III. METODOLOGI. Gambar 3.1 Lokasi Penelitian WP Bojonagara

Transkripsi

1 III. METODOLOGI 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus hingga bulan Oktober Lokasi penelitian yaitu di Wilayah Pengembangan (WP) Bojonagara, Kota Bandung. Gambar 3.1 Lokasi Penelitian WP Bojonagara 3.2. Bahan dan Alat Penelitian Bahan yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder yang diperoleh dari instansi instansi terkait. Jenis data fisik yang diambil berupa data wilayah administrasi, data geologi, tanah, ketinggian, kemiringan, data penggunaan lahan, dan data iklim. Sedangkan data sosial yang digunakan berupa data kependudukan.

2 14 Tabel 3.1 Jenis, Sumber, dan Cara Pengumpulan Data Fisik dan Lingkungan Sosial Jenis Data Data wilayah administrasi Data iklim Sumber Data Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Bandung, Dinas Tata ruang dan Cipta Karya Kota Bandung. Badan Meteorologi dan Geofisika BMG) Pusat serta data primer Pengumpulan Data Studi Pustaka Studi pustaka dan survei lapang Data topografi BAKORSUTANAL Studi pustaka Data penggunaan Dinas Tata ruang dan Cipta Studi pustaka dan dan penutupan Karya Kota Bandung, survei lapang lahan BIOTROP Data kependudukan Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Bandung Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah : Studi pustaka 1. Global Positioning System (GPS) sebagai alat untuk peninjauan ulang antara data sekunder dengan keadaan asli di lapang, 2. Termohigrometer untuk mengukur suhu dan kelembaban udara, 3. Kamera digital,dan 4. Komputer dengan perangkat lunak Arcview 3.3, ERDAS IMAGE 9.1, dan STELLA untuk mengolah data Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan berupa metode dengan pendekatan sistem dinamik. Tahapan pada penelitian ini berupa : Gambar 3.2 Tahapan Penelitian

3 15 A. Persiapan Tahapan ini merupakan tahapan awal dari peneliatian berupa penentuan lokasi, persiapan alat dan bahan, dan perijinan pengambilan data. Serta menentukan konsep model dalam penelitian ini, yaitu hubungan antara perubahan penggunaan ruang (yang terkait dengan jumlah penduduk) terhadap kenyamanan (THI) di Wilayah Pengembangan Bojonagara. B. Inventarisasi Inventarisasi yang dilakukan berupa pengumpulan data sekunder dari instansi-instansi terkait, yaitu berupa data fisik dan sosial. Data sekunder yang digunakan ialah data jumlah penduduk, data iklim, data penutupan dan penggunaan lahan, peta administrasi wilayah studi, peta penutupan lahan kota Bandung tahun 1999, 2004 dan 2007, peta arahaan penggunaan lahan kota Bandung tahun 2009, dan peta kemiringan. Data primer yang digunakan ialah data hasil ground check penggunaan lahan, serta perhitungan suhu udara dan kelembaban relatif di Wilayah Pengembangan Bojonagara. C. Analisis data Analisis data dilakukan pada data kependudukan, data penggunaan dan penutupan lahan, serta komponen iklim dan THI. 1. Jumlah penduduk Data kependudukan dianalisis dengan mengunakan metode ekstrapolasi. Metode ekstrapolasi adalah melihat kecenderungan pertumbuhan penduduk di masa lalu dan melanjutkan kecenderungan tersebut untuk masa yang datang sebagai proyeksi. Metode ekstrapolasi mengasumsikan laju pertumbuhan penduduk masa lalu akan berlanjut di masa yang akan datang. Metode ini dapat dibagi dua, yaitu teknik grafis dan metode trend. Hasil analisis data kependudukan ditabulasi untuk memperlihatkan laju pertumbuhan penduduk di kota Bandung. 2. Penggunaan lahan Data penggunaan lahan ditabulasi berdasarkan klasifikasi penggunaan lahan agar dapat diketahui perubahan pengguanan lahannya. Data penggunaan lahan yang dianalisis adalah data penggunaan lahan dari tahun , hasil

4 16 analisis ditabulasi untuk melihat perubahannya dari tahun ke tahun. Data penutupan lahan didapat dengan cara mengolah data landsat kota Bandung (Landsat 7 EMT+, Patch/Row : 122/065) tahun 1999, 2004, dan Komponen iklim dan THI Nilai suhu udara dan kelembaban relatif didapat dari pengukuran di tiga klasifikasi ruang yang berbeda (ruang terbangun, RTH, dan badan air), serta data iklim dari Stasiun Klimatologi kota Bandung. Komponen iklim berupa suhu udara dan kelembaban relatif digunakan untuk menentukan nilai THI. THI merupakan nilai yang menunjukan tingkat kenyamanan di suatu area secara kuantitatif. Menurut Ayoade (1983) dalam Diena (2009), di Indonesia suatu area dikatakan nyaman bila memiliki nilai THI antara Rumus yang digunakan untuk mentukan THI : THI : Temperature Humidity Index T : Suhu Udara ( C) RH : Kelembaban Relatif (%) Nilai THI dari hasil perhitungan di bandingkan dengan data sekunder yang didapat dari Stasiun Klimatologi. Selanjutnya data tersebut ditabulasi dan dibuat grafik untuk melihat perubahannya dari tahun ke tahun. D. Permodelan Pemodelan untuk mengetahui pengaruh hubungan antara perubahan penggunaan ruang terhadap kenyamanan menggunakan sistem dinamik. Menurut Hartrisari (2007), metodologi dalam sistem dinamik yaitu : 1. Analisis Kebutuhan Kebutuhan dari penduduk kota adalah ruang kehidupan, seperti sarana sosial, ekonomi dan lain-lain. Sedangkan pemerintah harus menjaga ketersediaan ruang terbuka hijau kota agar menciptakan kenyamanan lanskap di Wilayah Bojonagara. 2. Formulasi Masalah Pengalihfungsian RTH berhubungan dengan pertambahan penduduk dari tahun ke tahun. Perubahan luas RTH akan mempengaruhi keyamanan di Wilayah

5 17 Pengembangan Bojonagara. Tingkat kenyamanan dapat dilihat dengan THI yang ditentukan oleh suhu udara dan kelembaban relatif. 3. Identifikasi Sistem Berdasarkan mekanisme sistem yang diketahui, maka ruang lingkup model hanya dibatasi terkait dengan hubungan antara jumlah penduduk, luas RTH, suhu udara kelembaban relatif, dan THI. Pendekatan yang digunakan adalah dengan menyusun diagram lingkar sebab-akibat (causal loop diagram). Berikut adalah gambar struktur model causal loop berdasarkan hubungan antara jumlah penduduk, luas RTH, suhu udara, kelembaban reltif, dan THI. Gambar 3.3 Struktur Model Causal Loop (Diena, 2009). 4. Permodelan Sistem Berdasarkan causal loop tersebut, diketahui bahwa jumlah penduduk mempengaruhi tiap jenis RTH. Sementara luas RTH mempengaruhi suhu udara dan kelembaban relatif. Dari hubungan tersebut akan dibuat suatu persamaan fungsi. Persamaan matematik yang memungkinkan kita meramalkan nilai-nilai satu atau peubah tak bebas dari nilai-nilai satu atau lebih peubah bebas disebut persamaan regresi (Walpole, 1995). Sebelum membuat persamaan, perlu dibuat diagram pencar untuk melihat derajat korelasi antara peubah bebas (X) dan peubah terkait (Y). berdasarkan Walpole (1995), analisis korelasi mencoba mengukur kekuatan hubungan antara

6 18 dua peubah melalui sebuah bilangan yang disebut koefisien korelasi. Koefisien korelasi linear merupakan ukuran hubungan linear antara dua peubah acak X dan Y, dan dilambangkan dengan r. Jadi, r mengukur sejauh mana titik titik menggerombol sekitar sebuah garis lurus. Selanjutnya, menurut Walpole, jika titik titik menggerombol mengikuti sebuah garis lurus dengan kemiringan positif, maka ada korelasi positif yang tinggi antara kedua peubah. Namun, jika titik titik menggerombol mengikuti sebuah garis dengan kemiringan negatif, maka antara kedua peubah itu terdapat korelasi negatif yang tinggi. Korelasi antara peubah semakin menurun secara numeric dengan semakin memencarnya atau menjauhnya titik-titik dari suatu garis lurus. Hubungan linear sempurna antara nilai X dan Y dalam contoh, apabila r = +1 atau r = -1. Rumus koefisien korelasi linear (r) yaitu: Kemudian berdasarkan Walpole, hubungan X dan Y tersebut dinyatakan secara matematik dengan sebuah persamaan garis lurus yang disebut garis regresi linear. Persamaan garis lurus tersebut adalah : Pada rumus diatas, a dan b dapat dihitung sebagai berikut : dan Berdasarkan causal loop tersebut, diketahui bahwa hubungan antar jumlah penduduk dengan tiap jenis RTH, jumlah penduduk dengan luas RTH secara keseluruhan, serta luas RTH dengan suhu udara dan kelembaban relatif. Dari hubungan tersebut akan dibuat suatu persamaan fungsi. 5. Validasi dan Uji Model Berdasarkan data jumlah penduduk dan luas tiap jenis RTH tahun 1999 hingga tahun 2007 diperoleh laju pertumbuhan penduduk per tahun dan koefisien

7 19 desakan laju pengurangan luas tiap jenis RTH terhadap penambahan jumlah penduduk. Nilai nilai laju tersebut digunakan dalam simulasi model. Selanjutnya, nilai nilai laju tersebut serta persamaan regresi linear luas RTH dengan suhu dan kelembaban relatif diaplikasikan ke dalam model simulasi dengan bantuan STELLA tahapan simulasi model yang dilakukan yaitu: a. Membuat model simulasi. b. Memasukan nilai koefisisen dan fungsi persamaan pada model simulasi tersebut, dengan lima skenario. c. Membuat simulasi model untuk 25 tahun ke depan. d. Memilih skenario yang terbaik atau paling ideal. 6. Rencana Alternatif Kebijakan Berdasarkan hasil pada tahapan sebelumnya, rencana alternatif kebijakan dibuat berdasarkan skenario yang terbaik, guna meringankan masalah yang terkait dengan jumlah penduduk, luas RTH, serta kenyamanan Batasan Penelitian Penelitian ini difokuskan pada WP Bojonagara. Penekanan pengkajian permasalahan penelitian pada aspek kenyamanan, aspek kependudukan dan aspek penataan ruang dengan asusmsi adanya variabel waktu sehingga dipergunakan pendekatan sistem dinamik. Aspek kenyamanan yang digunakan adalah THI, dengan parameter iklim berupa suhu udara dan kelembaban relatif.

8 Kerangka Pikir Gambar 3.4 Kerangka Pikir