2 PERENCANAAN KINERJA
3.1 ANALISIS CAPAIAN KINERJA TAHUN 2019
3.1.1 INDIKATOR KINERJA UTAMA 1: JUMLAH MODEL PEMANFAATAN IPTEK DI
3.1.1.4 MODEL PERUBAHAN IKLIM SRIRAMA
SRIRAMA adalah Sistem Informasi Perubahan Iklim yang memberikan informasi tentang proyeksi iklim beberapa puluh tahun kedepan di Benua Maritim Indonesia berbasis keluaran model iklim. Model yang digunakan adalah CCAM (Cubic Conformal Atmospheric Model)
Model CCAM tersebut dijalankan dengan host GCM GFDL3-CM3 skenario emisi Gas Rumah Kaca (GRK) yang digunakan adalah RCP 4.5, resolusi spasial 14 km, rentang waktu antara tahun 1949 sampai dengan tahun 2099. SRIRAMA dapat memberikan informasi variabel iklim pada:
1. Suatu lokasi (pada lintang dan bujur tertentu) dengan waktu yang berbeda-beda 2. Beberapa lokasi pada waktu yang berbeda-beda
3. Suatu wilayah pada waktu yang berbeda-beda Variabel iklim yang dapat diakses seperti: 1. Curah hujan
2. Suhu Udara Permukaan : rerata, maksimum dan minimum 3. Albedo
4. Angin Zonal 200hPa 5. Angin Zonal 850hPa 6. Dust Dry Deposition 7. Dust Wet Deposition 8. Kecepatan Angin 10m y = 2,5164x + 26,704 R² = 0,2956 0 100 200 300 0 10 20 30 40 50 60 70 Pas si ve AQMS
NO₂
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
9. Kelembaban 10. Latent Heat Flux 11. Radiasi Matahari 12. Runoff
13. Sea Level Pressure 14. Sensible Heat Flux 15. Total Cloud
SRIRAMA dapat digunakan dalam mendukung kegiatan perencanaan pembangunan yang berkelanjutan dan berwawasan lingklungan di berbagai sektor yang membutuhkan informasi iklim jangka panjang seperti pengelolaan tata ruang, pertanian, kelautan dan perikanan, energi, lingkungan hidup dan kehutanan, kesehatan, dan sebagainya. Beberapa kementrian yang menjadi stakeholder SRIRAMA antara lain Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK), Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas), Kementerian Pertanian, Kemterian Kesehatan, Pemerintah Daerah dan sebagainya.
SRIRAMA yang digunakan adalah 3.0 merupakan pengembangan dari versi sebelumnya yaitu SRIRAMA 2.0. Pengembangan dilakukan dengan memperbaharui fitur yang sebelumnya ada dan menambah fitur baru. Fitur yang diberharui adalah fitur pada halaman dashboard yaitu ditambahkan fitur baru yang berfungsi untuk mengontrol informasi yang ditampilkan berdasarkan periode klimatologis dan mode tahun. Ada dua periode yang dapat dipilih pengguna, yaitu periode bulanan dan musiman. Periode bulanan akan menampilkan data pada bulan (Januari - Desember) tertentu di rentang tahun tertentu, sedangkan periode musiman akan menampilkan data musiman (DJF, MAM, JJA, dan SON) tertentu, direntang tahun tertentu. Data disajikan dalam bentuk visualisasi dan angka. Visualisasi data dalam bentuk diagram batang pertahun dan angka menunjukan ringkasan statistik dari data tersebut (minimum, maksimum, dan rata-rata).
Untuk fitur baru yang ditambahkan pada Srirama 3.0 adalah fitur informasi mengenai
Standardized Precipitation Index (SPI), dan informasi Energi. Dari sisi data, pembaharuan
yang dilakukan pada Srirama 3.0 adalah data terkoreksi menggunakan metode bias correction dan pengguna dapat memilih dataset hasil asli dari model atau hasil dari koreksi.
SRIRAMA dapat diakses secara online melalui website internet dengan alamat http://srirama.sains.lapan.go.id.
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
Tabel 16 Perkembangan DSS SRIRAMA
2017 • Srirama 1.0
• Keluaran model CCAM dengan host model GFDL- CM3 dengan skenario emisi Gas Rumah Kaca RCP4.5, resolusi waktu bulanan, resolusi spatial 14 km, dengan rentang waktu dari tahun 1949 sampai dengan tahun 2099.
• Analisis iklim Suatu lokasi pada waktu yang berbeda- beda • Analisis iklim beberapa lokasi pada waktu yang berbeda- beda • Analisis iklim suatu wilayah pada waktu yang berbeda- beda 2018 • Srirama 2.0
• Pengembanan tampilan web sehingga lebih interaktif dan user friendly
• Fitur laman dapat memvisualisaikan secara spasial parameter atmosfer atau menentukan kondisi atmosfer lokasi tertentu, sehingga karakteristik historis dan skenario yang akan datang dapat diketahui
2019 • Srirama 3.0
• Fitur pada halaman dashboard yaitu ditambahkan fitur yang berfungsi untuk mengontrol informasi yang ditampilkan berdasarkan periode klimatologis dan mode tahun. Ada dua periode yang dapat dipilih pengguna, yaitu periode bulanan dan musiman.
• Fitur informasi mengenai SPI (Standardized Precipitation Index), dan informasi Energi.
• Dari sisi data, pembaharuan yang dilakukan adalah data terkoreksi menggunakan metode bias correction dan pengguna dapat memilih dataset asli atau data koreksi.
Berikut gambaran fitur baru SRIRAMA 3.0
Gambar 57Halaman Utama (Dashboard)
Gambar 57 adalah gambaran dari halaman utama Srirama 3.0, ada 4 perubahan yaitu : 1. Penambahan tautan "Dampak" untuk mengakses halaman yang berisi informasi dampak
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
2. Form untuk memasukan periode, rentang tahun dan periode tertentu (bulanan atau musiman) yang mempengaruhi pada data yang ditampilkan;
3. Ringkasan statistik dan nilai pada parameter periode tersebut; 4. Visualisasi data dalam bentuk diagram (tahun vs nilai).
Gambar 58 Halaman Informasi Dampak Perubaha Iklim
Gambar 59 Halaman Analisis
Gambar 58 merupakan halaman yang menampilkan informasi dampak perubahan iklim. pada halaman ini terdapat 2 (dua) informasi dampak perubahan iklim yaitu SPI dan Energi.
Tampilan Informasi pada halaman ini sama dengan tampilan pada halaman dashboard, sistem akan menampilkan data sesuai dengan tipe periode pada rentang tahun dan periode tertentu.
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
Fitur tambahan terakhir adalah fitur pemilihan dataset, yaitu dataset hasil dari model dan dataset data model yang dikoreksi. Sebagaimana terlihat pada Gambar 59., fitur ini dapat terlihat pada halaman Analisis, pengguna dapat memilih dataset sesusai yang dibutuhkan.
Selain fitur-fitur diatas, pada Srirama 3.0 dikembangkan juga informasi dampak perubahan iklim. Informasi dampak perubahan iklim yang dikembangkan adalah Standardized
Precipitation Index (SPI), dan energi terbarukan. SPI memberi informasi mengenai tingkat
kekeringan suatu daerah, sedangkan energi terbarukan memberikan informasi potensi dari daerah seluruh Indonesia yang dapat menghasilakn energi terbarukan. Berikut Tampilan dari Fitur-fitur tersebut :
Gambar 60 Tampilan Awal dengan tambahan menu Dampak
Pada Gambar 60. ditambahkan menu "Dampak" untuk mengakses informasi dampak perubahan iklim. Saat diakses akan muncul tampilan Dataset yang terdiri dari index kekeringan untuk informasi SPI dan energi untuk energi. Pada bagian kanan menampilkan informasi SPI dan energi dalam bentuk grafik.
Untuk melihat lebih informasi SPI dan energi secara spasial maka dapat diakes melalui menu "Analisis". Ketika menu "Analisis" diklik maka akan muncul daftar informasi SPI dan Energi sebagai informasi tambahan di SRIRAMA 3.0, dan data parameter atmosfer yang pada versi sebelumnya sudah ada, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 60.
Setelah mengakses menu "Analisis", pengguna dapat memilih informasi yang akan ditampilkan apakah SPI atau Energi. Gambar 61. dan gambar 62. menampilkan contoh informasi SPI dan energi terbarukan secara spasial berturut turut.
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
Gambar 61 Informasi SPI dalam Bentuk Spasial
Gambar 62 Informasi Energi Terbarukan dalam Bentuk Spasial
Kegiatan pengembangan model perubahan iklim SRIRAMA dilaksanakan dengan dukungan kegiatan penelitian yang dilaksanakan kelompok penelitian litbang Perubahan Iklim.
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
Tabel 17 Litbang Perubahan Iklim
NO JUDUL PENELITIAN PELAKSANA KEGIATAN
1 Dampak Perubahan Iklim Terhadap Ketersediaan Air dan Ketahanan Pangan di Jogyakarta
1. Dra. Sinta Berliana Sipayung, MSc. 2. Bambang Siswanto, MSi.
3. Indah Susanti, ST. 4. Amalia Nurlatifah, S.Si 5. Mamat Suhermat, ST 6. Hidayatul Latifah SSi. 7. Muhammad Nafayest, S.Si 2 Kondisi Fisis Dan Dinamis
Perairan Selatan Jawa Tengah
1. Martono MSi 2. Indah Susanti, ST 3. Bambang Siswanto, MSi. 3 Pengembangan Sistem Informasi
dan Dampak Perubahan Iklim Terhadap Penjalaran Penyakit
Vektor-Borne
1. Drs. Bambang Siswanto, MSi 2. Edy Maryadi, ST, MT 3. Mamat Suhermat. ST
Kawasan pesisir Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) pada saat ini menjadi kawasan prioritas pembangunan tahun 2017-2022. Hal ini tercantum dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah Daerah Istimewa Yogyakarta (RPJMD DIY). Yang menjadi landasan utamanya adalah visi Gubernur DIY Tahun 2017-2022 yaitu “Menyongsong Abad
Samudera Hindia untuk Kemuliaan Martabat Manusia Jogja”. Hal ini berarti bahwa kawasan
pesisir akan dikembangkan menjadi pusat pertumbuhan ekonomi baru yang membutuhkan dukungan fasilitas dan infrastruktur yang memadai. Pada saat ini, infrastruktur yang ada mencakup New Yogyakarta Internasional Airport (NYIA), jalan jalur lintas selatan, beberapa tempat pendaratan ikan (TPI) dan Pelabuhan Tanjung Adikarto.
Perubahan iklim pada saat ini merupakan permasalahan yang membutuhkan kajian, baik itu kajian saintifik, maupun kajian-kajian yang sifatnya teknis operasional untuk kebutuhan penerapan kebijakan adaptasi dan mitigasi. Perubahan iklim disebabkan meningkatnya konsentrasi gas-gas rumah kaca terutama karbon dioksida (CO2) yang jumlah konsentrasinya mengalami peningkatan yang signifikan, dengan laju kenaikan konsentrasi CO2 pada tahun 1960 sekitar 0,7 ppm/tahun dan naik menjadi 2,38 ppm/tahun pada tahun 2014 (WMO, 2017).
Perubahan iklim memiliki dampak luas bagi berbagai sektor dan kawasan. Kawasan pesisir merupakan salah satu kawasan yang rentan terhadap perubahan iklim dan dampaknya. Kenaikan muka laut, perubahan suhu udara, suhu laut dan curah hujan, perubahan magnitude dan frekuensi gelombang, telah memberikan dampak besar pada beberapa daerah. Perubahan wilayah pesisir akibat kenaikan tinggi muka laut yang berlangsung secara terus menerus akan mengganggu proses-proses fisis, aktifitas ekonomi dan sistem sosial wilayah pesisir (Li dkk,
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
2009). Pesisir selatan DIY diduga merupakan salah satu kawasan yang turut mengalami dampak perubahan iklim. Berdasarkan informasi dari beberapa instansi, media massa dan informasi penduduk setempat, beberapa beberapa lokasi di sepanjang pesisir DIY, telah mengalami pergeseran garis pantai yang kemungkinan disebabkan oleh kenaikan muka laut dan abrasi karena pengaruh hempasan gelombang. Abrasi dan kenaikan muka laut ini, mungkin akan merusak beberapa infrastruktur penting sehingga dapat menghambat pencapaian tujuan pembangunan DIY. Dalam hal ini diperlukan beberapa studi terkait dengan mekanisme perubahan fisis dan dinamika interaksi laut-atmosfer yang mungkin mempengaruhi proses perubahan fisik pesisir dan insfrastruktur yang ada.
Kawasan pesisir dan wilayah lainnya rentan terhadap perubahan iklim dan dampaknya perubahan pola curah hujan, pergeseran musim, kenaikan temperatur udara, kenaikan tinggi muka laut, peningkatan frekuensi bencana alam dan mengancam keanekaragaman hayati (Susandi 2006, Measey 2010). Dampak perubahan iklim terhadap sumber daya air di Indonesia khususnya di Jogyakarta dapat menjadi signifikan karena meningkatnya frekuensi banjir dan kekeringan yang pada akhirnya dapat menghambat pencapaian tujuan pembangunan DIY. • Penelitian Dampak Perubahan Iklim Terhadap Ketersediaan Air di Jogyakarta.
Berdasarkan beberapa permasalahan lingkungan yang dapat mengganggu program pembangunan berkelanjutan di wilayah DIY, maka perlu dilakukan penelitian tentang dampak perubahan iklim terhadap ketersedian air. Variabilitas curah hujan antar tahunan, pada periode basah dan kering lebih intens berbeda di masa yang akan datang. Selain volume, pola juga intensitas dan frekuensi curah hujan perubahan, yang mengakibatkan lebih banyak mengalami kejadian ekstrim (Christensen et.al 2007). Pada saat bersamaa, permintaan air di kawasan yang pada umumnya terjadi peningkatan pertumbuhan penduduk dan perkembangan ekonomi (AWDR, 2006).
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
Gambar 63 Variabilitas dan pola curah hujan Jogyakarta
Secara umum pola curah hujan di Jogyakarta adalah pola monsunal. Telah terjadi perubahan pola curah hujan berdasarkan variasi dan rerata tampak dengan jelas perbedaan probabilitidi wilayah Jogyakarta. Berdasarkan peta ketersediaan air terdapat proyeksi kebutuhan semakin meningkat, sebaliknya proyeksi ketersedia air mengalami penurunan hal ini ditunjukkan dengan menurunnya nilai curah hujan pada tahun 2026 sampai dengan tahun 2045.
• Penelitian Kondisi Fisis Dan Dinamis Perairan Selatan Jawa Tengah
Kegiatan penelitian ini, merupakan kajian awal yang terkait dengan perubahan-perubahan fisis dan dinamika interaksi atmosfer-laut, serta studi awal beberapa perubahan bentuk fisik dari kawasan pesisir DIY. Beberapa fakta yang ditemukan dari hasil penelitian ini adalah :
1. Berdasarkan data tide gauge dan altimetry dari tahun 1993-2013, tinggi muka laut di wilayah perairan utara Australia mengalami kenaikan 6,1±1,3 mm/tahun (Gharineiat dan Deng, 2018). Jarak yang dekat antara pesisir Yogyakarta dengan pesisir utara Australia, kemungkinannya adalah bahwa pesisir DIY menunjukkan tren kenaikan mula laut yang sama. Tinggi gelombang signifikan di selatan Yogyakarta dari tahun 1984-2003 menunjukkan kenaikan dengan laju 0,75 cm/tahun (Zikra dkk, 2015);
2. Berdasarkan nilai indeks NINO3.4 dan indeks IOD, dapat disimpulkan bahwa dimasa yang akan datang bencana kemarau panjang lebih dominan di wilayah Indonesia, termasuk di DIY;
3. Di pesisir selatan Jawa Tengah, termasuk DIY, monsun Australia dan angin pasat tenggara lebih dominan dan kuat daripada monsun Asia. Monsun Asia bergerak ke arah timur dari bulan Desember hingga Maret (hanya 4 bulan dalam 1 tahun) dengan kecepatan maksimum 3,9 m/dt di bulan Januari. Monsun Australia dan angin pasat tenggara bergerak
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
ke arah barat dari bulan April hingga November (8 bulan dalam 1 tahun) dengan kecepatan maksimum 6,7 m/dt di bulan Juli. Rata-rata kecepatan angin permukaan ke arah barat lebih besar daripada ke arah timur.;
4. Suhu permukaan laut maksimum terjadi pada bulan April yang mencapai 28,9 OC dan suhu minimum terjadi pada bulan Agustus sekitar 26,1 OC. Suhu permukaan laut selama bulan Desember hingga Mei lebih tinggi dari 28,5 OC, sedangkan dari bulan Juni hingga November lebih kecil dari 28 OC. Penurunan suhu permukaan laut dari bulan Juni hingga Oktober disebabkan oleh proses upwelling yang terjadi di sepanjang selatan Jawa. Variasi kenaikan dan penurunan suhu permukaan laut di JJA (Juni-Agustus) dan SON (September-November) lebih besar daripada di DJF (Desember-Februari) dan MAM (Maret-Mei). Kenaikan dan penurunan suhu permukaan laut antara 2,24 OC hingga -0,95
OC. Kenaikan signifikan terjadi pada tahun 1998, 2010 dan 2016, sedang penurunan signifikan terjadi pada tahun 1994, 1997 dan 2006. Dalam periode waktu 1984-2018, suhu permukaan laut di perairan selatan Jawa Tengah telah mengalami kenaikan sebesar 1,4
OC.;
5. Variasi tinggi gelombang mempunyai pola ekuatorial dengan dua puncak maksimum dan satu minimum. Tinggi gelombang mencapai maksimum di musim timur dan musim barat ketika kecepatan angin permukaan besar. Sebaliknya tinggi gelombang turun di musim peralihan ketika kecepatan angin permukaan melemah. Dalam periode waktu 9 tahun terakhir, tinggi gelombang diperairan ini telah mengalami kenaikan sebesar 8,1 cm; 6. Di perairan ini terdapat dua arus utama yaitu Arus Pantai Selatan Jawa yang bergerak ke
arah timur dan Arus Ekuator Selatan yang bergerak ke arah barat. Dari bulan November hingga Januari, cakupan Arus Pantai Selatan Jawa melebar ke selatan hingga mencapai posisi 9,3 OLS. Dari bulan Februari cakupan Arus Pantai Selatan Jawa mulai melemah hingga hanya berada di wilayah pesisir. Sebaliknya ketika Arus Pantai Selatan Jawa melemah, Arus Ekuator Selatan semakin kuat dengan cakupan melebar ke utara hingga mencapai posisi 8,7 OLS;
7. Variasi konsentrasi klorofil-a mempunyai pola monsunal dan berbanding terbalik dengan suhu permukaan laut. Bulan Desember hingga Mei, konsentrasi klorofil-a lebih relatif rendah yang berkisar antara 0,12 mg/m3 – 0,25 mg/m3. Konsentrasi klorofil-a mengalami kenaikan selama bulan Juni hingga November dengan kisaran antara 0,37 mg/m3 – 1,09
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
mg/m3. Kenaikan konsentrasi klorofil-a selama bulan Juni hingga November disebabkan oleh proses upwelling pantai. Konsentrasi klorofil-a di perairan ini mengalami fluktuasi naik dan turun setiap tahunnya. Fluktuasi kenaikan dan penurunan konsentrasi klorofil-a di musim timur (JJA) dan musim peralihan kedua (SON) lebih besar daripada musim barat (DJF) dan musim peralihan pertama (MAM). Kenaikan signifikan konsentrasi klorofil-a terjadi pada tahun 2006 dengan anomali 0,79 mg/m3 di JJA dan 0,49 mg/m3 di SON. Penurunan signifikan terjadi pada tahun 2010 dengan anomali -0,4 mg/m3 di JJA dan 0,52 mg/m3 di SON, serta pada tahun 2016 dengan anomali -0,54 mg/m3 di JJA dan -0,5 mg/m3 di SON;
8. Tinggi muka laut dari bulan November hingga Juni lebih besar dari 80 cm, sedangkan dari bulan Juli hingga Oktober lebih kecil dari 80 cm. Penurunan tinggi muka laut dari bulan Juli hingga Oktober disebabkan oleh proses upwelling pantai di perairan selatan Jawa. Tinggi muka laut antar tahunan mengalami fluktuasi kenaikan maupun penurunan. Fluktuasi di musim timur (JJA) dan musim peralihan kedua (SON) lebih tinggi daripada musim barat (DJF) maupun musim peralihan pertama (MAM). Kenaikan signifikan terjadi di tahun 1996, 1998, 2010 dan 2016, sedangkan penurunan signifikan terjadi pada tahun 1994, 1997, 2006 dan 2011. Dalam rentang waktu 26 tahun terakhir, tinggi muka laut diperairan selatan Yogyakarta telah mengalami kenaikan sebesar 13,2 cm;
9. Gelombang dan kenaikan muka laut telah menyebabkan adanya pergeseran garis pantai sehingga beberapa daerah mengalami abrasi/akresi dan perubahan luas lahan daratan. Perubahan luas lahan tersebut menunjukkan adanya variasi, dimana pengurangan lahan terluas terjadi di Kecamatan Galur pada periode JJA lebih dari 350.000 meter persegi. Sedangkan penambahan luas terbesar terjadi di Kecamatan Wates pada periode DJF kurang lebih mencapai 300.000 meter persegi. Kecamatan lain yang mengalami pengurangan luas lahan adalah Kecamatan Temon, Kecamatan Srandakan, Sanden, Kretek, Panggang, Tepus dan Kecamatan Rongkop;
10. Masalah lain yang muncul selain dari perubahan garis pantai dan pengurangan lahan di pesisir adalah sedimentasi yang terjadi di Pelabuhan Tanjung Adikarto. Prof. Nur Yuwono mengatakan bahwa sedimentasi di pelabuhan Tanjung Adikarto sebesar 731.000 m3 pertahun dari arah barat dan 1.024.300 m3 pertahun dari arah timur (Tribun.com; 7 Oktober 2019).
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
Berdasarkan analisis hasil dapat disimpulkan bahwa kondisi dinamika perairan selatan Jawa Tengah telah mengalami perubahan. Besarnya perubahan masing-masing parameter berbeda-beda. Suhu permukaan laut, tinggi muka laut dan gelombang laut mengalami tren kenaikan, sedang konsentrasi klorofil-a menunjukkan tren penurunan. Perubahan kondisi lingkungan perairan ini diindikasikan mempengaruhi potensi dan pola migrasi perikanan laut, merusak infrastruktur di wilayah pesisir dan merubah variabilitas cuaca di wilayah Yogyakarta. Arus Pantai Selatan Jawa yang bergerak ke timur menyusur pantai selatan Jawa perlu mendapat perhatian serius dalam mencari solusi mengendalikan proses pendangkalan di alur masuk pelabuhan Tanjung Adikarto yang berlangsung secara terus menerus. Ini disebabkan gerakan arus ini diindikasikan mentranspor material pasir yang cukup besar dari barat menuju timur sepanjang tahun.
• Pengembangan Sistem Informasi dan Penelitian Dampak Perubahan Iklim Terhadap Penjalaran Penyakit Vektor-Borne
Vektor adalah anthropoda yang dapat memindahkan, menularkan suatu infectious agent dari sumber infeksi kepada induk semang yang rentan terhadap nyamuk aedes aegypti dan penyakit vektor-borne/ penyakit tular vektor adalah penyakit yang ditransmisikan oleh vektor, meliputi nyamuk, kutu, dan kutu. Vektor ini dapat membawa patogen infektif seperti virus, bakteri, dan protozoa, yang dapat ditransfer dari satu induk (pembawa) ke yang lain, dan distribusi, juga prevalensi penyakit yang ditularkan vektor dipengaruhi secara signifikan oleh faktor-faktor iklim, terutama tinggi dan suhu rendah ekstrem dan pola curah hujan.
Yang mendasari pelaksanaan kegiatan ini dikarenakan jumlah kasus kejadian luar biasa(KLB) deman berdarah(DBD) yang terjadi di wilayah Indonesia dilaporkan meningkat dari 1.081 kasus pada tahun 2014 menjadi 8.030 kasus pada ahun 2015. Demikian juga dengan jumlah provinsi dan Kabupaten yang melaporkan KLB dbd dari tahun 2014-2015 meningkat, yaitu dari 5 prov dan 21 kab pada tahun 2014 menjadi 7 provinsi dan 59 kab pada tahun 2015. Tahapan proses kajian dampak perubahan iklim terhadap penjalaran penyakit
Vektor-Borne, diawali dengan koleksi data (kasus DBD, data permukaan dari CRU, Era_Interin, dan
hasil eksekusi model CCAM); preprosesing; analitik dan evaluasi hasil.
Hasil kajian dituangkan dalam bentuk peta spasial nilai potensi transmisi nyamuk dan peta spasial indek potensi transmisi Demam berdarah Agustus 2016 sampai Juli 2017(Gambar 64),
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
juga peta spasial nilai potensi transmisi nyamuk berikut Peta spasial Indek Potensi Transmisi tahun 2017 (Gambar 65)
Berdasarkan peta spasial menunjukkan bahwa wilayah pulau Jawa, khususnya Jawa barat, Jawa tengah bagian tengah dan sebagian Jawa Timur bagian timur mempunyai kriteria beresiko tinggi terjadinya transmisi, hal ini dikarenakan setiap bulan mempunyai nilai yang berpotensi transmisi dan terjadi selama lebih atau sama denagn 9 bulan berturut-turut, sehingga mempunyai katagori beresiko tinggi (Gambar 64), sedangkan nilai potensi transmisi nyamuk tahun 2017 secara bulanan telah terjadi peningkatan nilai potensi transmisi, khusunya di Pulau Jawa, sehingga bila digambarkan indeks potensi transmisi nyamuk, maka distribusi indeks potensi transmisi nyamuk tahun 2017 di Pulau Jawa, telah terjadi pergeseran potensi, yaitu makin meningkat (gambar 65)
Gambar 64 peta spasial indek potensi transmisi Demam berdarah Bulan Agustus 2016 - Juli 2017
DISIAPKAN OLEH DIPERIKSA OLEH PERIKSA OLEH DISETUJUI OLEH
NSI DSI EHN HAL
Penelitian Pengembangan Sistem Informasi Perubahan Iklim Benua Maritim Indonesia atau pengembangan SRIRAMA 3.0 adalah pengembangan sistem informasi yang dapat dikembangankan bekerjasama dengan sektoral menjadi sistem pendukung keputusan/ decision
support system (DSS) perubahan iklim