peningkatan terjadi terbangun/permukiman 2015; Purboseno, 2013) pada DTA Danau Rawa Pening yang berdampak pada menurunnya kapasitas infiltrasi dan meningkatnya aliran permukaan, erosi dan sedimentasi. Lebih lanjut hal tersebut akan berdampak pada menurunnya daya tampung dan umur ekonomis Danau Rawa Pening. luas tutupan (Apriliyana, Gambar 3. Peta Sebaran Hasil Air di DTA Danau Rawa Pening dengan Menggunakan Model InVEST lahan kebun dan hutan secara umum mempunyai evapotranspirasi yang lebih besar bila dibandingkan dengan tutupan lahan lainnya (Agus et al., 2004). Namun demikian, tutupan lahan kebun dan hutan berperan dalam tanah karena adanya memperbaiki sifat fisik Tutupan Perhitungan hasil air dengan model InVEST juga dipengaruhi oleh pemilihan nilai Zhang coefficient ( ). Secara empiris, nilai untuk DAS wilayah tropis adalah 4 (Arunyawat et al., 2016; Tallis et al., 2011). Penggunaan nilai yang lebih kecil akan meningkatkan hasil air dan sebaliknya nilai yang lebih besar akan menurunkan hasil air. Perhitungan hasil air dengan nilai sebesar 3 menyebabkan hasil air meningkat sebesar 2,28% (total hasil air sebesar 344,7 juta m3/tahun). Ketika nilai yang dipilih adalah 5, total hasil air yang diperoleh adalah sebesar 330,1 juta m3/tahun atau turun sekitar 2,03%. Tabel 8. Distribusi Luas Penutupan Lahan Berdasarkan Sub DAS di DTA Danau Rawa Pening. Penutupan/ Penggunaan Lahan Sub DAS (ha) Galeh Kedung Ringin Legi Panjang Parat Rawa Rengas Ringis Sraten Torong Total Air Tawar 648,73 8,78 657,51 Semak/ Belukar 87,72 95,56 267,03 103,24 120,77 674,32 Eceng Gondok 868,55 868,55 Gedung 2,34 0,11 0,22 0,71 0,43 3,81 Hutan 0,47 0,47 Kebun 3.254,97 178,16 915,12 1.107,71 1.920,55 441,08 185,71 1.607,78 566,36 10.177,42 Permukiman 876,68 202,35 169,20 892,04 632,45 432,31 632,64 999,87 357,12 5.194,67 Rumput 9,94 19,18 6,31 30,83 3,96 15,41 13,99 0,84 100,47 Sawah Irigasi 498,89 203,94 259,28 252,86 442,64 486,40 535,32 279,87 478,56 3.437,77 Sawah Tadah Hujan 513,04 26,15 127,89 1.019,10 693,50 262,90 52,80 375,13 106,13 3.176,64 Tegalan 560,56 34,24 157,46 950,34 603,91 38,86 19,32 356,02 118,27 2.838,98 Total Sumber: Hasil Analisis 5.802,27 644.85 1.743,69 4.497,73 4.427,24 1.517,27 1.674,51 1.441,91 3.753,43 1.627,71 27.130,59 164
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 157-166 Keterbatasan Kualitas hasil dari suatu pemodelan sangat ditentukan oleh kualitas dari data input. Seringkali data yang dibutuhkan untuk pemodelan tidak tersedia atau, jika tersedia, kualitasnya rendah. Model yang sederhana dengan parameter yang mudah diperoleh adalah lebih disukai dalam pemodelan. Namun demikian, pada akhirnya kualitas suatu model ditentukan oleh tingkat keakurasiannya dalam memprediksi nilai yang dianggap benar (ground truth). Hasil air yang diperoleh dari simulasi model InVEST pada penelitian ini belum dapat divalidasi. idealnya dilakukan dengan menggunakan input curah hujan dan iklim (suhu udara dan radiasi matahari) yang sesuai dengan peta penutupan/penggunaan lahan aktual. Namun demikian, karena adanya keterbatasan data, data suhu udara yang digunakan dalam analisis adalah data iklim global tanpa proses downscaling. Selain itu, peta jenis tanah yang digunakan untuk mendapatkan dan parameter kandungan air tidak tersedia untuk cukup detil untuk menggambarkan variasi spasial yang ada di lokasi kajian. Perhitungan hasil air kedalaman solum tanah tanaman KESIMPULAN Informasi tentang hasil air dari suatu DTA bukan hanya penting untuk manajemen sumber daya air, tetapi juga untuk perencanaan kegiatan konservasi sumber daya air. Model InVEST pada penelitian ini telah digunakan untuk memprediksi total hasil air untuk DTA Danau Rawa Pening dan juga untuk 9 Sub DAS yang ada di DTA Danau Rawa Pening. Jumlah air yang dihasilkan oleh DTA Danau Rawa Pening adalah sebesar 337 juta m3 pada tahun 2015. Selain itu, model InVEST juga menghasilkan peta sebaran spasial hasil air, sehingga dapat diketahui wilayah- wilayah yang memberikan hasil air tinggi. Pola sebaran spasial hasil air di lokasi penelitian tersebut mengikuti pola sebaran curah hujan. Wilayah-wilayah dengan hasil air yang tinggi dapat diprioritaskan dalam kegiatan konservasi sumber daya air untuk menjaga pasokan air ke Danau Rawa Pening. UCAPAN TERIMA KASIH Penulis berterima kasih kepada Balai Penelitian Teknologi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (BPPTPDAS), Badan Penelitian, Pengembangan dan Inovasi, Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) atas dukungan biaya pada kegiatan penelitian "Tata Kelola Pemulihan Fungsi Danau tim Rawa Pening", serta kepada seluruh penelitian dalam pengumpulan data. dan Pengembangan yang telah membantu DAFTAR PUSTAKA Agus, F., van Noordwijk, M., dan Rahayu, S. (Editor). (2004). Dampak hidrologis hutan, agroforestri, dan pertanian lahan kering sebagai dasar pemberian imbalan kepada penghasil jasa lingkungan di Indonesia. di Padang/Singkarak, Sumatera Barat, Indonesia, 25-28 Pebruari 2004: ICRAF-SEA, Bogor, Indonesia. Prosiding Lokakarya Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., dan Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration: Guidelines for computing requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper 56. Rome, Italy: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). crop water Apriliyana, D. perubahan Pengaruh SubDAS Rawapening penggunaan terhadap sedimentasi Danau Rawapening. Jurnal Pembangunan Wilayah dan Kota, 11(1), 103-116. (2015). lahan erosi dan Arunyawat, S., dan Shrestha, R. (2016). Assessing land use change and its impact on ecosystem services in Northern Thailand. Sustainability, 8(8), 768: 761-722. Baskoro, D. P. T., dan Tarigan, S. D. (2007). Karakteristik kelembaban tanah pada beberapa jenis tanah. Jurnal Tanah dan Lingkungan, 9(2), 77-81. Bhagabati, N., Barano, T., Conte, M., Ennaanay, D., Hadian, O., McKenzie, E., Olwero, N., Rosenthal, A., Suparmoko, Shapiro, A., Tallis, H., dan Wolny, S. untuk Sumatera: Menggunakan informasi jasa ekosistem untuk membuat rekomendasi rencana peruntukan lahan di tingkat provinsi dan kabupaten (pp. 152): The Natural Capital Project, WWF-US, dan WWF- Indonesia. (2012). Visi Hijau Bhagabati, N. K., Ricketts, T., Sulistyawan, T. B. S., Conte, M., Ennaanay, D., Hadian, O., McKenzie, E., Olwero, N., Rosenthal, A., Tallis, H., dan Wolny, S. (2014). Ecosystem services reinforce Sumatran tiger conservation in land use plans. Biological Conservation, 169, 147-156. Bigas, H. (2013). Water security and the global water agenda: A UN-Water analytical brief (pp. 47). Ontario, Canada: UN-Water, United Nations University - Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH). Budyko, M., dan Miller, D. H. (1974). Climate and life. New York: Academic Press. Crundwell, M. E. (1986). A review of hydrophite d'Hydrobiologie evapotranspiration. Tropicale, 19(3-4), 215-232. Revue Dirjen RLPS. (2009). Peraturan Dirjen RLPS No. P.04/V-SET/2009 tentang Pedoman Monitoring dan Evaluasi Daerah Aliran Sungai (Lampiran) (pp. 89). Jakarta: Direktorat Jenderal Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial (Ditjen RLPS), Kementerian Kehutanan. Donohue, R. J., Roderick, M. L., dan McVicar, T. R. (2012). Roots, pores: Incorporating key ecohydrological processes into of Budyko's Hydrology, 436-437, 35-50. storms and soil hydrological model. Journal Droogers, P., dan Allen, R. G. (2002). Estimating reference evapotranspiration under inaccurate data conditions. Irrigation and Drainage Systems, 16(1), 33-45. 165
Estimasi Hasil Air dari Daerah Tangkapan Air Danau Rawa Pening dengan Menggunakan Model Invest ... (Nugroho) Du, C., Sun, F., Yu, J., Liu, X., dan Chen, Y. (2016). New interpretation of the role of water balance in an extended Budyko hypothesis in arid regions. Hydrology and Earth System Sciences, 20(1), 393-409. Fardani, L. (2011). Struktur dan tekstur tanah. Cited in ecosystem services. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2016, 1-50. Saxton, K. E. (2009). Soil Water Characteristics: Hydraulic in [6 Juni 2015]. properties calculator. Cited uktur-dan-tekstur-tanah.html. 2016]. [12 November Geng, X., Wang, X., Yan, H., Zhang, Q., dan Jin, G. (2015). Land use/land cover change induced impacts on water supply service in the upper reach of Heihe River Basin. Sustainability, 7, 366- 383. Hamel, P., dan Guswa, A. J. (2015). Uncertainty analysis of a spatially explicit annual water- balance model: case study of the Cape Fear basin, North Carolina. Hydrology and Earth System Sciences, 19(2), 839-853. Hijmans, R. J., Cameron, S. E., Parra, J. L., Jones, P. G., dan Jarvis, A. (2005). Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 25(15), 1965- 1978. KLH. (2011). Profil 15 danau prioritas nasional 2010- 2014. Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup (KLH). Machbub, B., Suwanto, A., Harahap, T. N., Manurung, H., Retnowati, I., Rachmiati, S., dan Rustadi, W. C. (2012). Daya tampung beban pencemaran air dan zonasi Danau Rawa Pening (pp. 80). Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup. Saxton, K. E., dan Rawls, W. J. (2006). Soil water characteristic estimates by texture and organic matter for hydrologic solutions. Soil Science Society of America Journal 70, 1569-1578. Sharp, R., et al. (2015). InVEST 3.1.3 user's guide. Stanford, USA: The Natural Capital Project, Stanford University, University of Minnesota, The Nature Conservancy, and World Wildlife Fund. Soeprobowati, T. R. (2012). Peta batimetri Danau Rawapening. Bioma, 14(2), 78-84. Suardi, D. (2002). Perakaran padi dalam hubungannya dengan toleransi tanaman terhadap kekeringan dan hasil. Jurnal Litbang Pertanian, 21(3), 100- 108. Tallis, H. T., Ricketts, T., Guerry, A. D., Nelson, E., Ennaanay, D., Wolny, S., Olwero, N., Vigerstol, K., Pennington, D., Mendoza, G., Aukema, J., Foster, J., Forrest, J., Cameron, D., Lonsdorf, E., Kennedy, C., Verutes, G., Kim, C. K., Guannel, G., Papenfus, M., Toft, J., Marsik, M., dan Bernhardt, J. (2011). InVEST 2.0 beta user's guide. Stanford, USA: The Natural Capital Project. USDA. (2009). Chapter 20 Watershed Yield. Part 630 Hydrology--National Engineering Handbook (pp. 29): United States Department of Agriculture (USDA). Murasa, H., Sumono, dan Ichwan, N. (2016). Kajian penyebaran air di daerah perakaran pada beberapa jenis tanah dan tanaman dalam skala laboratorium. Jurnal Rekayasa Pangan dan Pertanian, 4(1), 102-108. Nugroho, S. P. (2015). Relevansi meningkatnya bencana hidrometeorologi terkait kerusakan DAS di Indonesia. Paper presented at the Seminar Nasional Restorasi DAS: Mencari Keterpaduan di Iklim, Surakarta, 25 Tengah Agustus 2015. Isu Perubahan Pessacg, N., Flaherty, S., Brandizi, L., Solman, S., dan Pascual, M. (2015). Getting water right: A case in water yield modelling based on study precipitation data. Science of The Total Environment, 537, 225-234. Purboseno, S. (2013). Evaluasi perubahan tata guna lahan sebagai upaya menjaga kerbelanjutan fungsi waduk. Media Komunikasi Teknik Sipil, 19(2), 167-174. Redhead, J. W., Stratford, C., Sharps, K., Jones, L., Ziv, G., Clarke, D., Oliver, T. H., dan Bullock, J. M. (2016). Empirical validation of the InVEST water yield ecosystem service model at a national scale. Science of The Total Environment, 569-570, 1418-1426. Saad, S. I., Mota da Silva, J., dan Rocha, H. R. (2016). The impact of roads and sediment basins on simulated river discharge and sediment flux in an improve experimental catchment designed to Van Paddenburg, A., Bassi, A., Buter, E., Cosslett, C., dan Dean, A. (2012). Heart of Borneo: Investing in nature for a green economy: WWF Heart of Borneo Global Initiative, Jakarta. WAVES. (2015). Managing catchments for hydropower (pp. 95): Wealth the Valuation of Ecosystem services Technical Report Accounting and Services (WAVES) India. Yang, H., Yang, D., Lei, Z., dan Sun, F. (2008). New analytical derivation of the mean annual water- energy balance equation. Water Resources Research, 44(W03410), 1-9. Yoshida, S., dan Hasegawa, S. (1982) The food system: its development and function. In: IRRI Drought Resistance in Crops with Emphasis on Rice (pp. 97-114). Manila, Phillipines: International Rice Research Institute (IRRI). Yu, J., Yuan, Y., Nie, Y., Ma, E., Li, H., dan Geng, X. (2015). The temporal and spatial evolution of water yield in Dali County. Sustainability, 7, 6069- 6085. Zhang, C., Li, W., Zhang, B., dan Liu, M. (2012). Water yield of Xitiaoxi River Basin based on InVEST modeling. Journal of Resources and Ecology, 3(1), 050-054. Zhang, L., Hickel, K., Dawes, W. R., Chiew, F. H. S., Western, A. W., dan Briggs, P. R. (2004). A rational function approach for estimating mean annual evapotranspiration. Water Resources Research, 40(W02502), 1-14. 166
Karakteristik Konsentrasi CH4 (metana) di Beberapa Kota Besar dan Kota Kecil di Indonesia ... (Susanti et. al) KARAKTERISTIK KONSENTRASI CH4 (METANA) DI BEBERAPA KOTA BESAR DAN KOTA KECIL DI INDONESIA (Characteristics of CH4 (Methane) in Some Large Cities and Small Towns in Indonesia) Indah Susanti, Lilik S. Supriatin, dan Waluyo E. Cahyono Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, LAPAN Jalan dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Jawa Barat, Indonesia E-mail: Diterima: 17Februari 2017; Direvisi (Revised): 14 September 2017; Disetujui untuk Dipublikasikan (Accepted): 29 September 2017 ABSTRAK Keberadaan konsentrasi CH4 di atmosfer berasal dari sumber emisi CH4 di permukaan bumi baik asal antropogenik maupun alami. Bobot molekul CH4 yang ringan mengakibatkan CH4 dapat bergerak vertikal sampai ke stratosfer. Konsentrasi CH4 yang tak terkendali berakibat pada pemanasan global dan perubahan iklim, sehingga perlu dipahami karakteristik CH4 terutama di beberapa kota besar (Jakarta, Medan, Makassar) dan kota kecil (Ambon, Biak Numfor, Pangkal Pinang) di Indonesia. Dengan menggunakan data Atmospheric Infra Red Soundings (AIRS) level 3 yang memiliki resolusi spasial satu derajat dan resolusi temporal bulanan, untuk periode waktu 2003-2015, dikaji kecenderungan konsentrasi CH4 di enam kota dan anomalinya pada beberapa ketinggian atmosfer serta analisis pengaruh kategori kota (kota besar dan kota kecil berdasarkan jumlah penduduk) terhadap konsentrasi CH4. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis spasial horizontal dan vertikal dengan bantuan Software Grads untuk mengetahui daerah mana dan pada level ketinggian mana terjadi perubahan konsentrasi CH4, serta ditunjang oleh analisis statistik regresi dan uji Friedman serta uji Tukey untuk mengetahui apakah ada pengaruh kategori kota terhadap konsentrasi CH4 di atmosfer. Hasilnya menunjukkan adanya penurunan konsentrasi CH4 terhadap ketinggian atmosfer dengan pola logaritmik (eksponensial) yang sebagian besar berasal dari kegiatan di permukaan bumi. Fluktuasi konsentrasi CH4 di atmosfer disebabkan salah satunya oleh El Nino Southern Oscilation (ENSO). Kondisi ini tampak dari kesamaan pola nilai indeks ENSO dan konsentrasi CH4. Berdasarkan penelitian dengan menggunakan uji Friedman dan uji Tukey dihasilkan bahwa klasifikasi kota menjadi kota besar dan kota kecil tidak berpengaruh pada konsentrasi CH4. Kata kunci: profil, metana, AIRS, statistik, klasifikasi, kota ABSTRACT Concentration of CH4 in the atmosphere comes from the source of CH4 emissions on the earth's surface either natural or anthropogenic activities. The light molecular weight resulting CH4 can move vertically up into the stratosphere. Unbridled CH4 concentration resulted in global warming and climate change. So, it's important to understand CH4 characteristics, especially in large cities (Jakarta, Medan, Makassar) and small towns (Ambon, Biak Noemfoor, Pangkal Pinang) in Indonesia. Using data Atmospheric Infra Red Soundings (AIRS) level 3 which has a spatial resolution of one degree and monthly temporal resolution, for time period from 2003 to 2015, we analyzed the tendency of concentration of CH4 in 6 cities and its anomalies in some altitude atmosphere as well as analysis of the influence of the city category (cities and towns based on population) towards the CH4 concentration. The method used in this research is the analysis of spatial horizontal and vertical using Grads to know region and altitude levels which have change the concentration of CH4. In additon, supported by statistical regression analysis and Friedman test and Tukey test to determine whether there is any relation between city category against concentration of CH4 in the atmosphere. The results indicate a decrease in the height of atmospheric CH4 concentrations with the pattern of logarithmic (exponential) is mostly derived from activities in the Earth's surface. Fluctuations in the concentration of CH4 in the atmosphere caused among other is by El Nino Southern Oscilation (ENSO). This condition appears on the similarities of the ENSO index values and CH4 concentrations. Based on research by using the Friedman test and Tukey's test result that classification of cities and towns has no effect on the concentration of CH4. Keywords: profile, CH4, AIRS, statistic, classification, city PENDAHULUAN Metana (CH4) merupakan gas telusur yang menduduki peringkat ke-5 terbesar di atmosfer setelah argon (Ar), karbon dioksida (CO2), neon (Ne), dan helium (He) (Pawitan, 1989). Evolusi metana dalam atmosfer berdasarkan pengukuran terus menerus sejak awal tahun 1980 tidak dapat sepenuhnya dipahami, dengan perbedaan yang besar antara estimasi bottom-up dan top-down terhadap sumber dan sink metana (Kirschke et al., 2013). Hal ini juga sejalan dengan pernyataan 167
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 167-174 yang diberikan oleh Bloom et al. (2010) bahwa sejak 2007 terjadi kenaikan metana dan stabilitas relatif dari konsentrasi pada dekade sebelumnya (1996-2006) tidak dapat dipahami dengan baik. Metana juga merupakan senyawa organik atmosfer yang memiliki waktu tinggal (life time) cukup lama sekitar 8-10 tahun (Isaksen, 2014). Metana dapat mengalami transportasi dari permukaan ke troposfer lalu bergerak sampai stratosfer (Warneck, 1988). Di stratosfer CH4 berperan sebagai perosot atom klorin (Cicerone and Oremland, 1988) dan penting untuk reaksi kimia ozon di stratosfer. Hal ini disebabkan CH4 merupakan sumber uap air (H2O) (Jones and Pyle, 1984). Perubahan metana di atmosfer ditentukan oleh keseimbangan antara emisi metana dengan sinknya. besar dikendalikan oleh reaksi metana dengan hidroksil radikal (OH). Namun, sink metana juga memiliki variasi dari tahun (Wuebbles dan Hayhoe, 2002;. Bousquet et al, 2006). Sumber termasuk emisi utama metana di atmosfer, sawah, antropogenik, pembakaran biomassa dan rayap (Denman et al., 2007; Kirschke et al., 2013). Lahan basah alami adalah sumber terbesar metana atmosfer dan memberi kontribusi yang signifikan terhadap variabilitasnya (Spahni et al., 2011). Dengan menggunakan metode inverse, Bousquet et al. (2006) menunjukkan bahwa 70% dari anomali emisi global yang terjadi pada tahun 1984-2003 adalah karena variabilitas emisi lahan basah. Lebih jauh lagi, emisi metana di daerah tropis memiliki kontribusi dominan terhadap variabilitas global. Chen dan Prinn (2006) menemukan bahwa besar peningkatan konsentrasi CH4 atmosfer dapat dikaitkan dengan emisi lahan basah global. Sink metana sebagian tahun ke lahan basah alami, Di belahan bumi selatan konsentrasi CH4 sekitar 1,7 ppmv (part per million by volume) dan 1,85 ppmv di belahan bumi utara (Mazi'ere, 2008). Kondisi sumber konsentrasi CH4 yang lebih besar di belahan bumi utara (BBU) dibandingkan belahan bumi selatan (BBS). Lalu, bagaimana dengan konsentrasi CH4 di Indonesia (terutama di kota-kota di Indonesia)? Pertanyaan ini, akan dijawab melalui penelitian ini. ini menunjukkan Konsentrasi CH4 di atmosfer pada saat ini telah lebih dari dua kali lipat dibandingkan 200 tahun lalu, sehingga berpengaruh besar pada kimia atmosfer global dan juga keseimbangan radiasi (Braunlich et al., 2001). Selain itu Leliveld et al. (1998) juga mengungkapkan bahwa CH4 berkontribusi sekitar 20% pada forcing gas rumah kaca (GRK) antropogenik. Peningkatan emisi CH4 antropogenik berasal dari sektor peternakan, pertambangan, dan pertanian yang merupakan sumber utama pengemisi CH4 terutama di pedesaan (Braunlichet al., 2001). Selain di pedesaan, sumber emisi CH4 juga terdapat di perkotaan. Limbah domestik rumah tangga (septic 168 tank), badan air tergenang (saluran pembuangan air, sungai mampat, dan waduk), tempat pembuangan sampah baik sementara (TPS) maupun akhir (TPA), serta genangan air saat banjir adalah beberapa sumber emisi di perkotaan (Slamet, 2014). Periode 2006, konsentrasi CH4 atmosfer telah meningkat dengan stabil sebesar 5 ppb per tahun (Dlugokencky et al., 2009). Pada tahun 2011 konsentrasi CH4 sebesar 1,8 ppmv lebih rendah 217 kali jika dibandingkan dengan konsentrasi CO2, tetapi dengan konsentrasi CH4 yang lebih kecil daripada CO2, kemampuan radiative forcing total CH4 lebih besar daripada CO2. Metana berkontribusi 18% pada radiative forcing total (IPCC, 2013). Selain itu CH4 memiliki global warming potential (GWP) 75 kali lebih besar daripada CO2 selama kurun waktu 20 tahun (Shindell et al., 2009). Oleh itu perlu kiranya untuk mengetahui karena konsentrasi CH4 mengingat potensi dampak yang diakibatkannya. Akibat antara 1999 sampai semakin meningkatnya konsentrasi CH4 terutama pada lingkungan dan iklim menyebabkan kajian tentang CH4 menjadi penting untuk dilakukan. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang interaksi CH4 dengan komponen lingkungan langkah diharapkan dapat untuk menentukan terbaik untuk melakukan tindakan mitigasi. Selain itu, dengan pemahaman yang lebih baik mengenai karakteristik metana di atmosfer, diharapkan dapat membantu memberikan hasil prediksi yang lebih akurat di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui profil vertikal dan karakteristik konsentrasi CH4 di beberapa kota di Indonesia serta mengetahui pengaruh klasifikasi kota (kota besar dan kota kecil) berdasarkan jumlah penduduk pada konsentrasi CH4 di lokasi kajian (enam kota di Indonesia). Kajian dengan ini memanfaatkan teknologi penginderaan jauh, yang dapat memberikan hasil pemantauan dalam lingkup wilayah yang luas, baik lingkup spasial horizontal, maupun vertikal ke atmosfer atas. dari atmosfer lain dan dilakukan METODE Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data konsentrasi CH4 bulanan dari satelit AIRS (Atmospheric Infra Red Soundings) periode Januari 2003-Desember 2015 dengan resolusi spasial 1 derajat. Cakupan wilayah analisis berada pada koordinat geografi 200 LS-200 LU dan 800 BT-1500 BT. Level ketinggian vertikal untuk mengetahui konsentrasi CH4 adalah dari 1000 mbar (dekat permukaan) sampai dengan 1 mbar. Software Grads digunakan untuk analisis spasial konsentrasi CH4 rata-rata untuk seluruh grid per level ketinggian serta anomalinya yang kemudian dibandingkan dengan nilai Niño 3.4. Indeks Niño 3.4 adalah indeks yang paling umum
Karakteristik Konsentrasi CH4 (metana) di Beberapa Kota Besar dan Kota Kecil di Indonesia ... (Susanti et. al) digunakan untuk mendefinisikan peristiwa El Niño dan La Niña, yang diperoleh berdasarkan nilai anomali suhu permukaan laut di posisi 5 oLS - 5 oLu, 170 oBB -120 oBB. Niño 3.4 dapat dianggap mewakili sea surface temperature (SST) ekualiter rata-rata di seluruh Pasifik dari sekitar garis batas ke pantai Amerika Selatan. Selain itu, analisis regresi menurut waktu untuk memperoleh perbandingan di ketinggian mana terjadi perubahan konsentrasi CH4 yang paling besar. Metode statistika berupa uji Friedman dilakukan untuk mengetahui apakah pengaruh kota besar dan kota kecil berdasarkan jumlah penduduk mempengaruhi konsentrasi CH4. digunakan Hipotesis yang digunakan untuk uji Friedman adalah sebagai berikut: penelitian ini wilayah kajian dikategorikan menjadi dua kota, yaitu kota dengan jumlah penduduk lebih dari 500.000 jiwa (kategori kota besar) dan kota dengan jumlah penduduk kurang dari 500.000 jiwa (kategori kota kecil). Pada setiap kategori kota terdapat tiga sampel atau ulangan. Tabel 1 menyajikan kategori kota yang digunakan pada penelitian ini. Tabel 1. Kategori kota dan jumlah penduduk Kategori Kota Jumlah penduduk (Jiwa) Kota besar Kota kecil Jakarta Medan Makasar Ambon Biak Numfor Pangkal Pinang 10.012.271 2.191.140 1.429.242 395.423 135.831 191.994 Ho: K1 = K2 = K3 = K4 = K5 = K6 Sumber: BPS, 2014 Artinya perubahan konsentrasi CH4 untuk semua kota (K= kota, dari K1 sampai dengan K6) adalah sama. H1: K1 ≠ K2 Artinya minimal terdapat satu kota yang memiliki perbedaan perubahan konsentrasi CH4. Dengan menetapkan α = 5%, maka dapat ditentukan apakah Ho ditolak atau Ho diterima. Ho ditolak berdasarkan kriteria jika uji p-value < α, maka Ho ditolak. HASIL DAN PEMBAHASAN Profil vertikal CH4 berdasarkan AIRS menunjukkan bahwa konsentrasi CH4 menurun seperti ketinggian dengan ditunjukkan pada Gambar 1. Di sekitar permukaan (1000 mbar = 0 m dari permukaan laut; dpl) rata-rata konsentrasi CH4 berkisar 1800 ppbv dan pada ketinggian 1 mbar konsentrasi CH4 sekitar 1000 ppbv. Nilai konsentrasi CH4 pada Gambar 1 adalah rata-rata untuk seluruh grid dan seluruh periode yang dianalisis. bertambahnya Uji Tukey dilakukan untuk mengetahui kota- kota mana saja yang berbeda setelah diketahui adanya pengaruh kota terhadap konsentrasi CH4. Hipotesis yang digunakan untuk uji Tukey adalah sebagai berikut: 1 Ho: Ki = Kj, artinya perubahan konsentrasi CH4 pada kota i dan kota j adalah sama. H1: Ki ≠ Kj, artinya perubahan konsentrasi CH4 pada kota i dan kota j adalah berbeda. ) r a b m ( n a i g g n i t e k 10 100 Dengan menetapkan α = 5%, maka dapat ditentukan apakah Ho ditolak atau Ho diterima. Kriteria uji menolak Ho jika: 1000 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 | | ( ) √ ... ....(1) konsentrasi metana (ppbv) Gambar 1. Profil Vertikal Rata-Rata Konsentrasi CH4 Nilai | | adalah selisih jumlah ranking pada waktu pengamatan ke-i dan ke-j, sedangkan nilai ( ) √ disebut nilai kritis. Dengan α = 5%, K = 6, dan n = 17. Untuk penghitungan dan analisis uji Friedman dan uji Tukey dilakukan dengan bantuan software Minitab 16. Pengambilan lokasi kajian berupa klasifikasi kota besar dan kota kecil dilatarbelakangi oleh sumber emisi CH4 yang sebagian besar berasal dari antropogenik dan terdapat di perkotaan. Pada di Indonesia. Tingginya konsentrasi CH4 di permukaan emisi CH4 menunjukkan cenderung bumi. di Sebaliknya di atmosfer atas cenderung terjadi destruksi CH4 dengan adanya reaksi dengan OH- (hidroksil) membentuk radikal metil (CH3.) dan uap air (H2O). Ghosh (2015) menyatakan bahwa proses utama yang menyebabkan hilangnya CH4 di atmosfer adalah oksidasi CH4 oleh radikal hidroksil (OH-) sebesar 90% yang terjadi di troposfer (lapisan pertama atmosfer) dan sisanya sekitar 10% oleh perosot lain termasuk konsumsi bahwa sumber berada permukaan 169
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 167-174 bakteri metanotrof di tanah dan reaksinya dengan radikal klorin (Cl-.), serta atom oksigen (O) yang tereksitasi di stratosfer. Penurunan konsentrasi CH4 menurut bertambahnya ketinggian dari hasil penelitian ini sesuai dengan hasil yang diperoleh Mazi'ere (2008). Selain variasi vertikal, konsentrasi CH4 juga menunjukkan variasi temporal yang umumnya meningkat terus. Untuk CH4 dalam kolom total di Indonesia peningkatannya lebih kecil dari 0,1 ppb per bulan. Beberapa lokasi bahkan menunjukkan peningkatan CH4 yang lebih kecil dari 0,05 ppb per bulan. Nilai ini lebih rendah jika dibandingkan dengan perubahan yang terjadi di wilayah sebelah utara Indonesia (kawasan Asia Tenggara lainnya selain Indonesia) maupun di wilayah selatan Indonesia (Australia) yang dapat mencapai tingkat perubahan lebih dari 0,25 ppb per bulan seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Meskipun pada Gambar 2 terdapat beberapa nilai yang hilang untuk wilayah di sebelah selatan dan utara Indonesia, tingkat perubahan konsentrasi CH4 yang lebih tinggi. Hal ini sesuai dengan yang diungkapkan oleh Mazi'ere (2008) yang menyatakan bahwa di belahan bumi utara amplitudo konsentrasi CH4 lebih besar dibandingkan dengan belahan bumi selatan. tetapi tetap menunjukkan Gambar 2.Tingkat Perubahan Konsentrasi CH4 dalam Kolom Total di Indonesia dan Sekitarnya (ppbv/bulan). Jika dilihat berdasarkan profilnya, metana tidak menunjukkan peningkatan yang seragam untuk setiap ketinggian atmosfer. Pada Gambar 3 (kiri) terlihat peningkatan konsentrasi CH4 berdasarkan ketinggian di enam kota yang dikaji. Secara spasial, masing-masing kota menunjukkan perbedaan tingkat perubahan konsentrasi CH4, terutama untuk ketinggian 200 mbar. Pada terjadi tersebut ketinggian peningkatan tertinggi. Di konsentrasi CH4 permukaan dan di stratosfer, tingkat perubahan konsentrasi CH4 untuk 6 kota tersebut tidak menunjukkan signifikan dibandingkan dengan ketinggian di 200 mbar atau peningkatan konsentrasi CH4 cenderung terjadi di (200 mbar) perbedaan yang 170 bawah (lapisan atmosfer antara troposfer dengan stratosfer yang memiliki tekanan udara sekitar 100 mbar). tropopause 1 10 ) r a b m ( n a n a k e T 100 1000 0,000 0,200 0,400 0,600 Tingkat perubahan konsentrasi metana (ppbv) jakarta medan makassar pangkalpinang ambon biak 115 110 ) b m ( 105 s u a p o p o r t n a n a k e t 100 95 y = 0,0004x + 83,453 90 3 0 0 2 4 0 0 2 5 0 0 2 6 0 0 2 7 0 0 2 8 0 0 2 9 0 0 2 0 1 0 2 1 1 0 2 2 1 0 2 3 1 0 2 4 1 0 2 5 1 0 2 Gambar 3. Atas: Tingkat Perubahan Konsentrasi CH4 menurut Ketinggian (ppb/bulan). Bawah: Time Series Tekanan Udara Tropopause (mbar).
Karakteristik Konsentrasi CH4 (metana) di Beberapa Kota Besar dan Kota Kecil di Indonesia ... (Susanti et. al) Meskipun CH4 memiliki waktu tinggal di atmosfer cukup lama 8-10 tahun (Isaksen, 2014), dan konsentrasinya memiliki kecenderungan yang meningkat, namun tetap menunjukkan fluktuasi. Gambar 4 memberikan ilustrasi bahwa di enam kota yang dikaji, menunjukkan fluktuasi yang cukup tinggi dengan pergantian nilai anomali positif dan negatif di semua ketinggian atmosfer yang diamati. Hal ini disebabkan dua hal. Pertama, proses transportasi yang disebabkan oleh pergerakan massa udara, yang dapat mengubah konsentrasi CH4 di suatu tempat. Kedua, adanya fluktuasi perosot CH4 berupa proses destruksi reaksi CH4 dengan radikal hidroksil (OH-). Menurut Quirk (2010), terdapat beberapa hal yang mempengaruhi banyaknya radikal OH- yaitu erupsi gunung api dan kejadian El Nino Southern Oscilation (ENSO). Letusan gunung api mengemisikan sulfurdioksida (SO2). Di atmosfer, radikal hidroksil OH- bersaing dengan SO2 untuk bereaksi dengan CH4 sehingga konsentrasi CH4 berfluktuasi. Untuk lokasi Medan adanya fluktuasi konsentrasi CH4 sebagian besar letusan gunung disebabkan oleh adanya Sinabung yang aktif meletus dari 2010 sampai dengan 2016. Pada letusan gunung Sinabung tahun 2016, kota Medan yang berjarak 80 km sebelah Timur gunung Sinabung terkena hujan abu vulkanik. Kejadian ini mengakibatkan SO2 terkandung pada abu vulkanik banyak yang secara temporal bereaksi dengan OH- sehingga konsentrasi CH4 tinggi, tetapi pada saat tidak ada letusan gunung, maka OH- akan bereaksi dengan CH4 sehingga konsentrasi CH4 rendah. Begitu seterusnya sehingga konsentrasi CH4 di kota Medan lain yang mempengaruhi berfluktuasi.Faktor dengan ENSO adalah destruksi mempengaruhi tingkat kelembapan. Fenomena ENSO mencakup El Nino dan La Nina. Pada saat La Nina tingkat kelembapan udara tinggi sehingga konsentrasi CH4 menurun dan sebaliknya ketika El Nino tingkat kelembapan udara yang rendah akan meningkatkan konsentrasi CH4 (Gusnita dan Sofiati, 2013). CH4 Fluktuasi konsentrasi CH4 untuk lima kota (Jakarta, Ambon, lainnya lokasi penelitian Pangkal Pinang, Biak Numfor, Makasar) disebabkan oleh pengaruh ENSO ini. Fenomena ENSO berasal dari laut. Ke lima kota lokasi penelitian juga terletak pada tepi laut sehingga pengaruh ENSO pada konsentrasi CH4 adalah siknifikan. Ketika terjadi La Nina dengan kondisi kelembapan udara tinggi, maka banyak OH- yang dihasilkan akan bereaksi dengan CH4 sehingga konsentrasi CH4 rendah. Sebaliknya pada kondisi El Nino dengan kondisi kelembaban udara rendah akan sedikit menghasilkan OH- sehingga CH4 yang bereaksi dengan OH- juga sedikit dan konsentrasi CH4 menjadi lebih tinggi. 171
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 167-174 Gambar 4. Anomali Konsentrasi CH4 di 6 Kota Kajian. Berdasarkan Gambar 4 dapat diketahui bahwa yang diamati menunjukkan perbedaan nilai anomali yang juga menunjukkan perbedaan perubahan konsentrasi CH4. Berdasarkan Gambar 4 terdapat dua jenis nilai anomali konsentrasi CH4, yaitu anomali positif dan anomali negatif dan berdasarkan gambar tersebut terlihat adanya anomali negatif di 6 kota kajian saat Desember 2005, periode Desember 2007-Januari 2008, September 2010- Januari 2011. Saat April 2005, periode Juni 2009- 2015 April menunjukkan anomali positif. Nilai anomali konsentrasi CH4 yang negatif berkaitan dengan nilai Nino 3.4 yang rendah dan nilai anomali konsentrasi CH4 yang positif berhubungan dengan nilai Nino 3.4 yang tinggi. Indeks Niño 3.4 adalah indeks yang paling umum digunakan untuk mendefinisikan peristiwa El Niño dan La Niña, yang diperoleh berdasarkan nilai anomali suhu permukaan laut di posisi 5 oLS - 5 oLu, 170 oBB - 120 oBB.Time series nilai Nino 3.4 seperti yang disajikan pada Gambar 5. setiap kajian kota dan 2010, Juni-Desember 30 29 28 y = 0,0004x + 11,602 perbedaan perubahan konsentrasi CH4 pada setiap kota kajian maka dilakukan analisis perbandingan dengan menggunakan uji Friedman. Hasil uji Friedman untuk enam kota kajian seperti yang disajikan pada Tabel 2. Untuk mengetahui adanya Tabel 2. Hasil Uji Friedman untuk Konsentrasi CH4 di 6 Kota. Kategori Kota p-value Sum of rank Kota besar Kota kecil Jakarta Medan Makasar Biak Numfor Ambon Pangkal pinang 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00003 0,00000 37,0 17,0 85,0 50,0 102,0 66,0 Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui bahwa nilai p-value (probability value; nilai peluang) dari enam kota hampir mendekati nol (0) dan lebih kecil dari nilai α yang besarnya 0,05. Hal ini berarti paling sedikit (minimal) terdapat satu kota yang konsentrasi CH4 nya berbeda dengan kota lainnya. Jika hasil uji Friedman menyatakan terdapat minimal satu kota yang berbeda nilai konsentrasi CH4, maka selanjutnya adalah menentukan nama kota yang berbeda konsentrasi CH4 nya. Untuk menentukan nama kota tersebut dilakukan uji Tukey (Gaspersz, 1991). 4 . 3 O N N I 27 26 25 y = -0,0006x + 49,841 24 3 0 - n a J 4 0 - n a J 5 0 - n a J 6 0 - n a J 7 0 - n a J 8 0 - n a J 9 0 - n a J 0 1 - n a J 1 1 - n a J 2 1 - n a J 3 1 - n a J 4 1 - n a J 5 1 - n a J NINO3.4 periode 1 NINO3.4 Periode 2 Linear (NINO3.4 periode 1) Linear (NINO3.4 Periode 2) Gambar 5.Time series Nilai Nino 3.4 (Januari 2003- Desember 2015) cara dengan membandingkan antara nilai selisih jumlah ranking antara dua kota dengan nilai kritisnya. Jika nilai selisih jumlah ranking (sum of rank) antara dua kota lebih besar daripada nilai kritisnya, maka ke dua kota berbeda nyata konsentrasi CH4 nya. Nilai kritis hasil perhitungan adalah 35,36. Tabel 3 menyajikan nilai selisih jumlah ranking di 6 kota kajian. Uji Tukey dilakukan Berdasarkan Tabel 2 juga dapat diketahui bahwa perubahan konsentrasi CH4 terbesar terjadi di Ambon dengan nilai sum of rank terbesar diantara lainnya yaitu sebesar 102. Perubahan konsentrasi CH4 terkecil terjadi di Medan dengan nilai sum of rank paling kecil yaitu 17. secara keseluruhan 172
Karakteristik Konsentrasi CH4 (metana) di Beberapa Kota Besar dan Kota Kecil di Indonesia ... (Susanti et. al) Tabel 3. Nilai selisih jumlah ranking 6 kota. KESIMPULAN Amb Bia Pan Jak Med Bia Pan 52 36 0 16 0 Jak Med Mak 65 85 17 13 33 35 29 49 19 0 20 48 Keterangan: Bia= Biak Numfor, Pan = Pangkalpinang, Jak= Jakarta, Med= Medan, Mak= Makassar Berdasarkan Tabel 3 dapat dijabarkan sebagai berikut: Perubahan konsentrasi CH4 di Ambon (kota kecil) berbeda dengan perubahan konsentrasi CH4 di Biak Numfor Pangkal Pinang (kotakecil) serta Jakarta dan Medan (kota besar). Perubahan konsentrasi CH4 di Pangkal Pinang dengan kecil) perubahan konsentrasi CH4 di Medan (kota besar). berbeda (kota 0 68 Profil konsentrasi CH4 berdasarkan data AIRS menunjukkan penurunan menurut ketinggian atmosfer dengan tren konsentrasi CH4 yang terus meningkat dan perubahan terbesar terjadi di ketinggian atmosfer pada 200 mbar. Fluktuasi konsentrasi CH4 sangat dipengaruhi oleh dinamika perosot yang ada. ENSO sebagai salah satu faktor yang mengontrol kadar air di atmosfer turut menentukan fluktuasi konsentrasi juga CH4. Selain mempengaruhi perubahan konsentrasi CH4 yang terjadi untuk setiap ketinggian atmosfer. Hal ini terlihat dari enam kota lokasi terdapat kajian perubahan pengamatan konsentrasi CH4 di atmosfer, akan tetapi pengaruh tidak dapat atau bukan disebabkan oleh penggolongan kota menjadi kota besar dan kota kecil. itu karakteristik lokasi besar seberapa dimana pengaruh (kota) terhadap tersebut UCAPAN TERIMA KASIH Perubahan konsentrasi CH4 di Jakarta (kota perubahan besar) konsentrasi CH4 di Makassar (kota besar). Perubahan konsentrasi CH4 di Medan (kotabesar) berbeda dengan perubahan konsentrasi CH4 di Makassar (kota besar). Perubahan konsentrasi CH4 di Ambon (kota kecil) sama dengan perubahan konsentrasi CH4 di Makassar (kota besar). berbeda dengan Ucapan terima kasih penulis ucapkan pada para reviewer jurnal ilmiah geomatika (yang tidak dapat kami sebutkan satu per satu) yang telah mengoreksi makalah ini sehingga layak untuk dipublikasikan. DAFTAR PUSTAKA Perubahan konsentrasi CH4 di Pangkal Pinang (kota kecil) sama dengan perubahan konsentrasi CH4 di Jakarta (kota besar) dan Biak Numfor (kota kecil). Perubahan konsentrasi CH4 di Jakarta (kota besar) sama dengan perubahan konsentrasi CH4 di Medan (kota besar) dan Biak Numfor serta Pangkal Pinang sebagai kota kecil. Berdasarkan hasil penjabaran dari Tabel 3 lokasi pengamatan dapat disimpulkan bahwa berpengaruh terhadap perubahan konsentrasi CH4. Hal ini ditunjukkan oleh adanya perbedaan perubahan konsentrasi CH4 yang signifikan antara satu lokasi kota kajian dengan kota kajian lainnya. Berdasarkan hasil pada Tabel 3 dapat diketahui perubahan konsentrasi CH4 bukan disebabkan oleh pengaruh pengklasifikasian atau pengkategorian kota besar dan kota kecil, tetapi oleh pengaruh lainnya yang membutuhkan penelitian lebih lanjut. Sebagai contoh, Ambon yang dikategorikan sebagai kota kecil ternyata memiliki perbedaan pengaruh konsentrasi CH4 dengan Biak Numfor dan Pangkal Pinang yang sama-sama dikategorikan menjadi kota kecil. Sedangkan Biak Numfor yang digolongkan sebagai kota kecil malahan memiliki persamaan perubahan konsentrasi CH4 dengan Jakarta sebagai kota besar. Oleh karena itu diperlukan penelitian lanjut yang dapat lebih memberikan gambaran penyebab perubahan konsentrasi CH4 berdasarkan lokasi tertentu. bahwa perbedaan BPS [Badan Pusat Statistik]. (2014). Statistik Indonesia. Badan Pusat Statistik. Jakarta. Bloom, A. A., Palmer, P. I., Fraser, A., Reay, D. S., & Frankenberg, C. (2010). Large-Scale Controls of Methanogenesis from Methane and Gravity Spaceborne Data. Science, 327(5963), 322-325. Inferred Bousquet, P., Ciais, P., Miller, J. B., Dlugokencky, E. J., Hauglustaine, D. A., Prigent, C., Van der Werf, G. R., Peylin, P., Brunke, E. G., Carouge, C., Langenfelds, R. L., Lathiere, J., Papa, F., Ramonet, M., Schmidt, M., Steele, L. P., Tyler, S. C., and White, J. (2006). Contribution of anthropogenic and natural sources to atmospheric methane variability. Nature, 443, 439- 443, doi:10.1038/Nature05132. Braunlich, M., O. Aballain, T. Marik, P. Jockel, C.A.M. Brenninkmeijer, J. Cjappellaz, JM. Barnola, R. Mulvaney, and W.T. Sturges. (2001). Changes in Global Atmospheric Methane Budget Over the Last Decades Inferred from 13C and D isotopic analysis of Antarctic firn air. Journal of Geophisical Research, 106(17) 20. 465-20. 481. Chen, Y. H., &Prinn, R. G. (2006). Estimation of Atmospheric Methane Emissions between 1996 and 2001 using a Three‐Dimensional Global Chemical of Transport Model. Geophysical Research: Atmospheres, 111(D10). Journal (1988). Biogeochemical Aspects of Atmospheric Methane. Global biogeochemical cycles, 2(4), 299-327. Denman, K. L., Brasseur, G., Chidthaisong, A., Ciais, P., Cox, P. M., Dickinson, R. E., Hauglustaine, D., Heinze, C., Holland, E., Jacob, D., Lohmann, U., Ramachandran, S., da Silva Dias, P. L., Wofsy, S. Cicerone, R. J., &Oremland, R. S. 173
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 167-174 C., and Zhang, X. (2007). Couplings Between Changes and Biogeochemistry, in: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Solomon, S., Qin, D., Manning, M., Chen, Z., Marquis, M., Averyt, K. B., Tignor, M., and Miller, H. L., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. in the Climate System Dlugokencky, E. J., Bruhwiler, L., White, J. W. C., Emmons, L. K., Novelli, P. C., Montzka, S. A., ... &Gatti, L. V. (2009). Observational Constraints on Recent Increases in the Atmospheric CH4 Burden. Geophysical Research Letters, 36(18). Gaspersz, V. (1991). Metode Perancangan Percobaan. Armico. Bandung. Ghosh, A., P. K. Patra, K. Ishijima, T. Umezawa, A. Ito, D. M. Etheridge, S. Sugawara, K. Kawamura, J. B. Miller, E. J. Dlugokencky, P. B. Krumme, P. J. Fraser, L. P. Steele, R. L. Langenfelds, C. M. Trudinger, J. W. C. White, B. Vaughn, T. Saeki, S. Aoki, and T. Nakazawa. (2015). Variations in Global Methane Sources and Sinks During 1910- 2010. Atmos. Chem. Phys., 15, 2595-2612. phys.net/15/2595/2015/.[9 September 2016]. Gusnita, D. dan I. Sofiati. (2013). Fluktuasi Metan (CH4) Selama Kejadian El Nino/La Nina Di Indonesia. Proseding Seminar Nasional Penelitian Masalah Lingkungan di Indonesia, IATPI, Hotel Garuda Medan, 13 Juni 2013. IPCC [Intergovernmental Panel on Climate Change]. (2013). In Stocker TF, Qin D, Plattner G-K, Tignor M, Allen SK, Boschung J (eds). Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press: Cambridge, UK; New York, NY, USA, p 1535. Isaksen, I.S.A., T.K. Berntsen, S.B. Dalsøren, K. Eleftheratos, Y. Orsolini, B. Rognerud, F. Stordal, O.A. Søvde, C. Zerefos, and C.D. Holmes. (2014). Atmospheric Ozone and Methane in a Changing 518-535; Atmosphere, Climate. ISSN 2073-4433, doi:10.3390/atmos5030518, Juli 2016]. 5, 29 Jones, R. L. and Pyle, J. A. (1984). Observations of the Nimbus-7 SAMS: a CH4 and N2O by Comparison with In Situ Data and Two Dimensional Numerical Model Calculations. J. Geophys. Res., 89, 5263-5279. Kirschke, S., Bousquet, P., Ciais, P., Saunois, M., Canadell, J. G., Dlugokencky, E. J., Bergamaschi, 174 P., Bergmann, D., Blake, D. R., Bruhwiler, L., Cameron-Smith, P., Castaldi, S., Chevallier, F., Feng, L., Fraser, A., Heimann, M., Hodson, E. L., Houweling, S., Josse, B., Fraser, P. J., Krummel, P. B., Lamarque, J.-F., Langenfelds, R. L., Le Quéré, C., Naik, V., O'Doherty, S., Palmer, P. I., Pison, I., Plummer, D., Poulter, B., Prinn, R. G., Rigby, M., Ringeval, B., Santini, M., Schmidt, M., Shindell, D. T., Simpson, I. J., Spahni, R., Steele, L. P., Strode, S. a., Sudo, K., Szopa, S., van der Werf, G. R., Voulgarakis, A., van Weele, M., Weiss, R. F., Williams, J. E., and Zeng, G. (2013). Three decades of global methane sources and sinks, 813-823, Geosci., doi:10.1038/ngeo1955. Na. 6, Lelieveld, J. O. S., Crutzen, P. J., &Dentener, F. J. (1998). Changing Concentration, Lifetime and Climate Forcing of Atmospheric Methane.Tellus B, 50(2), 128-150. Mazi`ere, M.D., C. Vigouroux, P. F. Bernath, P. Baron, T. Blumenstock, C. Boone, C. Brogniez, V. Catoire,M. Coffey, P. Duchatelet, D. Griffith, J. Hannigan, Y. Kasai, I. Kramer, N. Jones, E. Mahieu,G. L. Manney, C. Piccolo, C. Randall, C. Robert, C. Senten, K. Strong, J. Taylor, C. T'etard,K. A. Walker, and S. Wood. (2008). Validation of ACE-FTS v2.2 methane profiles from the uppertroposphere to the lower mesosphere. Atmos. Chem. Phys., 8, 2421-2435. chem-phys.net/8/2421/2008/. [ 9 Oktober 2016]. Pawitan, H. (1989). Termodinamika Atmosfer. Pusat Antar Universitas Ilmu Hayat. IPB Press. Bogor. Quirk, T. (2010). Twentieth Century Sources of Energy Methane &Environment, 21(3), 251-266. in the Atmosphere. Shindell, D. T., Faluvegi, G., Koch, D. M., Schmidt, G. A., Unger, N., & Bauer, S. E. (2009). Improved Attribution of Climate Forcing to Emissions. Science, 326(5953), 716-718. Slamet, L. (2014). Potensi Emisi Metana (CH4) Ke Atmosfer Akibat Banjir. Berita Dirgantara, 15(1), Juni 2014. Spahni, R.,Wania, R., Neef, L., vanWeele, M., Pison, I., Bousquet, P., Frankenberg, C., Foster, P. N., Joos, F., Prentice, I. C., and van Velthoven, P. (2011). Constraining Global Methane Emissions and Uptake by Ecosystems, Biogeosciences, 8, 1643-1665, doi:10.5194/bg-8-1643-2011. Warneck. (1988). In Climate Science of Methane, Chapter [ 26 Maret 2016]. II. Wuebbles, D. J., &Hayhoe, K. (2002). Atmospheric Methane and Global Change. Earth-Science Reviews, 57(3), 177-210.
Analisis Spasial Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian ... (Murdaningsih, et al.) ANALISIS SPASIAL PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN PERTANIAN UNTUK MENDUKUNG KEMANDIRIAN PANGAN DI KABUPATEN INDRAMAYU (Spatial Analysis of Agricultural Land Use Change for Supporting Food-self Sufficiency in Indramayu Regency) Murdaningsih1, Widiatmaka2, Khursatul Munibah2 dan Wiwin Ambarwulan3 Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor1 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor2 Pusat Penelitian, Promosi, dan Kerjasama, Badan Informasi Geospasial3 Gedung Sekolah Pascasarjana Lantai II Kampus IPB Barangsiang Bogor E-mail: Diterima (received): 6 Februari 2017; Direvisi (revised): 2 Juni 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 5 Oktober 2017 ABSTRAK Kabupaten Indramayu di Provinsi Jawa Barat merupakan salah satu wilayah dengan tingkat konversi lahan pertanian cukup tinggi. Hal ini didorong oleh tingginya permintaan lahan untuk pembangunan fasilitas pendidikan, pemukiman, dan kegiatan perekonomian lain. Alih fungsi lahan pertanian yang tidak terkendali dapat menyebabkan permasalahan pangan. Penelitian ini bertujuan mengetahui dinamika perubahan penggunaan lahan pertanian untuk mendukung kemandirian pangan. Dinamika perubahan penggunaan lahan dapat diamati dari perubahan penggunaan lahan secara multitemporal, yaitu dengan melakukan tumpang susun antara penggunaan lahan tahun 1994-2008 dan 2008-2015. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data penggunaan lahan tahun 1994, 2008, dan 2015 yang bersumber dari foto udara tahun 1994, citra ikonos tahun 2008, SPOT 6 tahun 2015, dan data statistik. Analisa kemandirian pangan dilakukan berdasarkan data produksi pangan dan kebutuhan pangan di wilayah Indramayu. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan lahan di Indramayu pada tahun 1994 didominasi oleh lahan sawah seluas 133.716 ha (65%), tambak seluas 18.780 ha (9%) dan permukiman seluas 16.627 ha (8%). Pada tahun 2015, luas lahan sawah turun menjadi 132.097 ha (64%) dan pemukiman meningkat menjadi 18.625 ha (9%). Perubahan luas lahan sawah akan berpengaruh terhadap ketersediaan pangan. Hasil perhitungan kebutuhan pangan di Indramayu dengan jumlah penduduk tahun 2015 sebesar 1.708.551 jiwa dan konsumsi rata-rata 98,57 kg per kapita per tahun mencapai 237.488.589 kg. Dalam jangka panjang, kemandirian pangan akan terganggu apabila pemerintah tidak mengontrol konversi lahan pertanian. Oleh karena itu, pemerintah perlu mengeluarkan kebijakan pengetatan konversi lahan pertanian khususnya sawah. Kata kunci: analisa spasial, perubahan penunggunaan lahan, kemandirian pangan ABSTRACT Indramayu regency in West Java province is one of the areas with the high agricultural land conversion. Number of people, which continuosly increase, affect on the need of land for live need fulfilling such as housing, industry, and service so that it finally will become function change process of agriculture land because of limited land. Uncontrolled land use conversion can cause food problems. This study aimed to identify dynamic agricultural land conversion for supporting food-self sufficiency. Dynamics of land use and land cover changes can be observed from multitemporal land use maps, by doing overlaying land-use maps from 1994-2008 and 2008-2015. The study was conducted using an aerial photo of 1994, IKONOS 2008, and SPOT 6 2015. The result showed that land cover/land use of Indramayu in 1994 is dominated by paddy fields, with an area of 133.716 ha (65%). T fishpond covering area of 18.780 ha (9%), and settlement an area of 16.627 ha (8%). In 2015, the paddy field covering area of 132.097 ha (64%) and settlement an area of 18.625 ha (9%). There is an increase in the extent of settlement while paddy fields area decreased. Changes in ricefield area affect the availability of food. The result of calculation of rice requirements in Indramayu based on a population of 1.708.551 and an average consumption of 98,57 kg/years is 237.488.589 kg.It also shows that in the long run, food-self sufficiency will be disrupted if the government does not control the conversion of agricultural land. Therefore, the government needs to issue a policy related to the conversion of agricultural land, especially paddy fields. Keywords: spatial analysis, land use change, food-self sufficiency 175
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 175-184 PENDAHULUAN Indonesia, dengan jumlah penduduk 252 juta jiwa (Badan Pusat Statistik, 2015), adalah negara dengan jumlah penduduk terbesar ke-empat di dunia. Dengan tingkat pertumbuhan penduduk sebesar 1,2% per tahun, maka proyeksi penduduk Indonesia pada tahun 2015 adalah 255 juta jiwa dan di tahun 2020 mencapai 271 juta jiwa (Badan Pusat Statistik, 2015). Besarnya jumlah penduduk ini menuntut kebutuhan ruang yang cukup besar, juga besar, dan kebutuhan pangan yang intensif untuk pembangunan yang semakin kesejahteraan. Tuntutan mencapai terhadap kebutuhan aktivitas manusia untuk ruang mendorong terjadinya alih fungsi lahan pertanian karena lahan pertanian memiliki land-rent yang relatif rendah dibanding penggunaan lahan lain. Pada banyak kasus, alih fungsi lahan pertanian ini justru terjadi pada lahan pertanian yang produktif (Bappenas, 2006). Hal ini tentu menjadi kontradiksi ketika terus kebutuhan meningkat, sementara lahan pertanian tanaman pangan justru semakin berkurang. tuntutan pangan Sebagai negara dengan pangan pokok dari beras, penduduk menyebabkan peningkatan pada kebutuhan beras. Beras memiliki nilai strategis dan sensitivitas yang tinggi ditinjau dari aspek politis, ekonomi, dan kerawanan sosial (Nurdin, 2016). Untuk memenuhi kebutuhan beras tersebut, maka produksi beras harus meningkat secara memadai dalam rangka mempertahankan kecukupan pangan. Ketika produksi padi semakin sulit ditingkatkan akibat meningkatnya kendala perluasan lahan sawah dan stagnasi teknologi usaha tani, konversi lahan sawah ke penggunaan non pertanian akan memperbesar masalah pangan (Irawan, 2005). Selama periode 1981-1999 konversi lahan sawah nasional mencapai 1.628 ribu ha dimana sekitar 61,6% terjadi di Jawa. Konversi lahan sawah yang stabilitas tidak ketahanan pangan nasional (Ritung, 2007). Terganggunya ketahanan nasional disebabkan ketergantungan dan mencerminkan ketidakmampuan negara mencapai kemandirian pangan beras rakyatnya (Elizabeth, 2011). Untuk mempertahankan swasembada beras dari tahun 2006 hingga 2026, Indonesia harus menekan konversi lahan sawah yang berada di atas 100.000 ha/tahun menjadi kurang dari 29.000 ha/tahun (Agus, 2006). Berdasarkan hal tersebut maka ke penggunaan lahan non-pertanian perlu dipantau rangka mendukung dan dikendalikan dalam ketahanan pangan. peningkatan jumlah terkendali ini mengancam pangan beras impor konversi lahan sawah Kabupaten Indramayu di Provinsi Jawa Barat merupakan salah satu wilayah dengan tingkat tinggi konversi (Irawan, 2002). Hal ini didorong oleh tingginya permintaan lahan untuk pembangunan fasilitas pendidikan, kegiatan perekonomian lainnya. Alih fungsi lahan pertanian lahan pertanian yang cukup pemukiman, dan 176 yang tidak terkendali apabila tidak ditanggulangi dapat mendatangkan permasalahan yanng serius, kapasitas antara penyediaan pangan (Iqbal dan Sumaryanto, 2007). Merujuk pada data penggunaan lahan yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Satistik, luas penggunaan lahan sawah di Kabupaten Indramayu selalu mengalami penurunan. Berkurangnya luas lahan sawah di Kabupaten Indramayu tentunya akan berkontribusi pada hasil produksi beras. terhadap Kontribusi Kabupaten pemenuhan pangan di Provinsi Jawa Barat mencapai 15%, sedangkan terhadap kebutuhan nasional rata-rata produktivitas 6,2 ton/ha, pemerintah daerah Indramayu menargetkan produksi sebanyak 1,7 juta ton gabah kering panen (GKP) pada tahun 2015 (Badan Pusat Statistik, 2015). lain dapat mengancam Indramayu sebesar 5%. Dengan Merujuk pada permasalahan di atas, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dinamika perubahan penggunaan terutama pada lahan pertanian sawah untuk mendukung kemandirian pangan. Hasil penelitian diharapkan dapat dijadikan sebagai masukan bagi berbagai pihak dalam upaya melindungi lahan pertanian sawah dan menjamin ketersediaan pangan. lahan METODE Analisis Perubahan Penggunaan Lahan lahan dapat diamati dari perubahan spasial penggunaan lahan secara multitemporal. Data yang digunakan pada spasial penggunaan lahan tahun 1994, 2008, dan 2015 yang bersumber dari foto udara tahun 1994, citra ikonos tahun 2008, SPOT 6 tahun 2015, dan juga data statistik. Sebagai peta dasar digunakan Peta Rupabumi Indonesia. Dinamika perubahan penggunaan penelitian ini adalah data Metode yang digunakan untuk penelitian ini interpretasi berbasis penginderaan visual dan metode susun hasil interpretasi. Tahapan penelitian adalah sebagai berikut: a. Deliniasi perubahan spasial penggunaan jauh yaitu tumpang lahan Informasi penggunaan lahan merupakan hasil kegiatan manusia dalam suatu lahan, penggunaan lahan, atau fungsi lahan, sehingga tidak selalu citra dapat ditaksir penginderaan jauh, namun secara tidak langsung dapat dikenali dari asosiasi penutup lahannya. Prosedur citra penginderaan jauh dilakukan dengan diawali tahap pra-pengolahan data. Pada tahap ini dilakukan proses koreksi geometri untuk memperbaiki distorsi kenampakan obyek dan posisi geograsi penelitian. Koreksi sesuai radiometrik dan atmosferik untuk menghilangkan atau mengurangi gangguan atmosfer dilakukan secara sistematik. secara langsung dari pengolahan analisis dan batas wilayah
Analisis Spasial Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian ... (Murdaningsih, et al.) Klasifikasi kelas penggunaan lahan dilakukan berdasarkan hasil interpretasi citra secara visual. Interpretasi secara visual dilakukan berdasarkan unsur-unsur pendekatan seperti rona/warna, tekstur, pola, ukuran, bentuk, bayangan dan situs sebagai pedoman untuk deliniasi kelas penggunaan lahan (Purwadhi, S.H. et al., 2013). Hasil interpretasi data citra satelit tersebut adalah penutup/penggunaan lahan yang diklasifikasikan sebagai berikut: 1. Tubuh air interpretasi sampai di tingkat perseorangan. Data yang digunakan pada analisa ini adalah data jumlah penduduk dan proyeksi jumlah penduduk serta data konsumsi beras per kapita, yang dihitung secara manual menggunakan perangkat lunak pengolah data tabulasi. Data konsumsi beras per kapita diansumsikan tetap yaitu sebesar 98,57 kg/kapita/tahun ini bersumber dari hasil Susenas BPS Tahun 2010- 2013 yang telah diolah dan dijustifikasi oleh Badan Ketahanan Pangan, Kementerian Pertanian. (Kementan, 2016). Nilai Merupakan semua kenampakan perairan, termasuk dalam klas ini adalah sungai, danau dan empang. 2. Hutan Seluruh hutan yang tumbuh dan berkembang pada habitat lahan basah/ payau. lahan kering maupun 3. Tegalan/ladang Merupakan area yang digunakan untuk kegiatan pertanian dengan tanaman semusim di lahan kering. jenis 4. Perkebunan/ kebun penduduk menggunakan data time series, periode tahun berdasarkan 2008-2015 data BPS pada Indramayu. Asumsi pertumbuhan Kabupaten dengan metode diproyeksikan penduduk geometrik. Metode ini menganggap bahwa perkembangan atau jumlah pertumbuhan akan secara otomatis bertambah dengan sendirinya dan jumlahnya tidak memperhatikan (Nurdin et al., 2016) seperti yang tertuang pada persamaan 1 berikut. Pn = Po (1+r)n ... (1) Proyeksi pertumbuhan penurunan yang digunakan untuk kegiatan Lahan pertanian tanpa pergantian tanaman selama dua tahun. 5. Pemukiman dan tempat kegiatan Areal atau lahan yang digunakan sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian dan tempat kegiatan yang mendukung kehidupan, dicirikan oleh adanya substitusi penutup lahan yang bersifat alamaiah atau semialami oleh penutup lahan yang bersifat artifisial dan sering kedap air. Keterangan: Pn P r = data tahun n yang akan diproyeksikan = data tahun awal = sebelumnya = jumlah rentang tahun dari awal hingga tahun n rata-rata pertumbuhan (%) periode n Kebutuhan persamaan 2 sebagai berikut: pangan (Kp) dihitung dengan 6. Sawah Kp = (Kb*Pn)/0,6274 ... (2) Areal pertanian yang digenangi air atau diberi air, baik dengan teknologi pengairan, tadah hujan, maupun pasang surut. Areal pertanian dicirikan oleh pola pematang, dengan ditanami jenis tanaman berumur pendek (padi). 7. Lainnya Termasuk dalam klas ini adalah penutup lahan berupa semak/belukar, padang rumput, dan tanah terbuka. Keterangan: Kp Kb = kebutuhan pangan GKG (ton) = konsumsi beras per kapitas sebesar 98, 57 kg/kapita/tahun Pn = jumlah penduduk tahun ke-t (jiwa) 0,6274 = konversi GKG ke beras berdasarkan hasil survei susut panen dan pasca panen gabah/beras tahun 2005 hingga 2007 kerjasama BPS dan Kementan (2009). b. Analisis dinamika perubahan penggunaan lahan HASIL DAN PEMBAHASAN Perubahan penggunaan lahan diamati dengan melakukan tumpang susun peta penggunaan lahan yang diperoleh dari interpretasi citra satelit. Perubahan penggunaan lahan periode pertama merupakan perubahan penggunaan lahan spasial perubahan tahun penggunaan adalah perubahan penggunaan lahan spasial tahun 2008- 2015. 1994-2008, lahan sedangkan periode kedua Analisis Kemandirian Pangan Analisis kemandirian pangan merupakan analisis terhadap kemampuan suatu wilayah dalam memproduksi pangan yang dapat menjamin pemenuhan kebutuhan pangan yang cukup Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 1994- 2008 Hasil pengolahan peta penggunaan lahan Kabupaten Indramayu yang diperoleh dari hasil interpretasi foto udara tahun 1994 menunjukkan penggunaan tahun luas tersebut didominasi oleh sawah dengan 133.716 ha (65%) dari luas keseluruhan wilayah Kabupaten Indramayu. Lahan sawah ini tersebar di bagian utara dan tengah Kabupaten Indramayu. Penggunaan lahan terluas kedua adalah tubuh air yang berupa tambak dengan luas 18.780 ha (9%) dari luas wilayah. Areal tambak ini terdapat di bagian utara, terutama di wilayah Kecamatan Indramayu, dan Losarang, Cantigi, Pasekan, lahan di Indramayu pada 177
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 175-184 Kecamatan Krangkeng. Jenis penggunaan lahan lainnya adalah pemukiman, perkebunan/kebun, luasan secara hutan, berturut-turut 16.627 ha (8%), 14.903 ha (7%), 12. 649 ha (6%), dan 7.178 ha (4%). tegalan/ladang dengan Penggunaan lahan pemukiman dan tempat tersebar di seluruh wilayah aktivitas manusia Indramayu, terutama di pusat Kota Indramayu dan sepanjang jalur pantura. Perkebunan terutama terdapat di sebelah selatan yang berbatasan lahan dengan Kabupaten Majalengka. Hutan basah terdapat di bagian utara yaitu di wilayah Kecamatan Cantigi dan Losarang, sedangkan hutan lahan kering dengan vegetasi berupa jati terdapat di bagian selatan yang berbatasan dengan Kabupaten Subang dan Sumedang. Seperti halnya pemukiman, tegalan/ladang juga tersebar merata di hampir semua wilayah Kabupaten Indramayu. Sebaran penggunaan lahan dapat dilihat pada Gambar 1. hasil interpretasi 2008, penggunaan lahan di Kabupaten Indramayu masih menunjukkan pola penggunaan lahan yang didominasi oleh lahan sawah. Hasil perhitungan luas penggunaan lahan menunjukkan luas lahan sawah sebesar 132.292 ha atau 64% dari luas Pada Tahun wilayah. Penutup/penggunaan terluas selanjutnya adalah tubuh air yang berupa tambak dengan luas keseluruhan 20.592 ha atau 10 % dari luas wilayah. Jenis penggunaan lahan lainnya adalah pemukiman, hutan, tegalan/ladang dengan luasan secara berturut- turut 18.418 ha (9%), 15.234 ha (8%), 10.830 ha (5%), dan 6.947 ha (3%). perkebunan/kebun, Patrol, Haurgeulis, Bongas, Kroya, Gabus Wetan, Lelea, Lohbener, Arahan, Sindang, Widasari, Tukdana, Sukagumiwang, Kertasemaya, Jatibarang, Sliyeg, Juntinyuat, Karangampel, Sindang, Balongan, dan Indramayu, merupakan wilayah yang penggunaan lahannya didominasi oleh sawah. Kecamatan Gantar dan Kecamatan Terisi bagian selatan didominasi oleh penggunaan lahan hutan lahan kering dan perkebunan. Penggunaan lahan berupa tambak mendominasi wilayah Kecamatan Losarang, Cantigi dan Kecamatan Pasekan yang terletak di bagian utara. Sedangkan Kecamatan Cikedung dan Bangodua penggunaan lahannya didominasi oleh perkebunan/kebun dan Sawah. Distribusi spasial penggunaan lahan dapat dilihat pada Gambar 2. Kecamatan Sukra, Anjatan, Gambar 1. Peta Penutup/Penggunaan Lahan Kabupaten Indramayu Tahun 1994. Gambar 2. Peta Penutup/Penggunaan Lahan Kabupaten Indramayu Tahun 2008. 178
Analisis Spasial Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian ... (Murdaningsih, et al.) Perubahan penggunaan lahan menjadi hal yang tidak terelakkan dalam rangka memenuhi kebutuhan ruang untuk pembangunan. Hal ini terjadi pula di Kabupaten Indramayu yang terletak di pantai utara Jawa. Pesatnya laju pertumbuhan penduduk, pertumbuhan ekonomi, meningkatkan kebutuhan lahan untuk pemukiman dan aktivitas manusia. Harini (2007) dalam penelitiannya menyatakan bahwa berbagai faktor berakumulasi menjadi pemicu lahan terjadinya lahan pertanian menjadi non khususnya dari pertanian. akan meningkatkan kebutuhan lahan khususnya untuk permukiman. Hal ini juga menjadi faktor utama yang memicu terjadinya konversi lahan khususnya dari lahan pertanian menjadi lahan non pertanian. Perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Indramayu terutama terjadi pada lahan sawah dan hutan. Dalam rentang waktu 14 tahun, lahan sawah yang berubah menjadi areal pemukiman mencapai 1.175 ha atau sebesar 84 ha per tahun. Selain menjadi areal pemukiman, areal lahan sawah di beberapa tempat juga berubah menjadi kebun dengan luas perubahan 248 ha. Lahan berhutan, khususnya hutan mangrove yang membentang di pesisir pantai utara berkurang seluas 1.903 ha. Areal tanaman mangrove ini berubah menjadi tambak bandeng atau udang. lainnya yang mengalami Penggunaan penurunan luas adalah perkebunan/kebun dan tegalan/ladang. Perkebunan/kebun seluas 163 ha berubah menjadi lahan pemukiman. Sedangkan tegalan/ladang seluas 242 ha sebagian besar berubah menjadi perkebunan/kebun dengan luas 171 ha dan sisanya 71 ha berubah menjadi pemukiman. konversi penduduk Pertumbuhan lahan Jatibarang. Wetan, Sindang, Arahan, dan Perubahan penutup/penggunaan lahan sawah menjadi perkebunan/kebun terjadi di Kecamatan Gantar, Terisi, dan Haurgeulis. Sedangkan perubahan penutup/penggunaan lahan sawah menjadi terjadi di Kecamatan tegalan/ladang Lohbener. Tabel 1. Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 1994- 2008. Perubahan Lahan (dalam ribu ha) Ht Ln Kb Pmk Sw Ld Ta Ht 10,7
1,9 Ln
1,9 0,1 0,4
Kb
14,7 0,2
Pmk
16,6
Sw
0,2 1,2 132,3
Ld
0,2 0,1
6,9
Ta 0,1
18,7 Total 10,83 1,9 15,2 18,4 132,3 6,9 20,6 Keterangan: Ht Ln Kb Pmk Sw Ld Ta = Hutan = Lainnya = Perkebunan/kebun, = Pemukiman = Sawah = Ladang = Tubuh air Grafik Perubahan Penggunaan Lahan Pemukiman dan tempat kegiatan merupakan kelas penggunaan yang mengalami lahan peningkatan luas cukup besar. Pemukiman dan tempat seiring terus pertumbuhan pertumbuhan penduduk lahan ekonomi. Selain dari pemukiman terbentuk dari perubahan penggunaan lahan lainnya seperti semak atau padang rumput. Luas penggunaan lahan lainnya yang berubah menjadi pemukiman seluas 377 ha. Hutan lahan basah atau hutan mangrove juga termasuk jenis penggunaan lahan yang memiliki tingkat konversi tinggi. Masyarakat yang tinggal di Indramayu melakukan konversi pesisir pantai mangrove di sempadan pantai untuk dijadikan tambak. Masyarakat berpendapat bahwa kawasan mangrove yang tumbuh di sekitar pantai tidak memberikan manfaat ekonomi secara langsung. lahan di kabupaten Perubahan penggunaan Indramayu tahun 1994-2008 dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar 3. kegiatan bertumbuh dan lahan sawah, juga Berdasarkan distribusi spasial perubahan lahan seperti yang ditunjukkan penggunaan Gambar 4, perubahan penggunaan lahan sawah menjadi pemukiman dan tempat kegiatan terutama terjadi Indramayu, Haurgeulis, Kandang Haur, Lohbener, Gabus di wilayah Kecamatan ) a h n a u b i r ( s a u L 160 140 120 100 80 60 40 20 - 1994 n a u H t a y n n a L i n a n u b e k r e P n a m k u m r e P i h a w a S n a a g e T l r i a h u b u T 2008 Penggunaan Lahan Gambar 3. Grafik Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 1994-2008. Areal hutan lahan basah yang mengalami penyusutan luas terjadi di wilayah Kecamatan Losarang dan Cantigi. Perkebunan/kebun yang berubah menjadi areal pemukiman dan tempat kegiatan terjadi di Kecamatan Indramayu dan Sindang. Areal tegalan/ladang yang berubah menjadi perkebunan/kebun terjadi di Kecamatan Gantar dan Terisi, sedangkan areal tegalan/ladang 179
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 175-184 yang berubah menjadi pemukiman Kecamatan Sindang dan Indramayu. terjadi di Dibandingkan dengan kecamatan lainnya di wilayah Kabupaten Indramayu, Kecamatan Indramayu merupakan wilayah yang paling banyak lahan. mengalami perubahan terjadi lahan Perubahan penggunaan pada lahan sawah, perkebunan/kebun, dan tegalan/ladang yang berubah menjadi pemukiman. Total penambahan luasan lahan pemukiman di Kecamatan Indramayu dalam kurun waktu 14 tahun seluas 315 Ha, sedangkan luas pemukiman yang bertambah yaitu seluas 1.791 ha. tersebut merupakan hasil konversi lahan sawah menjadi pemukiman yaitu seluas 254 ha. Tingginya perubahan penggunaan lahan di Kecamatan Indramayu dipengaruhi oleh posisi Kecamatan Indramayu sebagai ibukota Kabupaten Indramayu dan tipologi wilayah sebagai wilayah berkembang. Empersi (2009) dalam penelitiannya mengenai kajian spasial konversi lahan sawah menyatakan pada wilayah berkembang, nilai tanah (lahan) cenderung tinggi dan konversi lahan sama terjadi di mana saja. penggunaan tersebut total jumlah Sebagian besar dari Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 2008- 2015 Indramayu yang diperoleh dari interpretasi citra satelit SPOT 6 memberikan gambaran penggunaan lahan di Kabupaten Indramayu pada tahun 2015 masih didominasi oleh sawah dengan luas 132.097 ha (64%). Areal tambak mengalami peningkatan dibandingkan tahun sebelumnya yaitu menjadi seluas 20.628 ha (10%). Selain tambak, areal pemukiman juga mengalami peningkatan yang cukup besar menjadi 18.625 ha. Seperti halnya sawah, luasan hutan di Indramayu juga mengalami penurunan hingga menjadi seluas 10.776 ha. Distribusi spasial penggunaan lahan tahun 2015 dapat dilihat pada Gambar 5. Peta penggunaan lahan Perubahan penggunaan lahan di kabupaten Indramayu periode waktu 2008-2015 seperti pada Tabel 2 dan Gambar 6 masih didominasi oleh perubahan lahan dari sawah menjadi permukiman seluas 177 ha. Selain itu, perubahan yang cukup besar terjadi pada areal hutan mangrove yang berubah menjadi tambak dengan total luasan lain seperti 84,71 ha. Penggunaan perkebunan/kebun juga mengalami penurunan luasan karena berubah menjadi areal pemukiman. lahan tegalan/ladang dan Berdasarkan analisa distribusi spasial seperti pada Gambar 7, konversi lahan sawah menjadi permukiman dan tempat kegiatan terutama terjadi di Kecamatan ini merupakan Indramayu. Hal implikasi dari peningkatan jumlah penduduk di Kecamatan Indramayu yang berdasarkan data statistik memiliki tingkat pertumbuhan penduduk sebesar 1,8%, tinggi dibandingkan lebih dengan kecamatan lainnya, bahkan di atas rata- jauh 180 rata pertumbuhan Indramayu sebesar 0,65%. penduduk Kabupaten Tabel 2. Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 2008-2015. Perubahan Lahan (dalam ribu ha) Ht Ln Kb Pmk Sw Ld Ta Ht 10,7
0,1 Ln
1,9
Kb
15,2
Pmk
18,4
Sw
0,2 132,1 0,1
Ld
6,9
Ta 0,1
20,6 Total 10,8 1,9 15,2 18,6 132,1 7,0 20,7 Keterangan: Ht Ln Kb Pmk Sw Ld Ta = Hutan = Lainnya = Perkebunan/kebun = Pemukiman = Sawah = Ladang = Tubuh air Grafik Perubahan Penggunaan Lahan 140 120 ) a h n a u b i r ( s a u L 100 80 60 40 20
2008 2015 n a t u H a y n n a L i n a n u b e k r e P n a m k u m r e P i h a w a S n a a g e T l r i a h u b u T Penggunaan Lahan Gambar 6. Grafik Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 2008-2015. tersebut menyebabkan peningkatan jumlah ruang untuk tempat tinggal dan tempat kegiatan. Hasil analisa lahan peta multitemporal lahan sawah menjadi menunjukkan konversi permukiman juga banyak terjadi di jalur pantura dari Patrol - Kandanghaur - Losarang. Di jalur ini kompleks perumahan- banyak bermunculan terus perumahan kecil yang hingga saat berkembang di atas lahan sawah. Adimiharja (2006) dalam penelitiannya menyatakan faktor yang mendorong percepatan proses konversi lahan pertanian adalah pembangunan sektor lain Peningkatan jumlah penduduk penggunaan ini
Analisis Spasial Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian ... (Murdaningsih, et al.) yang membutuhkan lahan siap pakai terutama ditinjau dari karakteristik biofisik dan asesibilitas, yang umumnya terpenuhi oleh lahan pertanian pangan beririgasi. Konversi lahan akan terus terjadi mengingat semakin intensifnya kegiatan pembangunan. Keberadaan ruas Jalan Tol Cikampek - Palimanan (Cipali) dan pintu tol Cikedung turut berpengaruh terhadapnya di kawasan Indramayu bagian barat, salah satunya dengan pembangunan mega proyek Cikedung seluas 150 ha yang saat ini tengah berjalan, terdiri dari rumah sakit, sekolah, tempat wisata, hunian hingga pusat perbelanjaan. peningkatan pembangunan Gambar 4. Peta Perubahan Penutup Lahan Kabupaten Indramayu Tahun 1994 - 2008. Gambar 5. Peta Penutup/Penggunaan Lahan Kabupaten Indramayu Tahun 2015. 181
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 175-184 Gambar 7. Peta Perubahan Penutup Lahan Tahun 2008-2015. Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan lahan pada kurun waktu 1994-2008 dan 2008-2015 memiliki kecenderungan yang berbeda. Pada kurun waktu lahan 1994-2008, terbesar terjadi pada kelas penggunaan lahan tubuh air (139,4 ha/tahun), hutan (129,9 ha/tahun), pemukiman (127 ha/tahun), dan sawah (101,5 lahan ha/tahun). Tuntutan menyebabkan penggunaan lahan tubuh air berupa tambak dan pemukiman merupakan jenis penggunaan lahan yang mengalami penambahan luas area, sementara hutan dan sawah mengalami menurunan. Laju perubahan penggunaan perubahan penggunaan kebutuhan atas meningkatnya pertumbuhan ekonomi dan semakin intensifnya kegiatan pembangunan. Perubahan penggunaan lahan merupakan hasil interaksi yang kompleks darei proses sosial, ekonomi, ekologi dan geofisik (Munroe, 2007). Hasil pengamatan lahan menunjukkan perubahan penggunaan keberadaan ruas Jalan Tol Cikampek-Palimanan (Cipali) terhadapnya peningkatan pembangunan di bagian lain wilayah Indramayu selain sepanjang jalur utara Pantura. Beberapa industri yang saat ini telah beroperasi di Kabupaten tengah berencana untuk melakukan perluasan, misalnya rencana pembangunan PLTU Indramayu tahap II. turut berpengaruh Indramayu saat ini juga Pada kurun waktu 2008-2015, laju perubahan penggunaan lahan mengalami penurunan. Pada kurun waktu ini perubahan penggunaan lahan yang oleh masih mengalami rata-rata peningkatan luas sebesar 14,8 ha/tahun dan sawah yang mengalami rata-rata sebesar 13,9 ha/tahun. penurunan lahan laju perubahan penggunaan Perbedaan dipengaruhi oleh berbagai lain intensitas pembangunan yang terjadi pada periode tahun tersebut. Pada periode tahun 1994-2008 di Indramayu tengah terjadi pembangunan kilang minyak di Kecamatan Balongan dan PLTU di Kecamatan Sukra yang menyebabkan terjadinya alih fungsi lahan yang cukup luas. Pada periode tahun 2008-2015, telah sebelumnya mulai dibangun pada periode beroperasi. didominasi pemukiman faktor, antara industri besar yang Analisis Kemandirian Pangan Dampak konversi lahan, khususnya lahan sawah, akan menghilangkan fungsi sawah sebagai lahan yang ditujukan untuk memproduksi padi. Adanya konversi lahan ke fungsi lainnya akan menurunkan produksi padi. Hal ini dapat mengancam produksi pangan pada suatu wilayah yang berujung pada ketidakmampuan wilayah tersebut memenuhi kebutuhan pangan penduduk yang ada. Akibat konversi lahan sawah di Jawa selama kurun waktu 18 (1981-1998) tahun telah hilang diperhitungkan secara akumulasi sebesar 50,9 juta ton gabah atau sekitar 2,82 juta ton gabah per tahun. Bila dihitung setara beras, maka kehilangan produksi pangan tersebut adalah sekitar 1,7 juta ton per tahun (Irawan, 2002). Berdasarkan kecenderungan pola perubahan penggunaan Indramayu, kedepan, konversi lahan akan terus terjadi mengingat terus lahan di Produksi beras di Kabupaten Indramayu pada tahun 2008-2015 cukup ini dipengaruhi oleh luas panen dan produktivitas lahannya. Berdasarkan Tabel 3 yang bersumber fluktuatif. Hal 182
Analisis Spasial Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian ... (Murdaningsih, et al.) dari analisa data statistik, produksi padi di kabupaten tersebut pada tahun 2015 sebesar 1.775.356,8 ton. Dengan nilai konversi gabah kering giling sebesar 62,74% maka produksi beras di Kabupaten Indramayu pada tahun 2015 sebesar 1.113.858,86 ton. Dalam kurun waktu tahun 2008- 2015, produksi beras tertinggi terjadi pada tahun 2011 yaitu mencapai 1.804.899,5 kg. Hal ini disebabkan tingginya produktivitas beras pada tahun tersebut yang mencapai 7,1 ton/ha/tahun, di atas rata-rata produksi sebesar 6,9 ton/ha/tahun. rata mengalami peningkatan. Hal ini disebabkan karena terus mengalami meningkatan. Pada tahun 2015, jumlah penduduk Indramayu sebesar 1.718.495 jiwa. Dengan nilai konsumsi beras pada tingkat rumah tangga yang bersumber pada data data Susenas BPS tahun 98,57 2010-2013 kg/kapita/tahun, maka kebutuhan beras pada tahun 2015 mencapai 169.392,05 ton. Jumlah kebutuhan beras ini masih dibawah produksi beras sehingga pada tahun 2015 Kabupaten Indramayu mengalami surplus beras sebesar 84,8 %. jumlah penduduk rata-rata sebesar Tabel 3. Luas Sawah dan Produksi Padi di Kabupaten Indramayu luas sawah (ha) Produksi padi (ton) Tahun 2008 132.631,7 1.655.243,2 2009 132.555,0 1.756.088,6 2010 132.478,3 1.653.329,6 2011 132.401,7 1.804.899,5 Laju pertumbuhan penduduk di Indramayu sebesar 0,6% per tahun memproyeksikan jumlah penduduk Indramayu pada tahun 2025 sebesar 1.834.768 jiwa. Berdasarkan asumsi nilai konsumsi beras rata-rata tetap, maka kebutuhan beras di wilayah Indramayu pada tahun 2025 mencapai 180.853,1 ton. Dengan ketersediaan beras sebesar 1.091.574 ton, maka terdapat surplus sebesar 910.720,9 ton atau 83,4 % 2012 132.325,0 1.803.854,4 2013 132.248,3 1.777.417,6 2014 132.171,7 1.751.010,2 2015 132.095,0 1.775.356,8 2025 131.328,3 1.739.837,3 Sumber: Analisis Data. Tabel 4. Ketersediaan dan Kebutuhan Beras di No 1 Kabupaten Indramayu Jumlah penduduk (jiwa) 1.732.674 Tahun Ketersediaan Beras (ton) 2008 1.038.499,6 Kebutuhan Beras (ton) 170.789,7 2 2009 1.744.897 1.101.770,0 171.994,5 3 2010 1.668.153 1.037.299,0 164.429,8 4 2011 1.675.790 1.132.394,0 165.182,6 5 2012 1.683.460 1.131.738,3 165.938,7 6 2013 1.697.491 1.115.151,8 167.321,7 7 2014 1.708.551 1.098.583,8 168.411,9 8 2015 1.718.495 1.113.858,9 169.392,1 9 2025 1.834.768 1.091.574,0 180.853,1 1.200.000 1.000.000 800.000 Ketersediaan Beras (ton) 600.000 400.000 200.000 Kebutuhan Beras (ton) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Gambar 8. Grafik Ketersediaan dan Kebutuhan Beras di Kabupaten Indramayu. oleh pemerintah untuk menata wilayah dan menjamin ketersediaan pangan melalui perlindungan lahan pertanian. Undang-undang Nomor 26 Tahun 2007 tentang penataan ruang diharapkan mampu menjadi landasan hukum yang kuat bagi rencana penataan dan pemanfaatan ruang. Sementara Undang-Undang nomor 41 Tahun 2009 tentang perlindungan pangan berkelanjutan untuk menjamin penyediaan lahan pertanian pangan secara berkelanjutan. Berbagai kebijakan dikeluarkan lahan bertujuan pertanian Indramayu telah mengeluarkan Perda Nomor 16 tahun 2013 lahan pertanian pangan tentang perlindungan peraturan berkelanjutan perundangan tersebut diharapkan dapat menjadi payung hukum untuk mencegah konversi lahan pertanian demi kepentingan ekonomi bisnis dan industri. Pada perlindungan terwujud. lahan sawah masih sulit terhadap Perencanaan penataan ruang sebagai salah satu bentuk intervensi atau upaya pemerintah untuk pembangunan melalui menuju dan kegiatan pengendalian pemanfaatan sumber daya ruang belum berjalan dengan efektif (Nasoetion, 2003). Pemerintah pusat hingga daerah masih memiliki kecenderungan menggusur lahan pertanian untuk keperluan pembangunan ekonomi non pertanian. Hal ini terlihat dari pemberian ijin pengembangan lokasi industri atau pun pengembangan kawasan permukiman dan perdagangan pada lokasi yang semula adalah lahan pertanian. Penelitian yang dilakukan oleh Dwi (2016) di Kabupaten Bekasi mengambarkan kondisi Kabupaten Bekasi yang semula adalah salah satu wilayah penyokong pangan dalam skala nasional berubah menjadi tidak mampu lagi memenuhi kebutuhan beras di wilayahnya karena adanya perubahan alih fungsi lahan secara besar-besaran. Pemerintah daerah kabupaten Berbagai (LP2B). kenyataannya, keterpaduan perencanaan, pemanfaatan, pangan, kebutuhan pangan di Kabupaten Indramayu rata- Hasil perhitungan kebutuhan 183
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 175-184 Perencanaan penataan ruang sebagai salah satu bentuk intervensi atau upaya pemerintah untuk menuju keterpaduan pembangunan melalui kegiatan dan pengendalian pemanfaatan sumber daya ruang belum berjalan dengan efektif. Perda tentang pangan perlindungan berkelanjutan di Kabupaten Indramayu belum dapat diterapkan karena masih menunggu peraturan bupati sebagai petunjuk teknis tentang pelaksanaan perda tersebut. perencanaan, pemanfaatan, lahan pertanian KESIMPULAN Perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Indramayu sebagian besar terjadi pada lahan sawah yang berubah menjadi pemukiman. Perubahan terjadi di Kecamatan Indramayu, Patrol, Sukra, Losarang, dan wilayah- wilayah yang dilintasi jalur utama pantai utara Jawa. Terdapat perbedaan laju perubahan penggunaan lahan antara periode tahun 1994- 2008 dan tahun 2008-2015. Laju perubahan penggunaan lahan sawah pada tahun 1994-2008 lebih besar sebesar 101,5 ha/tahun, dibandingkan periode tahun 2008-2015 yang hanya 14 ha/tahun. Konversi ini terutama jauh lahan pertanian menjadi non- pertanian apabila terus berlanjut dapat menjadi salah satu penyebab krisis pangan. Konversi lahan ini akan menghilangkan fungsi sawah sebagai lahan yang ditujukan untuk memproduksi padi. Dihitung dari tingkat produksi dan konsumsi beras, untuk saat Indramayu masih mengalami surplus beras yaitu sebesar 84,8%. Kondisi surplus beras akan menurun seiring lahan sawah dan dengan menurunnya luas yang penduduk jumlah meningkatnya menyebabkan peningkatan kebutuhan pangan. ini Kabupaten Perlunya komitmen serius dari pemerintah pusat dan pemerintah daerah dalam upaya perlindungan lahan pertanian pangan. Undang- tentang Undang nomor 41 Tahun 2009 perlindungan pangan lahan berkelanjutan perlu diikuti dengan penyusunan peraturan di bawahnya sebagai acuan dalam perencanaan pembangunan, penataan wilayah dan monitoring pelaksanaan pembangunan. pertanian UCAPAN TERIMA KASIH Terima kasih disampaikan kepada Bidang Penelitian, Pusat Penelitian dan Kerjasama, Badan Informasi Geospasial yang telah memberikan dukungan pelaksanaan pengumpulan data dan survei lapangan pada penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA Adimiharja, A. (2006). Strategi mempertahankan Multifungsi Pertanian di Indonesia. Jurnal Litbang Pertanian 25(3) Agus, F dan Irawan, B. (2006). Agricultural Land Conversion as a Threat to Food Security and 184 Environmental Quality. Jurnal Penelitian dan Pengembangan Pertanian 25(3), 101-121 BPS (2015). Kabupaten Indramayu Dalam Angka tahun 2014. Indramayu: Badan Pusat Statistik. [Badan Pusat Statistik]. Bappenas dan PSE-KP. (2006). Penyusunan Strategi Pengendalian Alih Fungsi Lahan Pertanian. Jakarta: Kerjasama Direktorat Pangan dan Pertanian - Kantor Menteri Negara Perencanaan Pembangunan Nasional dengan Pusat Analisis Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian. Dwi, A. R dan Helena, I. A. (2016). Kajian Alih Fungsi Lahan Pertanian terhadap Swasembada Beras di Kabupaten Bekasi. Prosiding Perencanaan Wilayah dan Kota, 2(1) Elizabeth, R. (2011). Strategi Pencapaian Diversifikasi dan Kemandirian Pangan: Antara Harapan dan Kenyataan. Jurnal Iptek Tanaman Pangan 6(2), 230-242 Empersi. (2009). Kajian Spasial Konversi Lahan Sawah di Kabupaten Bekasi Provinsi Jawa Barat. Tesis. Bogor: Sekolah Pascasarjana. Institut Pertanian Bogor. Harini, R. (2007). Land Conversion and Driving Forces of Urban Fringe Area of Yogyakarta. Proceeding of Southeast Asean-German Summer School on Urbanization. Manila 23-31 Maret 2007. dan Sumaryanto. Iqbal, M. (2007). Strategi Pengendalian Alih Fungsi Lahan Pertanian Bertumpu Pada Partisipasi Masyarakat, Jurnal Analisis Kebijakan Pertanian, 5(2), 167-182 Irawan, B. (2005). Konversi Lahan Sawah: Potensi Dampak, Pola Pemanfaatannya, Dan Faktor Determinan. Jurnal Forum Penelitian Agro Ekonomi, 23(1), 1-18 Irawan, B. danFriyatno, S. (2002). Dampak Konversi Lahan Sawah di Jawa Terhadap Produksi Beras dan Kebijakan Pengendaliannya. Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian dan Agrobisnis, 2(2) Kementerian Pertanian. (2016). Statistik Pertanian 2016. Jakarta. Kementerian Pertanian Mahbubi, A. Model Dinamis Supply Chain Beras Berkelanjutan Dalam Upaya Ketahanan Pangan Nasional. Jurnal Manajemen & Agribisnis 10(2), 81-89. Munroe, D.K. and Muller, D. (2007). Issues in Spatially Explicit Stastistical Land-use/cover Change (LUCC) Models: Examples From Western Honduras and the Central Highlands of Vietnam. Land Use and Policy, Elsevier 24, 521-530 Nasoetion, L.I. (2003). Konversi Lahan Pertanian : Aspek Hukum dan Implementasinya. Dalam Kurnia dkk. (eds). Makalah Seminar Nasional "Multifungsi Lahan Sawah dan Konversi Lahan Pertanian". Bogor: Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat, Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian. (2016). Perencanaan Pengembangan Lahan Sawah di Kabupaten Kubu Raya. Jurnal Pengelolaan sumberdaya Alam dan Lingkungan. 6(1), 1-12 Purwadhi, S.H., F. Rokhmatuloh, dan Haryani, N.S. (2013). Aplikasi Teknologi Penginderaan Jauh Untuk Pengembangan Wilayah. Departemen Geografi Fakultas MIPA-Universitas Indonesia. Jakarta. Nurdin, S., Widiatmaka, Munibah, K. Ritung, S dan A. Hidayat. (2007). Prospek Perluasan Lahan Untuk Padi Sawah dan Padi Gogo di Indonesia. Jurnal Sumberdaya Lahan 1(4), 25-38
Pemodelan Dampak Kebijakan REDD : Studi Kasus Hutan di Pulau Sumatra ... (Nahib dan Suwarno) PEMODELAN DAMPAK KEBIJAKAN REDD: STUDI KASUS HUTAN DI PULAU SUMATERA (Modelling of REDD Policy Impact: Case Study in Forest Area at Sumatera Island) Irmadi Nahib dan Yatin Suwarno Pusat Penelitian, Promosi dan Kerja Sama, Badan Informasi Geospasial Jalan Raya Jakarta - Bogor KM 46 Cibinong, 16911, Indonesia E-mail: irmadi.nahib@big.go.id Diterima (received): 14 Juli 2017; Direvisi (revised): 22 September 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 10 Oktober 2017 ABSTRAK Hutan Indonesia pada periode 2000-2009 telah mengalami deforestasi sekitar 15,15 juta ha. Distribusi spasial deforestasi terjadi di Pulau Kalimatan mencapai 5,51 juta ha (36,32%), Pulau Sumatera 3,71 juta ha (24,48%) dan Kepulauan Maluku 1,25 juta ha (8,30%). Di Pulau Sumatera, Provinsi Riau mengalami deforestasi yang tinggi, yang mencapai 2,002 juta ha. Deforestasi akan berdampak terhadap peningkatan emisi karbon. Salah satu metode untuk mengukur emisi karbon dampak deforestasi dan degradasi hutan adalah model Geosiris. Model ini mengasumsikan bahwa antara pendapatan produk pertanian yang diperoleh dari konversi hutan berbanding terbalik (trade-off) dengan pendapatan karbon yang diperoleh dengan melindungi hutan. Pemodelan Geosiris memungkinkan kebijakan pembayaran insentif terhadap wilayah yang mampu menurunkan emisi karbon. Data yang digunakan adalah peta tutupan hutan tahun 2005 dan 2010, peta deforestasi tahun 2005-2010, dan data penyebab deforestasi: (kemiringan, elevasi, jarak logaritmik ke jalan terdekat, jarak dari ibukota provinsi, peta taman nasional, peta areal perkebunan), harga karbon dan harga pertanian. Analisis emisi karbon dilakukan dengan menggunakan modul Geosiris pada software TerrSet. Tujuan penelitian ini adalah untuk menduga deforestasi dan emisi karbon pada periode 2005-2010 di pulau Sumatera dengan menggunakan model Geosiris dan untuk mengetahui nilai insentif yang harus dibayar oleh pemerintah pusat. Hasil analisis menunjukkan deforestasi yang terjadi di Pulau Sumatera adalah 1,632 juta ha (8,73%), dengan asumsi harga karbon sebesar US $ 10 / tCO2e, kebijakan REDD mampu menurunkan deforestasi hutan di Pulau Sumatera sebesar 0,387 juta ha (30,39%), perubahan emisi karena kebijakan REDD sebesar 46,83% atau setara penurunan emisi sebesar 775 juta tCO2e/ 5 tahun serta surplus bersih pemerintah pusat dari pembayaran karbon sebesar US $ 964 juta (NPV, 5 tahun). Kata Kunci: deforestasi, emisi karbon, pendapatan pertanian, insentif karbon, model Geosiris ABSTRACT Indonesia's forest in the period 2000-2009 has been deforested about 15.15 million ha. The spasial distribution of deforestation occurred on the Kalimatan island reach 5.51million ha (36.32%), Sumatra Island 3.71 million ha (24.48%) and Maluku Islands 1.25 million ha (8.30%).In the Sumatra island, Riau Province has the greatest deforestation, they are reaching 2.002 million ha. Deforestation heightens carbon model. This model assumes forest utilization toward a trade-off between the agricultural revenue obtained from deforesting land, and the carbon revenue obtained by protecting them. A modeled GeOSIRIS policy uses a carbon payment system to incentivize emission reductions. Data used instudy are maps of forest cover in 2005 and 2010, map of deforestation, driver variables (slope, elevation, logarithmic distance to the nearest road or provincial capital, or the amount of area per pixel included in a national park, or a timber plantation), carbon price and agricultural. Calculating emisi carbon wasdone by the Geosiris module in TerrSet software. The aim of study is to predict deforestation and emissions from tropical deforestation period 2005-2010 in Sumatera island using Geosiris and to know the incentive value to be paid by the central government. The analysis results show rate of deforestation is 1.632 million ha (8.73%), with international carbon price of US $10/tCO2e. The REDD policy could decrease deforesestation in Sumatera Island as much as 0.387 million ha (30.39%). The change of emissions due to REDD is46.83%, or reduced emissions by 775 MtCO2e/5 years, finally, net central government surplus from carbon payments are US $ 964million (NPV, 5 years). Keywords: deforestation, carbon emission, agricultural revenue, carbon payments, Geosiris model PENDAHULUAN Hutan tropis dan lanskap vegetasi lainnya seperti padang rumput, savana dan tanaman berkayu lainnya memainkan peran utama dalam proses penyerapan karbon global. Konservasi dan perlindungan hutan menawarkan potensi besar untuk mengurangi emisi gas rumah kaca dan pemanasan global (Bununu, 2016). Sedangkan Barlow (2007) menyatakan bahwa penebangan 185
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 185-194 hutan primer juga mengakibatkan hilangnya keanekaragaman hayati karena penghancuran habitat hutan tropis yang unik. Indonesia merupakan negara hutan tropis terbesar ketiga, penyumbang utama emisi gas rumah kaca global dari deforestasi, degradasi hutan dan lahan gambut (Margono et al., 2014). Indonesia mengalami tingkat deforestasi tertinggi kedua di antara negara-negara tropis setelah Brasil. Oleh karena itu, data hutan yang tepat waktu dan teliti diperlukan untuk mengurangi deforestasi dalam mendukung mitigasi perubahan iklim dan inisiatif kebijakan konservasi keanekaragaman hayati (FAO, 2010). dan degradasi hutan Deforestasi di Indonesia, terbesar terjadi di Kalimantan dan Sumatera dengan persentase masing-masing sebesar 36,32 persen dan 24,49 persen, diikuti Sulawesi 11,00 persen, Jawa 9,12 persen, Maluku 8,30 persen, Bali-Nusa Tenggara 6,62 persen. Papua menjadi wilayah yang paling kecil menyumbang deforestasi yakni sebesar 4,15 persen. Deforestasi di Indonesia sampai pada tahun 2009 terkonsentrasi di Kalimantan dan Sumatera (Sumargo, et al., 2011). juta hektar deforestasi yang terjadi di Indonesia pada periode 2000-2012, sebesar (38,13%) merupakan deforestasi yang terjadi di hutan primer (Hansen, 2013). Deforestasi tahunan pada periode tersebut terus meningkat, dimana laju deforestasi tertinggi terjadi pada tahun 2012. Deforestasi hutan primer pada tahun 2012 mencapai 0,84 juta ha, lebih tinggi dari deforestasi hutan primer di Brasil (0,46 juta ha), yang merupakan deforestatasi tertinggi pada hutan tropis. Pembukaan hutan primer di Indonesia mengakibatkan peningkatan emisi gas rumah kaca dan hilangnya keanekaragaman hayati (Margono et al., 2014). Dari 15,79 6,02 juta Pulau Sumatera mengalami pembukaan hutan secara intensif yang mengakibatkan konversi 70% kawasan hutan di pulau ini sampai 2010 (Margono et al., 2012). Penelitian yang dilakukan oleh Sumargo (2011), pada periode tahun 2000-2009, di Pulau Sumatera terjadi deforestasi sebesar 3,71 juta ha atau 23,92% dari deforestasi Indonesia. Penyumbang deforestasi terbesar di Pulau Sumatera adalah Provinsi Riau sebesar 31,42%, sedangkan Provinsi Bengkulu merupakan wilayah yang deforestasinya paling kecil yaitu 3,53%. yang terjadi di Beberapa metode dan pendekatan untuk penghitungan dan pemodelan emisi carbon. Salah satu metode adalah pemodelan Osiris yang dari dikembangkan Conservation International. Metode menyajikan hasil analisis dalam bentuk angka tabuler (Eastman, 2014). oleh Jonah Busch 186 osiris menghasilkan Pada pemodelan Geosiris selain dihasilkan data tabuler, spasial. Pemodelan REDD pada modul Geosiris juga berbeda dengan pemodelan REDD pada modul "pemodelan perubahan lahan". Pemodelan REDD pada modul pemodelan perubahan lahan hanya memprediksi dan memodelkan deforestasi dan emisi karbon pada suatu kawasan tertentu (referensi)yang dilindungi dari deforestasi (lokasi proyek pemodelan Geosirismampu memodelkan pada areal yang regional), dan dapat luas tingkat menyajikan pada mampu administrasi memberikan gambaran pembayaran insentif dampak pengurangan emisi pada wilayah adminstrasi yang diinginkan, seperti wilayah provinsi atau kabupaten (Eastman, 2014). Penyempurnaan pemodelan pemodelan Geosiris. informasi juga dihasilkan REDD). Sedangkan (nasional atau hasil analisis dibawahnya serta Tujuan penelitian ini adalah untuk menduga deforestasi dan emisi karbon pada periode 2005- 2010 di Pulau Sumatera dengan menggunakan model Geosiris dan mengetahui nilai insentif yang harus dibayar oleh pemerintah pusat kepada pemerintah daerah. METODE Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a) peta tutupan hutan tahun 2005 dan 2010, peta deforestasi periode 2005-2010 sesuai pada Gambar 1, b) peta penyebab deforestasi, terdiri dari peta kemiringan lereng, elevasi, jarak logaritmik ke jalan terdekat, jarak dari ibukota provinsi, peta taman nasional, peta areal perkebunan, yang ditunjukkan oleh Gambar 2. Data tersebut diperoleh data/, diakses tanggal 4 April 2017. Data tersebut merupakan data global dengan resolusi spasial 3 km x 3 km. Kelemahan data ini adalah resolusi spasial yang terlalu kecil (dimana satu pixel mewakili luas 900 ha). Areal yang luasannya kurang dari 900 ha digabung ke dalam kelas yang lebih dominan. Peta tersebut menyajikan seluruh wilayah Indonesia. Penelitian ini hanya untuk wilayah Pulau Sumatera, yang diperoleh dengan cara memotong (cropping) hanya untuk wilayah Pulau Sumatera. Pendekatan Model Model Geosiris dalam penghitungan dampak REDD didasarkan pada model Osiris yang telah disempurnakan (Eastman, 2014). Pemodelan Geosiris mampu menyajikan data spasial. dari
Pemodelan Dampak Kebijakan REDD : Studi Kasus Hutan di Pulau Sumatra ... (Nahib dan Suwarno) a) Kebijakan REDD (ha per pixel) b) Deforestasi 2005-2010 (ha) Gambar 1. Kondisi Hutan Pulau Sumatera. a. Elevasi (m dpl) b. Kemiringan Lereng c. Penebangan Hutan (ha) d.Hutan Tanaman (ha) (persen) e. Taman Nasional (ha) f. Lahan Gambut (ha) g. Kawasan Lindung (ha) h. CarbonTanah (t C02/ha) i. Tanaman Pangan (ha) j. Pendapatan Pertanian ($ / ha) k. Jarak dari Jalan (km) l. Jarak dari Ibukota (km) Sumber : Gambar 2. Variabel yang Mempengaruhi Deforestasi. Secara garis besar model Geosiris pada software TerrSet memiliki dua tahap, yaitu: 1) Analisis proses penghitungan koefisien regresi dan biaya peluang efektif (effective opportunity cost) dihitung; regresi, merupakan 2) Analisis perubahan harga produk pertanian, proses penghitungan perubahan proporsional harga pertanian dihitung dan citra deforestasi dan emisi karbon dihasilkan serta rangkuman hasil perhitungan kerja Excel) dihasilkan. (lembar 187
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 185-194 Diagram alir tahapan penyusunan model geosiris disajikan pada Gambar 3. Analisis Regresi Pendekatan yang digunakan pada analisis regresi pada model Geosiris adalah penghitungan deforestasi dan biaya peluang efektif, dengan memasukan variabel-variabel independen pada model regresi. Koefisien regresi yang diperoleh ini digunakan untuk menghitung pada model jumlah deforestasi dan emisi karbon yang terjadi. Parameter model yang digunakan terdiri atas variabel pendapatan pertanian dan variable penyebab deforestasi serta variabel dependen yang (terikat) digunakan terdiri atas; variabel faktor eksternal, variabel kebijakan REDD parameter model lainya seperti pada Tabel 1. deforestasi. Variabel model Model Geosiris dapat menyajikan analisis pada tingkat adminsitrasi wilayah yang berbeda, seperti tingkat provinsi dan kabupaten. Pada penelitian ini digunakan data adminitrasi tingkat provinsi dan juga kabupaten. Sumber: Eastman, 2014. Gambar 3. Diagram Alir Tahapan Penyusunan Model Geosiris. Tabel 1. Faktor yang Digunakan dalam Pendugaan Harga Pertanian. No Paramater Besaran 1 Faktor Eksternal Harga karbon dunia ($/tCO2e) $10.00 Standar nasional emisi (as proportion of BAU emissions) 1,00 2 Kebijakan Nasional REDD+ dan insentif Pembagian keuntungan: porsi harga karbon dunia yang dipotong oleh pemerintah nasional untuk pengurangan reduksi emisi di bawah garis dasar 0.2 Harga karbon dalam negara yang diterima untuk pengurangan emisi di bawah garis dasar ($ / tCO2e): $8.00 Bagian pertanggungjawaban: porsi pertanggungjawaban yang ditanggung oleh pemerintah nasional untuk kenaikan emisi di atas dasar 1 Tingkat provinsi berdasarkan garis dasar sebagai proporsi tingkat BAU yang sesuai 1 Kabupaten tingkat dasar sebagai proporsi BAU tingkat yang sesuai 1 Provinsi tingkat dasar sebagai proporsi rata-rata tingkat emisi nasional 0.25 Lantai dasar tingkat provinsi sebagai proporsi rata-rata tingkat emisi nasional 0.25 188
Pemodelan Dampak Kebijakan REDD : Studi Kasus Hutan di Pulau Sumatra ... (Nahib dan Suwarno) Provinsi tingkat dasar dasar sebagai proporsi dari total stok karbon hutan yang dapat dipancarkan 0.02 Lantai dasar tingkat kotamadya sebagai proporsi dari total cadangan karbon hutan yang dapat dipancarkan 0.02 Skala Akuntansi (1 untuk semua yang berlaku) Akuntansi tingkat nasional 1 Akutansi tingkat provinsi 1 Akuntansi tingkat kabupaten 1 3 Parameter Model Proporsi pendapatan pertanian mentah yang dipertahankan setelah biaya produksi: 1 Persentase tanah termasuk dalam faktor emisi (tanah non-gambut) 0.1 Faktor emisi untuk tanah gambut (tCO2e / ha) 1,474.20 Sensitivitas harga produksi dalam negeri berubah di lahan domestik 0.6 Kenaikan harga agregat endogen (dari penurunan daerah pertanian dalam negeri karena REDD +): 1.24 Kenaikan harga agregat (dari penurunan di bidang pertanian global misalnya karena mekanisme REDD + global): 0.3 Perubahan proporsional harga agregat negara 1.54 1.54 Komponen untuk faktor emisi dalam model Geosiris ada 3 yaitu karbon di atas dan di bawah permukaan, gambut. Persamaan untuk faktor emisi pada setiap piksel adalah : karbon tanah, dan Tahap kegiatan analisis secara lengkap merujuk pada modul Geosiris yang dikembangkan oleh Eastman, 2014. 𝐸 = (𝐴B+SC∗𝑓𝑠)∗3.67 𝐸 = 𝐴B∗3.67+𝑓𝑝 jika gambut P=0 jika gambut 𝑃>0 dimana : 𝐸 𝐴B permukaan 𝑆C = carbon tanah 𝑓𝑠 = faktor karbon tanah = faktor emisi untuk tanah gambut 𝑓𝑝 Peta faktor emisi yang ditunjukkan oleh Gambar 4 digunakan untuk menghitung berapa jumlah CO2 yang akan dilepaskan per hektar akibat deforestasi. = faktor emisi (𝑡CO2e/ha) = kandungan karbon atas dan bawah Gambar 4. Faktor Emisi Karbon Pulau Sumatera. Analisis Perubahan Harga Produk Pertanian Analisis untuk memperoleh nilai perubahan harga pertanian dengan membandingkan dua nilai berturut-turut untuk melihat apakah nilainya sudah tepat. Model akan terus berjalan hingga diperoleh dua nilai berturut-turut memenuhi kriteria, yakni tingkat ketelitian model atau jumlah maksimum iterasi terakhir yang diperoleh, akandigunakan untuk perhitungan akhir seperti Gambar 5. Analisis perubahan harga perubahan pertanian, merupakan proporsional harga pertanian dihitung dan citra deforestasi dan emisis serta rangkuman hasil perhitungan (lembar kerja Excel) dihasilkan. terlampaui. Nilai iterasi proses Gambar 5. Penghitungan Harga Pertanian. 189
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 185-194 HASIL DAN PEMBAHASAN Deforestasi Hutan Luas hutan di Pulau Sumatera pada tahun 2010 adalah 18,699 juta ha atau sekitar 42,79% luas Pulau Sumatera. Hutan di Pulau dari Sumatera terdiri dari hutan gambut seluas 3,112 juta ha (16,65%) dan hutan tanah mineral seluas 15,566 juta ha (83,35%). Berdasarkan tipe hutan, hutan di Pulau Sumatera terdiri atas hutan primer dan hutan sekunder. Sedangkan hasil penelitian Margono et al. (2012), luas hutan primer pada tahun 2000 mencapai 30%. Luas hutan tersebut belum menghitung luas hutan sekunder. Dengan demikian luas hutan tersebut relatif sama. Lebih lanjut disampaikan bahwa keberadaan hutan primer di Sumatera mempunyai kecendrungan terus berkurang. Pada tahun 1990 keberadaan hutan primer sebesar 47%, berkurang menjadi 33% pada tahun 2000 dan hanya menyisakan 30% pada tahun 2000. Pada periode 2005-2010 terjadi deforestasi di Pulau Sumatera sebesar 1,632 juta ha (8,77%), terdiri dari deforestasi pada hutan gambut seluas 0,824 juta (26,48%) dan deforestasi pada tanah mineral seluas 0,808 juta (5,82 %), seperti disajikan pada Tabel 2 dan Gambar 6. Faktor utama penyebab terjadinya deforestasi adalah dampak kebijakan pemerintah dalam pengembangan areal pertanian, perkebunan sawit dan hutan tanaman industri. Pada tahun 2000 untuk pemerintah mengeluarkan menambah (terutama luas areal pertanian perkebunan). Penyedian lahan pertanian tersebut berasal dari areal hutan yang memicu terjadi deforestasi. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian Fuller et al. (2004) yang menyatakan kebijakan perluasan pertanian, ekstraksi kayu dan perluasan infrastruktur merupakan utama berkurangnya areal hutan. Sedangkan Nawir et al. (2007); Indonesia,W.W.F. (2008), mengemukakan penyebab utama hilangnya tutupan hutan di Sumatera terkait dengan perluasan pasar global untuk pulp, kayu dan kelapa sawit. Demikian juga (2012) dengan penelitian Margono et al. menegaskan bahwa pada periode tahun 2000- kebijakan penyebab 2010 penyebab terjadinya deforestasi adalah kegiatan perluasan areal pertanian, terutama sawit, perluasan areal perkebunan perluasan areal hutan tanaman industri (HTI) pulp dan kertas dan penebangan hutan tamanan industri. kepala luas hutan yang mengalami deforestasi terhadap luas hutan awal, maka laju deforetasi di Pulau Sumatera, lebih terjadi di Pulau tinggi dari deforestasi yang rata-rata deforestasi di Kalimantan dan di Indonesia pada periode yang sama. Deforestasi hutan di Pulau Kalimantan adalah 4,83%, terdiri deforestasi hutan pada hutan gambut 8,69% dan deforestasi hutan tanah mineral seluas 4,22%. Sedangkan laju deforestasi hutan di Indonesia adalah 5,00%, terdiri deforestasi hutan pada hutan gambut 13,01% dan deforestasi hutan tanah mineral ha 3,69%. Sedangkan Margono et al. (2014) menyatakan deforestasi di Sumatera pada periode tahun 1990-2010 sebesar 7,54 juta ha (35,71%) dimana sebesar 5,43 juta ha (72,01%) terjadi pada periode tahun 1990-2000 dan sisanya sebesar 2,11 juta ha (27,98%) terjadi pada periode 2000-2010. Ditinjau dari persentase Data deforestasi di Pulau Sumatera bervariasi tergantung (resolusi spasial sumber data yang digunakan). Penelitian Margono dengan menggunakan citra landsat menghasilkan data deforestasi yang ini dikarenakan resolusi spasial citra landsat (30 m) lebih teliti dibandingkan data global (3 km) yang digunakan pada penelitian ini. Kemampuan citra landsat ini telah diuji oleh Achard et al. (2002). Citra landsat mampu menyajikan detail spasial yang memadai untuk memperoleh estimasi daerah perubahan yang dapat diandalkan di Indonesia (Achard et al., 2002). Sedangkan Tucker dan Townshend yang mempunyai dapat diandalkan untuk pemetaaan gangguan tutupan hutan (deforetasi hutan) dapat dicapai melalui penggunaan gabungan citra satelit resolusi spasial nasional, seperti Landsat atau Satellite Pour l'Observation de la Terre (SPOT), jika ditafsirkan oleh para ahli dengan pengetahuan lokal. tingkat kedetilan lebih besar. Hal (2000) menyatakan peta ketelitian tingkat yang Tabel 2. Hasil Pendugaan Deforestasi Pulau Sumatera Tahun 2005-2010 No Pulau Sumatra Total Gambut Tanah Mineral 1 Luas Pulau Sumatera (ha) 43.696.544 8.746.055 34.950.488 2 Luas hutan tahun awal (ha) 18.699.600 3.112.675 15.586.925 3 Deforestasi tanpa REDD (observed; ha/5 tahun) 1.632.613 824.421 808.192 4 Deforestasi tanpa REDD (modeled; ha/5 tahun) 1.275.984 567.917 708.067 5 Deforestasi dengan REDD (modeled; ha/5 tahun) 888.152 244.400 643.752 6 Pengurangan deforestasi (ha/5 tahun ) 387.832 323.517 64.315 7 Perubahan deforestasi dampak REDD (%) 30,39 56,97 9,08 190
Pemodelan Dampak Kebijakan REDD : Studi Kasus Hutan di Pulau Sumatra ... (Nahib dan Suwarno) (a) Hasil Pengamatan (b) Hasil Pemodelan Tanpa Kebijakan REDD Gambar 6. Peta Deforestasi Hutan Pulau Sumatera. (c) Hasil Pemodelan Dengan Kebijakan REDD Sedangkan periode pengamatan dalam periode lima tahunan akan memberikan tingkat (dengan angka deforestasi yang deforetasi yang lebih besar). Pada periode yang lebih panjang dan pada periode sebelum tahun 2000-an maka tingkat deforestasi mempunyai kecenderung yang lebih besar, karena pada kondisi tersebut areal hutan masih luas. lebih teliti Pada periode yang lebih singkat dan juga kejadian setelah tahun 2000an, maka deforestasi cenderung lebih kecil. Hal ini dikarenakan luas hutan sudah semakin berkurang (kecil), sehingga pemanfaatan juga mempunyai kecenderungan lebih kecil dibanding pada saat kondisi sebelum periode 2000-an. Kondisi Palau Sumatera dengan atau konversi hutan tingkat deforestasi yang relatif tinggi, merupakan wilayah potensial sebagai areal proyek REDD. Program REDD diharapkan akan mampu menurunkan tingkat deforestasi dan juga mampu menurunkan tingkat emisi karbon. Hasil simulasi, penerapan kebijakan REDD mampu menurunkan deforestasi hutan di Pulau Sumatera sebesar 0,387 (30,39%). Sedangkan pengurangan deforestasi pada areal hutan gambut sebesar 0,323 juta ha (56,97%) dan pada areal hutan tanah mineral sebesar 0,064 juta ha (9,08%) seperti disajikan pada Tabel 2. juta ha tingkat deforestasi di Pulau Sumatera ini, lebih besar dari deforestasi yang terjadi di Pulau Kalimantan atau Indonesia pada periode yang sama. Penurunan deforestasi hutan terdiri di Pulau Kalimantan adalah 16,70%, deforestasi hutan pada hutan gambut 28,52% dan deforestasi hutan tanah mineral 11,80%. Sedangkan laju penurunan deforestasi hutan di Indonesia adalah 17,45%, terdiri deforestasi hutan pada hutan gambut seluas 31,77% dan penurunan deforestasi hutan tanah mineral seluas ha 10,73%. Penurunan Emisi Karbon Dampak REDD Penerapan berdampak kebijakan REDD terhadap penurunan akan tingkat deforestasi langsung juga berdampak terhadap penurunan emisi karbon. yang mempengaruhi Berdasarkan deforestasi diperoleh faktor emisi karbon Pulau Sumatera seperti disajikan pada Gambar 4. hutan, secara variabel Gambar 4 menunjukkan bahwa faktor emisi karbon pada wilayah Provinsi Riau, Riau Kepulauan, Sumatera Selatan dan Bangka Belitung relatif mempunyai nilai yang lebih tinggi dibanding dengan provinsi lainnya. Hal ini terkait dengan keberadaan hutan gambut yang sebagai besar berada pada wilayah tersebut. Konversi hutan gambut menjadi areal perkebunan sawit menyebabkan faktor emisi karbon menjadi lebih tinggi Hasil analisis diperoleh emisi yang mungkin dilepaskan oleh hutan (emitable CO2) adalah sebesar 16.792 juta tCO2e, sumbangan hutan gambut 6.798 juta tCO2e (40,48%) dan hutan mineral 9.994juta tCO2e (59,52%). Besar emisi karbon di Pulau Sumatera adalah sebesar 1.655 juta tCO2e. Emisi karbon yang terjadi di Puau Sumatera ini merupakan yang terbesar (19,31%), diikuti emisi karbon yang terjadi emisi karbon di Pulau Kalimantan sebesar 1,392 juta tCO2e (24,66%). Kedua pulau Ini menyumbang emisi carbon sebesar 53,98%. Sementara (2008). Menyatakan Indonesia memiliki tingkat emisi yang berbeda dari deforestasi di masing-masing pulau. Emisi karbon tertinggi berasal dari Sumatera, terhitung hampir 56% dari total emisi karbondan Kalimantan merupakan terbesar kedua dengan 28%. Total gabungan untuk kedua pulau ini adalah 84%. itu menurut Alliance itu pentingnya memusatkan perhatian pada pulau-pulau ini dalam menerapkan strategi pengurangan emisi. Emisi yang tinggi dari Sumatera dan Kalimantan disebabkan oleh tingginya tingkat deforestasi di kedua pulau ini mencapai 77% dari total deforetasi Indonesia. Deforetasi di Sumatra kontribusi terbesar dari penting dari fokus yang ada pada pembukaan hutan gambut (Ministry of Forestry of The Republic Of Indonesia, 2008). Oleh sebab 191
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 185-194 Kebijakan REDD mentargetkan emisi karbon di Pulau Sumatera sebesar 880 juta. Sementara itu penurunan emisi kotor yang dapat diperoleh adalah 789 juta tCO2e, dan emisi yang mampu diserap oleh hutan sebesar 14 tCO2e. Kebijakan REDD mampu menurunkan emisi karbon di Pulau Sumatera sebesar 775 juta tCO2e (47,83%). Sedangkan pengurangan emisi karbon pada areal hutan gambut sebesar 721 juta tCO2e (57,79%) dan pada areal hutan tanah mineral sebesar 53 juta tCO2e (13,17%) disajikan pada Tabel 3 dan Gambar 7. juta Penurunan tingkat emisi karbon di Pulau Sumatera ini, lebih besar dari deforestasi yang terjadi di Pulau Kalimantan dan juga deforestasi yang terjadi di Indonesia pada periode yang sama. Penurunan emisi karbon di Pulau Kalimantan adalah 245 juta tCO2e (22,29%), terdiri emisi karbon pada hutan gambut seluas 180 juta tCO2e (28,52%) dan emisi karbon tanah mineral sebesar 64 juta tCO2e (14,02%). Sedangkan penurunan emisi karbon di Indonesia adalah 1,091 juta tCO2e (24,75%), terdiri emisi karbon pada hutan gambut 858 juta (32,42%) dan penurunan emisi karbon tanah mineral seluas 233 juta tCO2e (13,22%). Model Geosiris menyajikan trade off antara deforestasi dan pendapatan pertanian. Dengan asumsi harga carbon dunia adalah sebesar $ 10//tCO2e, diperoleh pendapatan nasional bruto dari pembayaran karbon ($, NPV - 5 thn) adalah juta, dimana alokasinya sebesar $ 7.752 diperuntuk pemerintah daerah (provinsi dan kabupaten) sebagai insentif ($, NPV - 5 thn) sebesar $ 6.787 juta (87,56%) dan sisanya sebesar $ 964 juta (12,44%) sebagai keuntungan pemerintah pusat dari skenario pembayaran karbon. Kondisi ini akan dicapai pada tidak dana yang dialokasi sebagai pembayaran denda seperti disajikan pada Tabel 4. Tabel 3. Hasil Pendugaan Emisi Karbon Pulau Sumatera Tahun 2005-2010 No. Pulau Sumatra Total Gambut Tanah Mineral 1 Emisi potensial yang dilepas (Emittable CO2) dari karbon hutan (estimated; tCO2) 16.792.820.736 6.798.115.840 9.994.704.896 2 Emisi tanpa REDD (estimated; tCO2/5 yrs) 2.312.823.296 1.816.102.784 496.720.512 3 Emisi tanpa REDD (modeled; tCO2/5 yrs) 1.655.341.440 1.248.899.072 406.442.368 4 Standar nasional emisi (tCO2e/5 yrs) 1.655.341.440 5 Emisi dengan REDD (modeled; tCO2/5 yrs) 880.104.768 527.203.328 352.901.440 6 Pengurangan emisi kotor (tCO2e/5 yrs) 789.616.192 724.265.408 65.350.784 7 Peningkatan emisi kotor (tCO2e/5 yrs) 14.379.927 2.569.664 11.810.263 8 Total pengurangan emisi (tCO2e/5 yrs) 775.236.672 721.695.744 53.540.928 9 Pengurangan emisi yang dikreditkan (tCO2e/5 yrs) 775.236.672 10 Perubahan emisi dampak REDD (%) 47,83% 57,79% 13,17% (a) Dampak REDD (b) Tanpa REDD (c) Perbedaan antara REDD dengan Tanpa REDD Gambar 7. Peta Emisi Karbon Pulau Sumatera Tahun 2005-2010. 192
Pemodelan Dampak Kebijakan REDD : Studi Kasus Hutan di Pulau Sumatra ... (Nahib dan Suwarno) Tabel 4. Hasil Pendugaan Keuntungan Kebijakan REDD Tahun 2005-2010 di Pulau Sumatra. No Pulau Sumatra Nilai 1 Pendapatan nasional bruto dari pembayaran karbon ($, NPV - 5 thn) $7.752.366.592 2 Pembayaran karbon ke entitas sub-nasional ($, NPV - 5 thn) $6.787.840.512 3 Sanksi Karbon (jika berlaku) dibayarkan kepada pemerintah nasional oleh entitas sub-nasional ($, NPV - 5 thn) $- 4 Kelebihan / defisit pemerintah pusat dari pembayaran karbon ($, NPV - 5 thn) $964.526.080 5 Integritas lingkungan: penurunan emisi nasional bersih yang dicapai per pengurangan emisi nasional dikreditkan 100 Sumber: hasil analisis Merujuk hasil penelitian Andersen (2012) yang melakukan penghitungan emisi karbon di Bolivia, bahwa model Osiris atau model Geosiris mampu mensimulasikan pengaruh perubahan harga terhadap tingkat penurunan deoforestasi dan juga memungkinkan kita mengevaluasi seberapa besar pengurangan deforestasi dapat dicapai dengan harga karbon alternatif seperti Gambar 8. juga emisi karbon. Geosiris penyebaran tingkat kabupaten maka sebanyak 84 kabupaten (64%) yang ada di Pulau Sumatera yang akan berpartispasi untuk mensukseskan program REDD. KESIMPULAN Pada periode 2005-2010 terjadi deforestasi di Pulau Sumatera seluas 1,632 juta ha (8,77%). Hasil simulasi, adanya kebijakan REDD mampu menurunkan deforestasi di Pulau Sumatera sebesar 0,387 juta ha (30,39%) dan mampu menurunkan emisi karbon sebesar 46,83% atau setara dengan penurunan emisi 775 juta tCO2e/ 5 tahun serta surplus bersih pemerintah pusat dari pembayaran karbon sebesar US $ 964 juta (NPV, 5 tahun). UCAPAN TERIMAKASIH Terima kasih disampaikan kepada Kepala Pusat Penelitian, Promosi dan Kerja Sama Badan dan Kepala Bidang Informasi Geospasial Penelitian Pusat Penelitian, Promosi dan Kerja Sama Badan Informasi Geospasial yang telah memfasilitasi kegiatan penelitian ini. Gambar 8. Hubungan Harga Karbon dengan Penurunan Deforestasi dan Emisi Karbon. Ucapan terimakasih juga kami sampaikan ke clarklabs.org, yang telah menyediakan data yang digunakan dalam penelitian ini. Untuk harga CO2 internasional sebesar $ 5 / tCO2e, deforestasi di Pulau Sumatera dapat mengurangi sekitar 15% (dengan asumsi tidak ada biaya transaksi). Dengan harga $ 10 bisa dikurangi sekitar 30% dan pada $ 30 sekitar 57% seperti yang terlihat pada Gambar 8. Demikian juga emisi karbon yang akan terjadi, dimana keberhasilan menurunkan tingkat deforestasi berhubungan linier dengan penurunan emisi karbon. Semakin banyak hutan yang bisa dilindungi dari kegiatan penebangan hutan, maka secara ekonomi akan memberi manfaat yang lebih banyak. DAFTAR PUSTAKA Achard F, Eva H D, Stibig H J, Mayaux P, Gallego J,Richards T And Malingreau J P. (2002). Determination of Deforestation Rates of The World's Humid Tropical Forests Science 297 999- 1002. Alliance, I. F. C. (2008). Reducing emissions from deforestation and forest degradation in Indonesia: IFCA report. Jakarta, Forestry Research and Development Agency, Ministry of Forestry of Republic of Indonesia. consolidation kebijakan REDD akan diterapkan pada tingkat provinsi atau kabupaten, maka dengan didasarkan pada trade-off antara pendapatan karbon dan pendapatan pertanian (dikurangi denda pembayaran karbon), ada sebanyak 58% atau 7 provinsi di Pulau Sumatera akan ikut berpartisipasi. Sedangkan berdasarkan Jika sekenario Andersen, L. E., Busch, J., Curran, E., Ledezma, J. C., Mayorga, J., & Bellier, M. (2012). Environmental and socio-economic consequences of forest carbon payments in Bolivia: Results of the OSIRIS-Bolivia model (No. 02/2012). Development Research Working Paper Series Bununu, Y. A., Ludin, A. N. M., & Hosni, N. (2016). loss and greenhouse gas Modelling vegetation 193
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No. 2 Oktober 2017: 185-194 emissions in Kaduna, Nigeria. 10th SEATUC Symposium, 22nd-24th February 2016, Shibaura Institute of Technology, Tokyo, Japan Barlow, J., Gardner, T. A., Araujo, I. S., Ávila-Pires, T. C., Bonaldo, A. B., Costa, J. E., ... & Hoogmoed, M. S. (2007). Quantifying the biodiversity value of tropical plantation secondary, forests. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(47), 18555-18560. primary, and Eastman JR .(2014). Manual Terrset (CHAPTER EIGHT : GEOSIRIS). Clark University, Clark Labs, IDRISI Productions. FAO (Food and Agricultural Organization). (2010). Global Forest Resources Assessment 2010 Country Report Indonesia Forest Resource Assessment (FRA) 2010/095 (Rome: UNFAO). Fuller D O, Jessup T C and Salim A.(2004) Loss of forest cover in Kalimantan, Indonesia, since the 1997-1998 El Nino Conserv. Biol., 18, 249-54 Hansen, M. C., Stehman, S. V., Potapov, P. V., Loveland, T. R., Townshend, J. R., DeFries, R. S., ... & Carroll, M. (2008). Humid tropical forest clearing from 2000 to 2005 quantified by using multitemporal and sensed data. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(27), 9439-9444. multiresolution remotely Hansen, M. C., Potapov, P. V., Moore, R., Hancher, M., Turubanova, S., Tyukavina, A., ... & Kommareddy, A. (2013). High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. science, 342(6160), 850-853. 194 Indonesia, W. W. F. (2008). Deforestation, forest degradation, biodiversity loss and CO2 emissions in Indonesian Riau, Province's Forest and Peat Soil Carbon loss over a Quarter Cebtury and its Plans for the Future Sumatra, Indonesia. One Margono, B. A., Turubanova, S., Zhuravleva, I., Potapov, P., Tyukavina, A., Baccini, A., ... & Hansen, M. C. (2012). Mapping and monitoring deforestation and forest degradation in Sumatra (Indonesia) using Landsat to 2010. Environmental Research Letters, 7(3), 034010. Margono, B. A., Potapov, P. V., Turubanova, S., Stolle, F., & Hansen, M. C. (2014). Primary forest cover loss in Indonesia over 2000-2012. Nature Climate Change, 4(8), 730-735. time series data sets from 1990 Ministry Of Forestry Of The Republic Of Indonesia. (2008). Consolidation Report Reducing Emissions From Deforestation And Forest Degradation In Indonesia Nawir A A, Murniati and Rumboko L.(2007). Forest Rehabilitation in Indonesia: Where to After More Than Three Decades? (Bogor: CIFOR) Sumargo W, Nanggara SG, Nainggolan FA, Apriani I. (2011). Potret Keadaan Hutan Indonesia 2000-2009. Edisi I. Forest Watch Indonesia 2011 Tucker C J and Townshend J R G. (2000). Strategies for monitoringtropical deforestation using satellite data Int. J. Remote Sens. 21, 1461-71
Mengukur Urban Heat Island Menggunakan Penginderaan Jauh ... (Fawzi) MENGUKUR URBAN HEAT ISLAND MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH, KASUS DI KOTA YOGYAKARTA (Measuring Urban Heat Island using Remote Sensing, Case of Yogyakarta City) Nurul Ihsan Fawzi Program Konservasi, Yayasan Alam Sehat Lestari Jalan Sungai Mengkuang, Sukadana, Kabupaten Kayong Utara, Kalimantan Barat E-mail: nurul.ihsan.f@mail.ugm.ac.id Diterima (received): 06 Februari 2017; Direvisi (revised): 19 Juli 2017; Disetujui untuk dipublikasikan (accepted): 30 September 2017 ABSTRAK Peningkatan suhu di kawasan perkotaan adalah salah satu dampak dari urbanisasi. Fenomena Urban Heat Island (UHI) merupakan salah satu akibat yang dihasilkan akibat peningkatan suhu tersebut. Diperlukan upaya untuk menilai perubahan suhu apakah dapat berbahaya bagi manusia atau tidak. Melalui pengukuran UHI, pengaruh pembangunan kota terhadap peningkatan suhu dapat diukur. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan panduan ilmiah tentang perolehan intensitas dan distribusi UHI menggunakan teknik penginderaan jauh. Studi kasus yang dilakukan berada di Kota Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta. Citra penginderaan jauh yang digunakan adalah citra Landsat 8 perekaman tanggal 24 Juni 2013, path/row 120/65. Metode ekstraksi suhu permukaan menggunakan inversi persamaan Planck dengan koreksi emisivitas dan atmosfer menggunakan radiative transfer equation. Hasil pengolahan didapatkan intensitas UHI sebesar ±2,5oC pada Kota Yogyakarta dan intensitas UHI sebesar ±3,23oC pada area yang diperluas dengan bufer 1 km dari batas Kota Yogyakarta. Hal ini menunjukkan bahwa pemilihan area penelitian untuk analisis UHI menjadi penting karena mempengaruhi nilai intensitas UHI dan distribusi UHI. Ditemukan kawasan Malioboro dan sekitarnya berpotensi kuat terjadi UHI, sehingga perlu upaya mitigasi UHI pada kawasan tersebut. Pengukuran UHI menggunakan penginderaan jauh dipengaruhi oleh hal-hal yang berkaitan dengan sistem penginderaan jauh, seperti validasi dan akurasi hasil estimasi, pengaruh atmosfer, dan perbedaan waktu intensitas puncak UHI. Metode perolehan UHI dalam penelitian ini dapat menjadi panduan ilmiah yang digunakan untuk dasar evaluasi pembangunan perkotaan untuk lebih baik. Kata kunci: urban heat island, penginderaan jauh, pembangunan kota, Kota Yogyakarta ABSTRACT Increased temperature in urban areas is one of the impacts of urbanization. Urban Heat Island (UHI) is one impact resulting from that increased temperature. It is necessary to assess the difference changes in temperature because it can be harmful for human life. Through UHI measurements, the influence of urban development on the increase of temperature can be measured. The aim of this paper is to discuss the scientific guideline calculation of UHI intensity and distribution using remote sensing. Its implementation study for the city of Yogyakarta, Special Region of Yogyakarta. Remote sensing data used is Landsat 8 acquired on June 24, 2013, path/row 120/65. The land surface temperature extraction method using inversion of Planck Law with emissivity and atmospheric correction using radiative transfer equation. The result we obtained is intensity of UHI that occurred in the city of Yogyakarta is ±2.5oC and ±3.23oC at area expanded with 1 km buffer from city border. This result shows us that is important in the selection of study area for UHI analysis because it affects UHI intensity and distribution. We found that Malioboro and its surrounding areas are potential to become UHI. Therefore, mitigation efforts are required. UHI measurement using remote sensing area is influenced by the things related to remote sensing itself, such as the validation and the estimation accuracy, atmospheric effects, and difference in peak intensity of UHI. The method for measuring UHI in this study can be a guide to measure UHI intensity which can be used to evaluate urban development. Keywords: urban heat island, remote sensing, medium city development, Yogyakarta city PENDAHULUAN (urbanisasi) memberikan dampak yang baik bagi kehidupan manusia, terutama dalam peningkatan taraf hidup dan kesejahteraan. Pada tahun 1950, hanya 30% populasi manusia berada di kota, meningkat menjadi 54,5% pada tahun 2016 (United Nations, juga dapat memberikan 2016). Urbanisasi Pembangunan perkotaan dampak negatif terhadap lingkungan terutama pada produksi polusi gas CO2, modifikasi sifat fisik dan kimia atmosfer, dan dapat memiliki efek yang signifikan pada perubahan cuaca lokal dan iklim (Bazrkar et al., 2015; Liu et al., 2015; Martínez- Zarzoso dan Maruotti, 2011). Salah satu efek yang ditimbulkan adalah peningkatan suhu di kawasan perkotaan yang dikenal dengan fenomena urban heat island. 195
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 195-206 UHI merupakan bagian dari fenomena heat island yang terjadi di perkotaan, disebabkan oleh lokasi yang terisolasi (berbeda kondisi) yang memiliki suhu permukaan/udara lebih tinggi dari daerah disekitarnya pada pengukuran in situ (American Meteorological Society, 2014). UHI karena menyebabkan berdampak perubahan kualitas udara, pengaruh terhadap kesehatan manusia, penggunaan energi, dan perubahan iklim (Lai dan Cheng, 2009; Ng dan Ren, 2017; Road et al., 2010; Skelhorn et al., 2016; Stone et al., 2010; Tan et al., 2010). UHI juga berpengaruh terhadap sistem pertanian hingga 10 km dari batas kota dan perubahan curah hujan (McLeod et al., 2017; Streutker, 2002). negatif Konsep dasar UHI adalah interaksi energi termal dari matahari yang diterima objek di permukaan bumi memberi termal yang berbeda antara desa dan kota akibat perbedaan konduktivitas (Oke, 1982). Area terbangun di kawasan perkotaan memiliki konduktivitas sehingga menyimpan energi termal lebih banyak dibanding kawasan yang menyebabkan kawasan perkotaan lebih hangat sekitarnya. dari perdesaan Peningkatan suhu di kawasan perkotaan ini menjadi penyebab kekhawatiran 67% penduduk kota (disajikan pada Gambar 1), karena dapat mempengaruhi kesehatan dan aktivitas sehari- hari (Carmin et al., 2012). level termalnya termal yang tinggi perdesaan. Hal tersebut kawasan di Sumber: Carmin et al. (2012) Gambar 1. Persepsi Penduduk terhadap Perubahan Iklim dan Dampak yang "Ditakutkan" Muncul dan Berpengaruh terhadap Aktivitas di Kawasan Perkotaan. Pengukuran UHI dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu pengukuran secara langsung melalui stasiun cuaca atau survei lapangan (in teknik situ), dan pengukuran menggunakan penginderaan regional, pengukuran in situ memiliki kelemahan dari segi waktu, biaya, dan terdapat masalah akurasi dalam interpolasi data spasial. Sedangkan penggunaan teknologi penginderaan jauh cukup tepat untuk mendapatkan data permukaan bumi yang semakin kompleks dan dengan wilayah kajian yang cukup luas, sebagai alternatif selain menggunakan pengukuran in situ. Selain itu, penggunaan penginderaan jauh melalui algoritma jauh. Dalam skala 196 yang tepat dapat memiliki hasil yang mendekati pengukuran in situ (Sobrino et al., 2004). jauh Penggunaan metode penginderaan menjadi kebutuhan yang tidak dapat dihindarkan di masa depan, terutama terkait dengan efisiensi dan keefektifan analisis perkotaan (Weng, 2009). Keuntungan menggunakan data penginderaan jauh adalah tersedianya data dengan resolusi tinggi, konsisten, pengulangan yang cukup perekaman, dalam kemampuan mengukur/merekam kondisi permukaan bumi dengan baik (Kuenzer et al., 2013). Dalam penginderaan termal pada satelit memperoleh informasi kuantitatif mengenai suhu permukaan yang terkait dengan jenis tutupan lahannya. Informasi tersebut dapat digunakan untuk perencanaan tata kota dan mitigasi UHI (Coutts et al., 2016). Hasil studi penggunaan jauh memberi informasi mengenai perubahan tutupan lahan yang berkaitan dengan suhu permukaan pada perbedaan skala dan jenis data yang digunakan, seperti NOAA-AVHRR dengan resolusi spasial 1,1 km, Landsat TM dan ETM+ dengan resolusi spasial masing-masing 120 m dan 60 m, dan Landsat 8 dengan resolusi spasial 100 m (Kuenzer et al., 2013; Loveland dan Irons, 2016). dan jauh, sensor inframerah penginderaan tentang UHI menggunakan penginderaan jauh belum menjelaskan tentang seberapa besar intensitas UHI yang dihasilkan dan distribusinya. Srivanit et al. (2012) meneliti UHI di Kota Bangkok tentang urbanisasi menggunakan citra Landsat TM tahun 1994 dan 2009. Penelitian ini hanya menekankan pada peningkatan suhu permukaan rerata dari 37,76°C di tahun 1994 menjadi 39,79°C di tahun 2009 dan mengkaitkannya dengan fenomena UHI. Padahal yang hasil pengolahan suhu permukaan dan bukan intensitas UHI. Hal ini sama dilakukan oleh Rinner dan Hussain (2011) yang mengukur UHI di Kota Toronto, Kanada, dengan citra Landsat TM tahun 2008. Hasilnya dengan menggunakan metode statistik zonasi (zonal statistics), menunjukkan perbedaan statistik yang signifikan antara suhu rata-rata tinggi untuk penggunaan lahan komersial dan sumber daya/industri atau lahan terbangun (29,1°C), dan suhu rata-rata rendah untuk taman dan tempat rekreasi (25,1°C) dan badan air ini hanya menunjukkan (23,1°C). Penelitian perbedaan suhu pada masing-masing objek dan tidak menjelaskan fenomena UHI yang terjadi. Termasuk penelitian yang dilakukan oleh Qian et al. (2006) di Delta Zhujiang, China, menggunakan citra Landsat TM tahun 1990 dan Landsat ETM+ tahun 2000. (2006) hanya Qian et al. menjelaskan tentang pengaruh urbanisasi yang meningkatkan suhu permukaan sebesar 4,56oC. Penelitian dipaparkan hanya distribusi Perkembangan penelitian UHI saat ini telah yang menjelaskan dihasilkan, namun seringkali tanpa distribusi spasialnya. Seperti yang dilakukan oleh Bonafoni et al. (2017), menggunakan 7 citra Landsat ETM+ tentang intensitas UHI
Mengukur Urban Heat Island Menggunakan Penginderaan Jauh ... (Fawzi) dari tahun 2005 - 2015 pada Kota Terni, Italia. Hasil penelitian menunjukkan intensitas UHI meningkat 2,3°C selama 10 tahun pengamatan. Intensitas UHI yang didapatkan oleh Bonafoni et al. (2017) tanpa disertai dengan peta distribusi UHI pada wilayah pengamatan. Hal serupa dilakukan oleh dos Santos et al. (2017) yang menggunakan 16 citra Landsat TM dari tahun 2008 - 2011 untuk mengetahui distribusi UHI di Vila Velha, ES, Brazil. Hasilnya pada wilayah perkotaan memiliki suhu permukaan yang lebih tinggi 2,34°C hingga 7,19°C dari area sekitarnya. tidak menyajikan dos Santos et al. (2017) distribusi UHI, namun menjelaskan tentang distribusi penilaian ekologis yang diperoleh dari pengkelasan suhu permukaan. Penggunaan citra Landsat 8 untuk penelitian UHI relatif lebih sedikit jika dibandingkan dengan Landsat TM dan ETM+. Tsou et al. (2017) menggunakan 4 citra Landsat 8 tahun 2013, 2014, 2015, dan 2016 untuk memetakan UHI di Kota Shenzhen dan Hongkong dengan algoritma split-windows. Pada penelitian ini tidak didapatkan nilai intensitas UHI, hanya dipaparkan distribusi UHI dan non-UHI yang diperoleh dari nilai rerata hasil pengolahan citra satelit. Hal yang sama dilakukan dengan menggunakan Landsat 8 tahun 2014. Dihasilkan 10 titik heat island yang peroleh dari peta isoline suhu permukaan, tanpa disebutkan intensitas UHI yang dihasilkan. oleh Almutairi (2015) Citra Landsat secara luas digunakan untuk analisis UHI karena terkait resolusi spasial yang lebih tinggi dibandingkan citra satelit NOAA- AVHRR dan MODIS (Rasul et al., 2017). Untuk sensor NOAA-AVHRR walaupun dengan resolusi 1,1 km dapat digunakan untuk analisis UHI, namun eror mencapai 2,4°C (Stathopoulou dan Cartalis, 2009). Untuk citra sensor MODIS dengan resolusi 250 m mampu memberikan analisis UHI yang lebih baik dari NOAA-AVHRR. Flores R. et al. (2016) menggunakan citra MODIS tahun 2001 - 2014 di Kota São Paulo dan Rio de Janeiro. Didapatkan intensitas UHI mencapai 10,4°C (Anniballe et al., 2014). Kajian mengenai UHI penting dilakukan, mengingat terus meningkatnya suhu udara di daerah perkotaan dan dapat menciptakan lingkungan yang tidak nyaman bagi masyarakat (Salata et al., 2017). Salah satu kota terdampak urbanisasi adalah Kota Yogyakarta yang memiliki penduduk lebih dari setengah juta jiwa (Badan Pusat Statistik, 2015). Identitas Kota Yogyakarta sebagai kota pelajar dan kota tujuan wisata menyebabkan pembangunan fisik perkotaan akan terus berlanjut. Urbanisasi di Kota Yogyakarta ini menyebabkan peningkatan suhu permukaan yang mengarah kepada fenomena UHI (Brontowiyono et al., 2011). Di sisi lain, mitigasi mengenai dampak UHI menjadi isu utama dalam pembangunan kawasan perkotaan berkelanjutan (Bonafoni et al., 2017). Untuk mengetahui intensitas UHI dalam suatu kawasan perkotaan, diperlukan penelitian yang menganalisis distribusi termal dalam kawasan perkotaan. Terkait hal ini, masih belum ditemukan penelitian yang mengukur intensitas dan distribusi UHI di Kota Yogyakarta. Penelitian yang dilakukan hanya interpretasi suhu permukaan dari citra satelit tanpa pengukuran intensitas dan distribusi UHI (Wicahyani et al., 2013) dan teori tentang kontribusi sektor informal terhadap UHI (Nitisudarmo, 2009). Penggunaan citra penginderaan jauh mampu memperoleh intensitas dan distribusi UHI secara temporal. Namun, dari beberapa penelitian yang dipaparkan, terdapat kekurangan metode untuk mendapatkan nilai intensitas UHI dan distribusi spasialnya. Untuk itu, tujuan penelitian ini adalah memberikan panduan ilmiah tentang perolehan intensitas dan distribusi UHI melalui teknik penginderaan jauh. METODE Lokasi Penelitian teknik UHI penginderaan jauh menggunakan studi kasus di Kota Yogyakarta (7°48′5″LU, 110°21′52″BT). Kota Yogyakarta dipilih untuk penelitian ini karena itu merupakan kota berukuran sedang dan padat penduduk. Peranan kota pelajar dan kota pariwisata mempercepat pembangunan fisik kota menjadi lahan terbangun. Pada tahun 2011-2015, kepadatan penduduk rata-rata adalah 12.699 jiwa/km2 2015). (Badan Pusat Statistik, Berlangsungnya pembangunan Kota Yogyakarta yang tengah-tengah Provinsi Yogyakarta seperti yang disajikan pada Gambar 2, memiliki potensi untuk berdampak negatif pada fenomena UHI yang terjadi. Pengukuran dengan berada di Data Penginderaan Jauh data penginderaan jauh dengan band termal. Band termal tersebut digunakan untuk memperoleh estimasi suhu permukaan objek. Proses estimasi suhu permukaan memerlukan koreksi untuk memperoleh estimasi yang tepat. Koreksi yang digunakan menggunakan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), sehingga dibutuhkan band merah dan inframerah. Pengukuran UHI memerlukan Citra penginderaan jauh yang digunakan adalah citra Landsat 8 perekaman tanggal 24 Juni 2013, path/row 120/65. Pada citra Landsat 8 ini, untuk perolehan NDVI menggunakan band 4 (merah) dan 5 (inframerah), sedangkan band termal yang digunakan adalah band 10. Penggunaan band 10 merujuk pada Loyd (2017), disarankan menggunakan band 10 dengan keakuratan ~±1 K untuk estimasi sederhana. Selain itu, syarat utama dalam penggunaan citra adalah harus bebas awan. Jika digunakan citra yang berawan, walau dalam persentase yang kecil, akan lebih baik jika tidak digunakan, karena dapat mengganggu hasil akhir distribusi UHI. 197
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 195-206 Gambar 2. Lokasi Penelitian Berada di Kota Yogyakarta. Pengolahan Data Pengolahan data yang dilakukan adalah proses perolehan atau estimasi suhu permukaan. Hasil estimasi suhu permukaan dengan kualitas yang baik, didapatkan dengan beberapa tahapan koreksi (Voogt dan Oke, 2003; Weng et al., 2004) Tahapan tersebut adalah sebagai berikut dan tanpa dilakukan koreksi kekasaran permukaan. pengukuran menggunakan teknik penginderaan jauh. Suhu radian tergantung pada suhu kinetik objek (Tkin) dan emisivitasnya. Trad diperoleh melalui koreksi emisivitas permukaan (ε). Salah satu alternatif yang mudah untuk mendapatkan emisivitas permukaan (land surface emmisivity) adalah dengan menggunakan Indeks Vegetasi, seperti NDVI (Sobrino et al., 2004; Valor dan Caselles, 1996). 1. Konversi Nilai piksel ke Nilai Lλ Persamaan 1 berikut merupakan persamaan dasar yang digunakan untuk melakukan konversi nilai piksel menjadi nilai radian spektral (U.S. Geological Survey, 2017). Lλ = MLQcal + AL ... ..... (1) Dimana: Lλ = radian spektral pada sensor (W/(m2 .sr.μm) Qca = nilai piksel (DN), ML = konstanta rescalling, diperoleh pada Penggunaan metode ini membutuhkan nilai emisivitas tanah dan vegetasi. Dalam hal ini, mengacu pada Valor dan Caselles (1996) digunakan nilai emisivitas vegetasi εv = 0,985 ± 0,007. Sedangkan nilai emisivitas vegetasi hasil pengukuran berkisar pada nilai 0,980 - 0,990 pada panjang gelombang 10,5 - 12,5 µm. Untuk emisivitas tanah digunakan nilai εs = 0,960 ± 0,010, karena pengukuran mendapatkan nilai emisivitas 0,950 - 0,970 pada panjang gelombang 10,5 - 12,5 µm. dan diperoleh nilai rerata <dε> = 0,015 ± 0,008. Untuk itu, dalam ini emisivitas permukaan diperoleh penelitian dengan persamaan 2 sebagai berikut: AL metadata citra = konstanta penambah, diperoleh pada ε = 0,985Pv + 0,960 (1-Pv) + 0,06Pv (1-Pv) ..(2) metadata citra 2. Koreksi Emissivitas Untuk detil metode estimasi emisivitas yang digunakan, dapat membaca Fawzi (2014). Telah diketahui bahwa suhu radian (Trad) yang diperoleh merupakan suhu aktual dari 198
Mengukur Urban Heat Island Menggunakan Penginderaan Jauh ... (Fawzi) 3. Koreksi Atmosfer - Top of Atmosphere (TOA) 3. Koreksi Atmosfer - Top of Atmosphere (TOA) Suhu permukaan didapatkan dari nilai radian yang diterima oleh sensor (at sensor radiances). Profil atmosfer dan uap air di atmosfer diukur bersamaan ketika satelit melakukan perekaman, menjadi parameter koreksi transfer equation dan emisivitas permukaan. NASA Correction mengembangkan Parameter website untuk memperoleh data profil atmosfer. Profil atmosfer tersebut di peroleh dari National Centers for Environmental Prediction (NCEP) yang diinterpolasi berdasarkan lokasi penelitian, tanggal dan waktu, dan kode menggunakan MODTRAN-4. Asumsi yang digunakan untuk koreksi ini adalah untuk meminimalisir dampak yang ditimbulkan akibat terjadinya perbedaan intensitas radiasi matahari yang mengenai bumi. radiative Atmospheric Calculator pada Koreksi ini didasarkan pada radiative transfer equation untuk mengoreksi faktor atmosfer yang mempengaruhi radiasi yang dipancarkan oleh objek. Sehingga untuk mendapatkan koreksi atmosfer menggunakan persamaan 3 yang dijelaskan oleh Coll et al. (2010) berikut. dapat intensitas dari UHI dapat didefinisikan dengan persamaan 5 berikut (Lima Alves dan Lopes, 2017; Ozdemir et al., 2012). Efek atau ∆Tµ-r = Tµ - Tr ... ... (5) Dimana Tµ merupakan suhu permukaan di kota atau bentuk penggunaan lahan yang lebih hangat dari suhu sekitarnya, Tr merupakan suhu permukaan di sekitar wilayah yang diukur Tµ, dan ∆Tµ-r merupakan efek dari UHI yang ditimbulkan. UHI dibedakan menjadi UHI permukaan dan UHI atmosfer (U.S. Environmental Protection Agency, 2008). Penelitian ini berfokus pada UHI permukaan, karena penelitian mengenai UHI menggunakan hanya penginderaan mendapatkan analisis UHI permukaan. Butuh suhu mengetahui permukaan pada citra yang dihubungkan dengan suhu udara pada waktu yang sama untuk mendapatkan UHI atmosfer. Hal ini dikarenakan suhu permukaan berhubungan dengan suhu udara sesuai ketinggiannya dari permukaan tanah, walaupun suhu permukaan lebih tinggi daripada suhu udara (Ngie et al., 2014; Takebayashi, 2015). Ekstraksi jauh hubungan antara nilai ... ..(3) dimana: = = = = = nilai radian sensor pada Top of Atmosphere (W/m2.sr.μm) emisivitas permukaan nilai downwelling radiansi atmosfer (W/m2.sr.μm) nilai upwelling radiansi atmosfer (W/m2.sr.μm) nilai tranmistansi atmosfer 4. Suhu Permukaan yang Terkoreksi UHI menggunakan umum teknik persamaan (5). Akan penginderaan tersebut dimodifikasi agar dapat digunakan. Berdasarkan harus definisi merepresentasikan perbedaan suhu pada wilayah yang diteliti. Dalam hal ini, UHI dapat diidentifikasi dengan persamaan (6) dan (7) yang disampaikan oleh Ma et al. (2010) sebagai berikut. tetapi, dengan persamaan jauh tentang UHI, peta UHI T > µ 0,5 α ..... . (6) Persamaan (6) menunjukkan ambang batas suhu (threshold temperature) untuk area yang terjadi UHI. Sedangkan untuk area yang tidak terjadi UHI didapatkan melalui persamaan: Penelitian ini menggunakan nilai yang telah untuk permukaan. mendapatkan Persamaan yang digunakan adalah persamaan 4 sebagai berikut (U.S. Geological Survey, 2017). terkoreksi estimasi emisivitas suhu = ln( K2 K1 Lsensor, 1) ... ..(4) Dimana: Trad = suhu radian dalam satuan Kelvin (K) Lλ-e = nilai radian spektral terkoreksi emisivitas K1 = Konstanta kalibrasi (W/(m2.sr.μm), metadata untuk band 10 radian spektral pada diperoleh K2 = Konstanta kalibrasi suhu absolut (K), diperoleh pada metadata untuk band 10 atau 11. 0 < T ≤ µ 0,5 α ... .... (7) Dimana µ dan α merupakan nilai rerata dan standar deviasi dari suhu permukaan yang diperoleh. Jika pada perhitungan persamaan (6) dan (7), ambang batas suhu untuk UHI adalah 32oC, maka kawasan dengan suhu lebih dari 32oC merupakan terjadinya UHI. Pada persamaan ini, menjadi garis bawah dipengaruhi tentu oleh nilai µ dan α. Nilai µ dan α berhubungan yang citra dipengaruhi oleh luas wilayah pengamatan atau jenis penggunaan lahannya. lokasi dengan statistik Perlu menjadi perhatian bahwa UHI merupakan fenomena geografis, yang berarti fenomena tersebut dipengaruhi oleh lingkungan Jika menggunakan pendekatan sekitarnya. yang digunakan penginderaan jauh, nilai 199
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 195-206 seharusnya bukan nilai piksel suhu permukaan hasil ekstraksi. Jika suatu piksel dengan resolusi 100x100 m lebih panas dari piksel sebelahnya, piksel tersebut akan mempengaruhi objek atau nilai piksel yang disebelahnya, begitu juga sebaliknya pada objek yang lebih dingin. Dengan permukaan piksel kata merepresentasikan nilai piksel itu sendiri terhadap suhu disekelilingnya. Ini adalah analisis tingkat piksel yang berkomplemen terhadap fenomena (2009a, kewilayahan. Rajasekar dan Weng 2009b) menggunakan analisis nilai piksel tetangga untuk mendapatkan nilai UHI. Analisis piksel local neighbourhood, untuk mengubah nilai piksel di statistik tengah lingkungan lokal piksel (Liu dan Mason, 2009). Untuk mendapatkan analisis ini, salah satunya menggunakan filter 3 x 3 pada operasi filtering di software pengolahan citra digital. Nilai yang dihasikan merupakan nilai piksel rerata terhadap nilai piksel sekelilingnya. lain, suhu nilai pada tetangga mengacu lingkungan berdasarkan Citra suhu permukaan hasil analisis piksel tetangga (Tmean) diaplikasikan pada persamaan (6) dan (7) untuk mendapatkan peta distribusi UHI. Secara matematis dapat disajikan dalam persamaan 8 berikut. Peta UHI = Tmean - (µ 0,5 α ) ...............(8) di mana µ dan α merupakan rerata dan standar deviasi dari suhu permukaan hasil pengolahan nilai rerata (Tmean) di daerah penelitian. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Hasil UHI termal band 10 citra Landsat suhu estimasi permukaan (Trad). Hasil estimasi suhu permukaan filtering. lagi melalui operasi tersebut diolah Dihasilkan Tmean untuk Kota Yogyakarta. Pengolahan data 8 menghasilkan Statistik citra yang diperoleh, dimasukkan kedalam persamaan 8. Dengan nilai µ = 33,82oC dan nilai α = 1,19oC, didapatkan nilai ambang batas untuk mendapatkan peta distribusi UHI di Kota Yogyakarta sebesar 34,41oC. Peta distribusi UHI disajikan pada Gambar 3 (a). Untuk menunjukkan pengaruh luas wilayah terhadap nilai ambang batas yang dapat berpengaruh terhadap distribusi UHI, digunakan bufer 1 km dari batas Kota Yogyakarta. Citra termal dengan bufer 1 km dari batas Kota Yogyakarta, didapatkan nilai µ = 32,76oC, nilai α = 1,84oC, dan nilai ambang batas untuk intensitas UHI sebesar 33,68oC. Nilai suhu sebesar 0,73oC yang diperoleh dari perbedaan ambang batas di Kota Yogyakarta dan pada area dengan bufer 1 km dari batas Kota Yogyakarta telah mampu berpengaruh terhadap distribusi UHI yang disajikan pada Gambar 3 (b). Dengan demikian, menjadi penting bahwa dalam 200 pemilihan area penelitian untuk analisis UHI, tentu berpengaruh terhadap nilai intensitas UHI dan distribusi UHI itu sendiri. Menggunakan persamaan 5, didapatkan intensitas UHI atau ∆Tµ-r untuk Kota Yogyakarta adalah sebesar ±2,5oC. Jika area perkotaan diperlebar dengan bufer 1 km dari batas administrasi kota, yang memungkinkan banyak area belum terbangun atau area bervegetasi, intensitas UHI akan semakin besar. Intensitas UHI dalam hal ini ∆Tµ-r sebesar ±3,23oC. Perbedaan intensitas UHI sebesar 0,73oC atau mendekati 1oC, cukup berpengaruh pada iklim perkotaan. Kondisi Kota Yogyakarta yang over boundary city (fisik/bangunan kota lebih luas atau keluar dari batas kota secara administrasi), hasil ini menjadi masuk akal. Jika kita melebarkan analisis "desa - kota" dengan analisis bufer >1 km, maka didapatkan tinggi. intensitas UHI yang Karena nilai ambang batas UHI juga berubah mengikuti variasi suhu lokasi penelitian secara keseluruhan (Streutker, 2003). Namun, dari distribusi spasialnya, lokasi terjadinya UHI terletak pada lokasi yang identik pada dua jenis UHI yang dihasilkan. Lokasi tersebut berada di kawasan Malioboro dan sekitarnya. lebih Mitigasi UHI Salah satu untuk memperkecil dampak UHI adalah dengan penggunaan vegetasi sebagai sarana untuk mengembalikan fungsi alam di lingkungan perkotaan. Hubunganya dengan hasil penelitian ini, perlu upaya mitigasi UHI di kawasan Malioboro dan sekitarnya dengan penambahan area bervegetasi (Nitisudarmo, 2009). Hasil penelitian menunjukkan vegetasi pada perkotaan cukup besar memberikan pengaruh terhadap suhu di kota (Lima Alves dan Lopes, 2017; Susca et al., 2011). Dapat dikatakan ketersediaan vegetasi menjadi faktor penentu suhu dalam peningkatan atau penurunan permukaan yang perkotaan kawasan berpengaruh terhadap intensitas UHI (Colunga et al., 2015). Kaitannya dengan UHI, liputan vegetasi akan membuat suhu di kota menjadi lebih rendah dan mampu meniadakan efek UHI (Coutts et al., 2016). Keberadaan vegetasi mampu mengurangi suhu udara rata-rata sebesar 2oC (Susca et al., 2011) hingga 4 oC (Wang dan Akbari, 2016). Sebagai bagian dari mitigasi UHI, perluasan ruang terbuka hijau berupa vegetasi ataupun bentuk lainnya menjadi bagian penting untuk menurunkan dampak UHI (Rotem-Mindali et al., 2015). Di kota - kota besar di kawasan Asia, seperti Singapura, Kuala Lumpur dan Hongkong, upaya pengurangan dampak UHI telah banyak dilakukan, seperti penggunaan atap hijau (green roof) yang terbukti efektif mengatasi masalah UHI (Aflaki et al., 2017; Li dan Norford, 2016). yang di
Mengukur Urban Heat Island Menggunakan Penginderaan Jauh ... (Fawzi) (a) (b) Gambar 3. (a) Peta Distribusi UHI di Kota Yogyakarta, dan (b) Peta Distribusi UHI di Kota Yogyakarta dan Diperluas dengan Bufer 1 km (Diperlihatkan Batas Kota Yogyakarta). Warna Hijau Merupakan Area Non-UHI yang Berbeda Distribusinya antara Peta (a) dan (b) karena Perbedaan Nilai Ambang Batas yang Digunakan. 201
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 195-206 Hal yang Berpengaruh Mengenai UHI dalam Penginderaan Jauh berpengaruh terhadap suhu permukaan yang terekam oleh sensor satelit (Rinner dan Hussain, 2011). Satelit termal menyediakan penginderaan mekanisme untuk mengamati suhu permukaan suatu satelit memungkinkan metode sampling yang jauh lebih lebih seragam dibandingkan data besar dan pengukuran suhu permukaan secara in situ. Penginderaan jauh termal memberikan gambaran spasial yang sangat baik dari lanskap kota untuk variabilitas yang memungkinkan analisis komparatif daerah suhu permukaan yang tinggi (Qian et al., 2006). Tipe penggunaan lahan jauh daerah. Penggunaan citra temporal dalam waktu Citra inframerah termal merekam nilai radian dari suatu objek/material untuk mengukur suhu objek tersebut. Merekam nilai radian berarti yang direkam oleh sensor berupa tenaga pancaran, sedang yang diukur adalah tenaga kinetiknya. Tenaga pancaran suatu benda selalu lebih kecil dari tenaga kinetiknya (Sutanto, 1987). Hasil koreksi yang dilakukan untuk menghasilkan suhu dari citra satelit yang mendekati nilai suhu sebenarnya, seringkali belum memadai karena belum tercapainya ketelitian hasil yang tinggi. Ketelitian ini mengarah kepada akurasi hasil estimasi suhu permukaan yang diperoleh. Survei pengukuran untuk akurasi dan validasi citra estimasi suhu permukaan terbatas pada rentang 3 - 4 jam setelah waktu perekaman (Sabins, 2007). Jika melewati rentang tersebut untuk survei lapangan tentu menghasilkan bias yang sangat besar. Untuk penginderaan jauh terbaik untuk survei sistem lapangan adalah dilakukan secara serentak sesuai waktu perekaman pada citra, lebih baik lagi pada tanggal dan bulan yang sama dengan waktu perekaman. Akan tetapi, hal itu tidak mudah untuk dilakukan. Jika survei pengukuran tidak sesuai dengan kondisi dan variabilitas perekaman citra, maka nilai pada citra dapat dikatakan lebih akurat dibandingkan dengan hasil survei lapangan. Terlebih lagi, perekaman oleh satelit dilakukan pada jam ± 10:00 pagi, padahal intensitas puncak UHI berada pada jam 02:00 siang. termal, waktu Masalah akurasi dan validasi ini adalah salah satu bagian dari penginderaan jauh sistem termal yang sulit untuk dilakukan. Idealnya, untuk validasi, pengukuran di lapangan dilakukan pada waktu yang sama ketika satelit melintas dan merekam objek. Objek paling dingin dan paling panas untuk mengetahui rentang suhu yang diperoleh, dan dilakukan pada waktu yang sama ketika satelit melintas (Kuenzer dan Dech, 2013). Dalam kenyataannya hal seperti itu sulit untuk dilakukan. Untuk itu, validasi harus mendekati waktu perekaman, bulan, hari, dan jam perekaman. Jika dilakukan pengukuran di lapangan dalam kondisi cuaca hujan atau 202 berawan (berbeda dengan kondisi citra), maka hasil terbaik adalah hasil suhu perekaman pada citra, walaupun tanpa validasi. Adanya tutupan lahan yang berbeda kelas terpencar pada lebih mudah dideteksi dengan analisis pada tingkat piksel. Sedangkan aglomerasi atau agregasi tipe tutupan lahan tidak mempengaruhi sekelilingnya jika tipe tutupan lahannya berbeda (Fawzi dan Jatmiko, 2015). Selain itu, resolusi spasial citra (>60 m), dapat termal yang sangat kasar merepresentasikan suhu tidak hanya dari satu ini dapat dipantau objek saja. Keterbatasan dengan menggunakan data tambahan yang relevan dengan penelitian yang dilakukan. fragmen-fragmen kecil, Suhu yang dihasilkan pada citra satelit bernilai lebih rendah dari suhu yang sebenarnya pada masing-masing objek. Jika koreksi dilakukan secara benar dan atau dengan menggunakan gangguan persamaan meminimalkan atmosfer maupun sensor, akurasi yang dihasilkan akan semakin tinggi (mendekati nilai suhu yang sebenarnya) (Tsou et al., 2017). Terkait hal ini, Fawzi dan Jatmiko (2015) menemukan tren yang menunjukkan perbedaan yang relatif besar pada nilai suhu kisaran dan nilai yang sebenarnya pada objek-objek yang (memiliki suhu sebenarnya yang lebih tinggi), dibanding dengan objek-objek alami yang nilai suhu kisaran mendekati sebenarnya (perbedaan relatif lebih kecil). Dapat dikatakan, perbedaan nilai suhu aktual objek (Tkin) dan suhu yang terekam (Trad) untuk area terbangun lebih tinggi dibandingkan area vegetasi alami. efek terbangun nilai suhu yang Analisis UHI merupakan salah satu analisis untuk menilai dampak perubahan tutupan lahan dan suhu permukaan akibat urbanisasi. Potensi untuk utama penginderaan spasial dan menghasilkan peta distribusi intensitasnya. ini, seharusnya hanya mendapatkan intensitas UHI saja, akan tetapi mampu mengetahui distribusi spasialnya. Hal ini berguna untuk mengindentifikasi area-area yang lebih langkah mitigasinya. jauh adalah Berdasarkan UHI penelitian analisis tidak hangat untuk menentukan Penggunaan citra penginderaan jauh untuk analisis UHI harus menggunakan citra yang bebas awan. Hal ini dikarenakan UHI terjadi pada langit yang cerah (tanpa awan) dan tanpa angin atau dengan kecepatan angin yang rendah. Jika citra yang digunakan banyak terdapat awan, analisis UHI tidak dapat dilakukan. Awan menghalangi sensor termal merekam objek dan lebih berpengaruh kepada UHI dibandingkan dengan angin (Huang et al., 2016; Levermore et al., 2016). Adanya awan juga dapat mendistorsi suhu permukaan tanah dengan bayangan di awan beberapa memberikan kesan palsu perbedaan suhu permukaan relatif antara jenis permukaan. permukaan. Bayangan Terkait teknis analisis UHI, hal yang sering terlupa dilakukan adalah analisis spasial UHI itu
Mengukur Urban Heat Island Menggunakan Penginderaan Jauh ... (Fawzi) sendiri. dengan menggunakan tetangga untuk melihat analysis) (neighbourhood variabilitas UHI dalam tingkat piksel dengan suhu sekitarnya (Richards, 2013). Terutama pada citra dengan resolusi spasial yang cukup tinggi. Akan tetapi hasil ini mendeteksi pada tingkat garis di perbedaan suhu yang kontras (Sommer et al., 1997). Salah satunya adalah analisis piksel KESIMPULAN Telah dipaparkan tentang distribusi UHI di Kota Yogyakarta dipengaruhi oleh perekaman, pemrosesan, dan jenis citra penginderaan jauh yang digunakan dan luas area penelitian yang digunakan. Pada penelitian ini, didapatkan intensitas UHI sebesar ±2,5oC pada Kota Yogyakarta dan intensitas UHI sebesar ±3,23oC pada area yang diperluas dengan bufer 1 km dari batas Kota Yogyakarta. Hal ini menjukkan pentingnya pemilihan area penelitian untuk analisis UHI, yang dapat berpengaruh terhadap nilai intensitas dan distribusi UHI. Ditemukan kawasan Malioboro dan sekitarnya berpotensi kuat terjadi UHI, sehingga perlu upaya mitigasi UHI pada kawasan tersebut. Selain itu, mengukur UHI jauh dipengaruhi oleh hal-hal yang berkaitan dengan sistem penginderaan jauh itu sendiri, seperti validasi dan akurasi hasil estimasi, pengaruh atmosfer, dan perbedaan waktu intensitas puncak UHI. Metode perolehan UHI dalam penelitian ini dapat menjadi panduan ilmiah tentang perolehan UHI melalui penginderaan jauh yang dapat digunakan untuk dasar evaluasi pembangunan perkotaan untuk lebih baik. menggunakan penginderaan UCAPAN TERIMA KASIH (2014). Spatial and temporal trends of the surface and air heat island over Milan using of data. Remote MODIS Environment, 150, 163-171 Sensing Badan Pusat Statistik. (2015). Daerah Istimewa Yogyakarta dalam Angka 2015. BPS Daerah Istimewa Yogyakarta, 625. Bazrkar, M.H., Zamani, N., Eslamian, S., Eslamian, A. dan Dehghan, Z. (2015). Urbanization and climate change. Handbook of Climate Change Adaptation, 619-655. Bonafoni, S., Baldinelli, G. dan Verducci, P. (2017). Sustainable strategies for smart cities: Analysis of the town development effect on surface urban heat island through remote sensing methodologies. Sustainable Cities and Society, 29, 211-218. Brontowiyono, W., Lupiyanto, R., Wijaya, D. dan Hamidin, J. (2011), Urban heat islands mitigation by green open space (GOS) canopy improvement: A case of yogyakarta urban area (YUA), Indonesia. International Journal of Technology, 2(3), 207-214 Carmin, J., Nadkarni, N. dan Rhie, C. (2012), Progress and Challenges in Urban Climate Adaptation Planning: Results of a Global Survey, p. 33. Coll, C., Galve, J.M., Sánchez, J.M. dan Caselles, landsat-7/ETM+ V. (2010). Validation of thermal-band calibration and atmospheric with correction ground-based measurements. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 48(1), 547-555. Colunga, M.L., Cambrón-Sandoval, V.H., Suzán- Azpiri, H., Guevara-Escobar, A. dan Luna- role of urban Soria, H. vegetation in temperature and heat island effects in Querétaro city, Mexico. Atmosfera, 28(3), 205-218 (2015). The Ucapan terima kasih banyak penulis ucapkan kepada bapak Dr. Retnadi Heru Jatmiko, atas banyak ilmu yang diberikan ketika membimbing penulis menyelesaikan pendidikan. Serta kepada Jackson Helm, Ph.D., yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk menulis paper ini di sela-sela kegiatan konservasi Taman Nasional Gunung Palung. Coutts, A.M., Harris, R.J., Phan, T., Livesley, S.J., Williams, N.S.G. dan Tapper, N.J. (2016). Thermal infrared remote sensing of urban heat: Hotspots, an assessment of techniques for use in urban planning. Remote Sensing of Environment, 186, 637-651 vegetation, and DAFTAR PUSTAKA Aflaki, A., Mirnezhad, M., Ghaffarianhoseini, A., Ghaffarianhoseini, A., Omrany, H., Wang, Z.H. dan Akbari, H. (2017). Urban heat island mitigation strategies: A state-of-the-art review on Kuala Lumpur, Singapore and Hong Kong. Cities, 62, 131-145 Almutairi, M.K. (2015). Derivation of Urban Heat for Landsat-8 TIRS Riyadh City and Island (KSA). Environment Protection, 3, 18-23. Journal of Geoscience American Meteorological Society. (2014). AMS glossary of meteorology. Online Glossary. Anniballe, R., Bonafoni, S. dan Pichierri, M. Fawzi, N.I. (2014). Pemetaan Emisivitas Menggunakan (Surface Emissivity Mapping Using Vegetation Indices). Majalah Ilmiah Globë, 16(2), 133- 140 Indeks Vegetasi Fawzi, N.I. dan Jatmiko, R.H. (2015). Heat island detection in coal mining areas using multitemporal remote sensing. ACRS 2015 - 36th Asian Conference on Remote Sensing: Fostering Resilient Growth in Asia, Proceedings Flores R., J.L., Pereira Filho, A.J. dan Karam, H.A. (2016). Estimation of long term low resolution island intensities for tropical cities using MODIS remote sensing data. Urban Climate, 17, 32- surface urban heat 203
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 195-206 66 Huang, F., Zhan, W., Voogt, J., Hu, L., Wang, Z., Quan, J., Ju, W., (2016). Temporal upscaling of surface urban heat island by incorporating an annual temperature cycle model: A tale of two cities. Remote Sensing of Environment, 86, 1-12 Kuenzer, C. dan Dech, S. (2013). Theoretical Background of Thermal Infrared Remote Sensing. Springer, Dordrecht, 1-26 Kuenzer, C., Guo, H., Ottinger, M., Zhang, J. dan Dech, S. (2013). Spaceborne Thermal Infrared Observation -- An Overview of Most Frequently Used Sensors for Applied Research, in Kuenzer, C. and Dech, S. (Eds.). Thermal Infrared Remote Sensing: Sensors, Methods, Applications, Springer Netherlands, Dordrecht, 131-148 Lai, L.W. dan Cheng, W.L. (2009). Air quality influenced by urban heat island coupled with synoptic weather patterns. Science of the Total Environment, 407(8), 2724-2733 Levermore, G., Parkinson, J., Lee, K., Laycock, P. and Lindley, S. (2016). The increasing trend of the urban heat island intensity. Urban Climate, available 4. Li, X.X. dan Norford, L.K. (2016). Evaluation of cool roof and vegetations in mitigating urban heat island in a tropical city, Singapore. Urban Climate, 16, 59-74. Lima Alves, E. dan Lopes, A. (2017). The Urban Heat the Role of Vegetation to Address the Negative Impacts of Local Climate Changes in a Small Brazilian City. Atmosphere, Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 8(2), 18 Island Effect and Liu, H., Ma, W., Qian, J., Cai, J., Ye, X., Li, J. dan Wang, X. (2015). Effect of urbanization on the urban meteorology and air pollution in of Meteorological Hangzhou. Research, 29(6), 950-965. Journal Liu, J.G. dan Mason, P.J. (2009). Essential Image Processing and GIS for Remote Sensing, available Image (Rochester, N.Y.), Loveland, T.R. dan Irons, J.R. (2016). Landsat 8: legacy. The plans, the reality, and the Remote Sensing of Environment, 185, 1-6. Loyd, C. (2017). Landsat 8 Bands " Landsat at: Science, 8/landsat-8-bands/ (accessed 1 September 2017). available Ma, Y., Kuang, Y. dan Huang, N. (2010). Coupling urbanization analyses for studying urban thermal environment and its interplay with biophysical parameters based on TM/ETM+ imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Elsevier, 12(2), 110-118. Martínez-Zarzoso, I. dan Maruotti, A. (2011). The 204 impact of urbanization on CO2 emissions: Evidence countries. Ecological Economics, 70(7), 1344-1353 McLeod, J., Shepherd, M. dan Konrad, C.E. (2017). Spatio-temporal rainfall patterns around Atlanta, Georgia and possible relationships to urban land cover. Urban Climate, 21, 27-42 from developing Ng, E. dan Ren, C. (2017). China's adaptation to climate & urban climatic changes: A critical available review. 6. Urban Climate, Ngie, A., Abutaleb, K., Ahmed, F., Darwish, A. dan Ahmed, M. (2014). Assessment of urban heat island using satellite remotely sensed imagery: African Geographical Journal, Routledge, 96(2), 198-214 a review. South Nitisudarmo, S. (2009). The role of the informal sector in contributing to the urban landscape in Yogyakarta - Indonesia concerning on the urban heat island issue, REAL CORP 2009: CITIES 3.0 - Smart. Sustainable, Integrative Strategies, Concepts and Technologies for Planning the Urban Future, 6, 519-528 Oke, T.R. (1982). The energetic basis of the urban heat island. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, John Wiley & Sons, Ltd, 108(455), 1-24 Ozdemir, H., Unal, A., Kindap, T., Turuncoglu, U.U., Durmusoglu, Z.O., Khan, M., Tayanc, M. (2012). Quantification of the urban heat island under a changing climate over Anatolian Peninsula. Theoretical and Applied Climatology, 108(1-2), 31-38 Qian, L.X., Cui, H.S. dan Jie, C. (2006). Impacts of land use and cover change on land surface temperature in the Zhujiang Delta. Pedosphere, 16(200523), 681-689 Rajasekar, U. dan Weng, Q. (2009a). Urban heat island monitoring and analysis using a non- parametric model: A case study of Indianapolis. of ISPRS Photogrammetry and Remote Sensing, 64(1), 86-96 Journal Rajasekar, U. dan Weng, Q. (2009b). Spatio- temporal modelling and analysis of urban heat islands by using Landsat TM and ETM+ imagery. International Journal of Remote Sensing, 30(13), 3531-3548 Rasul, A., Balzter, H., Smith, C., Remedios, J., Adamu, B., Sobrino, J., Srivanit, M. (2017). A Review on Remote Sensing of Urban Heat and Cool Islands. Land, 6(2), 38 Richards, J.A. (2013). Remote Sensing Digital Image Analysis. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, available Heidelberg, 2. Rinner, C. dan Hussain, M. (2011). Toronto's Urban the Relationship between Land Use and Surface Heat Island-Exploring
Mengukur Urban Heat Island Menggunakan Penginderaan Jauh ... (Fawzi) Temperature. Remote Sensing, 3(6), 1251- 1265. change than compact cities?. Environmental Health Perspectives, 118(10), 1425-1428. Road, S., Office, M., Centre, H., Road, F., Kershaw, T., Sanderson, M., Coley, D.A. (2010). Estimation of the urban heat island for UK climate change projections. Building Services Engineering Research And Technology, 31(3), 251-263 Rotem-Mindali, O., Michael, Y., Helman, D. dan Lensky, I.M. (2015). The role of local land- use on the urban heat island effect of Tel Aviv as assessed from satellite remote sensing, Applied Geography, 56, 145-153. Sabins, F.F. (2007). Remote Sensing: Principles and Interpretation, 3rd Edition., Waveland Press, Long Groove, Illinois, available at: wAACAAJ. Salata, F., Golasi, I., Petitti, D., de Lieto Vollaro, E., Coppi, M. and de Lieto Vollaro, A. (2017). Relating microclimate, human thermal comfort and health during heat waves: An analysis of heat island mitigation strategies through a case study in an urban outdoor environment. Sustainable Cities and Society, 30, 79-96 dos Santos, A.R., de Oliveira, F.S., da Silva, A.G., Gleriani, J.M., Gonçalves, W., Moreira, G.L., Silva, F.G. (2017). Spatial and temporal distribution of urban heat islands. Science of the Total Environment, 605-606, 946-956. Skelhorn, C.P., Lindley, S. dan Levermore, G. the UHI: (2016). Urban greening and Seasonal trade-offs in heating and cooling energy consumption in Manchester, UK. Urban available Climate, 0. Sobrino, J.A., Jiménez-Muñoz, J.C. dan Paolini, L. (2004). Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of Environment, 90(4), 434-440. Sommer, G., Daniilidis, K. dan Pauli, J. (1997). Computer Analysis of Images and Patterns, edited by Sommer, G., Daniilidis, K. and Pauli, J., Vol. 1296, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, available Srivanit, M., Hokao, K. dan Phonekeo, V. (2012). Assessing the Impact of Urbanization on Urban Thermal Environment: A Case Study of Bangkok Metropolitan. International Journal of Applied Science and Technology, 2(7), 243-254. Stathopoulou, M. dan Cartalis, C. (2009). Downscaling surface temperatures for improved surface urban heat intensity estimation. Remote Sensing of Environment, 113(12), 2592- 2605. AVHRR land island Streutker, D.R. (2002). A remote sensing study of the urban heat island of Houston, Texas. International Journal of Remote Sensing, 23(13), 2595-2608 Streutker, D.R. (2003). Satellite-measured growth of the urban heat island of Houston, Texas. Remote Sensing of Environment, 85(3), 282-289. Susca, T., Gaffin, S.R. dan Dell'Osso, G.R. (2011). Positive effects of vegetation: Urban heat island and green roofs. Environmental Pollution, 159(8-9), 2119-2126 Sutanto. (1987). Penginderaan Jauh Jilid Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. Takebayashi, H. (2015). Improvement measures environment, of urban in Applied Sciences and SpringerBriefs International Springer Technology. Publishing, Cham, No. 9783319137841, pp. 1-40. thermal Tan, J., Zheng, Y., Tang, X., Guo, C., Li, L., Song, G., Zhen, X. (2010). The urban heat island and its impact on heat waves and human health in Shanghai. International Journal of Biometeorology, 54(1), 75-84 Tsou, J., Zhuang, J., Li, Y. dan Zhang, Y. (2017). Urban Heat Island Assessment Using the Landsat 8 Data: A Case Study in Shenzhen and Hong Kong. Urban Science, 1(1), 10 U.S. Environmental Protection Agency. (2008). Reducing Urban Heat Islands: Compendium of Strategies Urban Heat Island Basics, 1- 22. U.S. Geological Survey. (2017). Using the USGS | Landsat Missions. Landsat 8 Product available at: usgs-landsat-8-product 1 February 2017). (accessed United Nations. (2016). The World's Cities in 2016: Data Booklet. Economic and Social Affair,29. Valor, E. dan Caselles, V. (1996). Mapping land surface emissivity from NDVI: Application to European, African, and South American areas. Remote Sensing of Environment, 57 (3), 167-184 Voogt, J. dan Oke, T. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 86(3), 370-384 Wang, Y. dan Akbari, H. (2016). The effects of street tree planting on Urban Heat Island mitigation in Montreal. Sustainable Cities and Society, 27, 122-128. (2009). Thermal Weng, Q. remote sensing for urban climate and environmental studies: Methods, applications, and trends. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. infrared Stone, B., Hess, J.J. dan Frumkin, H. (2010). Urban form and extreme heat events: Are sprawling cities more vulnerable to climate Weng, Q., Lu, D. dan Schubring, J. (2004). Estimation of temperature- land surface vegetation abundance relationship for urban II, 205
Majalah Ilmiah Globë Volume 19 No.2 Oktober 2017: 195-206 heat island studies. Remote Sensing of Environment, 89(4), 467-483 Wicahyani, S., Sasongko, S.B. dan Izzati, M. (2013). Pulau Bahang Kota (Urban Heat Island) Di Yogyakarta Hasil Interpretasi Citra Landsat Tm Tanggal 28 Mei 2012. Prosiding Seminar Nasional Pengelolaan Sumberdaya Alam Dan Lingkungan 2013, pp. 289-294. 206
Nomor Akreditasi: 739/AU/P2MI-LIPI/04/2016 Hasil Penelitian, Kajian dan Tinjuan Ilmiah dalam Bidang Informasi Geospasial Tematik Vol. 19 No. 2, Oktober 2017 UCAPAN TERIMA KASIH Redaksi menyampaikan ucapan terima kasih dan penghargaan kepada para Mitra Bebestari dan Dewan Editor yang telah berkenan memberikan review atas paper yang diterbitkan dalam Majalah Ilmiah GLOBë Volume 19 No. 2, Oktober 2017, sebagai berikut: No 1. Judul Paper Kerentanan Sosial terhadap Banjir di Bantaran Sungai Bengawan Solo Pasca Relokasi Mandiri Mitra Bebestari/ Dewan Editor Dr. rer. nat. Djati Mardiatno Ir. Irmadi Nahib, M.Si. 2. Aplikasi Citra Landsat 8 Oli untuk Identifikasi Status Trofik Waduk Gajah Mungkur Wonogiri, Jawa Tengah Dr. Sri Hartini, M.GIS. Dr. Dra.Wikanti Asriningrum, Sp1, M.Si. 3. Relokasi Penduduk Terdampak Banjir Sungai di Kota Semarang Dr. rer. nat. Djati Mardiatno Ahmad Cahyadi, S.Si., M.Sc. 4. Kesesuaian Ekowisata di Pulau Pasumpahan, Kota Padang Ir. Irmadi Nahib, M.Si. Dr. M. Buce Saleh 5. Kajian Prototipe Peta Desa Menggunakan Citra Satelit Resolusi Tinggi Prof. Dr. Junun Sartohadi, M.Sc. Prof. Dr. Sobar Sutisna 6. Estimasi Hasil Air dari Daerah Tangkapan Air Danau Rawa Pening dengan Menggunakan Model Invest Drs. A.B. Suriadi, M.Sc. Ahmad Cahyadi, S.Si., M.Sc. Prof. Dr. Dewayany 7. Karakteristik Konsentrasi Ch4 (Metana) di Beberapa Kota Besar dan Kota Kecil di Indonesia Dr. M. Buce Saleh Dr. Dra.Wikanti Asriningrum, Sp1, M.Si. 8. Analisis Spasial Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian untuk Mendukung Kemandirian Pangan di Kabupaten Indramayu Prof. Dr. Junun Sartohadi, M.Sc. Dr. Sri Hartini, M.GIS. Prof. Dr. Dewayany 9. Pemodelan Dampak Kebijakan Redd: Studi Kasus Hutan di Pulau Sumatera Dr. M. Buce Saleh Dr. Ibnu Sofian, M.Eng 10. Mengukur Urban Heat Island Menggunakan Penginderaan Jauh, Kasus di Kota Yogyakarta Prof. Dr. Junun Sartohadi, M.Sc. Dr. M. Buce Saleh