Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

09 Maret 2023

•

By: Freija Maharani Yasminnajla

Open Data

Kesesuaian Lokasi Konservasi

Open Data

Kawasan IKN

Open Data

Kalimantan

Open Project

Kesesuaian Kawasan Konservasi Orangutan

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Provinsi Kalimantan Utara dan Timur Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Oleh: Freija Maharani Yasminnajla

I. Latar Belakang

Berdasarkan IUCN Red List, orangutan termasuk ke jajaran hewan yang terancam punah dengan jumlah populasi yang terus berkurang (IUCN, 2016). Beberapa ancaman utama yang membuat populasi orangutan terus berkurang adalah kehilangan habitat akibat alihfungsi lahan, kebakaran hutan, perburuan, dan perdagangan untuk menjadi satwa peliharaan (WWF, n.d.).

Untuk menjamin kelangsungan hidup jangka panjang orangutan, diperlukan strategi konservasi. Salah satu strategi konservasi yang dapat dilakukan adalah pengelolaan habitat. Kegiatan konservasi orangutan dapat terbagi menjadi strategi konservasi in-situ(di habitat aslinya), strategi konservasi ex-situ (di luar habitat aslinya), dan strategi meningkatkan penelitian untuk mendukung konservasi orangutan (Sihite, 2007). Proyek ini dilakukan dengan tujuan mengetahui lokasi yang sesuai untuk dijadikan kawasan konservasi orangutan Kalimantan di Provinsi Kalimantan Utara dan Provinsi Kalimantan Timur. Diharapkan bahwa proyek ini dapat mendukung upaya pemerintah dalam menyusun strategi konservasi orangutan.

Kombinasi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan analisis multivariat dapat digunakan untuk analisis kesesuaian lokasi untuk habitat orangutan. Adapun data yang digunakan untuk analisis ini adalah data sungai, permukiman, ruas jalan, ketinggian, kemiringan (slope), dan NDVI (Prayogo et al., 2014).

II. Tujuan dan Manfaat

Tujuan dan manfaat dari dilaksanakannya proyek penentuan lokasi konservasi orangutan Kalimantan berbasiskan SIG adalah mengetahui sebaran lokasi yang sesuai untuk dijadikan kawasan konservasi orangutan.

III. Lokasi Penelitian

Penelitian dilakukan pada kawasan Ibu Kota Negara (IKN). Pembangunan wilayah dapat memicu adanya pembukaan lahan hutan yang menyebabkan berkurangnya habitat orangutan. Oleh karena itu, proyek ini ingin mengidentifikasi apakah pembangunan IKN dilakukan di lokasi yang sesuai untuk kawasan konservasi orangutan. Gambar 1 menunjukkan lokasi penelitian ini, yaitu IKN.

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Gambar 1. Lokasi Penelitian

IV. Tinjauan Pustaka

A. Orangutan Kalimantan

Orangutan merupakan hewan mamalia arboreal (berhabitat di pohon) terbesar yang berada di Asia. Hewan ini dapat disebut kerabat dekat dengan manusia karena memiliki 97% DNA manusia di tubuhnya. Orangutan memiliki peran penting dalam menjaga keanekaragaman flora, khususnya spesies buah-buahan di hutan (BOSF, n.d.).

Di Indonesia, terdapat 3 spesies orangutan, yaitu orangutan Sumatera (Pongo abelii), orangutan Kalimantan (Pongo pygmaeus), dan orangutan Tapanuli (Pongo tapanuliensis). Ketiga spesies ini memiliki ciri fisik, perilaku, dan habitat yang berbeda. Di antara ketiga spesies ini, orangutan Kalimantan memiliki jumlah populasi yang paling sedikit dan terancam punah. Orangutan Kalimantan banyak ditemukan di hutan dan lahan gambut dataran rendah (di bawah 500 mdpl) (WWF, n.d.).

B. Kawasan Konservasi Orangutan

Kawasan Konservasi adalah kawasan yang memiliki fungsi untuk pelestarian alam (KSDAE, 2016). Berdasarkan Peraturan Pemerintah Nomor 13 Tahun 2017, kawasan konservasi terbagi menjadi 3 kategori yaitu kawasan suaka alam, kawasan pelestarian alam, dan kawasan taman buru (Presiden RI, 2017). Kawasan konservasi orangutan biasanya berupa taman nasional (kawasan pelestarian alam) atau suaka margasatwa (kawasan suaka alam).

Kawasan konservasi orangutan terbesar di dunia terletak di Taman Nasional Tanjung Puting, Kalimantan Tengah, Indonesia (Kemlu RI, n.d.). Selain Taman Nasional Tanjung Puting, terdapat beberapa kawasan konservasi orangutan Kalimantan yang lainnya, di antaranya adalah Taman Nasional Kutai di Kalimantan Timur dan Taman Nasional Gunung Palung di Kalimantan Barat (CNN, n.d.).

C. Ibu Kota Negara (IKN)

Kepadatan penduduk, krisis ketersediaan air, dan konversi lahan yang terjadi di Pulau Jawa mendorong pemerintah untuk melakukan pemindahan ibu kota dari Pulau Jawa. Provinsi Kalimantan Timur dipilih menjadi lokasi ibu kota baru adalah karena ketersediaan lahan yang masih luas, memiliki daya dukung tanah dan air yang baik, dan minimal terhadap bencana alam (Kementerian PPN/Bappenas, 2021).

D. Sistem Informasi Geografis (SIG)

Sistem informasi geografis (SIG) digunakan untuk analisis spasial parameter dalam penentuan kesesuaian lokasi untuk habitat orangutan. Adapun parameter yang digunakan adalah data sungai, permukiman, ruas jalan, ketinggian, kemiringan (slope), dan NDVI (Prayogo et al., 2014). Metode yang akan digunakan adalah simple additive weighting dengan cara menjumlahkan seluruh hasil perkalian bobot dengan skor setiap parameter.

V. Data

Tabel 1. Data yang Digunakan

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

VI. Metodologi

A. Tahapan Umum

Alur pengerjaan proyek ini dijelaskan pada Gambar 2.

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Gambar 2. Metodologi Pengerjaan Proyek

Multi-ring Buffer dilakukan terhadap jaringan jalan, permukiman, dan sungai dengan jarak sesuai kriteria. Masing-masing kelas jarak diberi nilai (scoring). Data NDVI diunduh melalui Google Earth Engine dengan resolusi grid 1 km. Kemudian, NDVI diklasifikasikan dan diberi nilai. Data DEM SRTM digunakan untuk memperoleh 2 buah parameter, yaitu parameter ketinggian dan kemiringan (slope). Setelah diklasifikasikan dan diberi nilai, seluruh data digabungkan ke dalam grid 1km x 1 km untuk dilakukan pembobotan. Tujuan dari pembuatan grid adalah untuk memudahkan analisis kesesuaian lokasi. Setelah itu, dilakukan analisis spasial simple additive weighting untuk masing-masing grid yang akan menghasilkan nilai kesesuaian lokasi untuk kawasan konservasi orangutan. Nilai kesesuaian ini diklasifikasikan menjadi empat kelas kesesuaian lahan.

B. Kriteria Skoring dan Pembobotan

Berdasarkan penelitian oleh (Prayogo et al., 2014), dengan beberapa penyesuaian, diperoleh skor dan bobot seperti pada Tabel 2 dan Tabel 3. Nilai hasil scoringscoringmbobotan kemudian diklasifikasikan menjadi 4 kelas kesesuaian seperti pada Tabel 4.

Tabel 2. Kriteria Skoring

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Tabel 3. Kelas Kesesuaian

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Adapun untuk hasil akhir kesesuaian lokasi akan dibagi menjadi 4 kategori, yaitu sangat sesuai, sesuai, kurang sesuai, dan tidak sesuai dengan klasifikasi seperti berikut.

Nilai dan bobot yang diperoleh kemudian dijumlahkan menggunakan metode simple additive weighting dengan cara menjumlahkan semua hasil perkalian skor dan bobot. Atau dapat dijelaskan seperti pada (Eq. 1).

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Di mana, a – f = bobot masing-masing parameter

Fk1= Skor jarak dari sungai

Fk2= Skor jarak dari permukiman

Fk3= Skor jarak dari jalan

Dst.

VII. Hasil dan Pembahasan

Gambar 3. menunjukkan kesesuaian lokasi untuk menjadi kawasan konservasi orangutan. Mayoritas wilayah memiliki tingkat kesesuaian lokasi rendah, sebagian kecilnya memiliki tingkat kesesuaian lokasi sangat rendah. Tidak terdapat lokasi yang sesuai maupun sangat sesuai untuk kawasan konservasi orangutan di wilayah IKN. Kelas kesesuaian rendah memiliki luasan sebesar 91%, sedangkan kelas kesesuaian sangat rendah memiliki luasan sebesar 9% dari total luas IKN seperti yang dapat dilihat pada Tabel 4.

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Gambar 3. Hasil Sebaran Kesesuaian Lokasi untuk Kawasan Konservasi Orangutan

Tabel 4. Luas Tiap Kelas Kesesuaian Lokasi

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Analisis dilakukan dengan cara membagi kawasan IKN menjadi grid berukuran 1 km x 1km. Ukuran 1 km x 1 km dipilih karena kawasan konservasi membutuhkan cakupan wilayah yang luas, sehingga untuk analisis kesesuaian lokasi, tidak diperlukan resolusi spasial yang tinggi.

Jika dibandingkan dengan citra Google Earth, lokasi grid dengan tingkat kesesuaian sangat rendah terdapat pada kawasan dekat atau dilewati oleh jalan arteri seperti pada Gambar 4. Selain pada kawasan dilalui jalan arteri, tingkat kesesuaian sangat rendah juga terdapat pada kawasan tambang yang memiliki kelerengan/slope tslope terutama pada pit atau lokasi galian tambang, serta indeks NDVI rendah karena tidak memiliki vegetasi seperti pada Gambar 5.

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Gambar 4. Hasil Perbandingan dengan Citra Google Earth pada Lokasi Dilalui Jalan

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Gambar 5. Hasil Perbandingan dengan Citra Google Earth pada Lokasi Tambang

Sementara untuk kawasan lain yang memiliki kelas kesesuaian rendah terjadi karena tidak dilalui oleh sungai, memiliki slopeyang besar, atau dilalui oleh jalan. Visualisasi dari masing-masing parameter dapat dilihat pada Gambar 6.

Penentuan Lokasi Konservasi Orangutan di Kawasan Ibu Kota Negara (IKN) Berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Gambar 6.  Hasil Visualisasi Parameter (a) Jarak dari Jalan, (b) Jarak dari Permukiman, (c) Jarak dari Sungai, (d) NDVI, (e) Kelerengan/Slope, (f) Ketinggian

Dari hasil yang diperoleh, dapat dikatakan bahwa tidak ada lokasi dengan tingkat kesesuaian tinggi dan sangat tinggi untuk dijadikan kawasan konservasi orangutan di IKN. Oleh karena itu, pembangunan di IKN tidak mengganggu kawasan yang berpotensi menjadi kawasan konservasi orangutan.

VIII. Kesimpulan dan Saran

A. Kesimpulan

Kesesuaian lokasi untuk kawasan konservasi orangutan di wilayah IKN memiliki tingkat kesesuaian rendah dan sangat rendah. Sebesar 91% berada di tingkat kesesuaian rendah, sedangkan 9% lainnya di tingkat kesesuaian sangat rendah. Berdasarkan hasil proyek ini, pembangunan di kawasan IKN dapat dikatakan tidak mengganggu kawasan yang berpotensi menjadi kawasan konservasi orangutan.

B. Saran

  • Dibutuhkan validasi dengan data primer untuk mengetahui kualitas model yang dibuat.
  • Penggunaan parameter lain dalam penentuan kawasan konservasi untuk meningkatkan kualitas model kesesuaian lokasi yang dibuat.
  • Penelitian ini dapat diterapkan untuk wilayah lain sehingga dapat membantu proses perencanaan pembangunan daerah agar tidak mengganggu aktivitas konservasi orangutan.

IX. Daftar Pustaka

BOSF. (n.d.). Why Orangutans Matter. Retrieved February 17, 2023, from https://www.orangutan.or.id/why-orangutans-matter

CNN. (n.d.). 5 Lokasi Wisata Observasi Orangutan. Retrieved February 17, 2023, from https://www.cnnindonesia.com/gaya-hidup/20190827162407-269-425079/5-lokasi-wisata-observasi-orangutan

IUCN. (2016). Pongo pygmaeus (Bornean Orangutan). https://www.iucnredlist.org/species/17975/123809220

Kementerian PPN/Bappenas. (2021). Buku Saku Pemindahan Ibu Kota Negara.

Kemlu RI. (n.d.). Konservasi Orangutan Terbesar Di Dunia, Taman Nasional Tanjung Puting Di Kalimantan Tengah. Retrieved February 17, 2023, from https://kemlu.go.id/penang/id/news/14884/konservasi-orangutan-terbesar-di-dunia-taman-nasional-tanjung-puting-di-kalimantan-tengah

KSDAE. (2016). Petunjuk Teknis Penyusunan Rancangan Zona Pengelolaan Kawasan Suaka Alam dan Kawasan Pelestarian Alam.

Prayogo, H., Thohari, A. M., Solihin, D. D., Prasetyo, L. B., & Sugardjito, J. (2014). Habitat suitability modeling of bornean orangutan (pongo pygmaeus pygmaeus) in Betung Kerihun National Park, Danau Sentarum and Corridor, West Kalimantan. Jurnal Manajemen Hutan Tropika, 20(2), 112–120. https://doi.org/10.7226/jtfm.20.2.112

Presiden RI. (2017). Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 13 Tahun 2017 Tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Nasional.

Sihite, J. (2007). Departemen Kehutanan 2007.

WWF. (n.d.). Global Environmental Conservation Organization - WWF Indonesia. Retrieved February 17, 2023, from https://www.wwf.id/spesies/orangutan

Data Publikasi

Final Project : Analisis Kerawanan Bencana Erupsi Gunung Merapi Lokasi Wisata di Kabupaten Sleman

Iklim dan Bencana

15 Jun 2025

•

Anggara Yudha

Final Project : Analisis Kerawanan Bencana Erupsi Gunung Merapi Lokasi Wisata di Kabupaten Sleman

Analisis Kerawanan

5 menit baca

•

89 dilihat

Analisis Kesesuaian Lahan Untuk Mendukung Program Reaktivasi Jalur Kereta Api Antarkota Kalisat - Panarukan di Kabupaten Bondowoso

Transportasi

11 Jun 2025

•

Safira Ramadhani

Analisis Kesesuaian Lahan Untuk Mendukung Program Reaktivasi Jalur Kereta Api Antarkota Kalisat - Panarukan di Kabupaten Bondowoso

Pemerintah Indonesia mendorong program reaktivasi jalur kereta api nonaktif sebagai bagian dari revitalisasi infrastruktur dan pengembangan wilayah. Salah satu yang direncanakan adalah jalur kereta api antarkota Kalisat – Panarukan yang melintasi Kabupaten Bondowoso. Kajian kesesuaian lahan dibutuhkan untuk meminimalkan dampak lingkungan pada lahan yang akan difungsikan kembali pada program reaktivasi. Dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG), kajian ini ditujukan untuk mengetahui tingkat kesesuaian lahan yang ada.

25 menit baca

•

295 dilihat

7 Data

Analisis Kasus Stunting Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) di Provinsi Jawa Barat

Kesehatan

05 Jun 2025

•

HIMA SAIG UPI

Analisis Kasus Stunting Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) di Provinsi Jawa Barat

Penelitian ini membahas analisis spasial kasus stunting di Provinsi Jawa Barat, khususnya di Kota Bandung, dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Studi ini bertujuan untuk memahami pengaruh variabel sosial-ekonomi dan lingkungan—seperti kemiskinan, akses air bersih dan sanitasi, pendidikan ibu, serta cakupan posyandu—terhadap prevalensi stunting di tingkat lokal. Hasil penelitian menunjukkan adanya variasi spasial yang signifikan: beberapa kecamatan seperti Gedebage, Rancasari, dan Buahbatu memiliki kecocokan model yang sangat tinggi namun jumlah kasus stunting yang rendah, sedangkan Bandung Kulon dan Babakan Ciparay menunjukkan jumlah kasus tinggi dengan kecocokan model yang lebih rendah. Model GWR secara keseluruhan memiliki kemampuan prediktif yang sangat baik (R² global 0,9822), menandakan efektivitas pendekatan spasial dalam mendukung perumusan kebijakan intervensi stunting yang lebih terarah dan sesuai karakteristik wilayah.

9 menit baca

•

170 dilihat

2 Data

1 Proyek

Analisis Spasial Keterjangkauan Fasilitas Kesehatan Rumah Sakit dan Puskesmas di Kota Bukittinggi

Kesehatan

11 Jun 2025

•

Muhammad Reza Zulkarnain

Analisis Spasial Keterjangkauan Fasilitas Kesehatan Rumah Sakit dan Puskesmas di Kota Bukittinggi

Publikasi ini menyajikan analisis spasial keterjangkauan fasilitas kesehatan berupa Puskesmas dan Rumah Sakit di Kota Bukittinggi menggunakan platform Geo Mapid. Dengan pendekatan buffer dan isochrone, kajian ini mengidentifikasi wilayah-wilayah yang belum terlayani secara optimal dan memberikan rekomendasi berbasis data untuk pemerataan layanan kesehatan.

18 menit baca

•

109 dilihat

1 Data

1 Proyek

Syarat dan Ketentuan
Pendahuluan
  • MAPID adalah platform yang menyediakan layanan Sistem Informasi Geografis (GIS) untuk pengelolaan, visualisasi, dan analisis data geospasial.
  • Platform ini dimiliki dan dioperasikan oleh PT Multi Areal Planing Indonesia, beralamat
  • mapid-ai-maskot