APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG)
TERHADAP PERSEBARAN TINGKAT PENCEMARAN
AIR SUMUR DI KAWASAN INDUSTRI
(Studi Kasus Kecamatan Muara Satu, Kota Lhokseumawe)
Muziburrahman, Hizir Sofyan, Marlina
Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh, April 2013 [email protected], [email protected], [email protected]
ABSTRAK
Perkembangan industri yang tinggi berpotensi untuk terjadinya pencemaran lingkungan hidup dan turut berkontribusi terhadap penurunan kualitas air. Pencemaran air perlu dikendalikan, karena dapat mengganggu ekosistem lingkungan hidup. Pengendalian yang baik dapat menjaga ketersediaan air yg berkualitas untuk makhluk hidup. Salah satu cara untuk melakukan pengendalian terhadap pencemaran air adalah dengan menganalisisa tingkat kualitas air di sekitar kawasan-kawasan industri. Pada penelitian ini dilakukan proses analisa tingkat pencemaran air sumur melalui teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan proses pengelompokan data hasil pengujian kualitas air sumur menggunakan Clustering Analysis, yaitu metode Complete-Linkage dengan objek penelitian di Kecamatan Muara Satu, Kota Lhokseumawe.
Kata Kunci : Pencemaran Air, Air Sumur, SIG, Clustering Analysis, Complete-Linkage
ABSTRACT
The growth of industries can be a high potential for environment pollution and contribute to decrease water quality. Water pollution needs to be controlled because it can influence the ecosystem environment. Good control of water pollution can maintain the availability of good quality of water for living things. One of the ways to control the water pollution is to analyze the level of water’s quality in the industrial areas. This research analyzes the level of well water pollution by using Geographic Information System (GIS) technology and the Clustering Analysis which is the Complete-Linkage method. The Clustering Analysis is used to group the test result of well water quality in Muara Satu District, Lhokseumawe which is the object of this research.
Keywords : Water Pollution, Well Water, GIS, Clustering Analysis, Complete-Linkage
1. PENDAHULUAN
Air merupakan sumber daya alam yang sangat penting dan digunakan secara keberlanjutan oleh setiap makhluk hidup. Perlindungan dan pengawasan terhadap kualitas air sangat penting dilakukan karena sangat berpengaruh terhadap lingkungan hidup yang sehat. Untuk mencapai kualitas air sesuai yang diharapkan, maka perlu adanya upaya pelestarian untuk memelihara ketersediaan air sesuai mutu baku yang baik untuk kesehatan.
Seiring dengan pertumbuhan ekonomi yang tinggi dapat menyebabkan perkembangan industri yang cukup pesat, sehingga berpotensi untuk terjadinya pencemaran lingkungan dan juga terutama pencemaran air. Pencemaran air perlu dilakukan pengendalian, karena dapat mengganggu tatanan ekosistem lingkungan hidup. Salah satu cara untuk mengendalikannya adalah dengan melakukan pengawasan terhadap tingkat kualitas air di sekitar kawasan-kawasan industri.
Penelitian ini hanya dibatasi dalam menentukan tingkat pencemaran air sumur melalui analisis cluster untuk mengelompokkan tingkat pencemaran yang terjadi dan mengolah data spasial dengan metode Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk memetakan kawasan persebaran yang terjadi pencemaran air sumur.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan tingkat pencemaran air sumur yang terjadi di kawasan industri Kecamatan Muara Satu Lhokseumawe menggunakan analisis clustering dan memetakannya dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah memberikan informasi tentang tingkat pencemaran air sumur di kawasan industri Muara Satu serta dapat dipergunakan sebagai salah satu kajian alternatif untuk pengambilan kebijakan pembangunan kawasan industri oleh pihak-pihak terkait dengan memperhatikan aspek-aspek lingkungan hidup untuk penataan ruang wilayah
yang sempurna dalam mendukung pertumbuhan sosial dan ekonomi masyarakat yang lebih baik.
2. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah citra Satelit Quickbird daerah Kecamatan Muara Satu, Kota Lhokseumawe tahun sebagai objek penelitian, data hasil pengujian kualitas air sumur, data vektor batas administrasi, dan data survey titik koordinat lokasi sampel penelitian. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis cluster melalui metode Pautan Lengkap (Complete-Linkage) untuk melakukan pengelompokan objek, dan metode Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk mengolah data spasial.
Proses pengelompokan dengan metode Pautan Lengkap (Complete-Linkage) menggunakan perangkat lunak R 2.15.2. Kemudian dilakukan visualisasi tingkat pencemaran air sumur yang terjadi dengan menggunakan perangkat lunak ArcGIS 9.3.
2.1 Pencemaran Air
Air sebagai salah satu komponen sumber daya alam terpenting yang harus dipergunakan untuk sebesar-besarnya bagi kemakmuran rakyat. Untuk itu air perlu dikelola secara baik agar tersedia dalam jumlah yang aman, baik kuantitas maupun kualitasnya dan bermanfaat bagi kehidupan manusia serta makhluk hidup lainnya agar tetap berfungsi secara ekologis, guna menunjang pembangunan yang berkelanjutan.
Pencemaran air dapat diindikasikan dengan turunnya kualitas air sampai ke tingkat tertentu yang menyebabkan air tidak dapat berfungsi sesuai dengan peruntukannya. Tingkat tertentu yang dimaksud adalah baku mutu air yang ditetapkan dan berfungsi sebagai tolok ukur untuk menentukan telah terjadinya pencemaran air, juga merupakan arahan tentang tingkat kualitas air yang akan dicapai atau dipertahankan oleh setiap program kerja pengendalian pencemaran air [3].
Secara umum proses terjadinya pencemaran air dapat dikelompokkan ke dalam dua kategori, yaitu [7]:
1. Pencemaran yang berasal dari sumber-sumber langsung (direct contaminant sources), yaitu buangan (effluent) yang berasal dari sumber pencemar limbah hasil pabrik atau suatu kegiatan dan limbah.
2. Pencemaran yang berasal dari sumber-sumber tak langsung (indirect contaminant sources), yaitu kontaminan yang masuk dan bergerak ke dalam tanah melalui celah-celah atau pori-pori tanah dan bebatuan.
2.2 Analisis Cluster
Analisis cluster adalah suatu metode untuk mengelompokkan data set ke dalam beberapa kelompok yang memiliki karakteristik yang sama atau serupa. Metode pengelompokan yang konvensional membatasi setiap titik dari data yang diatur tepat ke satu cluster [8]. Tujuan dari analisis cluster adalah untuk mempartisi suatu set data menjadi dua kelompok atau lebih dengan berdasarkan kesamaan karakteristik khusus yang dimilikinya [5].
2.3 Penentuan Ketaksamaan Ukuran Data
Data hasil pengujian air sumur terlebih dahulu dilakukan proses normalisasi data. Proses normalisasi dilakukan untuk mengurangi variasi data yang menyimpang (outliers), sehingga data yang akan diteliti menjadi lebih sederhana dan dapat memudahkan dalam mengindentifikasi data yang diteliti [1].
Persamaan yang digunakan untuk proses normalisasi data adalah sebagai berikut [2],
𝑣′= 𝑣 − 𝑚𝑖𝑛𝐴
𝑚𝑎𝑥𝐴− 𝑚𝑖𝑛𝐴(𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑎𝑥𝐴− 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛𝐴) + 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛𝐴
dimana,
v` = nilai data yang telah ternormalisasi v = nilai data yang akan dinormalisasi
minA = nilai data terendah sebelum dinormalisasi maxA = nilai data tertinggi sebelum dinormalisasi new_minA = nilai data terendah setelah dinormalisasi new_maxA = nilai data tertinggi sesudah dinormalisasi Persamaan yang digunakan untuk menentukan ukuran ketaksamaan atau jarak antar dua buah data adalah dengan persamaan jarak Euclidian [6],
𝑑𝑖ℎ = ��� 𝑥𝑖𝑗 − 𝑥ℎ𝑗�2 𝑝
𝑗=1
dimana:
dih adalah jarak kuadrat Euclidian antara data ke-i dan data ke-h,
p adalah jumlah variabel cluster,
xij adalah nilai dari data ke-i pada variabel ke-j, dan xhj adalah nilai dari data ke-h pada variabel ke-j.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengolahan Citra Satelit QuickBird
Dari hasil pengolahan data spasial dari data Satelit Quickbird Kecamatan Muara Satu (Gambar 1), data vektor batas administratif desa, dan data survey titik
lokasi sampel penelitian diperoleh data berupa shapefile. Dari data tersebut dan data hasil pengujian kualitas air sumur akan dilakukan analisis parameter kandungan logam dan non-logam dari daerah penelitian.
Gambar 1. Citra Satelit QuickBird
3.2 Analisis Parameter Kandungan Logam dan Non-Logam
1. pH
Ambang batas maksimum pH yang diperbolehkan adalah berada pada kisaran 6,5 – 8,5 [4]. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa pH air sumur sekitar wilayah Muara Satu berkisar antara 7,06 – 7,71. Untuk parameter ini, secara keseluruhan air sumur di wilayah Muara Satu memenuhi kriteria yang diperbolehkan (Gambar 2a). 2. Kekeruhan
Ambang batas maksimum kekeruhan yang diperbolehkan adalah 5 NTU [4]. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa kekeruhan air sumur di sekitar wilayah Muara Satu berkisar antara 0,01 – 2,90 NTU. Untuk parameter ini, secara keseluruhan air sumur di wilayah Muara Satu berada di bawah nilai ambang batas maksimum yang diperbolehkan (Gambar 2b).
3. Total Padatan Terlarut (Total Dissolve Solid)
Ambang batas maksimum TDS yang diperbolehkan adalah ≤ 500 mg/L [4]. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa TDS air sumur sekitar wilayah Muara Satu berkisar antara 323 – 1352 mg/L. Dari parameter ini, air sumur di daerah Ujong Pacu, Blang Pulo dan Padang Sakti memiliki nilai TDS yang tinggi (710 – 981 mg/L). Bahkan di daerah Meria Paloh, Cot Trieng, Blang Naleung Mameh dan Batuphat Barat memiliki nilai TDS > 1000 mg/L. (Gambar 2c). Dari hasil analisis menunjukkan bahwa secara keseluruhan air sumur dari daerah tersebut terindikasi telah terjadinya pencemaran, sehingga tidak layak untuk digunakan. 4. Oksigen Terlarut (Dissolved Oxygen)
Ambang batas minimum DO yang diperbolehkan adalah > 6 mg/L [4]. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa DO air sumur sekitar wilayah Muara Satu berkisar antara 3,42 – 6,18 mg/L. Untuk parameter ini, hanya air sumur di daerah Batuphat Timur dan Padang Sakti yang
memenuhi kriteria yang diperbolehkan (Gambar 2d). Dari hasil analisis menunjukkan bahwa air sumur di daerah tersebut tidak dapat digunakan sebagai air minum. Hal ini disebabkan banyaknya zat terlarut yang terdapat di daerah tersebut.
5. Kebutuhan Oksigen Biologi (Biological Oxygen Demand)
Ambang batas maksimum BOD yang diperbolehkan adalah < 2 mg/L [4]. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa BOD air sumur sekitar wilayah Muara Satu berkisar antara 0,16 – 1,79 mg/L. Untuk parameter ini, secara keseluruhan air sumur di wilayah Muara Satu memenuhi kriteria yang diperbolehkan (Gambar 2e).
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f)
(g) (h)
Gambar 2. Distribusi spasial dari (a) pH, (b)kekeruhan, (c) TDS, (d) DO, (e) BOD, (f) COD, (g) kesadahan, dan (h) besi.
6. Kebutuhan Oksigen Kimia (Chemical Oxygen Demand)
Ambang batas maksimum COD yang diperbolehkan adalah 10 mg/L [4]. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa COD air sumur sekitar wilayah Muara Satu berkisar antara 0,58 – 1,48 mg/L. Untuk parameter ini, secara keseluruhan air sumur di wilayah Muara Satu masih berada pada nilai ambang batas maksimum yang diperbolehkan (Gambar 2f).
7. Kesadahan (CaCO3)
Ambang batas maksimum kesadahan yang diperbolehkan adalah 500 mg/L [4]. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa kesadahan air sumur sekitar wilayah Muara Satu berkisar antara 123,39 – 655,63 mg/L. Untuk parameter ini, secara keseluruhan air sumur di wilayah Muara Satu masih berada pada nilai ambang batas maksimum yang diperbolehkan, kecuali daerah Padang Sakti (Gambar 2g).
8. Besi (Fe)
Ambang batas maksimum besi yang diperbolehkan adalah 0,3 mg/L [4]. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa besi air sumur sekitar wilayah Muara Satu berkisar antara 0,01 – 1,93 mg/L. Untuk parameter ini, daerah Paloh Punti dan Cot Trieng memiliki nilai di atas ambang batas maksimum (> 0,3 mg/L), bahkan di daerah Blang Pulo memiliki tingkat kandungan besi yang cukup tinggi, yaitu sebesar 1,93 mg/L (Gambar 2h).
Dari hasil analisis yang telah dilakukan di atas, maka dapat disimpulkan bahwa ada beberapa daerah yang memiliki satu dan dua parameter dengan nilai yang melewati ambang batas yang diperbolehkan. Sehingga air sumur di daerah-daerah tersebut tidak dapat digunakan sebagai air minum dan air bersih.
3.3 Analisis Tingkat Pencemaran Air Sumur
1. Perhitungan Jarak Antar Data
Sebelum dilakukan proses perhitungan jarak data, terlebih dahulu dilakukan proses normalisasi data. Proses normalisasi dilakukan untuk mengurangi variasi data, sehingga data yang akan diteliti menjadi lebih sederhana dan dapat memudahkan dalam mengindentifikasi data yang diteliti. Proses normalisasi dari keseluruhan nilai parameter dilakukan melalui perangkat lunak R.
Tabel 1. Data hasil normalisasi
Data yang telah dinormalisasi kemudian dilakukan perhitungan jarak dengan menggunakan persamaan jarak Euclidian melalui perangkat lunak R.
Tabel 2. Hasil perhitungan jarak
Keterangan:
1 = Ujong Pacu 7 = Mns. Dayah 2 = Paloh Punti 8 = Blang Panyang 3 = Meria Paloh 9 = Padang Sakti
4 = Cot Trieng 10 = Blang Naleung Mameh 5 = Batuphat Timur 11 = Batuphat Barat 6 = Blang Pulo
Hasil dari proses perhitungan jarak kesamaan antar data terlihat bahwa jarak kesamaan antar data pada berkisar antara 0,012 – 13,801. Nilai kesamaan yang terdekat adalah antara data ke-10 (Blang Naleung Mameh) dengan data ke-11 (Batuphat Barat), yaitu 0,012. Dengan demikian, karakteristik antara kedua daerah tersebut mempunyai tingkat kemiripan yang hampir sama. Jika ditinjau secara letak geografis, lokasi ke dua daerah tersebut terletak berdekatan di daerah pesisir pantai. Adapun nilai kesamaan yang terjauh adalah antara data ke-2 (Paloh Punti) dengan data ke-6 (Blang Pulo), yaitu 13,801. Dan jika dilihat secara letak geografis, ke dua daerah tersebut berlokasi agak berjauhan.
2. Proses Pengelompokan (Clustering)
Proses pengelompokan (clustering) pada penelitian ini dilakukan melalui perangkat lunak R dengan menggunakan metode Pautan Lengkap (Complete Linkage).
Gambar 3. Dendogram yang terbentuk
Hasil dari proses pengelompokan (clustering) terlihat bahwa daerah Blang Naleung Mameh dan Batuphat Barat berada pada kelompok yang sama. Dan daerah Ujong Pacu, Meria Paloh, Blang Panyang, Batuphat Timur dan
Mns. Dayah berada dalam satu kelompok yang sama. Serta daerah Paloh Punti, Cot Trieng, Padang Sakti, dan Blang Pulo juga berada dalam satu kelompok yang sama. 3. Penentuan Jumlah Kelompok
Hasil proses penentuan jumlah kelompok pada perangkat lunak R, maka didapatkan anggota-anggota untuk setiap kelompok dengan 3 (tiga) kategori kelompok.
Tabel 3. Hasil penentuan jumlah kelompok
Dari Tabel 3. di atas terlihat bahwa daerah yang berkategori 3 merupakan daerah yang terjadi pencemaran. Daerah yang berkategori 2 merupakan daerah yang rawan tercemar. Sedangkan daerah yang berkategori 1 merupakan daerah yang aman terhadap pencemaran.
Gambar 4. Peta persebaran tingkat pencemaran
4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian , maka didapatkan beberapa parameter logam dan non-logam memiliki nilai di atas ambang batas baku mutu air yang diperbolehkan, yaitu total padatan terlarut (TDS), kesadahan (CaCO3), dan
besi (Fe).
Tingkat pencemaran air sumur yang terjadi di Kecamatan Muara Satu terdiri dari 3 kategori kelompok, yaitu kategori 1 (daerah yang aman dari pencemaran), kategori 2 (daerah yang rawan tercemar) dan kategori 3 (daerah yang terindikasi telah terjadinya pencemaran).
Daerah yang terindikasi terjadinya pencemaran adalah daerah Paloh Punti, Cot Trieng, Padang Sakti, dan Blang Pulo, sedangkan daerah yang rawan tercemar adalah
daerah Ujong Pacu, Meria Paloh, Mns. Dayah, Batuphat Timur, dan Blang Panyang, dan daerah yang aman terhadap pencemaran adalah daerah Blang Naleung Mameh dan Batuphat Barat (Gambar 4.).
5. DAFTAR PUSTAKA
1. Bolstad, B. M. 2004. Low Level Analysis of High-density Oligonucleotide Array Data: Background, Normalization and Summarization. Dissertation. University of California, Berkeley.
2. Han, Jiawei. 2006. Data Mining: Concepts and Techniques. Departement of Computer Science – University of Illinois. Urbana – Champaign.
3. Kementerian ESDM. 2001. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 82 Tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air. http://portal.djmbp.esdm.go.id/ sijh/PP8201_KualitasAir.pdf. Tanggal akses 12 Desember 2012.
4. Kemenkes RI. 2010. Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 492 Tahun 2010 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air.
5. Mucha, Hans-Joachim, and Hizir Sofyan. 2005. Cluster Analysis. http://edoc.hu-berlin.de/series/sfb-373-papers/2000-49/PDF/49.pdf. Tanggal akses 26 Desember 2012.
6. Sharma, Subhash. 1996. Applied Multivariate Techniques. John Wiley and Sons Inc. New York. 7. Susanto, J. P. 2005. Analisis Diskripsi Pencemaran
Air Sumur Pada Daerah Industri Pengolahan Logam. Jurnal Teknologi Lingkungan, P3TL-BPPT. Vol. 6 No. 2: 402-209.
8. Wu, Kuo-Lung, Miin-Shen Yang. 2005. A Cluster Validity Index for Fuzzy Clustering. Pattern Recognition Letter. Vol. 26: 1275-1291.
