i
LAPORAN TAHUNAN
HIBAH PENELITIAN KERJASAMA ANTAR
PERGURUAN TINGGI
(HIBAH PEKERTI)
PEMETAAN KUALITAS KANDUNGAN ZAT ANORGANIK
PADA AIR TANAH DI JABODETABEK
MENGGUNAKAN METODE SPASIAL
Tahun ke -1 dari rencana 2 tahun
Rokhana Dwi Bekti,S.Si., M.Si (NIDN: 0306038601)
Dra. Heruna Tanty, M.Si (NIDN: 0315046201)
Dr. Tati Herlina (NIDN: 0020036201)
Dr. Solihudin (NIDN : 0005036307)
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA
NOVEMBER 2014
ii
iii
RINGKASAN
Karakteristik kualitas air tanah dibeberapa lokasi saling berhubungan secara
spasial. Hal ini ditunjukkan oleh bergantungnya kualitas air antar lokasi. Informasi
pemetaan kualitas air disetiap lokasi tersebut juga penting untuk mendukung langkah-
langkah perbaikan dan peningkatan kualitas air tanah. Oleh karena itu penelitian ini
bertujuan untuk menganalisis kandungan zat anorganik air tanah di DKI Jakarta dan
sekitarnya, atau tepatnya di Jabodetabek. Analisis yang dilakukan adalah
menggunakan metode autokorelasi spasial untuk mendapatkan hubungan kualitas air
tanah antar lokasi
Data BPS menyebutkan pencemaran lingkungan hidup di Jabodetabek banyak
terjadi pada pencemaran air. Penyebab utamanya adalah dari akrifitas pabrik/industri.
Sementara itu berdasarkan hasil uji di labolatorium Unpad, diketahui bahwa rata-rata
kadar Mn di DKI Jakarta, Bekasi, dan Tangerang masih di atas baku mutu.
Selanjutnya kadar Cd di DKI Jakarta dan Tangerang masih di atas baku mutu. Rata-
rata kadar Pb di Bogor masih di atas baku mutu. Dengan uji Moran’s I (pada α=15%)
didapatkan hasil bahwa ada autokorelasi spasial pada kadar Cd di DKI Jakarta dan
Bekasi.
Melalui pemetaan kualitas air dengan uji LISA, wilayah bagian barat, utara,
dan timur cenderung memiliki P value lebih kecil dibandingkan bagian lainnya
sehingga dapat dikatakan kadar Cd di wilayah tersebut memiliki hubungan
dependensi antar lokasi. Selanjutnya di Bogor, lokasi sampel ke-2, ke-4, dan ke-7
memiliki hubungan dependensi dengan lokasi lain pada kadar Pb. Di Depok, lokasi
sampel ke-5 dan ke-10 memiliki hubungan dependensi dengan lokasi lain pada kadar
Mn.
Untuk mempermudah analisis dan pemetaan autokorelasi spasial, penelitian
ini membuat aplikasi program di R software dan dapat di run di R Deducer. Aplikasi
program ini memberikan output analisis autokorelasi spasial Moran’s I dan LISA,
serta pemetaan kualitas air yang berupa plot latitude longtitude.
Kata Kunci: Air Tanah, Autokorelasi Spasial, Moran’s I, LISA, Aplikasi Program.
iv
PRAKATA
Penelitian ini merupakan penelitian kerjasama antara Universitas Bina
Nusantara Jakarta dan Universitas Padjadjaran Bandung. Tujuannya adalah untuk
meningkatkan kemampuan meneliti bagi dosen-dosen di Universitas Bina Nusantara
dibantu oleh dosen-dosen senior yang berpengalaman dalam bidang research dari
Universitas Padjadjaran Bandung. Sedangkan untuk jangka panjang diharapkan ada
kerjasama antar kedua perguruan tinggi dalam bidang lain yang dapat meningkatkan
penelitian. Fokus penelitian ini pada masalah air tanah karena masih banyak
masyarakat di daerah Jabodetabek yang menggunakan air tanah sebagai sumber air
minumnya. Selain itu, berdasarkan hasil penelitian sebelumnya diketahui juga bahwa
kadar Kadmium(Cd) dan Mangan (Mn) masih di atas batas ambang kadar yang
ditetapkan oleh Menteri Kesehatan dalam Peraturan Menteri Kesehatan Republik
Indonesia Nomor 492/ Menkes / PER / IV/ 2010. Oleh karena itu, hasil pemetaan
kualitas air di penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi untuk
mendapatkan hubungan kualitas air tanah antar lokasi dan dapat mendukung langkah-
langkah perbaikan dan peningkatan kualitas air.
v
DAFTAR ISI
RINGKASAN ................................................................................................................ ii
PRAKATA .................................................................................................................... iv
DAFTAR ISI .................................................................................................................. v
DAFTAR TABEL ........................................................................................................ vii
DAFTAR GAMBAR ..................................................................................................viii
DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................................. ix
BAB 1 PENDAHULUAN .......................................................................................... 10
1.1 Latar Belakang Masalah ................................................................................... 10
1.2 Perumusan Masalah.......................................................................................... 12
1.2 Objek Penelitian ............................................................................................... 12
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ................................................................................ 13
2.1 Studi Pendahuluan ............................................................................................ 13
2.2 Metode Autokorelasi Spasial ........................................................................... 14
2.3 R Language ...................................................................................................... 17
2.4 Kadar Zat Kimia ............................................................................................... 18
BAB 3 TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN .................................................. 21
3.1 Tujuan Penelitian.............................................................................................. 21
3.2 Manfaat Penelitian............................................................................................ 21
3.3 Luaran Penelitian.............................................................................................. 21
BAB 4 METODE PELAKSANAAN ......................................................................... 23
4.1 Prosedur Penelitian ............................................................................................ 23
4.2 Lokasi Penelitian dan Sumber Data .................................................................. 23
4.3 Variabel Penelitian ............................................................................................ 25
4.4 Metode analisis .................................................................................................. 26
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN ...................................................................... 27
5.1. Kondisi Eksisting Air dan Permasalahannya............................................. 27
5.1.1 DKI Jakarta ............................................................................................ 27
5.1.2 Kab/Kota Bogor, Kota Depok, dan Kab/Kota Bekasi ........................... 29
5.1.3 Kab/Kota Bogor Tangerang ................................................................... 30
5.2. Pemetaan Kadar Air Tanah di DKI Jakarta ............................................... 31
5.2.1 Karakteristik Air Tanah di DKI Jakarta ................................................. 31
vi
5.2.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di DKI Jakarta .................................. 33
5.3. Pemetaan Kadar Air Tanah di Kab/Kota Bekasi ....................................... 35
5.3.1 Karakteristik Air Tanah di Kab/Kota Bekasi ......................................... 35
5.3.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di Kab/Kota Bekasi .......................... 36
5.4. Pemetaan Kadar Air Tanah di Tangerang ................................................. 38
5.4.1 Karakteristik Air Tanah di Tangerang ................................................... 38
5.4.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di Tangerang .................................... 38
5.5. Pemetaan Kadar Air Tanah di Bogor ........................................................ 39
5.5.1 Karakteristik Air Tanah di Bogor .......................................................... 39
5.5.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di Bogor ........................................... 40
5.6. Pemetaan Kadar Air Tanah di Depok ........................................................ 42
5.6.1 Karakteristik Air Tanah di Depok .......................................................... 42
5.6.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di Depok ........................................... 43
5.7. Aplikasi Program.............................................................................................. 44
BAB 6 RENCANA TAHAPAN BERIKUTNYA ...................................................... 48
BAB 7 KESIMPULAN DAN SARAN ...................................................................... 49
7.1 Kesimpulan....................................................................................................... 49
7.2 Saran ................................................................................................................. 50
DAFTAR PUSTAKA .................................................................................................. 51
LAMPIRAN ................................................................................................................. 53
vii
DAFTAR TABEL
Tabel 4.1. Lokasi dan Jumlah Sampel Penelitian ......................................................24
Tabel 5.1 Banyaknya Desa Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup di DKI
Jakarta ............................................................................................................28
Tabel 5.2. Banyaknya Desa Menurut Sumber Pencemaran Air di DKI Jakarta ........28
Tabel 5.3. Banyaknya Desa Menurut Sumber Pencemaran Air di DKI Jakarta ........2
Tabel 5.4 Banyaknya Desa Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup di
Kab/Kota Bogor, Kota Depok, dan Kab/Kota Bekasi ...................................29
Tabel 5.5. Banyaknya Desa Menurut Sumber Pencemaran Air di Kab/Kota Bogor,
Kota Depok, dan Kab/Kota Bekasi ................................................................30
Tabel 5.6 Banyaknya Desa Menurut Sumber Air untuk minum/memasak di Kab/Kota
Bogor, Kota Depok, dan Kab/Kota Bekasi ....................................................30
Tabel 5.7 Banyaknya Desa Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup di
Kab/Kota Tangerang ......................................................................................30
Tabel 5.8 Banyaknya Desa Menurut Sumber Pencemaran Air di Kab/Kota
Tangerang ......................................................................................................30
Tabel 5.9 Banyaknya Desa Menurut Sumber Air untuk minum/memasak di Kab/Kota
Tangerang ......................................................................................................31
Tabel 5.10. Karakteristik Air Tanah di DKI Jakarta ..................................................33
Tabel 5.11 Hasil uji Moran’s I di DKI Jakarta ..........................................................33
Tabel 5.12. Hasil uji LISA di DKI Jakarta ................................................................34
Tabel 5.13. Karakteristik Air Tanah di Kab/Kota Bekasi ..........................................36
Tabel 5.14 Hasil uji Moran’s I di Kab/Kota Bekasi ..................................................37
Tabel 5.15 Hasil uji LISA di Kab/Kota Bekasi .........................................................37
Tabel 5.16. Karakteristik Air Tanah di Tangerang ....................................................38
Tabel 5.17 Hasil uji Moran’s I di Tangerang .............................................................39
Tabel 5.18 Hasil uji LISA di Tangerang ....................................................................39
Tabel 5.19. Karakteristik Air Tanah di Kota/Kab Bogor...........................................40
Tabel 5.20 Hasil uji Moran’s I di Kota/Kab Bogor ...................................................41
Tabel 5.21 Hasil uji LISA di Kota/Kab Bogor ..........................................................41
Tabel 5.22. Karakteristik Air Tanah di Depok ..........................................................43
Tabel 5.23 Hasil uji Moran’s I di Depok ...................................................................43
Tabel 5.24 Hasil uji LISA di Depok ..........................................................................43
viii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Moran’s Scatterplot ................................................................................16
Gambar 4.1 Diagram alur proses penelitian ..............................................................23
Gambar 4.2. Lokasi Sampel Jakarta, Tangerang, dan Bekasi ....................................24
Gambar 4.3. Lokasi Sampel di Kab/Kota Bogor .......................................................25
Gambar 5.1. Jumlah Rumahtangga Pelanggan Air Bersih di DKI Jakarta ................29
Gambar 5.2. Pola Penyebaran Kadar Air Tanah di DKI Jakarta ...............................32
Gambar 5.3. Pemetaan Uji LISA (P value) Cd di DKI Jakarta .................................34
Gambar 5.4. Pola Penyebaran Kadar Air Tanah di Kab/Kota Bekasi .......................36
Gambar 5.5. Pemetaan Uji LISA (P value) Cd di Kab/Kota Bekasi .........................38
Gambar 5.6. Karakteristik Mn di Kab/Kota Bogor....................................................40
Gambar 5.7. Pemetaan Uji LISA (P value) Mn di Kab/Kota Bogor .........................42
Gambar 5.8. Pemetaan Uji LISA (P value) Pb di Kab/Kota Bogor ...........................42
Gambar 5.9. Pemetaan Uji LISA (P value) Cd di Depok ..........................................44
Gambar 5.10. DESCRIPTION package AutocorrelationTest ......................45
Gambar 5.11. Menu Spatial Analysis pada Deducer .................................................45
Gambar 5.12. Dialog Box Uji Autokorelasi Spasial ..................................................46
Gambar 5.13. Output di .txt .......................................................................................46
Gambar 5.14. Output Autokorelasi Spasial LISA di peta latitute longtitude ............47
ix
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Susunan Organisasi Tim Peneliti/Pelaksana dan Pembagian Tugas .....53
Lampiran 2. Dokumentasi alat dan bahan pengumpulan data ...................................54
Lampiran 3 : Dokumentasi Observasi di Bogor ........................................................55
Lampiran 4 : Dokumentasi Observasi di Depok ........................................................56
Lampiran 5 : Pengambilan Sampel Air Tanah dan Fungsi Air diDepok Bogor ........58
Lampiran 6 : Pengambilan Sampel Air Tanah dan Fungsi Air di Bogor...................61
Lampiran 7 : Dokumentasi Kunjungan TPP ke TPM ................................................63
Lampiran 8 : Publikasi IOSR Journal ........................................................................64
Lampiran 9 : Publikasi Seminar SNAST 2014 ..........................................................65
10
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Kualitas air yang sesuai dengan syarat kesehatan menjadi hal penting dalam
meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Kemenkes (2013) menyatakan bahwa salah
satu indikator kesehatan yang masih sulit dicapai adalah peningkatan persentase
penduduk dengan akses air minum yang berkualitas. Pencapaian tahun 2011 adalah
42,76%, sementara itu target pada 2014 adalah 68%. Selanjutnya Kemenkes (2012)
menyebutkan bahwa Susenas BPS (2011) mendapatkan terdapat sejumlah 47,71
persen rumahtangga yang memiliki akses air minum layak. Selajutnya tahun 2010 dan
2011 turun menjadi 44,19 persen dan 42,52 persen. Sementara itu di DKI Jakarta
2010, terdapat 87,0 persen rumahtangga yang mendapatkan air minum berkualitas.
Jakarta sebagai salah satu kota terpadat di Indonesia memiliki jumlah
penduduk sekitar 10.187.595 jiwa pada tahun 2011. Rata-rata kebutuhan air bersih per
hari adalah 2,38 juta m3. Pemerintah melalui Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM),
sampai saat ini baru dapat mendistribusikan 1,53 juta m3/hari ( 39%) untuk kebutuhan
total air bersih warga Daerah Khusus Ibukota (DKI) Jakarta (Kompas,2012). Hal ini
disebabkan karena sumber air PDAM yang berasal dari Kali Ciliwung, Kali Krukut,
Kali Sunter, dan Kali Pesanggrahan memang belum mencukupi, apalagi di musim
kemarau terjadi penurunan debet air. Selain itu, kondisi lingkungan industri dan
adanya bencana banjir yang sering terjadi di Jabodetabek juga menjadi salah satu
faktor pengaruh kualitas air. Karena kondisi tersebut, air tanah akan tercemar dan
menyebabkan terganggunya kesehatan masyarakat. Sebagai contoh, Metrotvnews
(2013) menyatakan bahwa 82 persen sumber air Jakarta ditopang dari waduk
Jatiluhur. Sementara itu kadar omoniak air waduk tersebut tergolong tinggi karena
tercemar. Hal ini menyebabkan pasokan air baku ke Jabodetabek makin tercemar.
Air tanah merupakan sumber air utama untuk kebutuhan sehari-hari. Di DKI
Jakarta hingga 2009, jumlah pemakaian air sumur adalah 10.049.814 m3. Air sumur
tersebut sangat bergantung pada air tanah. Sementara itu kondisi air tanah di Jakarta
dan sekitarnya, khususnya Jabodetabek, sangat memprihatinkan. Karakteristik
kualitas air tanah dibeberapa lokasi saling berhubungan secara spasial. Hal ini
ditunjukkan oleh bergantungnya kualitas air antar lokasi. Apabila salah satu lokasi
11
memiliki air tanah yang tercemar maka lokasi lain yang berdekatan akan ikut tercemar
pula. Hal ini sesuai dengan hukum pertama tentang geografi dikemukakan oleh
Tobler, menyatakan bahwa segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang
lainnya, tetapi sesuatu yang dekat lebih mempunyai pengaruh daripada sesuatu yang
jauh (Anselin, 1988). Untuk menggambarkan pola hubungan kualitas air antar lokasi
dapat menggunakan metode spasial, yaitu autokorelasi spasial. Beberapa pengujian
dalam autokorelasi spasial adalah Moran’s I, Rasio Geary’s, dan Local Indicator of
Spatial Autocorrelation (LISA) (Lee dan Wong, 2011).
Penelitian autokorelasi spasial yang telah dilakukan oleh peneliti diantaranya
Bekti (2011) tentang Indeks moran untuk identifikasi dan pemetaan pola hubungan
kemiskinan di Jawa Timur. Selanjutnya Bekti dan Sutikno (2012) dalam menganalisis
faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian diare di Kabupaten Tuban, Jawa Timur.
Salah satu faktor tersebut adalah ketersediaan fasilitas air bersih dan sumber air
minum. Melalui nilai Moran’s I diketahui bahwa terdapat hubungan (autokorelasi
spasial) antar kecamatan dalam hal sumber air minum. Selain itu, melalui pemodelan
spasial kedua faktor tersebut juga signifikan mempengaruhi kejadian diare. Hal ini
menunjukkan bahwa kualitas air antar lokasi memiliki hubungan secara spasial.
Setelah didapatkan hasil analisis hubungan spasial perlu dilakukan pembuatan
peta untuk memberikan informasi lebih mudah dan cepat tentang geospasial dan
distribusi kualitas zat anorganik pada air tanah. Peta tersebut dibuat dengan
menggunakan adopsi Free Open Source Software (FOSS), yaitu R Software.
Pemetaan tersebut juga dibuat dengan membuat aplikasi open source pada R Software
tersebut. R-software tersebut merupakan suatu software statistik open source dan
dibuat pertama kali pada tahun 1992 oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman di
Universitas Auckland, New Zealand. Menurut Torgo (2011), R adalah bahasa
pemrograman yang baik untuk komputasi statistik. Sumber kode dari setiap
komponen R tersedia secara bebas sehingga dapat diadaptasikan dengan baik.
Software ini memiliki banyak kelebihan lain, diantaranya selalu update dengan cepat
terhadap metode-metode baru dan memberikan fasilitas yang mudah bagi developer
untuk membuat graphical user interface (GUI) di package Deducer. Fasilitas GUI ini
dapat diakses melalui java language (Fellows, 2012).
Berdasarkan analisis kandungan zat anorganik yang telah dilakukan
sebelumnya, maka penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kandungan zat
anorganik air tanah di DKI Jakarta dan sekitarnya, atau tepatnya di Jabodetabek.
12
Analisis yang dilakukan adalah menggunakan metode spasial untuk mendapatkan
hubungan kualitas air tanah antar lokasi. Selanjuntya hubungan tersebut disajikan ke
dalam pemetaan yang dibangun dengan open source pada R Software.
1.2 Perumusan Masalah
Dalam penelitian ini dirumuskan masalah penelitian sebagai berikut :
1. Bagaimana kualitas kandungan senyawa anorganik berdasarkan lokasi di
Jabodetabek?
2. Bagaimana pola autokorelasi spasial kandungan senyawa anorganik di
Jabodetabek?
3. Bagaimana bentuk pemetaan spatial kandungan senyawa anorganik yang
dibangun pada open source pada R Software?
1.2 Objek Penelitian
Penelitan ini akan dilakukan dengan observasi dan pengambilan sampel air
tanah di beberapa lokasi Jabodetabek. Kadar zat anorganik tersebut melipui Kadmium
(Cd), Kromium (Cr), Mangan (Mn), Sianida (CN), dan Timbal (Pb) (Pb). Penentuan
kadar senyawa tersebut dilakukan dengan uji laboratorium di Universitas Padjadjaran
Bandung.
13
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Studi Pendahuluan
Peneliti telah melakukan beberapa penelitian mengenai kandungan air.
Heruna, dkk (2012) dengan judul “Analisis Kandungan Senyawa Anorganik Dalam
Beberapa Proses Air Minum Menggunakan One Way Manova”. Penelitian tersebut
menggunakan sampel dari air baku (kontrol) dan depot isi ulang (AMDIU) dan kadar
zat yang digunakan adalah lima senyawa anorganik Cd, Cr, Pb, Mn dan CN. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa kualitas air baku dan peralatan filtrasi AMDIU pada
air minum yang ada di lima wilayah DKI Jakarta telah memenuhi syarat kesehatan.
Analisis kualitas air juga dilakukan oleh Massoud, Al-Dakheel, Hussein, dan
El-Mahmoudi (2011). Penelitian ini menggunakan metode spasial dan Geographic
Information System (GIS) dan drinking water spatial decision support system
(DWSDSS) untuk memonitoring dan evaluasi kualitas air di daerah Al Hassa.
Selanjutnya Brody, Highfield, dan Peck (2004) yang menggunakan Moran’s I untuk
menggambarkan dan memetakan mosaik persepsi masyarakat terhadap kualitas air.
Drewry, Fortune, dan Majid (2010) telah melakukan pemetaan distribusi kualitas air
berdasarkan salinitas, konduktivitas, oksigen terlarut dan pH. Seperti yang telah
disebutkan sebelumnya, Bekti dan Sutikno (2012) yang telah menguji hubungan
spasial sumber air minum pada beberapa lokasi (kecamatan). Hasilnya menunjukkan
terdapat hubungan (autokorelasi spasial) antar kecamatan dalam hal sumber air
minum.
Beberapa tools statistik sebagai pengembangan R software diantaranya rattle
untuk statistik datamining dikembangkan oleh Williams (2011), Deducer yang
dikembangkan Fellows (2012), dan Glotaran yang dikembangkan oleh Snellenburg,
Laptenok, Seger, Mullen, dan Stokkum (2012). Selain itu, beberapa perancangan
aplikasi program yang telah dilakukan melalui R software dan Java adalah Andiyono
(2011). Penelitian tersebut membuat aplikasi untuk analisis statistik pemodelan spatial
Geographically Weighted Regression (GWR).
14
2.2 Metode Autokorelasi Spasial
Hukum pertama tentang geografi dikemukakan oleh Tobler, menyatakan
bahwa segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu
yang dekat lebih mempunyai pengaruh daripada sesuatu yang jauh (Anselin, 1988).
Hukum tersebut merupakan dasar pengkajian permasalahan berdasarkan efek lokasi
atau metode spasial.
Autokorelasi spasial merupakan salah satu analisis spasial untuk mengetahui
pola hubungan atau korelasi antar lokasi (amatan). Beberapa pengujian dalam spasial
autokorelasi spasial adalah Moran’s I, Rasio Geary’s, dan Local Indicator of Spatial
Autocorrelation (LISA). Metode ini sangat penting untuk mendapatkan informasi
mengenai pola penyebaran karakteristik suatu wilayah dan keterkaitan antar lokasi
didalamnya. Selain itu, metode ini juga digunakan untuk identifikasi pemodelan
spasial. Beberapa penelitian yang telah menggunakan metode autokorelasi spasial
adalah Kissling dan Carl (2008) di bidang pemodelan ekologi, serta Bekti dan Sutikno
(2011) dalam analisis autokorelasi data kemiskinan.
a. Moran’s I
Koefisien Moran's I merupakan pengembangan dari korelasi pearson pada
data univariate series. Koefisien Moran’s I digunakan untuk uji dependensi spasial
atau autokorelasi antar amatan atau lokasi. Koefisien Moran’s I digunakan untuk uji
dependensi spasial atau autokorelasi antar amatan atau lokasi.
Hipotesis yang digunakan adalah :
Ho : I = 0 (tidak ada autokorelasi antar lokasi)
H1 : I ≠ 0 (ada autokorelasi antar lokasi)
Statistik uji (Lee dan Wong, 2001) :
)1,0(~)Ivar(
I-o N
IZ
hitung=
(1)
Dimana nilai moran’s I :
∑
∑∑
∑∑=
= =
= =
−
−−
=n
1i
2
i
n
1i
n
1j
jiij
n
1i
n
1j
ij )(
))((n
xx
xxxxw
w
I (2)
Keterangan :
xi = data variabel lokasi ke-i ( i = 1, 2, ..., n)
15
xj = data variabel lokasi ke-j ( j = 1, 2, ..., n)
x = rata-rata data
w = matrix pembobot
var (I) = varians Moran’s I
E(I) = expected value Moran’s I
( )1n
1IE
−−== oI
22
2
21
2
)1n(
3nn)var(
o
o
S
SSSI
−
+−=
∑≠
+=n
ji
2
ijji1)(
2
1wwS ∑
=
+=n
1i
2
oiio2 )( wwS
∑∑= =
=n
1i
n
1j
ijwSo ∑=
=n
1j
ijio ww ∑=
=n
1j
jioi ww
Pengambilan keputusan Ho ditolak atau ada autokorelasi antar lokasi jika
2/αZZ hitung > . Nilai dari indeks I adalah antara -1 dan 1. Apabila I > Io maka data
memiliki autokorelasi positif, jika I < Io
Pola pengelompokan dan penyebaran antar lokasi dapat disajikan dengan
Moran’s Scatterplot (lihat Gambar 1), yang menunjukkan hubungan antara nilai
amatan pada suatu lokasi (distandarisasi) dengan rata-rata nilai amatan dari lokasi-
lokasi yang bertetanggaan dengan lokasi yang bersangkutan (Lee dan Wong, 2001).
Scatterplot tersebut terdiri atas empat kuadran (Perobelli dan Haddad, 2003), yaitu :
- Kuadran I (High-High), menunjukkan lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi
dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi.
- Kuadran II (Low-High), menunjukkan lokasi yang mempunyai nilai amatan
rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi.
- Kuadran III (Low-Low), menunjukkan lokasi yang mempunyai nilai amatan
rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah.
- Kuadran IV (High-Low), menunjukkan lokasi yang mempunyai nilai amatan
tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah.
16
Gambar 2.1. Moran’s Scatterplot
b. Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA)
Moran’s I juga dapat digunakan untuk pengidentifikasian koefisien
autocorrelation secara lokal (local autocorrelation) atau korelasi spasial pada setiap
daerah. Semakin tinggi nilai lokal Moran’s, memberikan informasi bahwa wilayah
yang berdekatan memiliki nilai yang hampir sama atau membentuk suatu penyebaran
yang mengelompok. Identifikasi Moran’s I tersebut adalah Local Indicator of Spatial
Autocorrelation (LISA), yang indeksnya dinyatakan dalam (Lee dan Wong, 2001)
seperti pada persamaan (3).
∑=
=n
1ijij
zwzii
I
iz dan jz adalah
( )
x
ii
xxz
σ
−=
( )
x
j
j
xxz
σ
−=
(3)
xσ adalah nilai standar deviasi dari variabel x.
Pengujian terhadap parameter dapat dilakukan sebagai berikut :
Ho : Ii = 0 (tidak ada autokorelasi antar lokasi)
H1 : Ii ≠ 0 (ada autokorelasi antar lokasi)
0.500.250.00-0.25-0.50
0.50
0.25
0.00
-0.25
-0.50
x
Wx
0
0
Kuadran I Kuadran II
Kuadran III Kuadran IV
17
Statistik uji :
( )
)var( iI
- ii
hitung
IEIZ =
(4)
Keterangan :
w = matrix pembobot
var (I) = varians Moran’s I
E(I) = expected value Moran’s I
( )( )( ) ( )2
2
,2
24)(
2
2
4
)2(
.121
/22
1)var(
−−
−−
−−
−
−
=n
w
nn
nmmw
n
m
mn
wIi
khiii
jiwwn
jiji
≠=∑=
,1
2)2(
.
2
1
2
.
= ∑
=
n
j
iji ww
∑∑≠ ≠
=n
ik
n
ih
ihikkhi www )(
( )1
.
−−=
n
wIE i
i
Pengujian ini akan menolak Ho jika 2/αZZ hitung > atau P value< α=5%.
Positif autokorelasi spasial megindikasikan bahwa antar lokasi pengamatan
memiliki keeratan hubungan.
2.3 R Language
Menurut Torgo (2011, p1), R adalah bahasa pemrograman yang baik untuk
komputasi statistik. Hal ini mirip dengan bahasa S yang dikembangkan oleh AT&T
Bell Laboratories oleh Rick Becker, John Chambers dan Allan Wilks. Ada beberapa
macam versi untuk R antara lain R untuk Unix, Windows, dan berbagai macam Mac.
Selain itu R juga dapat berjalan di berbagai arsitektur komputer seperti Intel,
PowerPC, Alpha sistem, dan sistem Sparc. Sumber kode dari setiap komponen R
tersedia secara bebas sehingga dapat diadaptasikan dengan baik. R memiliki
keterbatasan dalam penanganan dataset yang sangat besar karena semua perhitungan
dilakukan dalam memori utama komputer.
R software memiliki beberapa kelebihan selain yang bersifar open source,
yaitu bersifat multiplatforms dengan file instalasi binary/file tar yang tersedia untuk
sistem operasi Windows, Mac OS, Mac OS X, Linux, Free BSD, NetBSD, irix,
Solaris, AIX, HPUX, dan lain-lain. Selain itu juga memiliki bahasa yang sama dengan
18
S Plus, fungsi dan kemampuan dari R sebagian besar dapat diperoleh melalui add-on
packages/library, menyediakan fasilitas untuk membuat fungsi yang didefinisikan
user, selalu update dengan cepat terhadap metode-metode baru, dan tersedia petunjuk
dan contoh-contoh analisis.
Dalam pengembangannya, R software memberi kemudahan bagi developer
untuk membuat graphical user interface (GUI) yang dapat diakses melalui java
language. Salah satunya adalah untuk TIMP. TIMP adalah R package untuk modeling
multi-way spectroscopic measurements. Java GUI untuk package ini adalah Glotaran.
2.4 Kadar Zat Kimia
Definisi kadar zat kimia menurut Brown (2001) adalah jumlah massa zat
kimia yang terlarut dalam jumlah volume air. Kadar zat kimia dalam air
menggunakan satuan mg/liter atau ppm. Air terdiri dari tiga unsur yaitu unsur padat
(misalnya : garam, gula, pasir), unsur cair (asam) dan unsur gas (misalnya : hidrogen,
oksigen). Dan definisi air minum adalah menunjuk pada suatu cairan yang dapat
diminum.
Dalam air zat kimia terdiri dari 75.3% zat kimia anorganik, 24,7% zat kimia
organik (Brown, 2001). Zat kimia organik berbentuk mineral yang mengandung
magnesium, kalsium, nitrat dll. Sedangkan zat kimia anorganik seperti alumunium,
mangan, tembaga, timbal, kromium, kadmium, dan lain-lain. Zat kimia organik
sangat dibutuhkan oleh tubuh, karena itu dalam pengolahan air diusahakan zat-zat
kimia ini tidak dihilangkan, sedangkan zat kimia anorganik seperti kadmium,
kromium, mangan, sianida, dan timbal tidak dibutuhkan oleh tubuh sama sekali dan
bahkan berbahaya bagi tubuh.
a. Kadmium
Kadmium (Cd) merupakan logam yang hingga saat ini belum diketahui
dengan jelas peranannya bagi tumbuhan dan makhluk hidup lain. Kadmium bersifat
tidak larut dalam air, memiliki ukuran yang sangat kecil ± 0.65 micron dan bersifat
toksik. Kadmium banyak digunakan dalam industri metalurgi, pelapisan logam,
pigmen, baterai, peralatan elektronik, pelumas, gelas, keramik, tekstil, dan plastik
(Eckenfelder, 1989).
Garam-garam kadmium adalah hasil reaksi dari klorida (Cl-), nitrat (NO3
-),
dan sulfat (SO42-
). Pada pH dan kesadahan yang tinggi kadmium mengalami
19
pengendapan. Menurut WHO, kadar kadmium maksimum pada air yang
diperuntukkan bagi air minum adalah 0.005 mg/liter (Moore, 2010).
b. Kromium
Kromium (Cr) merupakan logam yang larut dalam air dan bereaksi dengan
oksigen (O2). Garam-garam Kromium biasanya digunakan dalam industri besi baja,
cat, bahan celupan (dyes), bahan peledak, keramik, sebagai penghambat korosi atau
karat yang digunakan pada pelapis pipa PVC, dan sebagai campuran Lumpur
pengeboran (drilling mud). Kadar kromium yang diperkenankan pada air minum
adalah 0.05 mg/liter (Brown , 2001).
c. Mangan
Mangan (Mn) merupakan logam yang memiliki karakteristik kimia serupa
dengan besi. Mangan sebagian besar banyak terdapat dalam tanah. Mangan berada
dalam bentuk manganous (Mn2+
) dan manganik (Mn4+
). Apabila Mn4+
bereaksi
dengan oksigen (O2) yang berkadar tinggi maka akan menjadi Mn2+
yang mudah larut
dalam air. Air yang mengandung mangan biasanya berwarna coklat gelap sehingga air
menjadi keruh. Mangan dalam air berguna untuk menghambat pertumbuhan
microalgae Nitzschia closterium dan membuat air berwarna hijau dan dapat
meningkatkan kesadahan dalam air. Sekitar 90% mangan di dunia digunakan untuk
metalurgi, yaitu untuk proses produksi besi-baja, sedangkan kegunaan lain untuk
tujuan non-metalurgi antara lain untuk produksi baterai, keramik dan gelas. Kadar
mangan yang diperkenankan pada air minum adalah 0.1 mg/liter (Brown , 2001).
d. Sianida
Sianida (CN) merupakan senyawa non-logam. Biasanya, senyawa ini dihasilkan
dalam pemrosesan logam. Sianida tersebar luas di perairan dan berada dalam betuk
senyawa yang lebih kecil atau disebut juga ion sianida (CN-), hidrogen sianida
(HCN), dan metalosianida. Keberadaan sianida sangat dipengaruhi oleh pH, suhu,
oksigen terlarut, dan keberadaan ion lain. Pada pH yang lebih kecil dari 8, sianida
dianggap lebih toksik bagi makhluk hidup. Sianida bersifat biodegradable atau mudah
berikatan dengan ion logam, misalnya tembaga (Cu2+
) dan besi (Fe2+
). Sianida dalam
bentuk ion mudah diserap oleh bahan-bahan yang mudah melarutkan sesuatu (seperti
air). Menurut WHO, kadar maksimum sianida yang diperkenankan pada air minum
adalah 0,1 mg/liter (Brown, 2001).
20
e. Timbal (Pb)
Timbal (Pb) lebih dikenal dengan sebutan timah hitam (Pb) atau lead. Timbal
tidak mudah larut dalam air. Kadar dan toksisitas timbal dipengaruhi oleh kesadahan,
pH, dan kadar oksigen. Timbal diserap dengan baik oleh tanah dan tidak berpengaruh
terhadap tanaman, tetapi bersifat toksik bagi hewan dan manusia. Timbal yang
terdapat di dalam air berguna untuk menghambat pertumbuhan mikroalgae Chlorella
saccharophila. timbal banyak digunakan juga dalam industri baterai. Menurut WHO,
kadar maksimum timbal yang diperkenankan pada air minum adalah 0,05 mg/liter
(Brown, 2001).
21
BAB 3
TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN
3.1 Tujuan Penelitian
Tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mengetahui kualitas kandungan senyawa anorganik berdasarkan lokasi di
Jabodetabek.
2. Mengetahui pola autokorelasi spasial kandungan senyawa anorganik di
Jabodetabek.
3. Mengetahui bentuk pemetaan spatial kandungan senyawa anorganik di
Jabodetabek.
3.2 Manfaat Penelitian
Penelitian memberikan manfaat-manfaat sebagai berikut :
1. Memberikan informasi yang tepat tentang kualitas air tanah di Jabodetabek,
sehingga pemerintah daerah dapat mengambil kebijakan yang tepat untuk
melakukan langkah-langkah perbaikan dan peningkatan kualitas air tanah.
2. Hasil penelitian akan dipublikasikan melalui seminar, Jurnal Ilmiah dan media
massa sebagai bahan referensi bagi para peneliti dan bahan pertimbangan
masyarakat dalam menentukan pilihan akan pemanfaatan air tanah untuk
memenuhi kebutuhan sehari-hari.
3.3 Luaran Penelitian
Luaran penelitian ini adalah :
1. Publikasi ilmiah, yang berupa
- Jurnal ilmiah
Yaitu di IOSR Journal of Mathematics (IOSR-JM) dengan judul Spatial
Autocorrelation of Inorganic Compound in Groundwater, e-ISSN: 2278-5728,
p-ISSN: 2319-765X. Volume 10, Issue 6 Ver. III (Nov - Dec. 2014), PP 01-05.
- Seminar Nasional
22
Yaitu Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknolog (SNAST) 2014 di IST
Akprind Yogyakarta, 15 November 2014 dengan ISSN 1979-911X. Judul
Package Plgun-In R untuk Pemetaan Autokorelasi Spasial pada Kualitas Air.
2. Terbangunnya kerjasama penelitian antar Universitas Bina Nusantara dan
Universitas Padjadjaran
23
BAB 4
METODE PELAKSANAAN
4.1 Prosedur Penelitian
Langkah-langkah penelitian secara umum disajikan pada Gambar 2, yaitu 1)
persiapan dan observasi awal, 2) Pengumpulan data, 3) Analisis data, 4) dan
pembuatan pemetaan kualitas air tanah.
Gambar 4.1 Diagram alur proses penelitian.
4.2 Lokasi Penelitian dan Sumber Data
Lokasi penelitian adalah di beberapa wilayah Jabodetabek, yaitu Jakarta,
Depok, Tangerang, dan Bekasi. Detail jumlah sampel dan lokasi penelitian dapat
dilihat di Tabel 4.1.
Data Primer : Survei kandungan
zat anorganik pada air tanah
Persiapan
Kadar zat anorganik
Data Sekunder : KLH, BPS, Dinkes, dan penelitian sebelumnya
Analisis data
(1) Uji dependensi spasial Indeks Moran
(2) Analisis pola spasial
dengan LISA
Analisis kandungan air tanah di
labolatorium
Pembuatan peta kandungan air
tanah berdasarkan hasil Indeks Moran dan LISA
Autokorelasi spasial
Pemetaan kualitas
Pengumpulan data
Proses output
Keterangan :
24
Tabel 4.1. Lokasi dan Jumlah Sampel Penelitian
Wilayah Lokasi Jumlah sampel
DKI Jakarta Jakarta Barat, Utara, Timur, Pusat,
dan Selatan
10
Bekasi Bekasi Utara, Barat, Timur, dan
Selata n
12
Tangerang Tangerang 8
Bogor Di sekitar Tempat Pembuangan
AKhir (TPA) sampah Galuga
10
Depok Di sekitar Situ Rawa Besar 11
Total 51
Survei pengambilan sampel air tanah dilakukan di lokasi tersebut. Pengujian
kadar lima zat kimia anorganik akan dilakukan di Laboratorium Kimia, Fakultas
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Padjadjaran, Jatinangor,
Sumedang.
Gambar 4.2. Lokasi Sampel Jakarta, Tangerang, dan Bekasi
25
Gambar 4.3. Lokasi Sampel di Kab/Kota Bogor
4.3 Variabel Penelitian
Kandungan zat anorganik yang digunakan untuk mengukur kualitas air tanah
adalah :
a. Kadmium (Cd)
b. Kromium (Cr)
c. Mangan (Mn)
d. Sianida (CN)
e. Timbal (Pb)
26
4.4 Metode analisis
Metode analisis meliputi :
a. Analisis deskriptif, meliputi rata-rata, standard deviasi, nilai minimum dan
masksimum untuk mengetahui kualitas kandungan senyawa anorganik.
b. Analisis autokorelasi spasial yang meliputi moran’s I dan LISA.
Analisis ini berfungsi untuk mengidentifikasi pola penyebaran dan hubungan
kandungan zat anorganik (Cd, Cr, Mn, CN, dan Pb) antar wilayah.
c. Pemetaan kandungan zat anorganik (Cd, Cr, Mn, CN, dan Pb) berdasarkan
nilai Moran’s I dan LISA, beserta signifikansinya.
d. Pembuatan Aplikasi Program untuk pemetaan kualitas air.
27
BAB 5
HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1. Kondisi Eksisting Air dan Permasalahannya
5.1.1 DKI Jakarta
Daerah Khusus Ibu Kota Jakarta (DKI Jakarta) memiliki kepadatan penduduk
15.085,82 jiwa/km2. Kondisi jumlah penduduk yang sangat padat ini tentu saja akan
berbanding lurus dengan jumlah septictank yang berada di wilayah DKI Jakarta,
sehingga menurut Athena dkk air tanah di DKI Jakarta sudah tidak layak untuk
dikonsumsi karena telah tercemar oleh bakteri coly yang berasal dari septictank
(http://www.ekologi.litbang.depkes.go.id/data/abstrak/Athena.pdf).
Dari data BPS (Table 5.1) terlihat hampir disemua wilayah DKI Jakarta telah
mengalami pencemaran air, terutama wilayah Jakarta Timur, barat dan Utara yang
memang selain jumlah penduduknya padat, juga di wilayah tersebut banyak pabrik-
pabrik (Tabel 5.2), yang limbahnya langsung dibuang ke badan sungai sehingga
makin memperburuk kualitas air tanah di wilayah tersebut. Hasil penelitian Heruna
dkk menunjukan dalam air tanah di wilayah Jakarta, Bekasi dan Tanggerang rata-rata
mengandung logam Cadmium dan Mangan diatas ambang yang ditetapkan oleh WHO
atau Kementrian Kesehatan RI ( Heruna dkk,2013)
Untuk kebutuhan air minum dan memasak , hampir 50 % penduduk DKI
Jakarta mengkonsumsi air tanah (Tabel 5.3) dan air isi ulang (rata-rata Rp
3.000/gallon), hal ini terjadi karena masyarakat dengan tingkat ekonomi rendah tidak
mampu untuk mengkonsumsi air mineral yang memang harganya mahal ( Rp 8000 –
Rp 16.000 /gallon). Dengan demikian masyarakat DKI Jakarta tanpa sadar telah
mengkonsumsi air dengan kualitas tidak memenuhi standar WHO/Kementrian
Kesehatan RI. Pada grafik (Gambar 5.1) terlihat jelas bahwa masyarakat yang
mengkonsumsi air bersih terus menurun prosentasenya dari tahun 2010-2012.
.
28
Tabel 5.1. Banyaknya Desa Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup di
DKI Jakarta
Kabupaten/Kota Pencemaran
Air
Pencemaran
Tanah
Pencemaran
Udara
Kepualauan Seribu 3 - -
Kota Jakarta Selatan 7 - 8
Kota Jakarta Timur 10 - 4
Kota Jakarta Pusat 8 1 5
Kota Jakarta Barat 11 3 4
Kota Jakarta Utara 10 1 -
Total 49 5 21
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
Tabel 5.2. Banyaknya Desa Menurut Sumber Pencemaran Air di DKI Jakarta
Kabupaten/Kota Keluarga Pabrik Lainnya
Kepualauan Seribu 3
Kota Jakarta Selatan 3 1 3
Kota Jakarta Timur 6 4
Kota Jakarta Pusat 2 3 3
Kota Jakarta Barat 3 6 2
Kota Jakarta Utara 6 4
Total 23 18 8
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
Tabel 5.3. Banyaknya Desa Menurut Sumber Air untuk minum/memasak di DKI
Jakarta
Kabupaten/Kota Air
kemasan/PAM/PDAM
Pompa
listrik/tangan
Sumur
Kota Jakarta
Selatan
10 54 1
Kota Jakarta Timur 11 54 -
Kota Jakarta Pusat 41 3 -
Kota Jakarta Barat 44 12 -
Kota Jakarta Utara 31 - -
Total 137 123 1
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
29
Sumber : Statistik Air Bersih DKI Jakarta, BPS, 2010-2012
Gambar 5.1 Jumlah Rumahtangga Pelanggan Air Bersih di DKI Jakarta
5.1.2 Kab/Kota Bogor, Kota Depok, dan Kab/Kota Bekasi
Diantara daerah Bogor, Bekasi dan Depok tingkat pencemaran air atau tanah
tertinggi terjadi di Bogor dan Bekasi ( Tabel 5.4 - 5.6), sumber pencemar tetap berasal
dari rumah tangga dan pabrik. Sumber pencemar dari rumah tangga umumnya akibat
penggunaan detergen dan sampah sedangkan pabrik-pabrik disekitar wilayah Bogor
dan Bekasi mencemari air atau tanah akibat pembuangan limbah yang tidak diolah
terlebih dulu. Padahal dari data yang tertera pada Table 5.6 menunjukan hamper 70%
masyarakat mengkonsumsi air untuk minum dan masakmenggunakan air tanah.
Tabel 5.4. Banyaknya Desa Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup di
Kab/Kota Bogor, Kota Depok, dan Kab/Kota Bekasi
Kabupaten/Kota Pencemaran
Air
Pencemaran
Tanah
Pencemaran
Udara
Kabupaten Bogor 104 11 100
Kota Bogor 20 2 6
Kabupaten Bekasi 76 3 23
Kota Bekasi 11 4 19
Kota Depok 11 1 4
Total
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
30
Tabel 5.5. Banyaknya Desa Menurut Sumber Pencemaran Air di Kab/Kota
Bogor, Kota Depok, dan Kab/Kota Bekasi
Kabupaten/Kota Keluarga Pabrik Lainnya
Kabupaten Bogor 31 42 31
Kota Bogor 13 5 2
Kabupaten Bekasi 16 55 5
Kota Bekasi 6 2 3
Kota Depok 9 2 -
Total
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
Tabel 5.6. Banyaknya Desa Menurut Sumber Air untuk minum/memasak di
Kab/Kota Bogor, Kota Depok, dan Kab/Kota Bekasi
Kabupaten/Kota Air
kemasan/PAM/
PDAM
Pompa
listrik/tangan
Sumur Mata air Sungai/danau/
kolam
Kabupaten Bogor 18 103 221 86 -
Kota Bogor 36 7 24 1 -
Kabupaten Bekasi 71 93 20 - 2
Kota Bekasi 6 50 - - -
Kota Depok 11 29 23
Total
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
5.1.3 Kab/Kota Bogor Tangerang
Berbeda dengan masyarakat Tanggerangn, sebagian besar masyarakat telah
mengkonsumsi air bersih yang berasal dari air mineral dan PDAM (Tabel 5.9),
sehingga tingkat pencemaran yang berasal dari kegiatan rumah tangga dan pabrik
tidak langsung dikonsumsi masyarakat Tanggerang melalui air minum/kebutuhan
masak.
Tabel 5.7. Banyaknya Desa Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan
Hidup di Kab/Kota Tangerang
Kabupaten/Kota Pencemaran
Air
Pencemaran
Tanah
Pencemaran
Udara
Kabupaten Tangerang 76 21 76
Kota Tangerang 10 3 18
Kota Tangerang
Selatan
4 1 3
Total
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
31
Tabel 5.8. Banyaknya Desa Menurut Sumber Pencemaran Air di
Kab/Kota Tangerang
Kabupaten/Kota Keluarga Pabrik Lainnya
Kabupaten Tangerang 25 45 6
Kota Tangerang 1 8 1
Kota Tangerang
Selatan
- 3 1
Total
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
Tabel 5.9. Banyaknya Desa Menurut Sumber Air untuk minum/memasak
di Kab/Kota Tangerang
Kabupaten/Kota Air
kemasan/PAM/PDAM
Pompa
listrik/tangan
Sumur Mata
air
Kabupaten
Tangerang
20 1 1 1
Kota Tangerang - - - -
Kota Tangerang
Selatan
- - - -
Total
Sumber : Statistik Potensi Desa BPS, 2011
5.2. Pemetaan Kadar Air Tanah di DKI Jakarta
5.2.1 Karakteristik Air Tanah di DKI Jakarta
Pola penyebaran kadar air tanah disajikan pada Gambar 5.1 berikut. Pada
kadar air Mn, daerah yang memiliki kadar Mn tinggi ada di Jakarta Selatan, yaitu
yang mencapai 3,5 mg/l. Selanjutnya yang rendah menyebar di semua wilayah DKI
Jakarta. Rata-rata kadar Mn adalah 1,600 mg/l (lihat Tabel 5.1). Peraturan Menteri
Kesehatan RI no. 492/MENKES/IV/2010 yaitu 0,5 mg/l. Berdasarkan hal tersebut,
maka dapat disimpulkan bahwa kadar Mn tidak memenuhi baku mutu air, karena
semua sampel bernilai lebih dari 0,5 mg/lt.
Sementara itu pada kadar CN, wilayah dengan kadar CN tinggi ada di Jakarta
Pusat, sebagian Jakarta Timur, Jakarta Utara, dan Jakarta Barat. Hal ini menunjukkan
adanya pola bahwa semakin ke pusat, kadar CN semakin tinggi. Namun berdasarkan
syarat baku mutu air minum yang distandarkan 0,07 mg/l, maka kadar CN di DKI
Jakarta masih memenuhi baku mutu air. Kadar Cr bernilai tinggi di daerah Jakarta
Selatan dan Pusat. Kadar Pb bernilai tinggi di daerah Jakarta Pusat. Seperti halnya
CN, kadar Cr dan Pb juga masih memenuhi baku mutu air.
32
Seperti pada kadar Mn, semua sampel masih memiliki kadar Cd di atas standar
baku. Kadar tertinggi ada di wilayah Jakarta Barat dan Timur. Sedangkan terendah
ada di sekitar Jakarta Pusat, seperti di Jakarta Utara, Jakarta Selatan, dan Jakarta Barat
yang dekat di bagian Pusat. Hal ini menunjukkan adanya pola bahwa semakin ke arah
pusat kadar Cd semakin kecil.
Karakteristik Mn Karakteristik CN
Karakteristik Cr Karakteristik Pb
Karakteristik Cd
Gambar 5.2 Pola Penyebaran Kadar Air Tanah di DKI Jakarta
33
Tabel 5.10. Karakteristik Air Tanah di DKI Jakarta
Keterangan Mn CN Cr Pb Cd
N 10 10 10 10 10
Mean (mg/l) 1.6100 0.0040 0.0120 0.0060 0.0058
Standard Deviasi 0.7187 0.0009 0.0045 0.0020 0.0008
Minimum (mg/l) 1.0000 0.0030 0.0030 0.0040 0.0050
Maximum (mg/l) 3.5000 0.0050 0.0180 0.0090 0.0070
Baku Mutu 0,5 0,07 0,05 0,01 0,003
5.2.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di DKI Jakarta
Uji ini bertujuan untuk mengetahui ada dependensi spasial atau autokorelasi
kadar air tanah (Mn, CN, Cr, Pb, dan Cd) antar amatan atau lokasi. Pembobot yang
digunakan adalah jenis matrix pembobot standardize, dimana lokasi sampel dengan
jarak 0 o
hingga 0,13o dikoding 1. Jarak dihitung dengan metode euclidean.
Hipotesis yang digunakan adalah :
Ho : I = 0 (tidak ada dependensi kadar air tanah antar lokasi)
H1 : I ≠ 0 (ada dependensi kadar air tanah antar lokasi)
Pengambilan kesimpulannya adalah Ho ditolak jika P value < α. Dengan
α=10%, dapat diketahui bahwa P value kadar Cd 0,079 kurang dari 10%. Maka
kesimpulannya adalah ada dependensi kadar Cd. Kadar Cd di sepuluh sampel saling
berhubungan. Kesimpulan ini sejalan dengan pola di Gambar 4.1 bahwa semakin ke
arah pusat kadar Cd semakin kecil. Nilai koefisien moran’s I kadar ini adalah -0,217.
Hal tersebut menunjukkan bahwa ada autokorelasi negative antar lokasi. Lokasi yang
mempunyai Cd rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai Cd tinggi. Begitu juga
sebaliknya, lokasi yang mempunyai Cd tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai
Cd rendah.
Tabel 5.11. Hasil uji Moran’s I di DKI Jakarta
Kadar air tanah I P value
Mn -0.117 0.870
CN -0.172 0.336
Cr -0.130 0.733
Pb -0.178 0.280
Cd -0.217 0.079*
34
Selanjutnya dilakukan pula uji dependensi di setiap lokasi menggunakan Local
Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA), khususnya pada kadar Cd. Dari Tabel
lberikut, terdapat 2 lokasi sampel yang signifikan mempengaruhi lokasi lain, yaitu
sampel pertama di Jakarta Barat dan sampel ketujuh di Jakarta Timur. Hal ini
ditunjukkan oleh nilai P value yang kurang dari α=5%. Signifikan mempunyai arti
bahwa adanya autokorelasi spasial pada lokasi sampel yang terdekat. Seperti sampel
pertama dengan Cd 0,007 yang relative lebih besar dibandingkan yang lain. Sampel
tersebut mempengaruhi sampel-sampel terdekat di sekitarnya.
Tabel 5.12. Hasil uji LISA di DKI Jakarta
No
Sampel
W i l a y a h Latitude Longitude Cd Ii Zi Pvalue
1 Jakarta Barat -6.145392 106.782909 0.007 -0.64286 -2.07534 0.038*
2 Jakarta Selatan -6.229456 106.768001 0.006 -0.0625 0.312134 0.755
3 Jakarta Utara -6.146263 106.854466 0.006 -0.00794 1.008996 0.313
4 Jakarta Timur -6.222646 106.865716 0.005 -0.12698 -0.15523 0.877
5 Jakarta Pusat -6.205858 106.806651 0.005 -0.12698 -0.15523 0.877
6 Jakarta Barat -6.184274 106.812615 0.006 -0.00794 1.008996 0.313
7 Jakarta Tmur -6.196331 106.912183 0.007 -0.79592 -3.34171 0.000*
8 Jakarta Selatan -6.271095 106.846428 0.006 -0.03061 0.392817 0.694
9 Jakarta Utara -6.131378 106.81672 0.005 -0.28571 -0.85203 0.394
10 Jakarta selatan -6.257913 106.855645 0.005 -0.08163 0.143849 0.887
Ket : *) signifikan pada α=5%.
Hasil pengujian LISA dapat disajikan pada Gambar berikut. Di wilayah DKI
Jakarta bagian barat, utara, dan timur cenderung memiliki P value lebih kecil
dibandingkan bagian lainnya. Oleh karena itu dapat dikatakan, kadar Cd di wilayah
tersebut memiliki hubungan dependensi antar lokasi.
Gambar 5.3 Pemetaan Uji LISA (P value) Cd di DKI Jakarta
35
5.3. Pemetaan Kadar Air Tanah di Kab/Kota Bekasi
5.3.1 Karakteristik Air Tanah di Kab/Kota Bekasi
Pola penyebaran kadar air tanah sampel di Kab/Kota Bekasi disajikan pada
Gambar 5.4 berikut. Kadar Mn di semua wilayah sampel tidak memenuhi baku mutu
air, karena semua sampel bernilai lebih dari 0,5 mg/lt.
Karakteristik Mn Karakteristik CN
Karakteristik Cr Karakteristik Pb
36
Karakteristik Cd
Gambar 5.4 Pola Penyebaran Kadar Air Tanah di Kab/Kota Bekasi
Tabel 5.13. Karakteristik Air Tanah di Kab/Kota Bekasi
Keterangan Mn CN Cr Pb Cd
N 12 12 12 12 12
Mean (mg/l) 1.4917 0.0039 0.0135 0.0058 0.0058
Standard Deviasi 0.3088 0.0008 0.0054 0.0021 0.0008
Minimum (mg/l) 1.0000 0.0030 0.0030 0.0040 0.0050
Maximum (mg/l) 1.8000 0.0050 0.0180 0.0090 0.0070
Baku Mutu 0,5 0,07 0,05 0,01 0,003
5.3.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di Kab/Kota Bekasi
Pembobot yang digunakan adalah jenis matrix pembobot standardize,
dimana lokasi sampel dengan jarak 0 o
hingga 0,05o dikoding 1. Jarak dihitung
dengan metode euclidean. Hipotesis yang digunakan adalah :
Ho : I = 0 (tidak ada dependensi kadar air tanah antar lokasi)
H1 : I ≠ 0 (ada dependensi kadar air tanah antar lokasi)
Dari hasil pengolahan data dengan α=15%, dapat diketahui bahwa P value
kadar Cd 0,124 kurang dari 15%. Maka kesimpulannya adalah ada dependensi kadar
Cd. Kadar Cd di kedua belas sampel saling berhubungan. Kesimpulan ini sejalan
dengan pola di Gambar 4.4 bahwa semakin ke arah pusat sampel maka kadar Cd
semakin besar. Sampel dengan Cd terbesar tersebut ada di daerah Tambun.
37
Nilai koefisien moran’s I kadar Cd adalah 0,124. Hal tersebut menunjukkan
bahwa ada autokorelasi positif antar lokasi. Lokasi yang mempunyai Cd tinggi
dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai Cd tinggi pula. Begitu juga sebaliknya, lokasi
yang mempunyai Cd rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai Cd rendah.
Tabel 5.14. Hasil uji Moran’s I di Kab/Kota Bekasi
Kadar air tanah I P value
Mn -0.062 0.839
CN -0.130 0.785
Cr -0.107 0.901
Pb -0.153 0.667
Cd 0.126 0.124*
Selanjutnya dilakukan pula uji dependensi di setiap lokasi menggunakan Local
Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA), khususnya pada kadar Cd. Dari Tabel
berikut, terdapat 2 lokasi sampel yang signifikan mempengaruhi lokasi lain. Hal ini
ditunjukkan oleh nilai P value yang kurang dari α=10%. Lokasi sampel tersebut
adalah sampel ke 2 dan ke-6. Signifikan mempunyai arti bahwa adanya autokorelasi
spasial pada lokasi sampel yang terdekat. Seperti sampel ke-2 dengan Cd 0,005 yang
mempengaruhi sampel-sampel terdekat di sekitarnya. Sampel tersebut berlokasi dekat
dengan sampel 3 dan 4 yang memiliki nilai Cd sama pula. Begitu juga dengan sampel
ke-6 yang dekat dengan lokasi ke-7. Hasil pengujian LISA dapat disajikan pada
pemetaan Gambar 5.5.
Tabel 5.15. Hasil uji LISA di Kab/Kota Bekasi
No Sampel Latitude Longitude Cd Ii Zi Pvalue
1 -6.257913 106.855645 0.006 0.059 0.303 0.762
2 -6.21381 107.023228 0.005 0.410 1.828 0.068*
3 -6.174783 106.988158 0.005 0.059 -0.260 0.795
4 -6.193177 107.020908 0.005 0.246 1.392 0.164
5 -6.197793 106.988753 0.006 0.059 0.866 0.386
6 -6.208856 107.041964 0.005 0.059 -1.951 0.051*
7 -6.217489 107.067516 0.005 0.165 -0.663 0.507
8 -6.242693 107.088874 0.006 0.410 0.329 0.742
9 -6.269878 107.074889 0.007 0.059 1.430 0.153
10 -6.234934 107.06978 0.007 0.059 1.430 0.153
11 -6.228325 107.034672 0.006 0.042 0.739 0.460
12 -6.231114 107.043131 0.006 0.059 0.866 0.386
38
Gambar 5.5 Pemetaan Uji LISA (P value) Cd di Kab/Kota Bekasi
5.4. Pemetaan Kadar Air Tanah di Tangerang
5.4.1 Karakteristik Air Tanah di Tangerang
Karakteristik air tanah di Tangerang disajikan pada Tabel 5.16. Dari 6 lokasi
sampel, masih ada beberapa lokasi yang memiliki kadar Mn dan Cd yang di atas baku
mutu. Pada kadar Mn dan Cd tersebut, semua lokasi di Tangerang bernilai di atas
baku mutu.
Tabel 5.16. Karakteristik Air Tanah di Tangerang
Keterangan Mn CN Cr Pb Cd
N 8 8 8 8 8
Mean (mg/l) 1.463 0.004 0.012 0.007 0.006
Standard Deviasi 0.302 0.001 0.006 0.002 0.001
Minimum (mg/l) 1.000 0.003 0.003 0.004 0.005
Maximum (mg/l) 1.700 0.005 0.018 0.009 0.006
Baku Mutu 0,5 0,07 0,05 0,01 0,003
5.4.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di Tangerang
Pembobot yang digunakan adalah jenis matrix pembobot standardize,
dimana lokasi sampel dengan jarak 0 o
hingga 0,2o dikoding 1. Jarak dihitung
dengan metode euclidean. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.17. Sedangkan
hasil uji LISA di Tabel 5.18.
39
Tabel 5.17. Hasil uji Moran’s I di Kab/Kota Tangerang
Kadar air tanah I P value
Mn -0.252 0.553
CN -0.174 0.871
Cr -0.179 0.847
Pb -0.265 0.547
Cd -0.079 0.725
Tabel 5.18. Hasil uji LISA di Kab/Kota Tangerang
No
Sampel
Mn CN Cr
Value Ii P Value Value Ii P Value Value Ii P Value
1 1.500 -0.217 0.935 0.003 0.026 0.858 0.247 -0.758 0.498
2 1.600 -0.050 0.663 0.015 -0.385 0.214 0.735 0.091 0.267
3 1.800 0.074 0.432 0.018 -0.015 0.634 0.231 0.039 0.509
4 1.000 -1.028 0.001* 0.012 -0.179 0.891 0.528 -0.016 0.646
5 1.600 0.099 0.380 0.015 -0.508 0.173 -0.073 0.067 0.446
6 1.500 0.036 0.516 0.003 -0.179 0.891 -0.958 -0.931 0.004*
7 1.000 -0.796 0.144 0.015 0.026 0.711 -1.007 -0.030 0.802
8 1.700 -0.136 0.975 0.018 -0.179 0.851 0.083 0.108 0.234
Tabel 5.18 Hasil uji LISA di Kab/Kota Tangerang (Lanjutan)
No
Sampel
Pb Cd
Value Ii P Value Value Ii P Value
1 0.008 -0.692 0.571 0.006 0.143 0.750
2 0.004 -0.128 0.934 0.007 -0.714 0.008*
3 0.005 -0.138 0.987 0.005 -0.086 0.837
4 0.008 -0.138 0.987 0.005 -0.086 0.837
5 0.005 -0.138 0.987 0.005 -0.086 0.837
6 0.008 -0.138 0.987 0.006 -0.086 0.837
7 0.005 -0.231 0.849 0.006 0.333 0.285
8 0.009 -0.513 0.038* 0.006 -0.048 0.659
5.5. Pemetaan Kadar Air Tanah di Bogor
5.5.1 Karakteristik Air Tanah di Bogor
Karakteristik kadar air dari 10 sampel di Kota Bogor disajikan di Tabel 5.19.
Lokasi sampel adalah di sekitar TPA Galuga, Kecamatan Cibungbulang, Kota Bogor
(lihat Gambar 4.3). Kadar CN, Cr, dan Cd di sampel tersebut masih di bawah standard
baku mutu air. Namun, ada beberapa sampel yang memiliki kadar Mn dan Pb yang
masih di atas standard baku. Lokasi sampel ke-9 memiliki kadar Mn 0.861 mg/l.
40
Selanjutnya sampel ke 5, 6, 8,9, dan 10 memili kadar Pb yang melebihi standar baku.
Peta nilai Mn dan Pb di masing-masing lokasi dapat dilihat di Gambar 5.6.
Tabel 5.19. Karakteristik Air Tanah di Kab/Kota Bogor
Keterangan Mn CN Cr Pb Cd
N 10 10 10 10 10
Mean (mg/l) 0.260 <0.002 < 0,01 0.011 <0.001
Standard Deviasi 0.224 - - 0.007 -
Minimum (mg/l) 0.050 <0.002 < 0,01 0.005 <0.001
Maximum (mg/l) 0.861 <0.002 < 0,01 0.025 <0.001
Baku Mutu 0,5 0,07 0,05 0,01 0,003
Gambar 5.6 Karakteristik Mn di Kab/Kota Bogor
5.5.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di Bogor
Hasil uji dependensi Moran’s I disajikan di Tabel 5.20. Nilai koefisien
moran’s I kadar Pb adalah 0,024. Hal tersebut menunjukkan bahwa ada autokorelasi
positif antar lokasi. Lokasi yang mempunyai Pb tinggi dikelilingi oleh lokasi yang
mempunyai Pb tinggi pula. Begitu juga sebaliknya, lokasi yang mempunyai Pb rendah
dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai Pb rendah. Hal tersebut menunjukkan adanya
pola hubungan antar lokasi. Namun pada taraf signifikansi α=5%, nilai moran’s I
tersebut tidak signifikan. Sementara itu, kadar Mn memiliki moran’s I -0,131 dan
tidag signifikan pada α=5%.
41
Tabel 5.20. Hasil uji Moran’s I di Kab/Kota Bogor
Kadar air tanah d2 I P value
Mn 0.01 -0.131 0.4703
Pb 0.002 0.024 0.5206
Selanjutnya dilakukan pada hasil LISA kadar Mn, sampel kesembilan
memiliki P value 0,156 yang lebih kecil dibandingkan sampel lain. Nilai tersebut
signifikan pada α=20%, yang berarti bahwa adanya autokorelasi spasial pada lokasi
sampel yang terdekat. Apabila dibandingkan nilai Mn dengan sampel lain, sampel
kesembilan memiliki nilai Mn paling tinggi dan di atas ambang baku. Hal tersebut
mengakibatkan kualitas Mn sampel kesembilan mempengaruhi lokasi-likasi lain
disekitarnya. Sedangkan pada Pb, sampel 2,4, dan 7 memiliki autokorelasi spasial
dengan lokasi lain terdekat pada α=10%. Hasil pengujian LISA dapat disajikan pada
pemetaan Gambar 5.7 dan Gambar 5.8.
Tabel 5.21. Hasil uji LISA di Kab/Kota Bogor
No Sampel Mn Pb
Value Ii Zi Pvalue Value Ii Zi Pvalue
1 0.268 -0.012 0.292 0.770 0.009 0.247 0.939 0.348
2 0.153 -0.020 0.240 0.810 0.0049 0.735 1.791 0.073*
3 0.287 -0.058 0.168 0.867 0.0049 0.231 1.088 0.276
4 0.249 0.014 0.367 0.714 0.0049 0.528 1.676 0.094*
5 0.096 -0.030 0.212 0.832 0.012 -0.073 0.081 0.935
6 0.050 -0.127 -0.026 0.979 0.018 -0.958 -0.921 0.357
7 0.191 -0.264 -0.403 0.687 0.0049 -1.007 -1.895 0.058*
8 0.230 -0.106 0.015 0.988 0.025 0.083 0.411 0.681
9 0.861 -0.650 -1.417 0.156 0.012 0.066 0.374 0.708
10 0.211 -0.180 -0.181 0.856 0.018 0.387 1.053 0.292
42
Gambar 5.7 Pemetaan Uji LISA (P value) Mn di Kab/Kota Bogor
Gambar 5.8 Pemetaan Uji LISA (P value) Pb di Kab/Kota Bogor
5.6. Pemetaan Kadar Air Tanah di Depok
5.6.1 Karakteristik Air Tanah di Depok
Karakteristik kadar air dari 10 sampel di Kota Depok disajikan di Tabel 5.22
Dari pengambilan 11 lokasi sampel, masih ada beberapa lokasi yang memiliki kadar
Mn, Cr, dan Pb di atas baku mutu .
43
Tabel 5.22. Karakteristik Air Tanah di Depok
Keterangan Mn CN Cr Pb Cd
N 11 11 11 11 11
Mean (mg/l) 0.442 <0.001 < 0.01 <0.005 <0.001
Standard Deviasi 0.672 - - - -
Minimum (mg/l) 0.057 <0.001 < 0.01 <0.005 <0.001
Maximum (mg/l) 1.799 <0.001 0.031 0.022 <0.001
Baku Mutu 0,5 0,07 0,05 0,01 0,003
5.6.2 Uji Dependensi Kadar Air Tanah di Depok
Uji dependensi hanya dilakukan pada kadar Mn.Uji Moran’s menghasilkan
nilai Moran’s I -0,104 (lihat Tabel 5.23). Nilai tersebut menunjukkan bahwa ada
autokorelasi negative antar lokasi. Lokasi yang mempunyai Mn rendah dikelilingi
oleh lokasi yang mempunyai Mn tinggi. Begitu juga sebaliknya, lokasi yang
mempunyai Mn tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai Mn rendah. Namun
pada taraf signifikansi α=5%, nilai moran’s I tersebut tidak signifikan. Melalui uji
LISA didapatkan bahwa lokasi sampel ke-5 dan ke-10 memiliki hubungan dependensi
dengan lokasi lain pada kadar Mn.Lokasi tersebut memiliki kadar Mn yang tinggi
pula sehingga mempengaruhi lokasi-lokasi lain disekitarnya.
Tabel 5.23. Hasil uji Moran’s I di Depok
Kadar air tanah d2 I P value
Mn 0.01 -0.104 0.777
Tabel 5.24. Hasil uji LISA di Depok
No Sampel Mn
Value Ii Pvalue
1 0.1910 -0.041 0.750
2 0.1340 -0.023 0.635
3 0.0960 -0.029 0.662
4 0.0570 -0.036 0.693
5 1.7800 -0.437 0.038*
6 0.0570 -0.036 0.693
7 0.1340 -0.023 0.635 8 0.0960 -0.056 0.814
9 0.1530 -0.020 0.623
10 1.7990 -0.449 0.031*
44
Gambar 5.9 Pemetaan Uji LISA (P value) Cd di Depok
5.7. Aplikasi Program
Hasil penelitian ini menjelaskan spesifikasi sitem yang digunakan untuk
menggunakan package, petunjuk instalasi, dan hasil package dan evaluasinya.
1. Spesifikasi Sistem
Dalam melakukan implementasi program spesifikasi perangkat keras yang disarankan
adalah:
- Processor : Intel Pentium Core i-3 - Memory : 4 GB
- Harddisk : 250 GB - VGA : 256 MB
- Monitor : Resolusi 1366 x 768 - Keyboard : Ya
- Mouse : Ya
Spesifikasi perangkat lunak untuk implementasi program adalah:
• Microsoft Office Excel minimal versi 1997 dan notepad
• R untuk Deducer yang lengkap dengan RJava
• RStudio-0.98.1062
• Rtools
45
2. Petunjuk Instalasi
Berikut adalah petunjuk instalasi yang harus dilakukan :
1. Instal dan run R untuk Deducer
2. Setelah hasil plug-in di Deducer sukses dibentuk maka dilakukan:
- Instal package ‘AutocorrelationTest’ di Deducer
- Load package :
> library(AutocorrelationTest)
3. R Package
Package R yang dihasilkan adalah AutocorrelationTest _1.0.zip dengan deskripsi
sebagai berikut :
Gambar 5.10 DESCRIPTION package AutocorrelationTest
4. Plug-in di R Deducer
Petunjuk pemakaian sistem yang dibuat dimulai setelah menjalankan library
(AutocorrelationTest) sehingga akan muncul Plug-in Spatial Analysis di Deducer
seperti pada Gambar 5.11. Dialog box untuk Uji Autokorelasi spasial disajikan di
Gambar 5.12. Output autokorelasi spasial dapat disimpan pada file .txt (lihat Gambar
5.13) dan plot pemetaan melalui koordinat latitude longtitude (lihat Gambar 5.14)
Gambar 5.11 Menu Spatial Analysis pada Deducer
Package: AutocorrelationTest
Type: Package
Title: Autocorrelation Test for Spatial Analysis
Version: 1.0
Date: 2014-09-25
Author: Rokhana DB, Edy Irwansyah, and Heruna T
Maintainer: Rokhana DB <[email protected]>
depends: AutocorrelationTest1
Description: Autocorrelation Test for Spatial Analysis
License: GPL-2
46
Gambar 5.12 Dialog Box Uji Autokorelasi Spasial
Gambar 5.13 Output di .txt
47
Gambar 5.14 Output Autokorelasi Spasial LISA di peta latitute longtitude
48
BAB 6
RENCANA TAHAPAN BERIKUTNYA
Proposal penelitian untuk tahun kedua telah tersusun dengan fokus pada
kualitas air di sekitar Tempat Pembuangan Akhihr (TPA). Hal ini dilatarbelakangi
oleh hasil penelitian ini yang menyatakan bahwa air sumur warga di lokasi dengan
jarak 800 m dari TPA Galuga memiliki kadar Pb masih melebihi standard baku.
Tujuan dari penelitian tahap tahun kedua adalah :
1. Mendapatkan karakteristik kualitas air tanah pemukiman warga di sekitar TPA.
2. Mendapatkan pemetaan kualitas air tanah pemukiman warga di sekitar TPA
3. Mengetahui apakah jarak TPA dengan pemukiman warga mempengaruhi kualitas
air tanah tersebut.
Penelitan ini akan dilakukan dengan observasi dan pengambilan sampel air
tanah dan sumur di beberapa lokasi TPA di Kota Bogor, Kota Tangerang, dan Kota
Bekasi. Kualitas air ditunjukkan melalui parameter fisika, kimia, dan mikrobiologi.
Penentuan kadar senyawa tersebut dilakukan dengan uji laboratorium di Universitas
Padjadjaran Bandung.
49
BAB 7
KESIMPULAN DAN SARAN
7.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis didapatkab beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Data BPS menyebutkan pencemaran lingkungan hidup di Jabodetabek banyak
terjadi pada pencemaran air. Penyebab utamanya adalah dari akrifitas
pabrik/industri. Selanjutnya pada kadar zat anorganik air,
- Rata-rata kadar Mn dan Cd di DKI Jakarta masih di atas baku mutu.
- Rata-rata kadar Mn di Bekasi masih di atas baku mutu.
- Rata-rata kadar Mn dan Cd di Tangerang masih di atas baku mutu.
- Rata-rata kadar Pb di Bogor masih di atas baku mutu.
- Rata-rata setiap kadar anorganik air di Depok masih di bawah baku mutu,
namun ada beberapa lokasi yang memiliki kadar Mn, Cr, dan Pb dia atas baku
mutu.
2. Dengan uji Moran’s I didapatkan hasil sebagai berikut:
- DKI Jakarta (pada α=10%) : terjadi autokorelasi spasial pada kadar Cd.
Berdasarkan uji LISA, di wilayah bagian barat, utara, dan timur cenderung
memiliki P value lebih kecil dibandingkan bagian lainnya sehingga dapat
dikatakan kadar Cd di wilayah tersebut memiliki hubungan dependensi antar
lokasi.
- Bekasi (pada α=15%) : terjadi autokorelasi spasial pada kadar Cd.
Berdasarkan uji LISA, sampel ke-2 dan ke-6 memiliki hubungan dependensi
dengan lokasi lain pada kadar Cd.
- Tangerang : tidak terjadi autokorelasi spasial pada semua kadar anorganik.
- Bogor : tidak terjadi autokorelasi spasial pada semua kadar anorganik, namun
melalui uji LISA didapatkan bahwa lokasi sampel ke-2, ke-4, dan ke-7
memiliki hubungan dependensi dengan lokasi lain pada kadar Pb.
- Depok : tidak terjadi autokorelasi spasial pada kadar Mn, namun melalui uji
LISA didapatkan bahwa lokasi sampel ke-5 dan ke-10 memiliki hubungan
dependensi dengan lokasi lain pada kadar Mn.
50
3. Aplikasi program untuk pemetaan kualitas air dibangun di R software dan dapat di
run di R Deducer. Aplikasi program ini memberikan output analisis autokorelasi
spasial Moran’s I dan LISA, serta pemetaan kualitas air yang berupa plot latitude
longtitude.
7.2 Saran
Beberapa saran yang diperlukan untuk penelitian ini adalah :
1. Menambah jumlah sampel pada penelitian selanjutnya
2. Penelitian selanjutnya fokus pada kualitas air tanah sebagai akibat pencemaran
TPA Sampah
51
DAFTAR PUSTAKA
Andiyono, 2012, Analisis Angka Buta Huruf di Jawa Timur Menggunakan
Geographically Weighted Regression Berbasis Komputer, [Skripsi], Jakarta :
Bina Nusantara University.
Anselin, L., 1988. Spatial Econometrics: Methods and Models. Ist Edn., Kluwer
Academic Publishers, Netherlands, ISBN-10: 9024737354, pp: 304.
Bekti, R.D. and Sutikno, 2012. Spatial Durbin Model to Identify Influential Factors of
Diarrhea. Journal of Mathematics and Statistics, 8 (3): 396-402.
DOI:10.3844/jmssp. 2012.396.402
Bekti, R.D dan Sutikno, 2011. Spatial Modeling on the Relationship between Asset
Society and Poverty in East Java, Jurnal Matematika dan Sains, vol. 16 nomor
3, pp. 140-146
Brody, S.D., Highfield, W, dan Peck, B.M. 2004. Exploring the mosaic of perceptions
for water quality across watersheds in San Antonio, Texas. Landscape and
Urban Planning. doi:10.1016/j.landurbplan.2004.11.010
Brown, A.L. 1994. Freshwater Ecology. Heinenmann Educational Books, London.
Drewry, J., Fortune, J., dan Majid, M. 2010. Spatial distribution of water quality
indicators in Buffalo Creek estuary, Darwin Harbour. Department of Natural
Resources, Environment, The Arts and Sport. ISBN 978-1-921519-80-2
Eckenfelder, W.W. 2002. Industrial Water Pollution Control. 2th
Edition, McGraw-
Hill, Inc., New York.
Heruna T, Iwa S, Edison R. 2010. Analisis Kandungan Zat Kimia Anorganik pada
Beberapa Proses Air Minum Kemasan dan Isi Ulang menggunakan One-Way
Manova.ComTech , vol 1, No 1, p 48-60, ISSN: 2087-1244
Heruna T, Margaretha O, Tati H, dan Nurlelasari. 2012. Analisis Kandungan Senyawa
Anorganik Dalam Beberapa Proses Air Minum Menggunakan One Way
Manova. Hibah Pekerti DIkti.
Kemenkes. 2013. Menkes Buka Rapat Kerja Kesehatan Nasional Regional Tengah.
http://www.depkes.go.id/index.php/component/content/article/43-
newsslider/2269-menkes-buka-rapat-kerja-kesehatan-nasional-regional-
tengah.html. Di unduh 5 April 2013
52
Kemenkes. 2012. Profil Data Kesehatan Indonesia Tahun 2011. Jakarta : Kemenkes
RI.
Kissling, W. D. dan Carl, G. 2008. Spatial autocorrelation and the selection of
simultaneous autoregressive models. Global Ecology and Biogeography (17)
: 59–71.
Kompas, 2012. Banyak warga Ibu Kota belum dapat air bersih. Senin 30 April
Lee, J. dan Wong, D. W. S. 2001, Statistical Analysis with Arcview GIS, John Wiley
and Sons, New York.
Massoud, M.A., Al-Dakheel, Y.Y., Hussein, A.H.A., dan El-Mahmoudi, A.S. 2011.
Spatial Decision Support System for Drinking Water Quality Monitoring and
Evaluation in Al-Hassa. International Journal of Water Resources and Arid
Environments, 1(6): 457-468.
Metrotvnews. 2013. Pasokan Air Baku ke Jakarta Makin Tercemar.
http://www.metrotvnews.com/metronews/read/2013/03/15/5/138636/Pasokan-
Air-Baku-ke-Jakarta-Makin-Tercemar. Di unduh 5 April 2013.
Moore, Stanitski and Jurs. 2010. Principle of Chemistry, Brooks/Cole, Cengage
learning, USA
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia, 2010. no
492/MENKES/PER/IV/2010
Perobelli, F. S., dan Haddad, E. 2003. Brazilian Interregional Trade (1985-1996): An
Exploratory Spatial Data Analysis. (http://www.anpec.org.br/encontro2003/
artigos/E18.pdf, diakses 10 Januari 2011).
Torgo, L. (2011). Data Mining with R : Learning with Case Studies. USA : Taylor
and Francis Group, LLC.
Williams, Graham, 2011, Data Mining with Rattle and R: The Art of Excaviting Data
for Knowledge Discovery. Springer. USA. ISBN : 9781441998897
53
LAMPIRAN
Lampiran 1. Susunan Organisasi Tim Peneliti/Pelaksana dan Pembagian Tugas
No Nama/NIDN Instansi Asal Bidang Ilmu Alokasi Waktu
(jam/minggu) Uraian Tugas
1 Rokhana Dwi
Bekti, S.Si, M.si/
0306038601
Universitas
Bina
Nusantara
Statistika
Spasial dan
Komputasi
10 jam/minggu Ketua TPP
2 Dra. Heruna
Tanty, M.Si/
0315046201
Universitas
Bina
Nusantara
Kimia 10 jam/minggu Anggota TPP
3 Dr. Tati Herlina/
0020036201
Universitas
Padjadjaran
Kimia
Organik
Bahan Alam
10 jam/minggu Ketua TPM
4 Dr. Solihudin/
0005036307
Universitas
Padjadjaran
Kimia 10 jam/minggu Anggota TPM
54
Lampiran 2 : Dokumentasi alat dan bahan pengumpulan data
55
Lampiran 3 : Dokumentasi Observasi di Bogor
56
Lampiran 4 : Dokumentasi Observasi di Depok
Lokasi : Situ Rawa Besar, Depok
Keterangan : Sebagian warga sekitar masih menggunakan air di Situ Rawa
Besar untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari (mandi, mencuci, dan
memasak). Air tersebut juga masih menjadi sumber air resapan bagi sumur-
sumur warga.
Namun sebagian warga juga beranggapan air di Situ Rawa Besar sudah tidak
layak digunakan sehingga mereka beraalih ke air PDAM. Sampah banyak
berserakan di air dan air telah berwarna hijau.
57
Lokasi : Jalan Ridwan Rais, Depok, sekitar 1 km dari Situ Rawa Besar.
Keterangan : Air sumur masih berhubungan dengan Situ Rawa Besar. Kualitas
air masih bagus (tidak berwarna dan berbau), namun tidak bisa untuk masak
dan minum. Air hanya dimanfaatkan untuk mandi dan cuci.
58
Lampiran 5. Pengambilan Sampel Air Tanah dan Fungsi Air di Depok
No
Sam-
pel
A l a m a t Pemilik Fungsi Air dan
keterangan
Dokumentasi
1 Situ Rawa Besar
2 Jalan Kembang
Rio No 91, RT
4/RW 13
Ibu Narni Masak, cuci, dan
Mandi. Minum
dari Galon
3 Kampung Liyo
No 20,
RT1/RW13
Bpk Ismet Cuci dan Mandi.
Minum dari
Galon
4 Jl. Kembang Beji,
Gg Swadaya No
42 RT4/RW3
Bpk
Wahyani
Cuci dan Mandi.
Minum dari
Galon.
Jika hujan keruh.
Air dari aliran
rawa kecil. Rawa
Kecil dari Rawa
Besar.
59
5 Jl. Kembang Beji,
Gg Swadaya No
42 RT4/RW3
Ibu Nanik Cuci dan Mandi.
Minum dari
Galon.
Jika hujan keruh.
Air dari aliran
rawa kecil. Rawa
Kecil dari Rawa
Besar.
6 Warteg Bahari. Jl
Ridwan Rais,
Beji, Depok
Timur
Bpk Sutikno Masak, cuci, dan
Mandi. Minum
dari Galon
Lokasi
disamping Rawa
Kecil. 4 tahun
lalu pernah
menjadi tempat
penelitian dan
diberi obat
penjernih
7 Setu Peladen
(Rawa Kecil)
8 Kel. Beji Timur
No6, RT 4/RW6
Ibu Ojeh Minum, Masak,
Cuci, Mandi.
Tidak pakai
galon. Air bersih
dan bening
Lokasi paling
jauh dari situ
rawa besar
60
9 Kampung
Sangklek No 23,
RT3/RW16
Ibu Aisyah Minum, Masak,
Cuci, Mandi.
Tidak pakai
galon. Air bersih
dan bening
Lokasi paling
jauh dari situ
rawa besar
10 Toilet Stasiun
Depok Baru
11 Kel. Beji Timur
No 1, Rt3/RW6
Ibu Yusuf Minum, Masak,
Cuci, Mandi.
Tidak pakai
galon. Air bersih
dan bening
Lokasi paling
jauh dari situ
rawa besar
(samping stasiun
depok baru)
61
Lampiran 6. Pengambilan Sampel Air Tanah dan Fungsi Air di Bogor
No
Sam-
pel
A l a m a t Fungsi Air dan
keterangan
Dokumentasi
1 Desa Galuga,
sinarjaya
Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 200m
2 Desa Moyan,
Galuga
Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 180 m
3 Desa Galuga,
sinarjaya
Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 100 m
4 Desa Galuga,
sinarjaya
Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 150 m
5 Desa Galuga
Sinarjaya, bawah
dekat sawah
Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan
bening, namun
kadang kotor karena
terpengaruh air dari
TPA yang mengalir
ke arah utara
Jarak dari TPA
Galuga : 200 m
62
6 Moyan Galuga Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 50 m
7 Moyan harapan,
RT 7
Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 100 m
8 Moyan Galuga Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 100 m
9 Moyan Galuga Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 200 m
10 Moyan Galuga Fungsi : Minum,
Masak, Cuci, Mandi.
Air bersih dan bening
Jarak dari TPA
Galuga : 200 m
63
Lampiran 7 : Dokumentasi Kunjungan TPP ke TPM
64
Lampiran 8: Publikasi IOSR Journal
65
Lampiran 9: Publikasi di Seminar SNAST 2014