SKRIPSI - digilib.uns.ac.id... · perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id PEMANFAATAN CITRA IKONOS UNTUK PENENTUAN ZONASI FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id

commit to user

1

PEMANFAATAN CITRA IKONOS UNTUK PENENTUAN ZONASI

TINGKAT KERAWANAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI

KOTA SURAKARTA TAHUN 2012

SKRIPSI

Oleh :

LINTANG PRAWINDIA

K5408007

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2012


commit to user

2

PEMANFAATAN CITRA IKONOS UNTUK PENENTUAN ZONASI

TINGKAT KERAWANAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE

(DBD) DI KOTA SURAKARTA TAHUN 2012

Oleh :

LINTANG PRAWINDIA

K5408007

Skripsi

Ditulis dan diajukan untuk memenuhi syarat mendapatkan gelar Sarjana

Program Studi Pendidikan Geografi

Jurusan Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA 2012


commit to user

3

ABSTRAK Lintang Prawindia. Pemanfaatan Citra IKONOS Untuk Penentuan Zonasi Tingkat

Kerawanan Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Di Kota Surakarta Tahun

2012. Skripsi, Surakarta : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas

Sebelas Maret, 2012. Penelitian ini bertujuan untuk : (1) Mengetahui ketelitian citra IKONOS

untuk identifikasi parameter yang digunakan dalam penentuan zonasi tingkat

kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surakarta. (2)

Menentukan zonasi potensial tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah

Dengue (DBD) di Kota Surakarta tahun 2012. (3) Menentukan zonasi aktual

tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surakarta

tahun 2012. Metode yang digunakan adalah deskriptif spasial. Variabel penelitian

adalah faktor-faktor yang mempengaruhi potensi, dan kerawanan penyakit DBD,

yang meliputi: penggunaan lahan, kepadatan permukiman, keteraturan

permukiman, kepadatan penduduk, jarak permukiman terhadap sungai dan

kualitas saluran air hujan. Teknik pengumpulan data yang digunakan meliputi:

intepretasi citra IKONOS, observasi lapangan, dan analisis dokumen. Teknik

analisis data yang digunakan adalah tumpangsusun (overlay) peta dengan

pengharkatan. Hasil penelitian yang didapatkan yaitu: (1) Hasil uji ketelitian citra

IKONOS untuk identifikasi penggunaan lahan yaitu 98 %, kepadatan permukiman

sebesar 84,33%, dan pola permukiman sebesar 85%. (2) Dari hasil penelitian

diketahui terdapat 3 zonasi tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue

di Kota surakarta yaitu tidak rawan, rawan dan sangat rawan. Wilayah yang

merupakan zona tidak rawan DBD seluas 114,9857 Ha atau 2,44% terdapat di

blok III.1 dan III.2. Zona rawan DBD seluas 1877,5768 Ha atau 39,82% terdapat

di blok blok I, blok II, blok IV, blok VII, dan Blok VII.2, sedangkan zona sangat

rawan DBD seluas 2717,5161 Ha atau sebesar 57,69% terdapat di blok V.1 dan

VII.1. (3). Luas wilayah daerah penelitian dengan klasifikasi jumlah kasus rendah

yaitu 394,8355 Ha, yang terdapat di blok I.1, I.3, I.4, I.5, I.13, II.1 dan II.3.

Wilayah dengan klasifikasi jumlah kasus sedang seluas 481,2084 Ha, yang

meliputi blok I.2, II.4, II.5, II.6, III.1, VI.2, VI.3, VI.4, VII.6, VII.7, VII.8, VII.9

dan VIII.8. Wilayah dengan jumlah kasus tinggi seluas 136,2969 Ha terdapat di

blok I.12, V.1, dan VIII.3. Kesimpulan yang diperoleh yaitu: (1) citra IKONOS dapat digunakan

sebagai sumber data yang akurat untuk penilaian tingkat kerawanan penyakit

DBD di Kota Surakarta. (2) Sebagian besar (57,69%) permukiman di Kota

Surakarta tahun 2012 merupakan permukiman berpotensi sangat rawan terhadap

penyakit DBD (3) Kota Surakarta memiliki jumlah kasus DBD sedang seluas

481,2084 Ha.


commit to user

4

ABSTRACT Lintang Prawindia, IKONOS Image Utilization Rate For Zoning Determination

Insecurity Disease Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) On Surakarta In 2012.

Skripsi. Surakarta: Teacher Training and Education Faculty, Surakarta Sebelas

Maret University, Agust 2012. This research aimed to: (1) To find out the accuracy of IKONOS imagery

for the identification of the parameters used in determining the level of

vulnerability of disease zoning Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) in Surakarta.

(2) To determine the potential level of vulnerability of disease zoning Dengue

Hemorrhagic Fever (DHF) in Surakarta in 2012. (3) To determine the actual

zoning of vulnerability of disease Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) oin

Surakarta in 2012. The method used is descriptive spatial. Research variables are factors that

affect the potential, and vulnerability of dengue fever, which include: land use,

settlement density, order settlement, population density, distance to the river

settlement and the quality of rain drainage. Data collection techniques used

include: interpretation of IKONOS imagery, field observations and document

analysis. Data analysis techniques used is overlay map with skoring. The results

are: (1) The results of test accuracy IKONOS imagery for the identification of

land use is 98%, density of settlement is 84.33%, and settlement patterns is 85%.

(2) There are three zoning levels of vulnerability of disease Dengue Hemorrhagic

Fever in Surakarta is not vulnerable, vulnerable and very vulnerable. Areas that

are not prone to dengue zone covering an area of 114.9857 hectares or 2.44%

contained in the settlement blocs regular semi-rare. DHF prone zones covering an

area of 1877.5768 hectares or 39.82% are in settlement blocks are semi-regular,

irregular block-dense settlement and settlement blocks of semi-regular solids,

while the zone is very prone to dengue area of 2717.5161 hectares or 57.69% . (3)

Block which has a low number of cases of dengue and dengue fever could

potentially vulnerable to the number of blocks 1.1, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1:13, 2.1,

2.2, and 2.3. block that has the number of dengue cases are potentially vulnerable

to dengue fever which is the block number 1.2, 2.4, 2.5, 2.6, 3.1, 6.2, 6.3, 6.4, 7.6,

7.7, 7.8, 7,9, and 8.2, while the block that has a high number of cases and

potentially highly vulnerable to dengue fever which is the block number 1:12, 5.1,

and 8.3. Conclusions obtained are: (1) IKONOS imagery can be used as a source

of accurate data for vulnerability of assessments of dengue disease (2) The

majority (57.69%) settlement in the city of Surakarta in 2012 a settlement

potentially very vulnerable to dengue fever. (3) Most of the blocks of settlement

in the city of Surakarta potentially susceptible to very susceptible to dengue fever.


commit to user

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Sebagian besar kota-kota di Indonesia mengalami permasalahan serius

dalam memenuhi kebutuhan akan ruang yang terus meningkat, sementara itu

ketersediaan ruang terbuka yang masih memungkinkan untuk mengakomodasikan

penduduk kota semakin terbatas dan semakin berkurang. Perpindahan penduduk

ke kota dan bertambahnya penduduk karena proses alami ini telah berlangsung

dalam periode yang lama sehingga menyebabkan terjadinya proses pertambahan

kepadatan penduduk, permukiman, maupun bangunan non permukiman di kota

yang berjalan tidak terkendali (Yunus,2005:1-2).

Keanekaragaman karakteristik budaya, penampilan fisik kota, serta relatif

lebih lengkapnya fasilitas-fasilitas umum merupakan daya tarik sebuah kota

sehingga muncul urbanisasi. Pengaruh penduduk yang berupa sentripetal

movement memunculkan tingginya kebutuhan lahan untuk seluruh aktivitas

manusia. Bertambahnya jumlah penduduk kota mengakibatkan penurunan kualitas

permukiman sehingga muncul sejumlah masalah seperti masalah kesehatan,

kebersihan, dan ketertiban kota. Ketidakjelasan tata ruang kota mengakibatkan

keterbatasan ruang untuk permukiman. Hal ini ditandai oleh pertumbuhan

perkampungan kota yang tidak teratur akibat tingginya laju pertumbuhan

penduduk perkotaan. Adanya penambahan permukiman mengakibatkan

penurunan kualitas permukiman sehingga muncul berbagai masalah antara lain

berkurangnya ketersediaan air, menurunnya kesehatan lingkungan, serta

timbulnya penyakit.

Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Hemorrhagic

Fever (DHF) merupakan salah satu masalah kesehatan di Indonesia yang

cenderung meningkat jumlah pasien serta luas persebarannya. Penyakit Demam

Berdarah Dengue ditemukan hampir di seluruh belahan dunia terutama di negara -

negara tropik dan subtropik, baik sebagai penyakit endemik maupun epidemik.

Seluruh wilayah Indonesia mempunyai risiko untuk terjangkit DBD, sebab baik


commit to user

2

virus penyebab maupun nyamuk penularnya sudah tersebar luas di perumahan

penduduk maupun di fasilitas umum di seluruh Indonesia.

Penyakit yang ditularkan oleh nyamuk seperti DBD masih menjadi

masalah kesehatan di Provinsi Jawa Tengah baik di perkotaan maupun di

pedesaan. Kota Surakarta merupakan kota yang memiliki jumlah penduduk

586.019 jiwa pada tahun 2010. Jumlah penduduk ini mengalami peningkatan

dibanding tahun 2009 yang berjumlah 581.415 jiwa (BPS,2010). Kepadatan

penduduk Kota Surakarta sebesar 256 jiwa per km2 serta adanya arus migrasi

masuk, menyebabkan kebutuhan lahan yang diperlukan semakin besar.

Pembangunan permukiman dan bangunan lainnya untuk memenuhi kebutuhan

tempat tinggal serta berbagai macam fasilitas pelayanan sosial lainnya terus

dilakukan. Hal ini mangakibatkan kepadatan bangunan yang terdapat di kota

sangat tinggi. Selain itu, permukiman dibeberapa bagian daerah kota memiliki

drainase yang kurang baik. Kondisi tersebut menciptakan genangan air yang

banyak dan tersebar di berbagai tempat. Ketika musim penghujan hal tersebut

merupakan tempat ideal sebagai perkembangbiakan nyamuk. Bahan-bahan yang

tidak dapat diuraikan oleh pengurai dan apabila dibuang akan menampung air

hujan sehingga sebagai sarang dan tempat bertelur bagi populasi nyamuk.

Di dalam penanganan wabah Demam Berdarah Dengue (DBD) sering

terjadi kasus keterlambatan dan penanggulangan yang tidak sesuai dengan tingkat

kerawanan wabah terjadi. Hal ini disebabkan karena memang belum adanya suatu

sistem informasi yang dapat memberikan gambaran mengenai kondisi dari segala

sesuatu yang berhubungan dengan Demam Berdarah, misalnya tingkat kerawanan

daerah yang terkena wabah, persebarannya dan lain sebagainya. Untuk

memudahkan penanggulangan persebaran nyamuk, salah satunya adalah dengan

menentukan tingkat kerawanan wilayah berdasarkan faktor-faktor lingkungan dan

demografi yang berpengaruh. Faktor-faktor lingkungan tersebut antara lain

penggunaan lahan, kepadatan permukiman, tata letak permukiman, jarak

permukiman terhadap sungai dan jarak tempat tinggal terhadap Tempat

Pembuangan Akhir (TPA) sampah. Faktor demografi yang mempengaruhi berupa


commit to user

3

kepadatan penduduk yang tinggal di suatu wilayah yang terkena penyakit Demam

Berdarah.

Faktor-faktor penting yang mempengaruhi peningkatan dan penyebaran

DBD sangat kompleks, yaitu : 1) pertumbuhan penduduk yang tinggi, 2)

urbanisasi yang tidak terencana dan terkendali, 3) tidak adanya kontrol vektor

nyamuk yang efektif di daerah endemis, dan 4) peningkatan sarana transportasi.

(Farda,Murti,&Nursari : 2009)

Perkembangan nyamuk Aedes aegypti berkaitan erat dengan lingkungan.

Faktor-faktor lingkungan yang mempengaruhi perkembangan nyamuk Aedes

aegypti dan Aedes albopictus sebagai vector DBD adalah ketinggian, kepadatan

permukiman, jumlah penduduk dan curah hujan (Aisyah,2000). Semakin padat

permukiman, jumlah penduduk tinggi dan curah hujan tinggi maka perkembangan

nyamuk tinggi, sedangkan permukiman yang jarang, jumlah penduduk rendah dan

curah hujan yang rendah maka perkembangan nyamuk penyebab DBD juga

rendah.

Angka penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surakarta

sejak Januari-Mei 2011 mencapai 48 kasus. Dari 48 kasus, seorang diantaranya

meninggal dunia yakni warga kelurahan Pucangsawit pada Februari lalu. Kasus

DBD masih tinggi karena pengaruh musim dan rendahnya kesadaran warga

menjalankan pola hidup sehat (Solopos,2011).

Kasus Demam Berdarah Dengue di Kota Surakarta pada tahun 2010

tercatat paling tinggi yaitu Kecamatan Laweyan sebanyak 146 kasus, sedangkan

paling sedikit terdapat pada Kecamatan Serengan sebanyak 52 kasus. Begitu pula

pada tahun 2011, kasus yang tercatat Dinas Kesehatan Kota Surakarta paling

tinggi terdapat pada Kecamatan Banjarsari sebanyak 35 kasus dan paling rendah

yaitu Kecamatan Pasar Kliwon sebanyak 5 kasus. Data kasus DBD per kecamatan

di Kota Surakarta tahun 2010 dan data kasus DBD per kecamatan di Kota

Surakarta tahun 2011 disajikan dalam tabel berikut :


commit to user

4

Tabel 1. Data Jumlah Kasus DBD di Kota Surakarta

No Kecamatan Tahun 2010 Tahun 2011

Jumlah

Kasus

Jumlah

Kematian

Jumlah

Kasus

Jumlah

Kematian

1. Laweyan 146 1 28 0

2. Serengan 52 0 12 0

3. Pasar Kliwon 74 0 5 0

4. Jebres 121 2 15 1

5. Banjarsari 140 4 35 0

Jumlah 533 7 95 1

Sumber : Dinas Kesehatan Kota Surakarta, 2011

Geografi menjadi ilmu yang berperan dalam pemecahan berbagai

masalah kesehatan yang terkait dengan kondisi lingkungan termasuk penyakit

Demam Berdarah Dengue di Kota Surakarta. Geografi sebagai ilmu yang

mempelajari berbagai fenomena permukaan bumi menekankan pada interaksi

manusia dengan lingkungan dan fenomena-fenomena permukaan bumi dengan

tiga macam pendekatan, yaitu : spasial (keruangan), ekologis dan kewilayahan

(regional).

Skala prioritas penanganan dan pemecahan masalah penyakit Demam

Berdarah Dengue diperlukan untuk mengurangi persebaran penyakit yang

semakin tinggi. Penentuan skala prioritas ini dilakukan terhadap wilayah-wilayah

yang rawan penyakit Demam Berdarah Dengue. Tingkat kerawanan penyakit

merupakan tingkatan peristiwa yang memiliki potensi untuk mengancam

kehidupan manusia yang diakibatkan oleh suatu jenis penyakit. Perolehan data

untuk penilaian tingkat kerawanan wilayah selama ini didapatkan secara terestrial.

Cara perolehan data tersebut akan memakan waktu, tenaga, dan biaya yang besar.

Dengan melihat kemampuan citra penginderaan jauh dalam merekam permukaan

bumi maka dimungkinkan dapat digunakan sebagai alternatif untuk membantu

perolehan data untuk penilaian tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah

Dengue.


commit to user

5

Salah satu teknik perolehan dan analisis informasi tentang bumi yaitu

penginderaan jauh. Penginderaan jauh dapat digunakan antara lain untuk

menyadap data tentang faktor-faktor lingkungan yang berpengaruh terhadap

penyakit DBD. Citra penginderaan jauh merupakan rekaman sesaat dari berbagai

kenampakan yang ada dipermukaan bumi berupa bentang budaya maupun yang

berupa bentang alamiah. Citra penginderaan jauh dapat menampilkan parameter

yang diperlukan untuk penilaian tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah

Dengue antara lain data mengenai unit bangunan yang berupa kepadatan

permukiman, keteraturan permukiman, jaringan sungai, dan data penggunaan

lahan. Data tersebut disadap dengan menggunakan citra penginderaan jauh, dan

dianalisis secara photomorfic, yaitu berdasarkan persamaan kenampakan atau

perwujudan suatu objek pada citra.

Salah satu citra penginderaan jauh yang dapat digunakan untuk

penyadapan informasi parameter penentu tingkat kerawanan penyakit DBD yaitu

citra IKONOS. Citra yang memiliki resolusi spasial tinggi ini mampu

menggambarkan kenampakan seperti kenampakan sebenarnya dilapangan.

Kemampuan citra IKONOS setara dengan foto udara bahkan lebih unggul karena

waktu perekaman ulang (resolusi temporal) yang dibutuhkan lebih pendek,

sehingga pembaharuan data dapat sering dilakukan mulai dari mingguan, bulanan,

atau tahunan. Faktor-faktor lingkungan yang berpengaruh pada penyakit Demam

Berdarah Dengue dapat diinterpretsi dengan mudah bila menggunakan citra

IKONOS. Selain itu, citra IKONOS juga menyajikan informasi kualitas

permukiman yang lebih detail.

Pengolahan data yang disadap dari citra IKONOS diproses untuk

menghasilkan informasi yang dapat menerangkan wilayah yang rawan terhadap

wabah penyakit DBD. Sistem Informasi Geografi merupakan proses pengolahan

yang tepat karena dapat mengolah data hasil sadapan dari citra IKONOS relatif

lebih cepat dan mudah diperbaiki atau diperbaharui dalam jangka waktu tertentu.

Dengan menggunakan SIG maka penanganan data geografis yang bersifat data

keruangan akan lebih mudah dilakukan, karena data disimpan dalam format

digital.


commit to user

6

Berdasarkan latar belakang tersebut, peneliti tertarik untuk melakukan

penelitian dengan judul “Pemanfaatan Citra IKONOS Untuk Penentuan Zonasi

Tingkat Kerawanan Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Di Kota Surakarta

Tahun 2012”.

B. Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan, dapat diidentifikasi

permasalahan yang timbul yaitu sebagai berikut :

1. Pertumbuhan penduduk dan urbanisasi di Kota Surakarta mengakibatkan

peningkatan kebutuhan lahan untuk permukiman tinggi.

2. Penurunan kualitas permukiman mengakibatkan muncul berbagai masalah

kesehatan, kebersihan dan ketertiban.

3. Masalah kesehatan yang terjadi setiap tahun di Kota Surakarta yaitu kasus

Demam Berdarah Dengue (DBD).

4. Tingkat kerawanan DBD di Kota Surakarta dapat diketahui dengan

menggunakan peta zonasi tingkat kerawanan penyakit DBD.

5. Cara perolehan data untuk penilaian tingkat kerawanan wilayah selama ini

diperoleh secara terrestrial, sehingga memakan waktu, tenaga, dan biaya yang

besar.


commit to user

7

C. Pembatasan Masalah

Agar tidak terjadi penyimpangan pada permasalahan utama, maka

peneliti membatasi masalah sebagai berikut :

1. Penelitian dikhususkan untuk mengetahui tingkat kerawanan penyakit Demam

Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surakarta.

2. Parameter penelitian yang digunakan yaitu : penggunaan lahan, kepadatan

permukiman, keteraturan permukiman, kepadatan penduduk, tempat

pembuangan sampah sementara , saluran air, dan jarak terhadap sungai.

3. Parameter penentu tingkat kerawanan penyakit DBD di Kota Surakarta

diperoleh dengan menggunakan teknik penginderaan jauh dan Sistem

Informasi Geografis.

D. Perumusan Masalah

1. Bagaimana ketelitian citra IKONOS untuk identifikasi parameter yang

digunakan dalam penentuan zonasi tingkat kerawanan penyakit Demam

Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surakarta ?

2. Bagaimana zonasi potensial tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah

Dengue (DBD) di Kota Surakarta tahun 2012 ?

3. Bagaimana zonasi tingkat kerawanan aktual penyakit Demam Berdarah

Dengue (DBD) di Kota Surakarta tahun 2012 ?

E. Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah tersebut maka tujuan penelitian sebagai

berikut :

1. Menghitung ketelitian citra IKONOS untuk identifikasi parameter yang

digunakan dalam penentuan zonasi tingkat kerawanan penyakit Demam

Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surakarta.

2. Menetapkan zonasi potensial tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah

Dengue (DBD) di Kota Surakarta tahun 2012.

3. Menetapkan zonasi tingkat kerawanan aktual penyakit Demam Berdarah

Dengue (DBD) di Kota Surakarta tahun 2012.


commit to user

8

F. Manfaat Penelitian

Manfaat yang ingin dicapai dalam penelitian ini digolongkan menjadi

dua, yaitu :

1. Manfaat teoritis

a. Penelitian ini diharapkan mampu sebagai pengembangan ilmu geografi,

khususnya dalam pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi

Geografis dalam pemantauan dan pengendalian kondisi lingkungan.

b. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai sumber acuan peneliti

selanjutnya untuk bidang kajian geografi dan kesehatan.

2. Manfaat praktis

a. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan informasi spasial berupa

distribusi tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) kepada

pemerintah Kota Surakarta.

b. Hasil penelitian diharapkan dapat digunakan untuk upaya penanggulangan

penyakit yang terkait dengan perkembangbiakan nyamuk sebagai vektor

Demam Berdarah Dengue.

c. Penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan materi pembelajaran Geografi

Standar Kompetensi Memahami pemanfaatan citra Penginderaan Jauh dan

Sistem Informasi Geografi (SIG), Kompetensi Dasar pemanfaatan citra

penginderaan jauh kelas XII semester II SMA.


commit to user 9

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Kerangka Teoritis

1. Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD)

a. Pengertian Demam Berdarah Dengue (DBD)

Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit febril akut yang

ditemukan di daerah tropis dengan penyebaran geografis yang mirip dengan

malaria. Penyakit ini disebabkan oleh salah satu virus dari genus flavivirus, famili

flaviviridae.

Demam Berdarah Dengue (DBD) sejak ditemukan pertama kalinya di

Manila tahun 1953, cenderung semakin penyebar luas di berbagai negaradi

kawasan Asia dan Pasifik. Di Indonesia DBD mulai berjangkit pada tahun 1968 di

Surabaya dan Jakarta. Jumlah kasus yang dilaporkan waktu itu 58 anak, 24

(41,3%) diantaranya meninggal. Selanjutnya penyakit ini cenderung semakin

meningkat insidensinya dan menyebar ke berbagai wilayah, terutama kota-kota

yang berpenduduk padat. Hal ini diduga erat kaitannya dengan meningkatnya

mobilitas penduduk dan sarana transportasi dalam maupun antar kota.

Peningkatan insidensi atau wabah DBD terjadi ± 5 tahun. Dalam tahun 1988,

DBD berjangkit di 201 Dati II di 25 propinsi, dengan jumlah kasus 47.573, dan

1527 (3,2%) diantaranya meninggal. Sebagian besar kasus DBD adalah anak < 15

tahun, namun kasus dewasa semakin meningkat. Musim penularan DBD biasanya

terjadi pada musim hujan (Suroso, dalam Aisyah 2000).

Dengue memiliki sinonim Breakbone Fever, Demam lima hari

merupakan infeksi yang akut non fatal yang disebabkan oleh Group B arbovirus

(Dengue Virus). Virus DBD disebarluaskan melalui perantara nyamuk Aedes

aegypti. Selain nyamuk ini masih ada nyamuk Aedes yang lain sebagi vektornya,

yaitu nyamuk Ae. Albopictus, Ae. Polynesiensis, dan Ae. Scutellaris. Masing-

masing nyamuk tersebut memiliki distribusi sendiri-sendiri. Nyamuk sebagai

vektor DBD di Indonesia adalah Ae. Aegypti dan Ae. Albopictus. Nyamuk ini


commit to user

10

ditemukan diseluruh dunia pada lintang 350 U sampai dengan 35

0S. Meskipun

ditemukan juga pada lintang 450 U pada saat musim panas, karena nyamuk ini

tidak dapat hidup pada musim dingin.

b. Faktor - Faktor Penyebab Demam Berdarah Dengue (DBD)

Komponen penularan penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) terdiri

dari virus, Aedes aegypti, dan manusia. Sampai saat ini belum ada vaksin yang

dapat efektif terhadap virus tersebut, maka pemberantasan ditujukan pada manusia

dan terutama vektornya. Faktor lingkungan yang digunakan untuk mengetahui

persebaran penyakit DBD dalam penelitian ini adalah kepadatan bangunan, pola

bangunan, penggunaan lahan, jarak bangunan dari sungai, jarak bangunan dari

tempat pembuangan sampah sementara, saluran air, dan kepadatan penduduk.

Timbulnya berbagai penyakit didaerah perkotaan pada dasarnya

berpangkal pada ketidakseimbangan antara jumlah penduduk yang semakin

meningkat dengan kemampuan pengelolaan kota dan kurangnya kesadaran

masyarakat tentang pentingnya kesehatan. Jumlah penduduk yang tinggi

mengakibatkan menurunnya kesehatan lingkungan. Penurunan ini ditandai oleh

kondisi yang tidak memenuhi prasarana, fasilitas dan utilitas lingkungan, lokasi

permukiman yang padat penduduk, kondisi bangunan buruk, dan tidak adanya

perencanaan pembangunan yang mengakibatkan bangunan memiliki tata letak dan

arah hadap tidak seragam.

Spesies Aedes merupakan nyamuk yang mempunyai habitat di

permukiman dan di luar rumah yang airnya relatif jernih. Di daerah perkotaan,

habitat nyamuk Aedes aegypti sangat bervariasi, tetapi banyak ditemukan pada

wadah-wadah buatan manusia. Pada umumnya, wadah penyimpanan air sebagai

tempat berkembangbiak Aedes aegypti dan kepadatan penduduk sangat berkaitan.

Dengan demikian, didaerah berpenduduk padat disertai distribusi nyamuk yang

tinggi, potensi transmisi virus meningkat dan berpotensi terbentuknya daerah

endemik. Identifikasi ini dapat diperkirakan dengan menggunakan peta kepadatan

penduduk.


commit to user

11

Tiap-tiap spesies nyamuk memiliki kesenangan hidup didaerah tertentu,

seperti nyamuk Aedes aegypti yang menggigit manusia didalam rumah. Nyamuk

Ae. Aegypti dan Ae. Albopictus menyukai tempat yang mengandung air jernih dan

tidak mempunyai kontak langsung dengan tanah untuk berkembangbiak, sehingga

tempat-tempat air seperti bak mandi, drum/tangki air, vas bunga, kaleng-kaleng

bekas, ban bekas yang terisi air merupakan tempat perindukan nyamuk. Nyamuk

Aedes ini mempunyai jarak terbang 48 m – 56 m dan mampu menjangkau 2 km

(WHO,1999), sehingga permukiman yang padat dan rapat dapat menyebarkan

penyakit DBD dengan cepat. Nyamuk ini juga memerlukan tempat istirahat

berupa semak-semak, tanaman rendah yang terlindung dari sinar matahari

langsung, dan benda-benda yang tergantung pada rumah seperti pakaian, sarung,

dan sebagainya.

2. Kerawanan Penyakit

Pengertia rawan menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia yaitu mudah

menimbulkan gangguan keamanan dan bahaya, sedangkan kerawanan adalah

keadaan rawan. Kerawanan merupakan peristiwa yang luar biasa yang memiliki

potensi untuk mengancam kehidupan manusia, baik dirinya, harta benda,

kehidupannya, maupun lingkungannya. Contoh kerawanan yaitu kerawanan

Tanah longsor, tsunami, banjir, gempa bumi, gunung meletus, kebakaran,

epidemi, dan lain – lain. Kerawanan dapat dibagi menjadi beberapa tingkatan,

yaitu tidak rawan, agak rawan, rawan, dan sangat rawan.

Kerawanan penyakit dalam penelitian ini merupakan peristiwa yang

memiliki potensi untuk mengancam kehidupan manusia yang diakibatkan oleh

suatu jenis penyakit. Penyakit yaitu suatu keadaan abnormal dari tubuh atau

pikiran yang menyebabkan ketidaknyamanan, disfungsi atau kesukaran terhadap

orang yang dipengaruhinya. Penyakit disebabkan oleh kuman yang menyerang

tubuh manusia. Kuman dapat berupa virus, bakteri, amuba, atau jamur. Demam

Berdarah Dengue (DBD) termasuk dalam salah satu jenis kerawanan penyakit

yang disebarkan oleh vektor nyamuk pembawa virus dengue.

http://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Abnormal&action=edit&redlink=1

http://id.wikipedia.org/wiki/Tubuh

http://id.wikipedia.org/wiki/Pikiran

http://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Disfungsi&action=edit&redlink=1


commit to user

12

3. Penginderaan Jauh

Lillesand & Kiefer (2004) mengemukakan bahwa Penginderaan jauh

adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang obyek, daerah, atau

gejala, dengan jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat

tanpa kontak langsung terhadap obyek, daerah, atau gejala yang dikaji. Sutanto

(1994) mengemukakan bahwa salah satu alasan meningkatnya penggunaan

penginderaan jauh adalah karena citra penginderaan jauh menggambarkan obyek,

daerah, dan gejala dipermukaan bumi dengan:

1. Wujud objek dan letak objek yang mirip dengan letak objek

dipermukaan bumi.

2. Relatif lengkap.

3. Meliput daerah luas.

4. Permanen.

Komponen utama dalam Penginderaan Jauh meliputi empat bagian,

yaitu: sumber energi, obyek, sensor sebagai alat perekam energi, dan yang

terakhir adalah atmosfer sebagai media energi dari sumbernya yang menuju ke

bumi dan yang ditangkap oleh sensor. Sumber energi untuk penginderaan jauh

meliputi matahari (sistem pasif) dan energi buatan manusia (sistem aktif),

misalnya lampu Blits dan Radar. Obyek dalam penginderaan jauh adalah

permukaan bumi, sedangkan atmosfer berfungsi sebagai media yang memiliki

sifat menyerap, melalukan dan menghamburkan energi.

Sensor (kamera, scanner, radometer) merupakan alat perekam energi

yang dipantulkan oleh obyek (bumi) tanpa kontak langsung. Berdasarkan proses

perekamannya sensor dibagi menjadi dua, yaitu sensor fotografik dan elektronik.

Sensor fotografik proses perekamannya berlangsung dengan cara kimiawi. Tenaga

elektromagnetik yang diterima dan direkam pada lapisan film yang bila dicetak

akan menghasilkan foto. Bila pemotretan dilakukan dengan pesawat udara

ataupun wahana lainnya maka foto yang dihasilkan disebut foto udara. Bila

pemotretan dilakukan di antariksa maka foto yang dihasilkan disebut foto satelit

atau foto orbital.


commit to user

13

Berbeda dengan sensor fotografik, sensor elektronik menggunakan

tenaga elektrik dalam bentuk sinyal elektrik. Alat penerima dan perekam berupa

pita magnetik bukan film. Sinyal elektrik yang direkam pada pita megnetik ini

kemudian diproses menjadi data visual maupun data digital. Hasil akhirnya tidak

disebut foto udara melainkan disebut citra penginderaan jauh. Citra meliputi

semua gambaran visual planimetrik yang diperoleh dengan jalan penginderaan

jauh (Sutanto,1994:57).

Penggunaan teknik penginderaan jauh dalam penentuan zonasi tingkat

kerawanan penyakit DBD yaitu sebagai alat perolehan data yang utama. Data

yang disadap dari teknik penginderaan jauh adalah data tentang kepadatan

bangunan, pola bangunan, penggunaan lahan, jaringan sungai dan tempat

pembuangan sampah. Teknik penginderaan jauh berguna untuk pembuatan peta

kerja yang merupakan acuan bagi pengambilan data di lapangan.

4. Interpretasi Citra

Citra merupakan gambaran yang terekam oleh kamera atau oleh sensor

lainnya, sedangkan interpretasi citra yaitu perbuatan mengkaji foto udara dan atau

citra dengan maksud untuk mengidentifikasi objek. Interpretasi citra merupakan

kegiatan mengkaji foto udara dan atau citra dengan maksud untuk

mengidentifikasi obyek dan menilai arti pentingnya obyek tersebut. Di dalam

pengenalan obyek yang tergambar pada citra ada tiga rangkaian kegiatan yang

diperlukan, yaitu deteksi, identifikasi, dan analisis. Deteksi ialah pengamatan atas

adanya suatu obyek, identifikasi yaitu upaya mencirikan obyek yang telah

dideteksi berdasarkan bentuk, ukuran, dan letaknya, sedangkan analisis ialah

kegiatan mengumpulkan keterangan lebih lanjut dan menyimpulkan keterangan

tersebut.

Sutanto (1994:121) mengemukakan bahwa citra merupakan alat yang

baik untuk pembuatan peta, baik sebagai sumber data maupun kerangka letak.

Sutanto menambahkan, foto udara merupakan citra tertua dalam penginderaan


commit to user

14

jauh. Unsur intepretasi citra satelit sama dengan unsur intepretasi foto udara.

Unsur intepretasi foto udara meliputi:

a. Rona dan warna.

Rona adalah tingkat kegelapan atau tingkat kecerahan objek pada citra.

Warna adalah wujud yang tampak oleh mata dengan menggunakan

spektrum sempit, lebih sempit dari spektrum tampak. Tiap objek tampak

pertama pada citra berdasarkan rona atau warnanya. Setelah rona atau

warna yang sama dikelompokkan dan diberi garis batas untuk

memisahkannya dari rona atau warna yang berlainan, barulah tampak

bentuk, tekstur, pola, ukuran, dan bayangannya.

b. Bentuk.

Bentuk merupakan variabel kualitatif yang memerikan konfigurasi atau

kerangka objek. Bentuk merupakan atribut yang jelas sehingga banyak

objek yang dapat dikenali berdasarkan bentuknya.

c. Ukuran.

Ukuran ialah atribut objek yang antara lain berupa jarak, luas, tinggi,

lereng, dan volume. Ukuran objek akan memperjelas perbedaan antar

objek yang satu dengan yang lain meskipun memiliki persamaan warna

dan bentuk.

d. Tekstur.

Tekstur adalah frekuensi perubahan rona atau warna pada citra. Tekstur

menunjukkan kehaluasan perubahan rona/warna pada citra pada suatu

objek.

e. Pola.

Pola adalah susunan keruangan objek yang menandai bagi objek buatan

manusia maupun beberapa objek bentukan alamiah.

f. Bayangan.

Bayangan yang ditimbulkan oleh objek mampu memperjelas pengenalan

objek tersebut pada citra. Bayangan juga bersifat menyembunyikan objek

yang berada dia daerah gelap.


commit to user

15

g. Situs.

Situs menunjukkan letak suatu objek terhadap daerah disekitarnya.

Beberapa objek dapat dikenali karena kepatutan objek untuk berada di

suatu lokasi.

h. Asosiasi.

Asosiasi adalah keterkaitan antara objek satu dengan yang lain.

Penginderaan jauh satelit menggunakan wahana satelit (berawak, tak

berawak, ulang-alik) untuk membawa sensor. Penginderaan dengan satelit

memiliki sifat otomatik : pemotretan teratur, pengiriman data secara elektronik,

dan analisis secara digital.

Data penginderaan jauh ialah data hasil perekaman obyek dengan

menggunakan sensor buatan. Data tersebut berupa citra foto, citra nonfoto, atau

data numerik. Bila dipilih data yang berupa citra, maka metode analisisnya ialah

analisis visual atau manual, sedangkan data numerik metode analisisnya ialah

analisis digital dengan menggunakan komputer.

Berdasarkan atas analisis datanya maka penginderaan jauh dibedakan

atas cara interpretasinya, yaitu dengan cara manual berupa interpretasi secara

visual dan cara digital yakni interpretasi secara numerik. Interpretasi secara visual

dilakukan dengan menggunakan hasil penginderaan yang berupa data piktorial

atau citra, sedangkan interpretasi secara numerik dilakukan dengan menggunakan

hasil penginderaan yang berupa data digital yang direkam pada pita magnetik.

Hasil interpretasi atau informasi yang berasal dari kedua cara tersebut dapat

diujudkan dalam bentuk tabel, peta, dan deskripsi.

Kerincian informasi yang dapat disadap dari data penginderaan jauh

sangat tergantung pada resolusi. Ada empat jenis resolusi yaitu : resolusi spasial,

resolusi spektral, resolusi radiometrik, dan resolusi temporal. Resolusi spasial

adalah ukuran obyek terkecil yang dapat disajikan, dibedakan, dan dikenali pada

citra. Resolusi spektral menunjukkan kerincian spektrum elektromagnetik yang

digunakan dalam perekaman. Resolusi radiometrik menunjukkan kepekaan sistem

sensor terhadap perbedaan terkecil kekuatan sinyal, sedangkan resolusi temporal


commit to user

16

merupakan frekuensi perekaman ulang bagi daerah yang sama pada waktu yang

berbeda.

5. Uji Ketelitian Interpretasi Citra

Uji ketelitian interpretasi citra digunakan untuk menilai seberapa besar

kepercayaan dapat diberikan kepada data tersebut. Uji ketelitian ini digunakan di

dalam analisis digital dan analisis manual atau visual data penginderaan. Yaitu

dengan mengubah pixel menjadi petak-petak bujur sangkar atau menjadi luas bagi

masing-masing kelas hasil interpretasi.

Tabel 2. Matriks Uji Ketelitian Interpretasi

Hasil Interpretasi

Hasil Lapangan

A B C Lain-

lain

Jumlah Omisi Komisi Ketelitian hasil

interpretasi tiap

kategori

A

B

C

Lain-lain

25

2

3

2

5

50

4

2

10

6

60

2

3

5

5

100

43

63

72

106

18/43 = 42%

13/63 = 42%

12/72= 42%

6/106= 42%

7/43 = 16%

11/63 = 17%

18/72 = 25%

13/106 = 12%

25/32 = 78%

50/61 = 83%

60/78 = 77%

100/113 = 89%

Jumlah 32 61 78 113 284

(Sumber : short, 1982 dalam Sutanto, 1994:117)

Keterangan :

A,B,C, dan Lain-lain = Jenis obyek

25 = Jumlah kategori hasil interpretasi obyek A yang sesuai

dengan hasil lapangan

32 = Jumlah seluruh obyek A

284 = Jumlah semua obyek seluruh hasil interpretasi

a. Ketelitian hasil interpretasi masing-masing kategori :

A = (25/32)x100%

= 78%

b. Ketelitian seluruh hasil interpretasi :

(25+50+60+100) = 83%

284


commit to user

17

c. Jumlah omisi pixel X = jumlah semua pixel bukan X pada baris X

d. Jumlah komisi pixel X = jumlah semua pixel bukan X pada lajur X

Ketelitian diterima apabila rerata % dari seluruh hasil interpretasi benar

> 80 % dan rerata komisi < 20 %.

6. Citra Satelit IKONOS

IKONOS berasal dari bahasa Yunani “eye-koh-nos” yang berarti gambar.

Satelit IKONOS diluncurkan di Vandenberg, California pada tanggal 24

September 1999 sebagai fase baru dari perkembangan baru dari perkembangan

teknologi satelit komersial dengan resolusi sangat tinggi. Satelit tersebut

dirancang untuk dapat beroperasi selama 7 tahun, mengorbit pada ketinggian 680

km dari permukaan laut, orbit sun-synchronous dengan sudut inklinasi sebesar

98.20. Satelit tersebut membawa sensor pankromatik untuk menghasilkan citra

pankromatik hitam putih dengan resolusi spasial 1 m dan sensor multispekteral

dengan resolusi 4 m pada empat saluran dengan panjang gelombang yang

berbeda, yaitu : saluran biru, hijau, merah, dan inframerah dekat.

Tabel 3. Karakteristik IKONOS :

No System IKONOS

1

2

3

4

5

6

7

8

Orbit

Sensor

Swath Width

Off track viewing

Revisit time

Spectral band

Spatial resolution

Data archieve at

680 km, 98.20, sun-synchronous 14 days repeat cicrcle

Optical Sensor Assembly (OSA)

11 km (12 um CCD elements)

Yes, = - 300 omnidirectional

1-3 days

0.45 – 0.53 (Blue)

0.52 – 0.61 (Green)

0.64 – 0.72 (Red)

0.77 – 0.88 (Near Infra Red)

0.45 – 0.90 (Pan)

1 m (pan), 4m (Band Multispectral)

www.spaceimaging.com

Sumber : www.spaceimaging.com

http://www.spaceimaging.com/

http://www.spaceimaging.com/


commit to user

18

Data digital IKONOS umumnya telah terkoreksi secara geometrik,

sehingga tidak perlu dilakukan lagi proses koreksi geometrik seperti biasa

dilakukan pada citra satelit yang lain. Dengan demikian dimungkinkan untuk

penggunaan citra IKONOS sebagai data pemetaan. Koreksi yang masih mungkin

dilakukan adalah koreksi radiometrik yang lebih mengkhususkan pada penajaman

citra yang bertujuan untuk menajamkan kenampakan obyek – obyak tertentu.

Citra satelit IKONOS merupakan salah satu produk sistem penginderaan

jauh yang dapat digunakan untuk mengatasi kendala dalam pengumpulan data

secara terrestrial. Citra IKONOS juga memiliki resolusi spasial yang sangat tinggi

bila dibandingkan dengan produk citra penginderaan jauh lainnya. Peranan citra

IKONOS adalah untuk mendapatkan peta penggunaan lahan yang akan digunakan

dalam menganalisis distribusi spasial penyebaran DBD, menggambarkan obyek,

daerah, dan gejala di permukaan bumi dengan wujud dan letak obyek yang mirip

wujud dan letaknya di permukaan bumi. Selain untuk penyadapan data untuk

penggunaan lahan, peranan citra yang lain juga untuk menyadap data tentang

bangunan permukiman seperti keteraturan dan kepadatan bangunan.

7. Sistem Informasi Geografi (SIG)

Istilah sistem informasi geografis merupakan gabungan tiga unsur pokok:

sistem, informasi, dan geografis. Istilah geografis merupakan bagian dari spasial

(keruangan). Penggunaan kata geografis mengandung pengertian suatu persoalan

mengenai bumi : permukaan dua dimensi atau tiga dimensi. Istilah informasi

geografis mengandung pengertian informasi mengenai tempat-tempat yang

terletak dipermukaan bumi, pengetahuan mengenai posisi dimana suatu objek

terletak dipermukaan bumi dan informasi mengenai keterangan-keterangan

(atribut) yang terdapat dipermukaan bumi yang posisinya diberikan atau

diketahui. Dengan memperhatikan pengertian sistem informasi, maka SIG

merupakan suatu kesatuan formal yang terdiri dari berbagai sumberdaya fisik dan

logika yang berkenaan dengan objek-objek yang terdapat dipermukaan bumi

(Prahasta,2001:51).


commit to user

19

SIG merupakan suatu sistem berbasis komputer untuk mengumpulkan,

menyimpan, dan memanipulasi informasi geografis. SIG terdiri dari beberapa

komponen yaitu perangkat keras, perangkat lunak, data serta informasi geografi

serta manajemen. SIG juga dibagi menjadi beberapa subsistem, diantaranya : data

input, data output, manajemen data, manipulasi data, dan analisis data.

Kemampuan SIG dapat dikenali dari fungsi analisis yang dapat

dilakukannya. Secara umum, terdapat dua jenis fungsi analisis, yaitu fungsi

analisis spasial dan fungsi analisis atribut (basis data atribut). Fungsi analisis

atribut terdiri dari operasi dasar sistem dan perluasannya. Fungsi analisis spasial

terdiri dari klasifikasi, network, overlay, buffering, 3D analisis, dan digital image

processing (Prahasta,2001:74-75). Pada penelitian ini, SIG digunakan untuk

melakukan klasifikasi terhadap kepadatan bangunan, pola bangunan, kepadatan

penduduk, dan klasifikasi zonasi tingkat kerawanan penyakit. Fungsi analisis

spasial network digunakan untuk menggambarkan parameter saluran air, fungsi

overlay digunakan untuk menentukan tingkat kerawanan penyakit DBD,

sedangkan fungsi analisis spasial buffer untuk menetukan jarak sungai terhadap

permukiman dan jarak tempat pembuangan sampah sementara terhadap

permukiman. Selain itu, SIG juga memiliki subsistem pelaporan yang menyajikan

seluruh atau sebagian sari basis data (database) dalam bentuk tabel, grafis, dan

peta. Keluaran data yang dihasilkan berupa data spasial dan data atribut dapat

digunakan sebagai pengambil keputusan.

8. Permukiman

Obyek yang diinterpretasi dalam penilaian tingkat kerawanan penyakit

DBD yaitu seluruh penggunaan lahan baik berupa permukiman maupun

nonpermukiman. Permukiman adalah bagian dari lingkungan hidup di luar

kawasan lindung, baik yang berupa kawasan perkotaan maupun perdesaan yang

berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian dan tempat

kegiatan yang mendukung perikehidupan dan penghidupan (UU Nomor 4 Tahun

1992).


commit to user

20

Pengertian permukiman menurut Yunus (1989) adalah suatu bentukan

artificial maupun natural dengan segala kelengkapannya yang dipergunakan oleh

manusia, baik secara individual maupun kelompok, untuk bertempat tinggal baik

sementara maupun menetap. Menurut Finch (1957) dalam Ritohardoyo (1989),

settlement atau permukiman adalah suatu unit lahan yang merupakan lingkungan

manusia, yang meliputi bangunan rumah sebagai rumah mukim, halaman

pekarangan, serta jaring-jaring jalan, sebagai sarana transportasi bagi penduduk

yang mendiaminya. Menurut fungsinya rumah mukim dibagi menjadi tiga, yaitu

rumah mukim fungsi tunggal, rumah mukim fungsi ganda, dan rumah nonmukim.

Rumah mukim fungsi tunggal adalah rumah yang hanya digunakan sebagai

tempat hunian. Rumah mukim fungsi ganda adalah rumah yang digunakan sebagai

tempat hunian dan kegiatan lain terutama perdagangan barang maupun jasa, dan

rumah nonmukim merupakan rumah yang digunaka untuk kegiatan tertentu.

Blok adalah suatu luasan lahan tertentu yang dibatasi oleh batas fisik

yang tegas, seperti laut, sungai, jalan, dan terdiri dari satu atau lebih persil

bangunan (Kepmen PU No.2/KPTS/1985). Setiap blok permukiman pada

penelitian ini dibuat berdasarkan kepadatan dan keteraturan permukiman.

a. Kepadatan Permukiman

Kepadatan permukiman mencerminkan luas atap bangunan dibandingkan

terhadap luas daerah permukiman yang kepadatan bangunannya sama, dinyatakan

dalam prosen. Cara membuat peta kepadatan permukiman yaitu dengan membuat

garis batas pada daerah yang kepadatan permukimannya sama, kemudian

menghitung kepadatan bangunan pada tiap daerah tersebut (Sutanto,1981:12).

Semakin padat permukiman, maka persebaran penyakit menjadi tinggi. Klasifikasi

kepadatan permukiman dibedakan menjadi tiga, yaitu :


commit to user

21

Tabel 4. Klasifikasi Kepadatan Permukiman

No Kriteria kepadatan Prosentase

1. Kepadatan permukiman

dibawah 5% dimasukkan

ke nonbangunan

≤20%

2. Permukiman dengan

kepadatan sedang

21-60%


kepadatan tinggi

>60%

Sumber : Suharyadi,2001:101.

b. Keteraturan Permukiman

Keteraturan permukiman adalah keseragaman arah hadap bangunan dan

tata letak bangunan terhadap jalan. Semakin tidak seragam arah hadap dan tata

letak bangunan maka semakin buruk kualitas permukiman tersebut, karena tidak

terjadi perencanaan pembangunan.

Tata letak adalah persebaran rumah mukim maupun nonmukim terhadap

jaring-jaring jalan yang ada disekitarnya yang meliputi keteraturan rumah dan

keseragaman ukuran rumah. Tata letak permukiman yang tidak seragam

mencerminkan tidak berjalannya rencana pembangunan sehingga muncul

permukiman kumuh. Klasifikasi keteraturan permukiman antara lain :


commit to user

22

Tabel 5. Klasifikasi Keteraturan Permukiman

No Kriteria keteraturan prosentase

1. Teratur >60% bangunan

permukiman menghadap ke

jalan dan jalan lingkungan

2. Semi teratur 40%-60% bangunan

permukiman yang

menghadap ke jalan

lingkungan

3. Tidak Teratur <30% bangunan



Sumber : Suharyadi,2001:101

9. Penggunaan Lahan

Penelitian ini menggunakan citra sebagai sumber data bagi liputan lahan

kota. Pada citra tergambar secara lengkap bentang budaya (rumah, jalan, lapangan

olah raga, dan sebagainya) dan bentang alamiah yang berupa sungai, bukit, dan

sebagainya. Tataguna lahan atau penggunaan lahan (land use) merupakan aktifitas

manusia atas lahan untuk memenuhi kebutuhan hidupnya. Aktivitas tersebut dapat

dilacak melalui liputan lahannya, seperti : pasar, mencerminkan aktivitas

perdagangan, stasiun mencerminkan aktivitas transportasi dan kolam renang

mencerminkan aktivitas olah raga (Sutanto,1981:1). Berdasarkan atas liputan

lahan dan fungsinya terdapat sembilan ketegori (Sutanto,1981:6), sebagai berikut:

- Permukiman : pola teratur, tanpa pola teratur.

- Perdagangan : pasar, pusat perbelanjaan, pertokoa, rumah makan.

- Pertanian : sawah, tegal, kebun bibit, dan sebagainya yang secara administratif

termasuk kota.

- Industri : pabrik, pembangkit tenaga listrik, batik.


commit to user

23

- Transportasi : jalan raya,rel K.A, stasiun/terminal.

- Jasa : kelembagaan (kantor, bank, rumah sakit, sekolah), non-

kelembagaan (tukang cukur, tukang sepatu, bengkel, dokter).

- Rekreasi : lapangan olah raga, gedung olah raga, stadion, kebun binatang,

kolam renang, tempat berkemah, gedung pertunjukan.

- Tempat ibadah : masjid, gereja, klenteng.

- Lain-lain : kuburan, lahan kosong, lahan sedang dibangun.

Tidak semua bangunan dapat dikenali fungsinya maka kategori

penggunaan lahan untuk daerah yang lebih dari 80% bangunannya berupa

permukiman ditetapkan sebagai daerah permukiman, sedangkan bangunan yang

mudah dikenal fungsinya dan cukup besar ukurannya, digambarkan tersendiri

sesuai dengan fungsinya.

Penggunaan lahan diartikan sebagai setiap bentuk intervensi (campur

tangan) manusia terhadap lahan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidupnya

baik materiil maupun spiritual. Penggunaan lahan dikelompokkan kedalam dua

golongan yaitu penggunaan lahan pertanian dan penggunaan lahan bukan

pertanian. Penggunaan lahan pertanian antara lain tegalan, sawah, padang rumput

dan sebagainya. Penggunaan lahan bukan pertanian dapat dibedakan ke dalam

penggunaan lahan kota atau desa (permukiman), industri, rekreasi, pertambangan,

dan sebagainya (Arsyad,1989;207).

Penggunaan lahan digunakan sebagai parameter penentu tingkat

kerawanan penyakit DBD karena penggunaan lahan dinilai dapat mempengaruhi

perkembangbiakan vektor nyamuk yang merupakan penyebar virus DBD.

Misalnya penggunaan lahan pertanian akan lebih besar pengaruhnya dalam

perkembangbiakan vektor nyamuk penyebab DBD dibanding dengan penggunaan

lahan industri. Pada penelitian ini klasifikasi penggunaan lahan yang digunakan

yaitu menurut Sutanto (1981). Klasifikasi penggunaan lahan dalam penelitian

sebagai berikut :


commit to user

24

1. Permukiman

2. Perdagangan

3. Pertanian

4. Industri

5. Transportasi

6. Jasa

7. Rekreasi

8. Lain-lain

10. Saluran Pembuangan Air Hujan

Saluran air hujan merupakan salah satu bagian dari fasilitas kota selain

air leiding, listrik dan jalan. Kualitas saluran pembuangan air dibagi menjadi dua,

dikatakan baik bila saluran air tersebut berjalan lancar, dan jelek bila mengalir

tidak lancar (Sandy,1977:30). Saluran air yang mengalir tidak lancar (tergenang)

diasumsikan memiliki pengaruh lebih besar sebagai tempat perkembangbiakan

vektor nyamuk penyebab penyakit DBD daripada saluran air yang mengalir

lancar. Klasifikasi saluran pembuangan air hujan sebagai berikut :

Tabel 6. Klasifikasi Saluran Air

No Klasifikasi Kriteria

1 Baik Lebih dari 50% saluran air di satuan pemetaan mengalir

lancar

2 Jelek Kurang dari 50% saluran air di satuan pemetaan mengalir

tidak lancar

Sumber : Sandy,(1977:30)


commit to user

25

B. Penelitian yang Relevan

Aisyah (2000) melakukan penelitian yang berjudul Aplikasi Foto Udara

dan Sistem Informasi Geografis untuk Menentukan Tingkat Kerentanan Wilayah

terhadap Perkembangbiakan Nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus dan

Prioritas Penanganannya di Jakarta Selatan, dengan tujuan untuk mengetahui

kemampuan foto udara dalam menyajikan parameter lingkungan yang

mempengaruhi perkembangan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus.

Selain itu, penelitian tersebut bertujuan untuk menentukan daerah prioritas

penanganan perkembangbiakan nyamuk demam berdarah berdasarkan tingkat

kerentanannya. Penelitian tersebut bersifat deskriptif analitik, dengan memadukan

teknik Penginderaan Jauh dan SIG. Data primer diperoleh dari interpretasi foto

udara, yaitu vegetasi, pola permukiman dan kepadatan permukiman didukung

dengan data yang didapat dari pengukuran di lapangan, yakni tempat sampah,

prasarana air, dan saluran air hujan serta didukung oleh data kepadatan penduduk.

Hasil penelitian tersebut adalah foto udara dapat digunakan untuk menyadap data

lingkungan fisik seperti vegetasi dan permukiman serta hasil yang lain adalah peta

tingkat kerentanan wilayah terhadap perkembangbiakan nyamuk Aedes aegypti

dan Aedes albopictus. Hasil uji ketelitian interpretasi penggunaan lahan yaitu

93,24%, kepadatan permukiman sebesar 88%, pola permukiman sebesar 84%, dan

sebaran vegetasi sebesar 78%. Peta tingkat kerentanan terhadap

perkembangbiakan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus di Kelurahan

Ciganjur dan Kelurahan Cipedak hanya terdapat 4 kelas yaitu kelas II (sedikit

rentan) seluas 339,27 Ha (46,15%), kelas III (agak rentan) seluas 132,93 Ha

(18,08%), kelasIV (rentan) seluas 160,32 Ha (21,81%), dan kelas V (sangat

rentan) seluas 2,76 Ha (0,38%), sedangkan daerah yang termasuk tidak rentan

yang termasuk tidak rentan seluas 99,82 Ha (13,58%).

Al Rahmadi (2005) melakukan penelitian berjudul Penentuan Tingkat

Kerawanan Wilayah terhadap Wabah Penyakit Demam Berdarah Dengue Dengan

Teknik Pengeinderan Jauh dan Sistem Informasi Geografi di Kota Yogyakarta.


commit to user

26

Tujuan penelitian tersebut yaitu untuk mengetahui ketelitian citra IKONOS dalam

menentukan wilayah yang rawan terhadap wabah penyakit DBD dan untuk

menentukan wilayah yang rawan terhadap wabah penyakit DBD di Kota

Yogyakarta. Dalam penelitian tersebut digunakan variabel yang diperoleh dari

hasil penyadapan citra IKONOS dan pengelohan data sekunder untuk pembuatan

satuan pemetaan. Dari masing-masing satuan pemetaan dibuat blok-blok sampel

pada unit permukiman untuk mempermudah pengecekan dan pengukuran

dilapangan. Pengecekan data dilakukan untuk mengetahui kebenaran data yang

disadap dari penginderaan jauh. Kemudian semua variabel diinterpretasi ulang

agar didapatkan peta tingkat kerawanan wilayah terhadap bahaya wabah penyakit

DBD di sebagian Kota Yogyakarta. Pada peta tersebut diketahui terdapat lima

kelas kerawanan yaitu wilayah sangat rawan dengan luas 9,08 Ha meliputi

Kecamatan Gondosuman dan Kecamatan Jati, wilayah rawan dengan luas 308,79

Ha meliputi Kecamatan Kratonan, Kecamatan Wirobrajan, Kecamatan

Mantrirejon, Kecamatan Margangsan dan Kecmatan Ngampilan. Wilayah agak

rawan dengan luas 881,66 Ha sebagian besar di Kecamatan Umbulharjo. Wilayah

sedikit rawan dengan luas 1034,50 Ha dihampir semua kecamatan dan wilayah

sangat sedikit rawan dengan luas 539,12 Ha di Kecamatan Gondomanan. Dari

peta ini dianalisis ulang untuk mendapatkan peta prioritas penanganan dan

pencegahan wabah penyakit DBD di Kota Yogyakarta. Rata-rata tingkat akurasi

ketelitian untuk data kualitas permukiman adalah 89%.

Bahtiar (2005) melakukan penelitian dengan judul Pemetaan Tingkat

Kerawanan Wilayah Terhadap Demam Berdarah Menggunakan Teknologi

Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi di Kecamatan Teglarejo Kota

Yogyakarta. Tujuan penelitian tersebut antara lain untuk pemetaan tingkat

kerawanan wilayah terhadap penyakit DBD di Kecamatan Tegalrejo dan untuk

pembuatan informasi spasial yang menggambarkan tingkat kerawanan dan

persebaran penyakit DB pada wilayah administrasi Tegalrejo. Sumber data utama

yang dipakai adalah citra IKONOS, disamping beberapa data sekunder lainnya

baik yang berupa peta-peta maupun data statistik. Dalam pemetaan tersebut


commit to user

27

digunakan 6 parameter, yaitu penggunaan lahan, pola permukiman, kepadatan

penduduk, jarak terhadap pembuangan akhir (TPA), nilai rasio sex setiap satuan

pemetaan, dan jarak terhadap sungai. Pembuatan peta tingkat kerawanan ini

menggunakan perpaduan teknik penginderaan jauh dan sistem informasi geografi.

Untuk data penggunaan lahan, pola permukiman dan aliran sungai diperoleh dari

interpretasi citra satelit IKONOS, sedangkan data kepadatan penduduk, lokasi

tempat pembuangan akhir , dan nilai rasio sex setiap satuan pemetaan didapat dari

data sekunder. Selanjutnya dari peta lokasi TPA dan aliran sungai dilakukan

analisis buffer berdasarkan kemampuan terbang nyamuk Aedes aegypti. SIG

digunakan untuk input, pengelolaan, analisis, dan output data-data spasial dalam

rangka menghasilkan peta tingkat kerawanan wilayah terhadap Demam Berdarah.

Dari peta penelitian tersebut diperoleh hasil bahwa Kecamatan Tegalrejo Kota

Yogyakarta menghasilkan 3 kelas kerawanan yaitu gak rawan seluas 0,6 Ha

(0,2%), rawan 152,9 Ha (51,3%) dan sangat rawan seluas 144,5 Ha (48,5%).

Perbandingan hasil penelitian disajikan pada tabel berikut :


commit to user

28

Tabel 7. Perbandingan Beberapa Hasil Penelitian

No Nama Tahun Judul Penelitian Metode Penelitian Hasil Penelitian

1. Siti Aisyah 2000 Aplikasi Foto Udara dan Sistem

Informasi Geografis untuk

Menentukan Tingkat

Kerentanan Wilayah terhadap

Perkembangbiakan Nyamuk

Aedes aegypti dan Aedes

albopictus dan Prioritas

Penangannya di Jakarta

Selatan.

Interpretasi foto udara,

Pengharkatan,

Cek lapangan dan analisis

dengan SIG.

- Hasil uji ketelitian interpretasi

penggunaan lahan yaitu 93,24%,

kepadatan permukiman sebesar 88%,

pola permukiman sebesar 84%, dan

sebaran vegetasi sebesar 78%

- Tingkat kerentanan terdapat 4 kelas

yaitu kelas II (sedikit rentan) seluas

339,27 Ha (46,15%), kelas III (agak

rentan) seluas 132,93 Ha (18,08%),

kelasIV (rentan) seluas 160,32 Ha

(21,81%), dan kelas V (sangat rentan)

seluas 2,76 Ha (0,38%), sedangkan

daerah yang termasuk tidak rentan yang

termasuk tidak rentan seluas 99,82 Ha

(13,58%).

2. Muhamad

Al Rahmadi

2005 Penentuan Tingkat Kerawanan

Wilayah terhadap Wabah

Penyakit Demam Berdarah

Dengue Dengan Teknik

Pengeinderan Jauh dan Sistem

Informasi Geografi di Kota

Yogyakarta

Interpretasi citra IKONOS,

Pengharkatan,

analisis dengan SIG.

- Tingkat akurasi ketelitian untuk data

kualitas permukiman adalah 89%.

- Lima kelas kerawanan yaitu wilayah

sangat rawan dengan luas 9,08 Ha,

wilayah rawan dengan luas 308,79 Ha,

Wilayah agak rawan dengan luas 881,66

Ha. Wilayah sedikit rawan dengan luas

1034,50 Ha dan wilayah sangat sedikit

rawan dengan luas 539,12 Ha.

3. Luqman

Bahtiar

2005 Pemetaan Tingkat Kerawanan

Wilayah Terhadap Demam

Berdarah Menggunakan

Teknologi Penginderaan Jauh

dan Sistem Informasi Geografi

di Kecamatan Teglarejo Kota

Yogyakarta.

Analisis overlay,

Pengharkatan,

analisi dengan SIG.

Tiga kelas kerawanan yaitu gak rawan

seluas 0,6 Ha (0,2%), rawan 152,9 Ha

(51,3%) dan sangat rawan seluas 144,5

Ha (48,5%).

4. Lintang

Prawindia

2012 Pemanfaatan Citra IKONOS

untuk Zonasi Tingkat

Kerawanan Penyakit Demam

Berdarah Dengue (DBD) Di

Kota Surakarta Tahun 2011

Pengharkatan,

Analisis overlay,

Analisis peta.

______


commit to user

29

C. Kerangka Berpikir

Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di perkotaan dipengaruhi oleh

jumlah penduduk serta kurangnya kebersihan lingkungan permukiman.

Akibatnnya, perkembangbiakan nyamuk dan penyebaran penyakit DBD sangat

cepat, didukung oleh adanya iklim tropis yang memungkinkan

berkembangbiaknya nyamuk penyebab penyakit DBD menjadi tak terkendali.

Permukiman yang memiliki peduduk padat, kepadatan bangunan tinggi, dan tidak

teratur rawan terkena penyakit DBD.

Tingkat kerawanan penyakit DBD dapat ditentukan dengan menganalisis

persebaran penyakit DBD. Tingkat kerawanan penyakit merupakan tingkatan

peristiwa yang memiliki potensi untuk mengancam kehidupan manusia yang

diakibatkan oleh suatu jenis penyakit. Oleh sebab itu, diperlukan prioritas

penanganan dan pencegahan sebelum terjadi persebaran yang lebih luas.

Ilmu Geografi dinilai mampu untuk membantu memecahkan

permasalahan yang terjadi. Dengan sudut pandang keruangan, dapat diperoleh

informasi yang menerangkan wilayah yang rawan terhadap penyakit DBD dan

wilayah prioritas penanganannya dalam bentuk peta. Perolehan data untuk

penilaian tingkat kerawanan wilayah selama ini didapatkan secara terrestrial. Cara

perolehan data tersebut memakan waktu, tenaga, dan biaya yang besar.

Penginderaan jauh menjadi alternatif yang digunakan untuk menyadap data

tentang faktor-faktor lingkungan yang berpengaruh terhadap penyakit DBD.

Penggunaan citra IKONOS dapat membantu memperoleh informasi yang

berkaitan dengan lingkungan secara efektif dan efisien serta lebih akurat karena

didalam pengerjaannya hanya sedikit melakukan kerja lapangan. Dari citra

diperoleh informasi mengenai daerah yang sedang diteliti, disamping itu letak

obyek satu terhadap obyek lainnya secara jelas dapat terlihat serta hubungan

keruangannya. Selain itu dengan interpretasi citra IKONOS dapat diidentifikasi

obyek yang mungkin sulit dilihat atau diketahui melalui jalan darat. Data citra

IKONOS juga mampu menyajikan kenampakan obyek seperti obyek aslinya di


commit to user

30

lapangan, dapat memberikan gambaran tiga dimensi dan dapat diketahui tingkat

ketelitiannya. Citra IKONOS dengan resolusi spasial yang tinggi mampu

menampilkan faktor-faktor lingkungan yang berpengaruh pada penyakit Demam

Berdarah Dengue, selain itu citra IKONOS menyajikan informasi kualitas

permukiman lebih detail.

Beberapa parameter lingkungan yang berpengaruh terhadap

perkembangbiakan nyamuk vektor DBD dapat disadap dari citra antara lain

penggunaan lahan, kepadatan permukiman, aliran sungai, saluran air hujan, dan

keteraturan permukiman, sedangkan parameter yang didapat dari data sekunder

yaitu jumlah penduduk. Semua parameter tersebut ditumpangsusun untuk

mendapatkan zonasi tingkat kerawanan penyakit DBD. Hasil tumpangsusun

disajikan dalam bentuk peta zonasi tingkat kerawanan penyakit DBD.

Dari uraian tersebut di atas dapat dilihat secara singkat melalui bagan

kerangka pemikiran berikut ini :


commit to user

31

Gambar 1.

Diagram Kerangka Berpikir

Pertumbuhan

Penduduk

Urbanisasi Laju

pembangunan

Peningkatan Kebutuhan Lahan

untuk Permukiman

Tingkat Kerawanan

Aktual Penyakit

DBD

Data kejadian DBD

Kota Surakarta

Parameter :


2. Keteraturan permukiman

3. Penggunaan lahan

4. Jarak permukiman

terhadap sungai

5. Saluran air

6. Kepadatan penduduk Tingkat

Kerawanan

Potensial

Penyakit DBD

Kualitas

Permukiman


commit to user

32

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Tempat dan Waktu Penelitian

1. Tempat Penelitian

Tempat penelitian adalah Kota Surakarta yang mencakup lima

Kecamatan yaitu Kecamatan Jebres, Kecamatan Banjarsari, Kecamatan Laweyan,

Kecamatan Serengan, dan Kecamatan Pasar Kliwon.

Kota Surakarta dipilih sebagai tempat penelitian karena memiliki jumlah

kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) yang tinggi hingga terjadi kematian.

Selain itu, Kota Surakarta memiliki kondisi fisik lingkungan yang beraneka

ragam. Kondisi fisik lingkungan berupa kepadatan yang tinggi, pola permukiman

tidak teratur, arah hadap bangunan terhadap jalan tidak seragam, dan dekat dengan

tempat perkembangbiakan vektor nyamuk seperti tempat pembuangan akhir

sampah dan sungai, mengharuskan penanganan penyakit DBD pada masing-

masing kecamatan berbeda sesuai dengan tingkat kerawanannya.

2. Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan pada Oktober 2011 hingga Juli 2012 dengan rincian

waktu sebagai berikut :

Tabel 8. Rentang Waktu Penelitian

Waktu

Kegiatan

Tahap

Persiapan

Penyusunan

Proposal

Persiapan

Citra PJ

Interpretasi

Citra

Pengambilan

Data

Lapangan

Pengolahan

Data

Penyusunan

Laporan

Penelitian

Oktober 2011

November

Desember

Januari 2012

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli 2012


commit to user

33

B. Pendekatan Penelitian

Geografi adalah ilmu yang menekankan pada sudut pandang keruangan.

Semua masalah, fenomena, potensi, dan objek yang berhubungan dengan bumi

dikaji berdasarkan aspek keruangan. Pendekatan penelitian yang digunakan dalam

penelitian ini adalah pendekatan keruangan (spasial). Pendekatan keruangan

digunakan untuk mengidentifikasi penggunaan lahan, pola permukiman,

kepadatan permukiman, jarak permukiman terhadap sungai, saluran air dan

kepadatan penduduk.

Pada penelitian ini, citra penginderaan jauh yang digunakan adalah citra

IKONOS. Citra tersebut merupakan citra visual yang diambil dari Google Earth

tahun perekaman 2011. Google earth merupakan aplikasi Web-GIS yang

menampilkan permukaan bumi berdasarkan kompilasi dari berbagai citra satelit.

Citra satelit yang digunakan Google Earth antara lain, yaitu: citra IKONOS,

Quickbird, SPOT, dan sebagainya. Data yang diperoleh dari interpretasi citra

antara lain penggunaan lahan, kepadatan permukiman, keteraturan permukiman,

dan jaringan sungai. Parameter tingkat kerawanan penyakit DBD yang tidak dapat

diketahui dari citra diperoleh dari data sekunder dan pengecekan di lapangan.

Seluruh data penentu tingkat kerawanan penyakit DBD diolah dengan

menggunakan perangkat sistem informasi geografis dan divisualisasikan dalam

bentuk peta.

C. Data dan Variabel Penelitian

1. Data Primer

Data primer merupakan data yang diperoleh langsung dari responden

atau objek yang diteliti atau ada hubungannya dengan yang diteliti

(Tika,1997:67). Data primer dalam penelitian ini yang diperoleh dari citra

IKONOS tanggal perekaman 18 Juni 2009 dan tanggal 8 Juli 2011 yaitu data

penggunaan lahan, kepadatan permukiman, keteraturan permukiman, dan jarak

terhadap sungai, sedangkan data yang diperoleh dari hasil observasi yaitu saluran

air hujan.


commit to user

34

2. Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh dari dokumen yang tersimpan

di instansi-instansi terkait. Data yang digunakan merupakan data yang tidak dapat

diinterpretasi dari citra IKONOS dan observasi lapangan. Data sekunder yang

digunakan dalam penelitian adalah jumlah penduduk Kota Surakarta tahun 2010

yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kota Surakarta dan peta drainase yang

diperoleh dari Dinas Pekerjaan Umum Kota Surakarta.

Sumber data yang digunakan dapat disajikan dalam tabel berikut :

Tabel 9. Sumber Data

Data Variabel Perolehan Data

Primer Penggunaan Lahan Interpretasi citra IKONOS

Kepadatan Permukiman Interpretasi citra IKONOS

Keteraturan Permukiman Interpretasi citra IKONOS

Jarak Sungai Interpretasi citra IKONOS

Saluran Air Observasi Lapangan

Sekunder Jumlah Penduduk BPS Kota Surakarta

Saluran Air DPU Kota Surakarta

D. Teknik Sampling

1. Populasi

Populasi adalah keseluruhan unit atau individu dalam ruang lingkup yang

ingin diteliti. Agar sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai maka populasi dalam

penelitian ini yaitu semua penggunaan lahan yang terdapat di Kota Surakarta, baik

penggunaan lahan permukiman maupun non permukiman. Penggunaan lahan

permukiman dalam penelitian ini merupakan seluruh blok bangunan rumah

mukim dan blok non rumah mukim yang terdapat di Kota Surakarta.


commit to user

35

2. Sampel

Sampel adalah sebagian anggota populasi yang dipilih dengan

menggunakan prosedur tertentu sehingga diharapkan dapat mewakili populasinya.

Sebagian besar parameter penentu tingkat kerawanan penyakit DBD diperoleh

dari interpretasi secara langsung pada citra. Untuk menambah validitas data maka

dilakukan uji lapangan pada beberapa lokasi. Lokasi pemilihan sampel yaitu

terdapat di bagian inti kota, selaput kota dan pinggir kota. Teknik sampel yang

digunakan untuk mengetahui parameter penggunaan lahan yaitu dengan purposive

sampling. Teknik penentuan sampel ini dengan pertimbangan bahwa penggunaan

lahan yang dipilih sebagai sampel sesuai dengan kondisi dilapangan dan mewakili

penggunaan yang sama. Pemilihan sampel untuk menilai parameter yang terdapat

di blok permukiman menggunakan stratified random sampling. Strata yang

digunakan untuk pemilihan sampel adalah kepadatan permukiman dan keteraturan

permukiman. Pemilihan sampel didasarkan pada blok permukiman yang memiliki

ciri berupa kepadatan dan keteraturan permukiman yang sama. Pemilihan sampel

digunakan pada saat cek lapangan untuk memastikan hasil interpretasi. Data yang

diuji di lapangan berupa kepadatan permukiman, keteraturan permukiman,

penggunaan lahan, saluran air, dan jarak terhadap sungai. Penggunaan sampel ini

memberikan peluang pada semua ciri-ciri parameter yang heterogen pada populasi

dapat terwakili.

E. Teknik Pengumpulan Data


Interpretasi citra merupakan kegiatan mengkaji foto udara dan atau citra

dengan maksud untuk mengidentifikasi obyek dan menilai arti pentingnya obyek

tersebut. Di dalam pengenalan obyek yang tergambar pada citra ada tiga

rangkaian kegiatan yang diperlukan, yaitu deteksi, identifikasi, dan analisis. Citra

yang digunakan dalam penelitian ini merupakan citra IKONOS tanggal

perekaman 18 Juni 2009 dan tanggal 8 Juli 2011. Langkah-langkah interpretasi

citra untuk menyadap data parameter tingkat kerawanan yaitu mendeteksi objek

yang memiliki persamaan karakteristik, mengidentifikasi objek, menganalisis


commit to user

36

objek yang telah ditentukan dan menggambarkan objek tersebut ke dalam peta

kerja lapangan. Pada proses interpretasi ini digunakan kunci interpretasi yang

terdiri dari warna, tekstur, bentuk, bayangan, situs, dan asosiasi. Interpretasi citra

pada penelitian ini digunakan untuk memperoleh data kepadatan permukiman,

keteraturan permukiman, jarak sungai, dan penggunaan lahan.

2. Observasi

Observasi adalah cara dan teknik pengumpulan data dengan melakukan

pengamatan dan pencatatan secara sistematis terhadap gejala atau fenomena yang

ada pada objek penelitian (Tika,1997:68). Data sekunder yang didapat belum

tentu memuat data lain yang dibutuhkan, jadi observasi sangat diperlukan untuk

melengkapi data yang sudah ada.

Observasi dilakukan untuk menguji hasil interpretasi terhadap parameter

penentu tingkat kerawanan berupa penggunaan lahan, kepadatan permukiman,

keteraturan permukiman, saluran air hujan, dan jarak terhadap sungai.

F. Teknik Pengolahan dan Analisis Data

1. Teknik Pengolahan Data

Citra IKONOS sebagai sumber data telah dikoreksi secara geometrik,

jadi telah memiliki sistem koordinat dan proyeksi orthogonal seperti pada peta

dengan mengacu pada sistem koordinat tertentu, sehingga posisi segala obyek

maupun kenampakan pada citra sesuai dengan lokasi sebenarnya dipermukaan

bumi. Informasi penggunaan lahan, kepadatan permukiman, dan tata letak

permukiman didapatkan dengan menggunakan metode interpretasi secara visual

pada citra. Interpretasi dilakukan pada layar monitor yang sering disebut on

screen digitzing. Pada proses interpretasi ini digunakan kunci interpretasi yang

terdiri dari warna, rona, tekstur, bentuk, bayangan, situs, dan asosiasi. Interpretasi

ini dimaksudkan untuk mengidentifikasi obyek (Sutanto,1994:121).


commit to user

37

Dalam pemetaan penggunaan lahan Kota Surakarta menggunakan

klasifikasi penggunaan lahan sebagai berikut :

1. Permukiman

2. Perdagangan

3. Pertanian

4. Industri

5. Transportasi

6. Jasa

7. Rekreasi

8. Lain-lain

2. Analisis Data

a. Analisis ketelitian interpretasi citra IKONOS

Perhitungan ketelitian interpretasi menggunakan matriks uji ketelitian

interpretasi. Uji ketelitian digunakan untuk mencocokkan hasil interpretasi data

penggunaan lahan, kepadatan permukiman, dan keteraturan permukiman dengan

kondisi sebenarnya dilapangan.

Tabel 10. Tabel Tingkat Ketelitian Citra IKONOS

Hasil Interpretasi

Hasil Lapangan

A B C Lain-

lain

Jumlah Omisi Komisi Ketelitian hasil

interpretasi tiap

kategori

A

B

C

Lain-lain

25

2

3

2

5

50

4

2

10

6

60

2

3

5

5

100

43

63

72

106

18/43 = 42%

13/63 = 42%

12/72= 42%

6/106= 42%

7/43 = 16%

11/63 = 17%

18/72 = 25%

13/106 = 12%

25/32 = 78%

50/61 = 83%

60/78 = 77%

100/113 = 89%

Jumlah 32 61 78 113 284

Ketelitian interpretasi diterima apabila rerata % dari obyek yang

diinterpretasi benar > 80% dan rerata komisi < 20%.


commit to user

38

b. Analisis zonasi tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue

(DBD) Kota Surakarta.

Satuan analisis pada penelitian ini adalah wilayah yang terbentuk

berdasarkan pembagian photomorfic. Pembagian wilayah photomorfic adalah

pembagian wilayah berdasarkan persamaan kenampakan atau perwujudan wilayah

pada foto udara atau citra. Parameter tingkat kerawanan yang diinterpretasi dari

citra IKONOS antara lain penggunaan lahan, kepadatan permukiman, keteraturan

permukiman, dan jarak sungai. Penggunaan lahan permukiman dan

nonpermukiman menggunakan satuan blok bangunan dalam interpretasinya. Blok

bangunan diperoleh dari hasil persamaan kenampakan kepadatan permukiman,dan

keteraturan permukiman yang tampak pada citra.

Penelitian ini menggunakan teknik pengharkatan (skoring) dalam analisa

data. Pengharkatan dilakukan dengan pembobotan untuk tiap parameter tingkat

kerawanan wilayah terhadap penyakit DBD. Bobot tinggi diberikan pada

parameter yang paling berpengaruh terhadap kerawanan wilayah terhadap

penyakit DBD, sedangkan bobot rendah diberikan pada parameter yang kurang

berpengaruh. Tingkat kerawanan wilayah terhadap penyakit DBD memiliki

parameter sebagai berikut :

1) Kepadatan Permukiman

Kepadatan Permukiman dalam penelitian ini yaitu luas atap bangunan

dibandingkan terhadap luas daerah permukiman yang kepadatan bangunannya

sama, dinyatakan dalam prosen.

Hasil dari penilaian diberi harkat sesuai dengan klasifikasinya, semakin

padat permukiman harkatnya semakin tinggi, begitu pula sebaliknya. Karena

diasumsikan semakin padat permukiman maka semakin banyak terdapat wadah-

wadah yang dapat menampung air seperti tempayan, ember, pot bunga, bak

mandi, genteng, dan lain sebagianya. Klasifikasi kepadatan permukiman sebagai

berikut :


commit to user

39

Tabel 11. Klasifikasi Kepadatan Permukiman

No Kriteria kepadatan Prosen kepadatan Harkat


dibawah 5% dimasukkan

ke nonbangunan

≤20% 1


kepadatan sedang

21-60% 2


kepadatan tinggi

>60% 3


2) Keteraturan Permukiman

Tata letak Permukiman atau keteraturan permukiman merupakan

persebaran rumah-rumah terhadap jaringan jalan yang ada di sekitarnya yang

meliputi keteraturan rumah dan keseragaman ukuran rumah. Tata letak dapat

diidentifikasi berdasarkan pola, keseragaman bentuk, dan ukuran kapling

bangunan rumah mukim. Semakin teratur rumah mukim diasumsikan lebih baik

daripada permukiman yang tidak teratur. Pemberian harkat berdasarkan tingkat

keteraturan permukiman, semakin tidak teratur maka nilai harkatnya semakin

tinggi. Pengklasifikasiannya sebagai berikut :


commit to user

40

Tabel 12. Klasifikasi Pola Bangunan

No Kriteria

keteraturan

persentase Harkat

1. Teratur >60% bangunan



1

2. Semi teratur 40%-60% bangunan

permukiman yang

menghadap ke jalan

lingkungan

2

3. Tidak Teratur <30% bangunan



3


3) Penggunaan Lahan

Vektor pembawa Demam Berdarah memilih tempat-tempat yang

tergenang air sebagai sarang untuk tempat tinggal dan berkembangbiak. Beberapa

tempat yang memiliki kondisi tersebut pada umumnya terdapat di daerah

terbangun. Dengan demikian nyamuk akan cepat berkembangbiak apalagi jika

disekitarnya merupakan lahan permukiman, sedangkan lahan yang tidak

terbangun relatif aman dalam hal kerawanan terhadap DBD karena manusia

jarang bertempat tinggal didaerah tersebut.


commit to user

41

Tabel 13. Klasifikasi Penggunaan Lahan

No Penggunaan Lahan Harkat

1. Pertanian, lain-lain 3

2. Rekreasi,transportasi 2

3. Permukiman, perdagangan, jasa, industri. 1

Sumber : Sutanto,1981.

4) Kepadatan Penduduk

Kepadatan penduduk memiliki pengaruh terhadap keberadaan nyamuk

pembawa penyakit DBD. Pada permukiman yang padat penyebaran penyakit

DBD akan berlangsung cepat. Semakin padat penduduk maka semakin besar

kerawanan terhadap penyakit DBD.

Tabel 14. Klasifikasi Kepadatan Penduduk

No Kepadatan Penduduk Harkat

1. Rendah 1

2. Sedang 2

3. Tinggi 3

Sumber : BPS 2010

5) Jarak Permukiman terhadap Sungai

Nyamuk pembawa virus Demam Berdarah menyukai air yang tergenang

sebagai tempat tinggal dan berkembangbiak. Tempat-tempat disekitar sungai

bahkan di sungai itu sendiri merupakan tempat habitat nyamuk. Umumnya aliran

sungai di kota memiliki kecepatan yang lambat. Selain itu sungai yang mengalir

di daerah permukiman banyak mengandung sampah. Berbagai sampah yang dapat

menampung air akan menjadi tempat yang potensial bagi nyamuk. Klasifikasi

jarak terhadap sungai sebagai berikut :


commit to user

42

Tabel 15. Klasifikasi Jarak Permukiman Terhadap Sungai

No Jarak Terhadap Sungai

(meter)

Harkat

1. >120 1

2. 60-120 2

3. <60 3

Sumber : WHO,1999

6) Saluran air hujan

Saluran air ini mempunyai fungsi untuk pengatusan dari genangan air

hujan dari setiap rumah mukim pada saruan unit pemetaan. Saluran air ikut

menentukan kemungkinan penggenangan pada lingkugan permukiman pada saat

musim penghujan. Saluran air hujan yang biasanya terbuat dari beton jika mampat

maka akan tergenang air, sehingga merupakan tempat yang ideal untuk

perkembangbiakan nyamuk.

Tabel 16. Klasifikasi Saluran Air Hujan

No Persentase jumlah penghuni yang mempunyai

saluran air hujan

Harkat

1 >50% penghuni permukiman pada satuan

pemetaan mempunyai saluran air hujan dan

kondisinya mengalir dengan baik

1

2 <50% penghuni permukiman pada satuan

pemetaan mempunyai saluran air hujan dan

kondisinya mengalir dengan baik

2

Sumber : Sandy,1977

Setelah menentukan harkat dari setiap variabel selanjutnya dilakukan

klasifikasi tingkat kerawanan wilayah terhadap penyakit Demam Berdarah

Dengue. Klasifikasi dilakukan dengan terlebih dahulu melakukan pembobotan

tiap parameter. Parameter yang sangat berpengaruh diberi bobot tiga. Parameter

yang berpengaruh sedang diberi bobot dua. Parameter yang sedikit berpengaruh


commit to user

43

diberi nilai satu. Skor Kerawanan dikelompokkan kedalam n kelas.

Pengelompokan berdasarkan kelas interval dari nilai maksimum dan nilai

minimum. Rumus pengelompokan adalah :

Interval = nilai max – nilai min / jumlah kelas

Berdasarkan cara pendekatan di atas, maka zonasi tingkat kerawanan

penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dapat ditentukan sebagai berikut :

jumlah variabel 6, blok bangunan yang keadaannya sangat rawan memiliki jumlah

skor 3 x 6 = 18, sedangkan untuk bangunan tidak rawan memiliki skor 1 x 6 = 6.

Maka interval kelas yang diperoleh 18-6/3 = 4.

Sehingga zonasi tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue

(DBD) adalah sebagai berikut :

Tabel 17. Zonasi Tingkat Kerawanan

No. Zonasi Interval

1.

2.

3.

Sangat Rawan

Rawan

Tidak Rawan

>11

7-11

<6

c. Analisis zonasi tingkat kerawanan aktual penyakit Demam Berdarah

Dengue (DBD) di Kota Surakarta

Zonasi tingkat kerawanan aktual penyakit DBD diperoleh dari

tumpangsusun peta zonasi tingkat kerawanan dengan peta kejadian penyakit DBD

di Kota Surakarta. Zonasi tingkat kerawanan aktual digunakan untuk mengetahui

wilayah yang rawan maupun tidak rawan dan prioritas penanganannya.

Klasifikasi zonasi aktual tingkat kerawanan sebagai berikut :

Tabel 18. Klasifikasi jumlah kasus DBD

Jumlah Kasus Klasifikasi Keterangan

0-16 Rendah Tidak Rawan

17-48 Sedang Rawan

>48 Tinggi Sangat Rawan


commit to user

44

G. Prosedur Penelitian

1. Persiapan

Tahap ini merupakan kegiatan awal sebelum penelitian, seperti

pengumpulan referensi/literatur melalui studi pustaka yang sesuai dengan masalah

yang akan dikaji serta untuk kepentingan penyusunan proposal. Kegiatan ini

disebut juga dengan pra penelitian.

2. Penyusunan Proposal Penelitian

Penyusunan proposal merupakan rancangan penelitian yang disusun

sebagai pengajuan untuk melakukan penelitian. Melalui proposal dijelaskan

tentang latar belakang penelitian, masalah yang dikaji, landasan teori dan metode

penelitian yang digunakan.

3. Persiapan Citra Penginderaan Jauh

Instrumen penelitian merupakan alat untuk mendapatkan informasi yang

berhubungan dengan penelitian. Teknik pengumpulan data yang membutuhkan

instrumen adalah observasi, wawancara dan dokumentasi. Pada penelitian ini

instrumen yang digunakan berupa persiapan citra penginderaan jauh yaitu citra

IKONOS dan pembuatan peta kerja untuk pengecekan hasil interpretasi.


Pengumpulan data primer dan data sekunder dilakukan pada tahap ini.

Data primer yang diperoleh dari interpretasi citra antara lain, kepadatan bangunan,

pola bangunan, jaringan sungai. Data sekunder diperoleh dari hasil dokumentasi

yaitu data jumlah penduduk. Selain dokumentasi juga dilakukan pengumpulan

data observasi lapangan dengan pengamatan langsung dilapangan untuk

mengetahui kondisi, saluran air, dan jarak terhadap sungai.

5. Analisis Data

Teknik analisis yang digunakan adalah analisis spasial dengan

menggunakan Sistem Informasi Geografi (SIG) dan teknik skoring. Analisis data

dilakukan setelah mendapatkan data yang berasal dari data primer dan data

sekunder ataupun data dari hasil analisis overlay peta.


commit to user

45

6. Penyusunan Laporan Penelitian

Setelah penelitian selesai, maka hasilnya dituangkan dalam sebuah

laporan penelitian yang di dalamnya mencakup semua hal tentang penelitian

secara keseluruhan mulai dari awal hingga akhir.

H. Batasan Operasional

Demam Berdarah Dengue (Breakbone Fever) : Merupakan demam lima hari

akibat infeksi akut non-fatal yang disebarkan oleh nyamuk jenis Aedes aegypti.

Permukiman : Suatu bentuk artificial maupun natural dengan segala

kelengkapannya yang digunakan oleh manusia baik secara individu maupun

kelompok untuk bertempat tinggal baik sementara maupun menetap dalam rangka

menyelenggarakan kehidupan (Yunus,1987).

Lingkungan : Sistem yang meliputi lingkungan hayati, lingkungan buatan, dan

kesejahteraan manusia serta makhluk hidup lainnya (UURI No.4 th 1982).

Penginderaan Jauh : Suatu ilmu dan teknik untuk memperoleh data dan

informasi tentang obyek dan gejala menggunakan alat tanpa kontak langsung

dengan obyek yang dikaji. (Lillesand, T.M dan Kiefer)

Sistem Informasi Geografi : Merupakan seperangkat alat yang digunakan untuk

mengolah data spasial menjadi informasi.

Interpretasi citra : Kegiatan mengkaji foto udara atau citra dengan maksud untuk

mengidentifikasi obyek dan menilai arti pentingnya obyek tersebut

(Sutanto,1994).

Kerawanan : Peristiwa yang luar biasa yang memiliki potensi untuk mengancam

kehidupan manusia, baik dirinya, harta benda, kehidupannya, maupun

lingkungannya.

Penggunaan Lahan : setiap bentuk intervensi (campur tangan) manusia terhadap

lahan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidupnya baik materiil maupun spiritual

(Arsyad,1989;207).

Zonasi : pembagian suatu wilayah berdasarkan karakteristik yang sama.


commit to user

46

Keterangan :

: Input

: Proses

: Output

Gambar 2.

Diagram Alir Penelitian

Citra IKONOS tahun

perekaman 2011

1. Peta Kepadatan

Permukiman Sementara

2. Peta Pola Permukiman

Sementara

3. Peta Penggunaan Lahan

Sementara

4. Peta Jaringan Sungai

Sementara

Interpretasi visual Pengolahan data

jumlah penduduk

1. Peta Kepadatan Penduduk

2. Peta Saluran Air Sementara

Peta RBI NLP 1403-343

Peta Drainase

Dinas Pekerjaan Umum

Jumlah penduduk kota

Surakarta tahun 2011

Peta Zonasi Tingkat Kerawanan

Penyakit DBD Sementara

Pemilihan sampel

Cek lapangan

Interpretasi ulang

Pengukuran

Tumpangsusun

Pengharkatan

klasifikasi

Peta Zonasi Potensial Tingkat

Kerawanan Penyakit DBD

Tumpangsusun

Pengharkatan

klasifikasi

Peta Zonasi Aktual Tingkat

Kerawanan Penyakit DBD

Jumlah Kasus

DBD Kota

Surakarta

1. Peta Kepadatan Permukiman

2. Peta Pola Permukiman

3. Peta Penggunaan Lahan

4. Peta Jarak Permukiman

Terhadap Sungai

5. Peta Kepadatan

Penduduk

6. Peta Saluran Air


commit to user

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Deskripsi Daerah Penelitian

1. Letak, Batas, dan Luas.

Kota Surakarta terletak pada 7º36’00’’ LS - 7º56’00’’ LS dan

110º45’15’’ BT - 110º45’35’’ BT. Kota Surakarta memiliki batas administratif

sebagai berikut:

a. Sebelah utara berbatasan dengan Kabupaten Karanganyar dan

Kabupaten Boyolali.

b. Sebelah timur berbatasan dengan Kabupaten Karanganyar

c. Sebelah selatan berbatasan dengan Kabupaten Sukoharjo

d. Sebelah barat berbatasan dengan Kabupaten Karanganyar dan

Kabupaten Sukoharjo.

Kota Surakarta terdiri dari lima kecamatan yaitu Kecamatan Banjarsari,

Kecamatan Jebres, Kecamatan Pasar Kliwon, Kecamatan Serengan dan

Kecamatan Laweyan. Luas seluruh Kota Surakarta yaitu 4404,06 Ha. Pembagian

administratif ditunjukkan pada peta 1. Luas masing-masing kecamatan dapat

dilihat pada tabel berikut :

Tabel 19. Pembagian Dan Luas Administrasi Kecamatan

No Kecamatan Luas (Ha)

1. Banjarsari 1481,10

2. Jebres 1258,18

3. Pasar Kliwon 481,52

4. Serengan 319,40

5. Laweyan 863,86

Jumlah 4404,06

Sumber: Kecamatan Dalam Angka tahun 2010

47


commit to user

48


commit to user

49

2. Iklim

Iklim merupakan gambaran keadaan rata-rata cuaca disuatu tempat dalam

periode tertentu. Iklim dipengaruhi oleh beberapa factor antara lain :angin,

intensitas curah hujan, temperature, letak, jarak dari matahari dan tinggi suatu

tempat. Klasifikasi yang sering digunakan di Indonesia adalah klasifikasi dari

Schmidt dan Ferguson serta Oldeman. Klasifikasi iklim dalam penelitian ini

menggunakan klasifikasi Schmidt dan Ferguson. Klasifikasi tersebut

menggunakan hitungan rata-rata bulan basah dan rata-rata bulan kering atau

berdasarkan nilai Q (Quotien). Nilai Q dinyatakan dalam persen (%) dengan

rumus sebagai berikut :

Q= x100%

Penentuan bulan basah dan bulan kering menggunakan klasifikasi dari

Mohr, yaitu :

a) Bulan basah adalah bulan dengan rata-rata curah hujan >100mm.

b) Bulan lembab adalah bulan dengan rata-rata curah hujan antara 60-100mm.

c) Bulan kering adalah bulan dengan rata-rata curah hujan <60mm.

Berdasarkan besarnya nilai Q, tipe curah hujan di Indonesia dibagi

menjadi 8 golongan, yaitu :

Tabel 20. Klasifikasi Tipe Curah Hujan Menurut Schmidt dan Ferguson

No Tipe Nilai Sifat

1 A 0,0% ≤ Q < 14,3% Sangat basah

2 B 14,3% ≤ Q < 33,3% Basah

3 C 33,3% ≤ Q < 60,0% Agak basah

4 D 60,0% ≤ Q < 100% Sedang

5 E 100% ≤ Q < 167% Agak kering

6 F 167% ≤ Q < 300% Kering

7 G 300% ≤ Q < 700% Sangat kering

8 H 700% ≤ Q ≈ Luar biasa kering


commit to user

50

Berikut adalah data curah hujan (mm) rata-rata Kota Surakarta selama 10

tahun dari tahun 2000 sampai tahun 2009.

Tabel 21. Curah Hujan (Mm) Kota Surakarta Tahun 2000-2009

No Bulan Curah Hujan Jumlah

(mm)

Rata-

rata

(mm)

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

1 Januari 117 265 371 306 454,4 199,5 494 141 193 631 2518 251,8

2 Pebruari 336 211 181 263 295,5 315,5 387 452 357 287,5 1851 185,1

3 Maret 407 214 53 162 306 261,5 168,5 344 666 207 1646 164,6

4 April 139 181 84 11 147,5 246,5 371 354 196 193 1175 117,5

5 Mei 63 146 30 20 190 62 218 80,5 63 186 945 94,5

6 Juni 18 15,5 0 0 16 124,5 34 16,5 23 94 185 18,5

7 Juli 7 4 0 0 60,5 76 2 8 0 0 97 9,7

8 Agustus 0 0 2 0 0 4 0 0 0 0 6 0,6

9 September 22 45 0 8 1,5 60 0 0 4 3 143,5 14,35

10 Oktober 150 193 0 45 3,5 80 0 42 288 84 882 88,2

11 November 175 124 155 196,5 364,5 171,5 178,5 274,5 253 218 925 92,5

12 Desember 0 0 184 341.5 651 483 386 667 382,5 141 2595 259,5

Jumlah 2954 1383 138,5 1060 1353 2490,5 2084 2239 2043 1757 12968,5

Jumlah Bulan

Basah

10 7 7 4 5 7 7 7 7 7 64

Jumlah Bulan

Lembab

0 0 0 1 0 1 4 0 1 2 10

Jumlah Bulan

Kering

2 5 5 7 7 4 1 5 4 3 46

Sumber : Balai Besar Wilayah Bengawan Solo 2009

Berdasarkan Tabel 8 di atas diketahui bahwa rata-rata bulan basah daerah

penelitian adalah 6,4 dan rata-rata bulan kering 4,6. Selanjutnya dilakukan

perhitungan nilai Q sebagai berikut:

%88,71%1004,6

6,4Q


commit to user

51

Dari perhitungan tersebut diperoleh nilai Q sebesar 71,88%. Berdasarkan

Klasifikasi Tipe Curah Hujan Menurut Schmidt dan Ferguson , diketahui bahwa

tipe curah hujan daerah penelitian adalah D yaitu sedang. Grafik tipe curah hujan

Kota Surakarta dapat dilihat pada gambar 14di bawah ini.

Gambar 3. Grafik Tipe Curah Hujan Kota Surakarta

Rat

a-ra

ta B

ula

n K

erin

g

Rata-rata Bulan Basah


commit to user

52

3. Penggunaan Lahan

Penggunaan lahan Kota Surakarta secara umum digunakan untuk

permukiman, jasa, perusahaan, industri, tanah kosong, tegalan, sawah, kuburan,

lapangan olah raga, taman kota dan lain-lain. Luas masing-masing penggunaan

lahan di setiap kecamatan dirinci kedalam tabel berikut.

Tabel 22. Luas Penggunaan Lahan Kota Surakarta tahun 2010.

No Penggunaan Lahan Laweyan Serengan

Pasar

Kliwon Jebres Banjarsari

Total

Luas

1 Perumahan/permukiman 559,60 224,96 308,94 659,09 951,75 2704,34

2 Jasa 89,41 21,67 37,69 176,61 107,32 432,7

3 Perusahaan 43,19 31,54 39,73 83,56 87,79 285,81

4 Industri 40,08 11,46 9,77 24,95 20,76 107,02

5 Tanah kosong 7,27 1,15 16,38 24,53 14,12 63,45

6 Tegalan 0 0 0 91,32 2,00 93,32

7 Sawah 42,26 0 3,36 21,32 104,52 171,46

8 Kuburan 6,05 1,50 1,67 11,7 24,78 45,7

9 Lapangan Olahraga 12,24 3,00 9,55 10,51 30,23 65,53

10 Taman Kota 0,15 2,00 0 22,6 8,85 33,6

11 Lain-lain 63,61 22,12 54,43 104,61 128,12 372,89

Jumlah 863.86 319.4 481.52 1230.8 1480.24 4375.82

Sumber : Kecamatan Dalam Angka Tahun 2010

Secara sederhana prosentase penggunaan lahan di Kota Surakarta dapat

dilihat pada Gambar berikut.


commit to user

53

Gambar 4. Prosentase Penggunaan Lahan Kota Surakarta Tahun 2010.

Penggunaan lahan paling besar digunakan untuk permukiman yaitu

2704,34 Ha atau 62%, hal ini disebabkan banyaknya pendatang yang membangun

permukiman baru dan menggusur lahan lain yang sebelumnya berupa lahan

kosong, sawah maupun tegalan. Penggunaan lahan terkecil yaitu taman kota yang

hanya seluas 33,6 Ha atau 1% dari seluruh luas penggunaan lahan di Kota

Surakarta.


commit to user

54

4. Jumlah Penduduk

Berdasarkan hasil Sensus Penduduk 2010, jumlah penduduk di Kota Surakarta

tercatat sebanyak 499.337 jiwa. Jumlah penduduk perempuan lebih banyak dari penduduk

laki-laki yakni 256.041 jiwa dan 243.296 jiwa laki-laki. Perbandingan jumlah

penduduk pada masing-masing kecamatan ditunjukkan pada tabel berikut :

Tabel 23. Jumlah Penduduk Kota Surakarta Tahun 2010

No Kecamatan Laki-Laki Perempuan Jumlah

(Jiwa)

Sex Ratio

1. Laweyan 41.383 44.219 86.057 95

2. Serengan 21.113 22.540 43.653 94

3. Pasar Kliwon 36.715 37.554 74.269 98

4. Jebres 66.838 71.211 138.049 94

5. Banjarsari 76.792 80.517 157.309 95

Kota Surakarta 243.296 256.041 499.337 95

Sumber : Sensus Penduduk,2010.

Data tabel tersebut dapat divisualisasikan ke dalam peta 2. Satu simbol

dot pada peta mewakili 300 jiwa. Penempatan simbol dot didasarkan pada

penggunaan lahan permukiman, dan penggunaan lahan lain yang menjadi tempat

pemusatan kegiatan penduduk. Kecamatan Banjarsari merupakan kecamatan

dengan jumlah penduduk terbanyak, sejumlah 157.309 jiwa atau 31,50 persen dari

seluruh jumlah penduduk di Kota Surakarta, Sedangkan Serengan merupakan

kecamatan dengan jumlah penduduk paling sedikit sebesar 8,81 persen atau

43.653 jiwa. Secara umum penduduk laki-laki di Kota Surakarta lebih sedikit

dibanding penduduk perempuan, salah satunya dapat dilihat dari Sex Ratio Kota

Surakarta. Berdasarkan Sensus Penduduk tahun 2010, terhitung Sex Ratio Kota

Surakarta sebesar 94,28 yang berarti di setiap 100 orang penduduk perempuan

terdapat 94 penduduk laki-laki. Kecamatan Serengan merupakan kecamatan yang

memiliki sex ratio terkecil yakni 95.02 sedangkan Kecamatan Pasar Kliwon

memiliki sex ratio tertinggi yakni 97,77.


commit to user

55


commit to user

56

5. Fasilitas Umum

Kota Surakarta sebagai kota besar telah memiliki fasilitas kesehatan yang

cukup memadai. Jumlah Rumah Sakit sebanyak 12 unit, Puskesmas 15 unit, dan

fasilitas pendukung lainnya. Fasilitas kesehatan menurut jenisnya disajikan pada

tabel berikut.

Tabel 24. Jumlah Fasilitas Kesehatan di Kota Surakarta tahun 2010

No Kecamatan Rumah

Sakit

Balai

Pengobatan

Puskesmas Pustu Apotik

1 Jebres 3 5 4 5 28

2 Pasar Kliwon 1 9 1 1 9

3 Serengan 2 3 3 4 10

4 Laweyan 5 5 3 5 29

5 Banjarsari 4 6 6 8 37

Jumlah 15 28 17 23 113

Sumber : Kecamatan Dalam Angka tahun 2010

Jumlah fasilitas kesehatan di Kota Surakarta divisualisasikan pada peta 3,

sedangkan perbandingan jumlah fasilitas kesehatan ditunjukkan pada gambar

berikut :

Gambar 5. Perbandingan Jumlah Fasilitas Kesehatan di Kota Surakarta

Tahun2010.


commit to user

57


commit to user

58

6. Konstruksi Rumah dan Letak Rumah

Kondisi perumahan di Kota Surakarta dapat diketahui berdasarkan

perbandingan rumah berdasarkan tingkat konstruksi dan letak rumah. Jumlah

rumah berdasarkan konstruksi rumah dan letak rumah pada tiap Kecamatan di

Kota Surakarta dituliskan pada tabel berikut.

Tabel 25. Banyak Rumah Menurut Konstruksi Dan Letak

Tiap Kecamatan Tahun 2010

No Kecamatan Konstruksi Rumah Letak Rumah

Permanen Bukan

Permanen

Di Bantaran

Sungai

Di Bawah

Tegangan Tinggi

1 Jebres 24.638 2.182 513 0

2 Pasar Kliwon 17.679 1.783 397 0

3 Serengan 6.814 1.220 0 0

4 Laweyan 24.851 191 124 43

5 Banjarsari 27.302 5.891 722 0

Jumlah 101.284 10.169 1.756 43

Sumber : Kecamatan Dalam Angka Tahun 2010.

Perbandingan jumlah rumah berdasarkan tipe konstruksi dan letak rumah

tiap Kecamatan di Kota Surakarta tahun 2010 direpresentasikan pada peta 4.

Pada tahun 2010, Kota Surakarta memiliki perbandingan jumlah rumah

permanen lebih besar daripada jumlah rumah bukan permanen. Rumah permanen

mencapai 101.284 atau 90,876% dari seluruh jumlah rumah di Kota Surakarta,

sedangkan jumlah rumah bukan permanen berjumlah 10.169 atau 9,124%. Dari

total jumlah rumah yang ada di Kota Surakarta sebanyak 111.453 rumah, terdapat

1.756 rumah terletak di bantaran sungai dan 43 rumah terletak di bawah tegangan

tinggi. Letak rumah di bantaran sungai merupakan salah satu faktor yang dapat

mempengaruhi bertambahnya kasus demam berdarah, sebab sungai merupakan

tempat berkembangbiak vektor nyamuk.


commit to user

59


commit to user

60

B. Hasil Penelitian

1. Tingkat Ketelitian Citra IKONOS

Interpretasi citra merupakan dasar perolehan data baik data penggunaan

lahan maupun data mengenai permukiman. Pengenalan objek pada citra

dilakukan dengan menggunakan unsur interpretasi yang berupa rona, warna,

bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan, situs dan asosiasi. Dalam proses

pengenalan tersebut digunakan pula data acuan berupa peta administrasi dan

potongan citra yang telah diinterpretasi dan telah diyakinkan kebenarannya serta

telah diberi keterangan seperlunya. Keterangan ini berupa jenis obyek yang

tergambar, unsur interpretasi dan lokasi liputannya.

Hasil pengenalan objek pada citra IKONOS berdasarkan unsur

interpretasi sebagai berikut :

1. Sawah, dikenali dari warna hijau, bentuk petak dengan luasan tertentu, dan

bertekstur halus.

2. Rumah, dikenali dari warna atap coklat tua, ukuran lebih kecil dibanding

dengan kantor atau industri, dan bertekstur kasar.

3. Sekolah, dikenali dari warna atap coklat, ukuran lebih besar dari rumah mukim,

bertekstur kasar, berbentuk I,L,U, dan berasosiasi dengan lapangan olah raga.

4. Industri, dikenali dari atap yang berwarna putih, ukuran lebih luas dari rumah

mukim dan sekolah, bertekstur kasar, berbentuk memanjang, berasosiasi

dengan halaman yang luas.

5. Sungai, dikenali dari warna hitam, bentuk memanjang, dan bertekstur halus.

6. Lahan kosong, dikenali dari warna coklat terang dengan luasan tertentu,

bertekstur halus, dan tidak terdapat bangunan.

Setelah objek pada citra dikenali, maka dilakukan uji ketelitian untuk

menunjukkan bahwa hasil interpretasi akurat dan dapat digunakan sebagai data

primer. Perhitungan ketelitian hasil interpretasi dilakukan untuk mengetahui data

yang disadap dari citra IKONOS dapat diterima validitasnya. Uji ketelitian

dilakukan dengan menggunakan matrik uji ketelitian hasil interpretasi. Untuk

mempermudah perhitungan ketelitian citra IKONOS pada daerah penelitian, maka


commit to user

61

diambil sampel berdasarkan objek yang telah diidentifikasi misalnya penggunaan

lahan dan pada objek yang memiliki kriteria yang sama, misalnya objek

permukiman diidentifikasi memiliki kepadatan dan keteraturan permukiman sama.

Hasil perhitungan tingkat ketelitian citra untuk parameter yang diperoleh

dari citra IKONOS untuk penentuan zonasi tingkat kerawanan penyakit DBD

ditampilkan pada tabel 26. Ketelitian diterima apabila rerata % dari seluruh hasil

interpretasi benar > 80 % dan rerata komisi < 20 %. Apabila rerata % dari seluruh

interpretasi belum mencapai 80% dan rerata komisi lebih dari 20%, maka

dilakukan interpretasi ulang hingga syarat ketelitian interpretasi diterima tercapai.

a) Tingkat Ketelitian Citra IKONOS Untuk Identifikasi Penggunaan Lahan

Tabel 26. Tingkat Ketelitian Citra IKONOS Untuk Identifikasi Penggunaan Lahan

Komisi seluruh hasil interpretasi :

ketelitian seluruh hasil interpretasi :

Pada tabel tingkat ketelitian citra IKONOS untuk penggunaan lahan

diketahui bahwa dari jumlah sampel hasil interpretasi penggunaan lahan

permukiman sebanyak 404, terdapat 402 yang sesuai dengan kondisi sebenarnya

di lapangan, dan 2 penggunaan lahan merupakan lahan kosong. Tingkat ketelitian

citra Ikonos sebagai sumber data utama untuk penggunaan lahan adalah akurat,

karena memiliki komisi kurang dari 20% yaitu 6% dan ketelitian interpretasi lebih

dari 80% yaitu sebesar 98%. Tingkat ketelitian penggunaan lahan yang akurat

Hasil

Interpretasi

Permukiman Lahan

Kosong

Sawah Jumlah Omisi Komisi

Hasil

Lapangan

Permukiman 402 2 1 405

Lahan Kosong 2 60 0 62

Sawah 0 1 8 9

Jumlah 404 63 9 476


commit to user

62

dapat digunakan untuk memperoleh data lain seperti data mengenai permukiman

yang berupa data kepadatan permukiman dan keteraturan permukiman.

b) Tingkat Ketelitian Citra IKONOS Untuk Identifikasi Keteraturan

Permukiman

Permukiman merupakan salah satu penggunaan lahan yang datanya dapat

diperoleh dari citra. Parameter mengenai permukiman dalam penelitian ini yang

diperoleh dari citra yaitu keteraturan permukiman, dan kepadatan permukiman.

Perhitungan tingkat ketelitian citra untuk keteraturan dan kepadatan permukiman

dilakukan setelah mengetahui tingkat ketelitian data penggunaan lahan. Bila data

penggunaan lahan akurat, maka data keteraturan dan kepadatan permukiman dapat

dihitung tingkat ketelitiannya dan dapat digunakan sebagai parameter penentu

zonasi tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue.

Keteraturan permukiman diperoleh dari perhitungan jumlah rumah yang

menghadap jalan dibanding dengan jumlah seluruh rumah dalam satu

permukiman. Sebelum dihitung, dilakukan interpretasi dan dilakukan deliniasi

berdasarkan kenampakan yang sama pada citra kemudian diklasifikasikan menjadi

permukiman teratur, permukiman semi teratur dan permukiman tidak teratur.

Setelah hasil deliniasi selesai akan diperoleh peta keteraturan permukiman

sementara di Kota Surakarta. Dari peta tersebut dipilih sampel yang dapat

mewakili kenampakan yang sama. Sampel yang dipilih sebanyak 100 dari seluruh

keteraturan permukiman sementara yang ada di Kota Surakarta dan kemudian

dihitung untuk membenarkan hasil interpretasi.

Berikut merupakan tabel hasil interpretasi dan hasil perhitungan

keteraturan permukiman untuk menghitung tingkat ketelitian citra IKONOS.


commit to user

63

Tabel 27. Tingkat Ketelitian Citra IKONOS Untuk Identifikasi Keteraturan Permukiman

Hasil

Interpretasi

Teratur Semi Teratur Tidak

Teratur

Jumlah Omisi Komisi

Hasil

Perhitungan

Teratur 13 1 0 14

Semi Teratur 6 32 5 43

Tidak teratur 1 2 40 43

Jumlah 20 35 45 100


Ketelitian seluruh hasil interpretasi :

Tabel tingkat ketelitian citra IKONOS untuk identifikasi keteraturan

permukiman menunjukkan bahwa dari 20 sampel permukiman pada daerah

penelitian setelah dilakukan pengecekan dengan perhitungan diketahui bahwa

terdapat 13 permukiman teratur, 6 permukiman semi teratur dan 1 permukiman

tidak teratur. Dari perhitungan diatas diketahui pula tingkat ketelitian lebih dari

80% yaitu sebesar 85% dan memiliki komisi kurang dari 20% yaitu 18%. Dengan

demikian tingkat ketelitian citra Ikonos untuk data keteraturan permukiman adalah

akurat, dan dapat digunakan untuk parameter penentuan zonasi tingkat kerawanan

penyakit DBD.

c) Tingkat Ketelitian Citra IKONOS Untuk Identifikasi Kepadatan

Permukiman

Parameter mengenai permukiman yang diperoleh dari citra yang kedua

yaitu kepadatan permukiman. Kepadatan permukiman merupakan luas bangunan

dibanding dengan luas seluruh lahan dalam suatu unit permukiman. Sebelum

dihitung, dilakukan interpretasi dan dilakukan deliniasi berdasarkan kenampakan

yang sama pada citra kemudian diklasifikasikan menjadi permukiman padat,

permukiman sedang dan permukiman jarang. Setelah hasil deliniasi selesai akan

diperoleh peta kepadatan permukiman sementara di Kota Surakarta. Dari peta


commit to user

64

tersebut dipilih sampel yang dapat mewakili kenampakan yang sama. Sampel

yang dipilih dari seluruh kepadatan permukiman sementara yang ada di Kota

Surakarta kemudian dihitung untuk membenarkan hasil interpretasi, dan dihitung

pula tingkat ketelitian citra untuk menyajikan data kepadatan permukiman.

Tingkat ketelitian citra untuk kepadatan permukiman ditunjukkan pada tabel 28.

Tabel 28. Tingkat Ketelitian Citra IKONOS Untuk Identifikasi Kepadatan Permukiman

Hasil

Interpretasi

Padat Sedang Jarang Jumlah Omisi Komisi

Hasil

Perhitungan

padat 46 4 0 50

Sedang 3 15 2 20

Jarang 1 3 9 13

Jumlah 50 22 11 83


Ketelitian seluruh hasil interpretasi :

Dengan demikian tingkat ketelitian citra Ikonos sebagai sumber data

utama untuk kepadatan permukiman adalah akurat, karena memiliki komisi

kurang dari 20% yaitu 19% dan ketelitian lebih dari 80% yaitu sebesar 84%.

Tingkat ketelitian citra untuk penggunaan lahan, pola permukiman, dan kepadatan

permukiman yang akurat berarti data yang diperoleh dari citra IKONOS dapat

digunakan sebagai parameter penentu zonasi tingkat kerawanan penyakit DBD di

Kota Surakarta.


commit to user

65

2. Zonasi Tingkat Kerawanan Penyakit Demam Berdarah Dengue

Zonasi tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD)

merupakan hasil tumpangsusun parameter kualitas lingkungan dengan parameter

penyebab penyakit DBD. Parameter kualitas permukiman yang digunakan yaitu

kepadatan permukiman dan keteraturan permukiman, sedangkan parameter

penyebab penyakit DBD yang digunakan dalam penelitian ini antara lain

penggunaan lahan, kepadatan penduduk, jarak permukiman terhadap sungai dan

kondisi saluran air.

Satuan pemetaan yang digunakan untuk zonasi tingkat kerawanan

penyakit DBD yaitu blok permukiman. Satuan pemetaan diperoleh dari hasil

deliniasi kenampakan kondisi lingkungan yang berupa kepadatan permukiman

dan keteraturan permukiman pada citra. Kondisi lingkungan tersebut

divisualisasikan menjadi peta kepadatan permukiman dan peta keteraturan

permukiman. Pada peta kepadatan permukiman diketahui terdapat tiga klasifikasi

yaitu padat, sedang, dan jarang. Pada peta keteraturan permukiman diperoleh tiga

klasifikasi yaitu teratur, semi teratur, dan tidak teratur. Kedua peta kemudian

ditumpangsusunkan untuk mendapatkan peta blok permukiman.

Blok permukiman hasil tumpangsusun peta kepadatan permukiman dan

peta keteraturan permukiman diperoleh delapan kriteria, yaitu blok dengan kriteria

teratur-tinggi, semi teratur-tinggi, tidak teratur-tinggi, teratur-sedang, semi teratur-

sedang, tidak teratur-sedang, teratur-rendah, dan semi teratur-rendah. Kriteria

masing-masing blok permukiman yang terbentuk dari hasil tumpangsusun

disajikan pada tabel 29 dan divisualisasikan pada peta 8. Pada penelitian ini

permukiman diasumsikan memiliki potensi yang sama dalam mempengaruhi

tingkat kerawanan penyakit DBD.


commit to user

66

Tabel 29. Blok Permukiman pada Derah Penelitian

Blok

Permukiman

Keteraturan Kepadatan Luas (Ha)

I Pola teratur Kepadatan tinggi 711,9826

II Pola teratur Kepadatan sedang 611,9534

III Pola semi teratur Kepadatan rendah 9,9840

IV Pola semi teratur Kepadatan sedang 98,6504

V Pola semi teratur Kepadatan tinggi 116,1546

VI Pola tidak teratur Kepadatan rendah 124,7744

VII Pola tidak teratur Kepadatan sedang 528,4383

VIII Pola tidak teratur Kepadatan tinggi 2000,6331

IX Pola teratur Kepadatan rendah 0

Pada daerah penelitian terdapat 9 blok permukiman yaitu blok I dengan

luas 711,9826 Ha terletak di sebagian besar Kecamatan Banjarsari dan Laweyan.

Blok II dengan luas 611,9534 Ha terletak di bagian utara Kecamatan Banjarsari.

Blok III dengan luas 9,9840 Ha terletak di Kecamatan Jebres. Blok IV dengan

luas 98,6504 Ha terletak di bagian utara Kecamatan Banjarsari dan di bagian barat

Kecamatan Laweyan. Blok V dengan luas 116,1546 Ha terletak di Kecamatan

Pasar Kliwon. Blok VI dengan luas 124,7744 Ha terletak di Kecamatan Jebres.

Blok VII dengan luas 528,4383 Ha terletak di Kecamatan Jebres dan Kecamatan

Laweyan. Blok VIII seluas 2000,6331 Ha terletak di Kecamatan Serengan,

sedangkan blok IX tidak terdapat pada daerah penelitian, sebab pada daerah

penelitian tidak ada permukiman yang terbentuk oleh pola teratur dan kepadatan

rendah.


commit to user

67

Zonasi tingkat kerawanan penyakit DBD dilakukan dengan

mengklasifikasikan dan menjumlahkan skor parameter penggunaan lahan,

keteraturan permukiman, kepadatan permukiman, kepadatan penduduk, jarak

permukiman terhadap sungai, dan kualitas saluran air pada masing-masing blok

permukiman. Setelah diketahui nilai masing-masing parameter kemudian

dilakukan tumpangsusun. Pengklasifikasian parameter penentu zonasi tingkat

kerawanan penyakit DBD sebagai berikut :

A. Penggunaan Lahan

Parameter penggunaan lahan digunakan untuk penentuan zonasi tingkat

kerawanan penyakit DBD karena menjadi salah satu faktor penyebab penyakit

DBD. Penggunaan lahan pertanian maupun lahan tidak terbangun memungkinkan

tingginya perkembangbiakan vektor nyamuk. Pada penelitian ini penggunaan

lahan diperoleh dari interpretasi citra. Hasil pengenalan terhadap penggunaan

lahan di Kota Surakarta pada citra selanjutnya di batasi untuk menentukan jenis

penggunaan lahannya. Batasan sementara (tentatif) pada citra selanjutnya dicek di

lapangan untuk membenarkan hasil interpretasi. Penggunaan lahan Kota Surakarta

yang diinterpretasi dari citra IKONOS dibagi berdasarkan rona dan warna, bentuk,

ukuran, tekstur, pola, dan asosiasi antara lain : permukiman, perdagangan,

pertanian, industri, transportasi, jasa, rekreasi, dan lain-lain.

Penggunaan lahan yang diinterpretasi dari citra berdasarkan unsur

interpretasi citra sebagai berikut.


commit to user

68

Tabel 30. Hasil Interpretasi Penggunaan lahan pada Citra IKONOS

Hasil Interpretasi Klasifikasi

Penggunaan

Lahan Warna Bentuk Ukuran Tekstur Pola Bayangan Situs Asosiasi

Hijau Petak,

persegi panjang

Memiliki

ukuran yang cukup luas

Halus - Tidak ada

bayangan

- - Pertanian

Coklat

tua

Bujur

sangkar atau

persegi

panjang

Memiliki

luasan yang cukup besar,

merupakan

gabungan dari rumah mukim

Kasar Mengelompok,

dan memanjang

Ada

bayangan

Memanjang

jalan

Terdapat

pepohonan Permukiman

Coklat

terang hingga

gelap

Persegi

panjang

Memiliki

ukuran lebih luas dari rumah

mukim

Kasar Mengelompok,

dan memanjang

Ada

bayangan

Memanjang

jalan

Berasosiasi

dengan permuki-

man

Perdagangan

putih persegi

panjang

Memiliki

ukuran yang luas

Kasar Mengelompok Ada

bayangan

Jauh dari

permukiman

Adanya

halaman yang cukup

luas

Industri

Coklat tua

Persegi panjang

Memiliki ukuran yang

cukup luas

kasar Memanjang jalan

Terdapat tangki air,

dan menara

Terdapat gerbong

kereta

Terdapat jalan kereta

api

Transportasi

Coklat Persegi

panjang

Memiliki

ukuran yang

cukup luas

Kasar Mengelompok Terdapat

bayangan

tiang

bendera

Memanjang

jalan

Terdapat

lapangan

olah raga

Jasa

Sumber : Hasil Interpretasi


commit to user

69

Penggunaan lahan pertanian pada citra IKONOS tanggal perekaman 18

Juni 2009 ditunjukkan pada gambar 6a.

Gambar 6a. Penggunaan Lahan Pertanian Pada Citra

Terletak di Kelurahan Karangaasem Kecamatan Laweyan

dengan koordinat 474569 mT – 474193 mT dan 9165768

mU – 9165982 mU.

Penggunaan lahan permukiman pada citra IKONOS hasil perekaman

tanggal 8 Juli 2011 yang ditunjukkan pada gambar 6b merupakan permukiman

yang berada di Kelurahan Kadipiro Kecamatan Banjarsari.

Gambar 6b. Penggunaan Lahan Permukiman Pada Citra

Terletak di Kelurahan Kadipiro Kecamatan Banjarsari

dengan koordinat 474224 mT – 480126 mT dan

9163645 mU – 9163649 mU.


commit to user

70

Penggunaan lahan perdagangan pada potongan citra IKONOS hasil

perekaman tanggal 16 Juni 2009 yang ditunjukkan pada gambar 6c merupakan

pasar Klewer dan pertokoan yang berada di sekitarnya.

Gambar 6c. Penggunaan Lahan Perdagangan Pada Citra

Terletak di Kelurahan Kauman Kecamatan Pasar

Kliwon dengan Koordinat 479941 mT – 480808 mT dan

9163385 mU – 9163395 mU.

Penggunaan lahan industri pada citra IKONOS tanggal perekaman 16

Juni 2009 yang ditunjukkan pada gambar 6d.

Gambar 6d. Penggunaan Lahan industri Pada Citra

Terletak di Kelurahan Kadipiro Kecamatan

Banjarsari dengan Koordinat 480866 mT – 481435

mT dan 9167390 mU – 9167326 mU.


commit to user

71

Penggunaan lahan transportasi yang ditunjukkan pada gambar 6e

merupakan stasiun kereta api Balapan yang berada di Kelurahan Kestalan

Kecamatan Banjarsari. Citra IKONOS yang digunakan merupakan citra hasil

perekaman tanggal 8 Juli 2011.

Gambar 6e. Penggunaan Lahan Transportasi Pada Citra

Terletak di Kelurahan Kestalan Kelurahan

Kecamatan Banjarsari dengan Koordinat 479957 mT

– 480625 mT dan 9164648 mU – 9164779 mU.

Penggunaan lahan jasa ditunjukkan pada gambar 6e. Penggunaan

lahan jasa yang dipilih merupakan Universitas Sebelas Maret. Nampak pada

citra IKONOS gedung pusat UNS berbentuk bujur sangkar. Citra yang

digunakan merupakan citra hasil perekaman tanggal 8 Juli 2011.

Gambar 6f. Penggunaan Lahan Jasa Pada Citra

Terletak di Kelurahan Jebres Kecamatan Jebres

dengan koordinat 484138 mT – 484240 mT dan

9163826 mU – 9164972 mU.


commit to user

72

Penggunaan lahan pertanian diinterpretasi berdasarkan kenampakan

objek berupa lahan kosong dengan luasan tertentu, memiliki warna hijau,

berbentuk petak, dan tidak terdapat bangunan dalam lahan tersebut. Penggunaan

lahan permukiman diinterpretasi berdasarkan bentuk dan ukuran atap, warna

coklat, tekstur kasar, dan memiliki pola memanjang jalan. Ukuran atap mencirikan

apakah rumah tersebut merupakan rumah mukim, kantor atau industri. Rumah

mukim biasanya memiliki ukuran atap yang lebih kecil dibandingkan kantor atau

industri. Daerah yang lebih dari 80% bangunannya berupa permukiman ditetapkan

sebagai daerah permukiman. Penggunaan lahan untuk perdagangan diinterpretasi

dari warna agak gelap, tekstur kasar, kenampakan atap yang seragam dan berjajar

yang cukup luas. Penggunaan lahan untuk transportasi diketahui dari warna

colklat tua, memiliki bentuk persegi panjang, memiliki tekstur yang kasar,

berukuran cukup luas, ditandai dengan adanya menara maupun tangki air,

contohnya yaitu stasiun kereta api yang berasosiasi dengan jalan kereta api yang

jumlahnya lebih dari satu (bercabang). Bangunan yang mudah dikenal fungsinya

dan cukup besar ukurannya, digambarkan tersendiri sesuai dengan fungsinya.

Misalnya sekolah yang termasuk dalam klasifikasi penggunaan lahan jasa.

Gedung sekolah selain diketahui dari ukuran bangunan yang relatif besar dan luas,

juga ditandai dengan bentuk yang menyerupai huruf I. L, atau U dan berasosiasi

dengan lapangan yang cukup luas. penggunaan lahan yang tidak termasuk dalam

klasifikasi penggunaan lahan diatas seperti kuburan, lahan kosong, dan lahan

sedang dibangun diklasifikasikan pada penggunaan lahan lain.

Penggunaan lahan di Kota Surakarta hasil interpretasi dan telah

dilakukan cek lapangan divisualisasikan pada peta 5.

Pada peta penggunaan lahan Kota Surakarta Tahun 2012 dapat diketahui

bahwa terdapat tujuh klasifikasi penggunaan lahan yaitu penggunaan lahan

pertanian, permukiman, industri, perdagangan, transportasi, jasa dan penggunaan

lahan lain. Penggunaan lahan pertanian di kota Surakarta seluas 52,8 Ha terletak

di bagian barat yaitu Kelurahan Karangasem di Kecamatan Laweyan. Penggunaan

lahan permukiman terdapat disebagian besar Kota Surakarta dengan luas 338 Ha.

Penggunaan lahan perdagangan dan jasa yang ada di Kota Surakarta seluas 20,7


commit to user

73

Ha. Penggunaan lahan permukiman, perdagangan dan jasa terpusat di bagian

tengah atau inti kota yang merupakan pusat aktivitas penduduk. Penggunaan lahan

industri seluas 208,8 Ha berada di bagian utara daerah penelitian sebab berada

jauh dari pusat kegiatan penduduk, dan penggunaan lahan transportasi seluas 7,9

Ha.

Penggunaan lahan yang terdapat di setiap blok permukiman di daerah

penelitian adalah sebagai berikut :

1. Blok I.

Blok I terdiri dari 13 sub blok yang memiliki pola permukiman dan kepadatan

yang sama yaitu pola teratur kepadatan tinggi. Penggunaan lahan pada blok I

merupakan penggunaan lahan permukiman, transportasi, dan perdagangan.

2. Blok II.

Blok II terdiri dari 6 sub blok yang memiliki pola teratur dan kepadatan

permukiman sedang. Penggunaan lahan pada blok II yaitu penggunaan lahan

permukiman dan industri.

3. Blok III.

Blok III terdiri dari 2 sub blok yang memiliki pola permukiman semi teratur

dan kepdatan rendah. Penggunaan lahan yang mendominasi blok III merupakan

penggunaan lahan permukiman.

4. Blok IV.

Blok IV terdiri dari 2 sub blok yang memiliki pola permukiman semi teratur

dan kepadatan rendah. Blok IV merupakan blok yang terdapat di bagian paling

utara dan paling barat daerah penelitian dan bukan termasuk dalam inti kota,

sehingga penggunaan lahan didominasi oleh penggunaan lahan industri.

5. Blok V.

Blok V terdiri dari 2 sub blok yang memiliki pola permukiman semi teratur dan

kepadatan permukiman tinggi. Penggunaan lahan pada blok V merupakan

penggunaan lahan permukiman.

6. Blok VI.

Blok VI terdiri dari 4 sub blok yang memiliki pola permukiman tidak teratur

dan kepadatan permukiman rendah. Penggunaan lahan pada blok VI


commit to user

74

merupakan penggunaan lahan permukiman yang terdapat di bantaran

Bengawan Solo.

7. Blok VII.

Blok VII terdiri dari 10 sub blok yang memiliki pola permukiman tidak teratur

dan kepadatan sedang. Blok VII terdapat di bagian tengah daerah penelitian.

Penggunaan lahan yang terdapat pada blok tersebut selain permukiman juga

merupakan penggunaan lahan perdagangan.

8. Blok VIII.

Blok VIII terdiri dari 3 sub blok yang memiliki pola permukiman tidak teratur

dan kepadatan permukiman tinggi. Blok VIII terdapat pada bagian tengah

daerah penelitian atau inti kota. Penggunaan lahan yang terdapat pada blok

VIII yaitu permukiman, perdagangan, jasa, transportasi dan lain-lain.


commit to user

75


commit to user

76

B. Kepadatan Permukiman

Kepadatan permukiman pada penelitian ini merupakan hasil deliniasi

kenampakan bangunan pada citra yang kemudian dilakukan pengecekan dengan

melakukan perhitungan. Perhitungan kepadatan permukiman dengan rumus :

Tingkat kepadatan permukiman di Kota Surakarta ditentukan dari interpretasi citra

penginderaan jauh. Permukiman dibatasi berdasarkan perbandingan antara luas

bangunan rumah dengan luas permukiman. Pembatasan dilakukan pada

permukiman yang memiliki kepadatan sama. Luas blok diperoleh dicari dengan

returnarea pada program ArcView 3.3. Dari hasil deliniasi diketahui bahwa

terdapat tiga kategori kepadatan di Kota Surakarta, yaitu rendah, sedang dan

tinggi. Kepadatan permukiman pada citra ditunjukkan pada gambar 8.

Gambar 7a. Permukiman Kepadatan Tinggi dan Kepadatan Sedang

pada Citra IKONOS. Terletak pada koordinat 482515

mT – 482808 mT dan 9163949 mU – 9164048 mU

Kelurahan Keprabon Kecamatan Serengan.

Gambar 7b. Permukiman Kepadatan Rendah pada Citra IKONOS.

Terletak pada koordinat 483638 mT – 484117 mT dan 9166387

mU – 9166430mU Kelurahan Mojosongo Kecamatan Jebres.


commit to user

77

Hasil dari pembatasan sementara selanjutnya dilakukan perhitungan dan

kemudian disampel untuk mencocokkan proporsi luas bangunan dengan

permukiman. Contoh hasil perhitungan kepadatan permukiman pada masing-

masing klasifikasi kepadatan disajikan pada tabel 31, perhitungan kepadatan

permukiman secara keseluruhan dapat dilihat pada lampiran 2.

Tabel 31. Perhitungan Kepadatan Permukiman

No Blok

Luas Rumah

(M²) Luas Blok (M²)

Kepadatan

Permukiman

(%)

I 41884 59925 69.89403

II 3929 8510 46.16921

III 967 1307 73.98623

IV 70826 96004 73.77401

V 5252 9713 54.07186

VI 6781 8916 76.05428

VII 20267 38084 53.21657

VIII 2233 25566 8.734256

Sumber : Hasil Perhitungan

Berikut adalah contoh perhitungan kepadatan permukiman :

Perhitungan dilakukan pada salah satu blok permukiman dengan luas 59925m²

sedangkan luas rumah yang terdapat pada luasan tersebut yaitu sebanyak

41884m², maka perhitungannya sebagai berikut :

Dari hasil perhitungan diperoleh hasil 69,89%. Hasil tersebut apabila

dicocokkan dengan tabel klasifikasi kepadatan permukiman maka termasuk pada

klasifikasi kepadatan tinggi. Begitu pula dengan blok permukiman yang lain,

dihitung dengan cara yang sama. Hasil klasifikasi kepadatan permukiman

dipresentasikan dalam peta 6.

Berdasarkan Peta Kepadatan Permukiman Kota Surakarta, blok

permukiman nomor I, blok permukiman nomor V, dan blok permukiman nomor

VII merupakan blok yang memiliki klasifikasi kepadatan tinggi dengan luas

sebesar 3268,8325 Ha atau 67,31% dari seluruh blok yang ada di Kota Surakarta.

Persebarannya terdapat di seluruh Kecamatan Serengan, Kecamatan Pasar

Kliwon, sebagian besar Kecamatan Laweyan dan sebagian di Kecamatan Jebres


commit to user

78

dan Kecamatan Banjarsari. Blok permukiman nomor II, blok permukiman nomor

IV, dan blok permukiman nomor VII merupakan blok dengan klasifikasi

kepadatan sedang di Kota Surakarta memiliki luas 1196,5115Ha atau 29,22%.

Blok permukiman yang memiliki kepadatan sedang yaitu di sebagian Kecamatan

Jebres, dibagian utara Kecamatan Banjarsari, di bagian utara Kecamatan Laweyan

dan dibagian selatan Kecamatan Pasar Kliwon. Blok permukiman nomor III dan

blok permukiman nomor VI merupakan blok permukiman dengan klasifikasi

kepadatan rendah atau jarang, terdapat di bagian paling utara Kecamatan

Banjarsari dan dibagian barat Kecamatan Laweyan. Luas klasifikasi blok

permukiman jarang sebesar 100,7978 Ha atau 3,46% dari seluruh bangunan yang

terdapat di Kota Surakarta.

Secara umum permukiman yang terdapat di Kota Surakarta merupakan

permukiman yang memiliki kepadatan tinggi. Permukiman tersebut terletak di

pusat kota yang merupakan pusat kegiatan pemerintahan dan perekonomian,

sedangkan permukiman yang memiliki kepadatan sedang terletak di pinggir kota.

Blok permukiman yang terletak di pinggir kota didominasi oleh rumah mukim.

Bangunan rumah mukim pada satu hektar lahan yang berada di permukiman yang

memiliki kepadatan rendah tidak sebanyak bangunan yang terdapat pada

klasifikasi kepadatan sedang maupun klasifikasi padat yang terdapat di inti kota.

Permukiman yang memiliki kepadatan rendah atau permukiman jarang terdapat

pada wilayah yang masih banyak memiliki lahan kosong, bantaran Bengawan

Solo atau tanggul dan area persawahan. Permukiman yang memiliki kepadatan

tinggi, sedang, dan rendah di lapangan ditunjukkan pada gambar 8.

Gambar permukiman yang memiliki kepadatan tinggi di lapangan

ditunjukkan pada gambar 8a. Contoh merupakan permukiman yang terdapat di

Blok VIII, Kelurahan Kratonan Kecamatan Serengan.


commit to user

79

Gambar 8a. Permukiman Kepadatan Tinggi di Lapangan

Gambar permukiman yang memiliki kepadatan sedang di lapangan

ditunjukkan pada gambar 8b. Contoh merupakan permukiman yang terdapat di

Blok VII, Kelurahan Mojosongo Kecamatan Jebres.

Gambar 8b. Permukiman Kepadatan Sedang di Lapangan

Gambar permukiman yang memiliki kepadatan rendah di lapangan

ditunjukkan pada gambar 8c. Contoh merupakan permukiman yang terdapat di

Blok VI, Kelurahan Mojosongo Kecamatan Jebres.

Gambar 8c. Permukiman Kepadatan Rendah di Lapangan


commit to user

80


commit to user

81

C. Keteraturan Permukiman

Keteraturan permukiman adalah tata letak hadap bangunan terhadap jalan

didepannya dan keseragaman tata letak bangunan. Cara mengukur keteraturan

permukiman adalah dengan menghitung jumlah bangunan yang menghadap

langsung dengan jalan dibanding dengan jumlah seluruh bangunan pada satu

luasan tertentu. Hasil deliniasi pada citra diperoleh 3 klasifikasi keteraturan, yaitu

teratur, semi teratur, dan tidak teratur.

Gambar 9a. Permukiman teratur pada Citra IKONOS

Terletak pada Koordinat 476461 mT – 476771 mT

dan 9165882 mU – 9165893 mU, Kelurahan

Karangasem Kecamatan Laweyan.

Gambar 9b. Permukiman semi teratur pada Citra IKONOS

Terletak pada koordinat 475781 mT – 476086 mT

dan 9164164 mU – 9164184 mU, Kelurahan Pajang

Kecamatan Laweyan.


commit to user

82

Gambar 9c. Permukiman tidak teratur pada Citra IKONOS

Terletak pada Koordinat 476790 mT – 477107 mT

dan 9163874 mU – 9163896 mU Kelurahan

Mojosongo Kecamatan Jebres.

Hasil dari pembatasan sementara selanjutnya dilakukan perhitungan dan

kemudian disampel untuk mencocokkan perbandingan rumah yang menghadap ke

jalan dengan jumlah seluruh rumah. Contoh hasil perhitungan keteraturan

permukiman disajikan pada tabel 32, sedangkan perhitungan keteraturan

permukiman secara keseluruhan dapat dilihat pada lampiran 1.

Tabel 32. Contoh Perhitungan Keteraturan Permukiman

Penggunaan

Lahan

No

Blok

Hadap

Jalan

Jumlah

Rumah

Keteraturan

(%) Kelas

Permukiman 1 12 30 40 semi teratur

Permukiman 2 24 39 61.53846 teratur

Permukiman 3 23 40 57.5 semi teratur

Permukiman 4 24 67 35.8209 tidak teratur




Permukiman 8 10 34 29.41176 tidak teratur Sumber: Hasil Perhitungan

Berikut adalah contoh perhitungan keteraturan permukiman :

Perhitungan dilakukan pada penggunaan lahan permukiman dengan jumlah

seluruh bangunan sebanyak 30, sedangkan jumlah bangunan yang menghadap ke

jalan sebanyak 12, maka perhitungannya sebagai berikut :


commit to user

83

Dari hasil perhitungan, diperoleh hasil 40%. Angka tersebut apabila

dicocokkan dengan tabel klasifikasi pola permukiman maka termasuk dalam pola

bangunan semi teratur. Hasil klasifikasi pola permukiman Kota Surakarta

dipresentasikan dalam peta 7.

Berdasarkan Peta Keteraturan Permukiman Kota Surakarta dapat

diketahui bahwa Kota Surakarta memiliki tiga klasifikasi keteraturan permukiman

yaitu teratur, semi teratur dan tidak teratur. Pola permukiman teratur memiliki luas

1218,5155 Ha atau 32,32% dari seluruh bangunan yang ada di Kota Surakarta.

Pola permukiman teratur terdapat di blok permukiman nomor I dan blok

permukiman nomor II, yaitu di Kecamatan Banjarsari dan sebagian Kecamatan

Jebres. Hal tersebut disebabkan karena pada wilayah tersebut masih terdapat lahan

yang masih cukup luas yang memungkinkan seluruh bangunan pada satu

lingkungan menghadap kejalan dan terdapat perumahan yang memiliki bentuk

yang seragam.

Pola permukiman semi teratur yang terdapat di Kota Surakarta yaitu

173,2418 Ha atau 5,11%. Bangunan semi teratur ini terdapat di blok permukiman

nomor III, IV, dan V, yaitu tersebar disekitar Bengawan Solo di Kecamatan Pasar

Kliwon dan Kecamatan Jebres. Klasifikasi tidak teratur di Kota Surakarta

memiliki luas paling besar yaitu 3174,3340 Ha atau 62,56%. Pola ini terdapat di

hampir seluruh blok VI, blok VII dan blok VIII, yaitu di inti kota seperti

Kecamatan Serengan, sebagian Kecamatan Pasar Kliwon, dan sebagian

Kecamatan Jebres. Keteraturan permukiman di lapangan ditunjukkan pada gambar

10.


commit to user

84

Gambar 10a merupakan permukiman dengan pola teratur yang

terdapat di Blok II, Kelurahan Jebres Kecamatan Jebres.

Gambar 10a. Permukiman teratur di Lapangan

Gambar 10b merupakan permukiman dengan pola semi teratur

yang terdapat di Blok IV, Kelurahan Pucangsawit Kecamatan Jebres.

Gambar 10b. Permukiman semi teratur di Lapangan

Gambar 10c merupakan permukiman dengan pola tidak teratur

yang terdapat di Blok VII, Kelurahan Semanggi Kecamatan Pasar

Kliwon.

Gambar 10c. Permukiman tidak teratur di Lapangan


commit to user

85

Permukiman di daerah penelitian pada umumnya memiliki pola

permukiman tidak teratur. Permukiman tidak teratur merupakan permukiman

yang terdiri dari rumah-rumah yang tidak terhubung langsung dengan jalan.

Rumah-rumah tersebut terhubung dengan gang-gang sempit sebelum terhubung

langsung dengan jalan. Gang-gang tersebut memiliki pola yang tidak beraturan.

Selain dihubungkan dengan gang, banyak rumah-rumah yang tidak berhubungan

langsung dengan jalan tetapi ada jalan setapak untuk menghubungkan rumah

tersebut ke jalan. Rumah-rumah dengan jalan setapak tersebut banyak dijumpai di

bantaran Bengawan Solo. Semakin buruk kualitas permukiman berarti semakin

tinggi pengaruhnya terhadap wabah penyakit DBD.


commit to user

86


commit to user

87


commit to user

88

D. Kepadatan Penduduk

Kota Surakarta dengan luas wilayah 44,04 Km² memiliki tingkat

kepadatan penduduk yang sangat tinggi, bahkan tertinggi di Jawa tengah pada

tahun 2010, yaitu sebesar 11.341 jiwa/Km². Kepadatan penduduk kota Surakarta

tahun 2010 ditunjukkan pada tabel 33.

Klasifikasi kepadatan penduduk dalam penelitian ini berdasarkan data

pada tabel 33 adalah sebagai berikut :

Tabel 34. Klasifikasi Kepadatan Penduduk Kota Surakarta

No Kepadatan Penduduk

(Jiwa/Km²)

Klasifikasi

1 5092-12823 Rendah

2 12824-20554 Sedang

3 20555-28285 Tinggi

Kepadatan penduduk digunakan untuk mengetahui persebaran Demam

Berdarah dalam suatu lingkungan. Kepadatan penduduk yang digunakan

merupakan kepadatan aritmatik, yaitu jumlah penduduk dalam satu kelurahan

dibanding dengan luas kelurahan. Untuk memperoleh kepadatan penduduk pada

masing-masing blok maka kepadatan penduduk yang digunakan adalah jumlah

penduduk pada blok permukiman dibanding dengan luas blok permukiman daerah

penelitian. Kepadatan penduduk Kota Surakarta divisualisasikan pada peta 9.

Kepadatan penduduk yang terdapat pada blok permukiman Kota

Surakarta sebagai berikut :

1. Blok I.

Pada blok I terdiri dari 13 sub blok yang memiliki pola dan kepadatan

yang sama yaitu pola teratur dengan kepadatan tinggi. Dari 13 sub blok

tersebut 7 poligon memiliki kepadatan penduduk rendah yaitu blok nomor

I.1, blok nomor I.2, blok nomor I.4, blok nomor I.5, blok nomor I.6, blok

nomor I.7, dan blok nomor I.13, 5 poligon memiliki kepadatan penduduk

sedang yaitu blok nomor I.3, blok nomor I.8, blok nomor I.10, blok nomor

I.11, dan blok nomor I.12, dan 1 poligon yaitu blok nomor I.10 memiliki

kepadatan penduduk tinggi.


commit to user

89

2. Blok II

Blok II terdiri dari 6 sub blok yang memiliki pola permukiman teratur dan

kepadatan permukiman sedang. Seluruh blok nomor II termasuk dalam

klasifikasi kepadatan penduduk rendah.

3. Blok III

Blok II terdiri dari 2 sub blok yang memiliki pola permukiman semi

teratur dan kepadatan permukiman rendah. Seluruh blok nomor 3 termasuk

dalam klasifikasi kepadatan penduduk rendah.

4. Blok VI

Blok VI terdiri dari 2 sub blok yang memiliki pola permukiman semi

teratur dan kepadatan permukiman sedang. Seluruh blok nomor IV

termasuk dalam klasifikasi kepadatan penduduk rendah.

5. Blok V

Blok V terdiri dari 2 sub blok yang memiliki pola permukiman semi

teratur dan kepadatan permukiman tinggi. Blok nomor V.1 termasuk

dalam klasifikasi kepadatan penduduk tinggi dan blok nomor V.2


6. Blok VI

Blok VI terdiri dari 4 sub blok yang memiliki pola permukiman tidak

teratur dengan kepadatan permukiman rendah. Dari 4 sub blok, 3 sub blok

termasuk dalam klasifikasi kepadatan penduduk rendah yaitu blok nomor

VI.1, blok nomor VI.2, blok nomor VI.3 dan 1 sub blok termasuk dalam

klasifikasi kepadatan penduduk tinggi yaitu nomor blok VI.4.

7. Blok VII

Blok VII terdiri dari 10 sub blok yang memiliki pola permukiman tidak

teratur dengan kepadatan permukiman sedang. Dari 10 sub blok, 7 sub

blok termasuk dalam klasifikasi kepadatan penduduk rendah. Sub blok

tersebut yaitu nomor blok VII.1, nomor blok VII.2, nomor blok VII.3,

nomor blok VII.4, nomor blok VII.5, nomor blok VII.6, dan nomor blok

VII.10. 2 sub blok termasuk dalam klasifikasi kepadatan penduduk sedang,

yaitu nomor blok VII.7 dan nomor blok VII.8, sedangkan 1 sub blok


commit to user

90

termasuk dalam klasifikasi kepadatan penduduk tinggi yaitu nomor blok

VII.9.

8. Blok VIII

Blok VIII terdiri dari 4 sub blok yang memiliki pola permukiman tidak

teratur dengan kepadatan permukiman tinggi. Seluruh blok nomor VIII


Klasifikasi kepadatan penduduk tinggi terdapat di pinggir kota bagian

selatan. Kepadatan penduduk yang berbeda di setiap blok permukiman

dipengaruhi oleh distribusi penduduk yang lebih banyak bermukim di daerah

pinggiran kota. Hal ini disebabkan karena daerah pusat kota digunakan untuk

kegiatan perekonomian dan kegiatan pemerintahan, sehingga permukiman yang

terdapat di pusat kota tidak digunakan sebagai rumah mukim. Klasifikasi

kepadatan penduduk rendah terdapat di bagian utara daerah penelitian. Hal ini

disebabkan karena pada daerah tersebut masih terdapat lahan kosong maupun

lahan belum terbangun termasuk bantaran sungai.


commit to user

91

Tabel 33. Perhitungan Kepadatan Penduduk Kota Surakarta Tahun 2010.

No Kelurahan Luas Wilayah

(km²)

Jumlah

Penduduk (jiwa)

Kepadatan

Penduduk

(jiwa/km²)

1 Kadipiro 5,09 49614 9747

2 Banyuanyar 1,25 11886 9509

3 Sumber 1,33 16864 12680

4 Manahan 1,28 13432 10494

5 Nusukan 2,06 28529 13849

6 Gilingan 1,27 21823 17183

7 Mangkubumen 0,80 10013 12516

8 Timuran 0,31 4371 14100

9 Keprabon 0,32 3737 11678

10 Ketelan 0,25 4284 17136

11 Punggawan 0,36 5243 14564

12 Kestalan 0,21 3030 14429

13 Setabelan 0,28 4382 15650

14 Kepatihan Kulon 0,18 2930 16227

15 Kepatihan Wetan 0,23 3050 13260

16 Sudiroprajan 0,23 5037 21900

17 Gandekan 0,35 9529 27225

18 Sewu 0,49 7663 15638

19 Pucangsawit 1,27 13903 10947

20 Jagalan 0,65 12382 19049

21 Purwodiningratan 0,37 5453 14737

22 Tegalharjo 0,33 6078 18418

23 Jebres 3,17 32112 10129

24 Mojosongo 5,33 46256 8678

25 Joyosuran 0,540 11653 21580

26 Semanggi 1,668 33977 20370

27 Pasar Kliwon 0,368 7174 19928

28 Baluwarti 0,407 7286 17902

29 Gajahan 0,339 5269 15543

30 Kauman 0,192 3524 18354

31 Kampung Baru 0,306 3687 12049

32 Kedung Lumbu 0,551 4857 8815

33 Sangkrah 0,452 11597 25657

34 Joyotakan 4,590 8921 19440

35 Danukusuman 5,080 11657 22950

36 Serengan 6,4 12976 20280

37 Tipes 6,4 13855 21650

38 Kratonan 3,24 6182 19080

39 Jayengan 2,93 5817 19850

40 Kemlayan 3,3 4873 14770

41 Pajang 2 24612 16000

42 Laweyan 0 2580 1000

43 Bumi 0 7239 2000

44 Panularan 1 9752 18000


commit to user

92

45 Sriwedari 1 4772 9000

46 Penumping 1 5629 11000

47 Purwosari 1 13057 1600

48 Sondakan 1 11973 1500

49 Kerten 1 11939 1300

50 Jajar 1 9733 9000

51 Karangasem 1 9827 8000

Sumber : Kecamatan Banjarsari Dalam Angka 2010, Kecamatan Jebres Dalam Angka

2010, Kecamatan Pasar Kliwon Dalam Angka 2010, Kecamatan Serengan

Dalam Angka 2010, Kecamatan Laweyan Dalam Angka 2010.

Pada peta kepadatan penduduk kota Surakarta diketahui bahwa secara

administratif kepadatan penduduk sebesar 5092-12823 jiwa berada di Kelurahan

Pucangsawit, Kelurahan Jebres, Kelurahan Kadipiro, Kelurahan Banyuanyar,

Kelurahan Sumber, Kelurahan Manahan, Kelurahan Kerten, Kelurahan Jajar,

Kelurahan Karangasem, Kelurahan Mangkubumen, Kelurahan Laweyan,

Kelurahan Penumping Kelurahan Sriwedari, Kelurahan Keprabon, Kelurahan

Kedung Lumbu, Kelurahan Kestalan, Kelurahan Stabelan, Kelurahan Kampung

Baru dan Kelurahan Kepatihan Wetan. Kepadatan penduduk sedang yang

berjumlah 12824-20554 jiwa berada di Kelurahan Nusukan, Kelurahan Gilingan,

Kelurahan Kepatihan Kulon, Kelurahan Purwodiningratan, Kelurahan Jagalan,

Kelurahan Sewu, Kelurahan Pajang, Kelurahan Sondakan, Kelurahan Purwosari,

Kelurahan Panularan, Kelurahan Kemlayan, Kelurahan Ketelan, Kelurahan

Ketelan, Kelurahan Baluwarti, dan Kelurahan Pasar Kliwon. Kepadatan penduduk

paling tinggi yaitu 20555-28285 jiwa terdapat di Kelurahan Sudiroprajan,

kelurahan gendekan, kelurahan sangkrah, kelurahan semanggi, Kelurahan

Joyotakan, Kelurahan Danukusuman, Kelurahan Gajahan, Kelurahan Serengan,

Kelurahan Tipes, Kelurahan Bumi dan Kelurahan Tegalharjo.


commit to user

93


commit to user

94

E. Jarak Permukiman Terhadap Sungai

Jarak bangunan permukiman terhadap sungai diukur dengan

menggunakan fasilitas buffer pada ArcView 3.3. Jarak bangunan dari sungai

ditentukan sebesar kurang dari 60 meter, 60-120 meter, dan lebih dari 120 meter

dari sungai. Buffer ditentukan berdasarkan jarak terbang nyamuk yang dapat

mencapai jarak 56 meter hingga 2 kilometer dan untuk memperkirakan jarak

terbang nyamuk dalam penularan penyakit DBD. Jarak bangunan terhadap sungai

divisualisasikan pada peta 10.

Peta Buffer Sungai Kota Surakarta menunjukkan bahwa semakin gelap

warna buffer diasumsikan wilayah tersebut paling berpotensi terhadap infeksi

virus Demam Berdarah. Semakin terang warna buffer maka wilayah tersebut

merupakan wilayah aman dari penularan virus Demam Berdarah. Banyaknya

rumah mukim yang terdapat dibantaran sungai juga termasuk penyebab tingginya

infeksi virus oleh nyamuk.

Luas blok permukiman yang terdapat pada jarak kurang dari 60 meter, 60

– 120 meter, dan lebih dari 120 meter ditunjukkan pada tabel 34.

Potensi terjadinya infeksi virus demam berdarah di masing-masing blok

permukiman sebagai berikut:

1. Blok I

Pada blok I merupakan daerah yang berpotensi terhadap virus demam

berdarah sebab pada blok I terdapat tiga sungai besar yaitu Kali Premulung

di nomor blok I.8, I.9 dan I.10, Kali Pepe dan Kali Anyar di nomor blok

I.3, I.11, I.12, dan I.13.

2. Blok II

Blok II memiliki potensi terhadap virus demam berdarah seluas 61,9783

Ha karena terletak dekat dengan aliran Kali Pepe dan Kali Anyar.

3. Blok III

Blok III bukan daerah yang termasuk berpotensi terhadap virus demam

berdarah, sebab pada blok 3 daerah yang terletak pada jarak lebih dari 120

meter dari sungai lebih luas dari pada jarak kurang dari 60 meter.


commit to user

95

4. Blok IV

Blok IV bukan daerah yang termasuk berpotensi terhadap virus demam

berdarah, sebab pada blok IV daerah yang terletak pada jarak lebih dari

120 meter dari sungai lebih luas dari pada jarak kurang dari 60 meter.

5. Blok V

Blok V bukan daerah yang termasuk berpotensi terhadap virus demam

berdarah, sebab pada blok V daerah yang terletak pada jarak lebih dari 120

meter dari sungai lebih luas dari pada jarak kurang dari 60 meter.

6. Blok VI

Blok VI memiliki daerah yang berpotensi tinggi terhadap virus demam

berdarah seluas 24,3209 Ha karena terletak dekat dengan aliran Kali Pepe

dan Bengawan Solo, sedangkan daerah yang berpotensi rendah seluas

585,294 Ha.

7. Blok VII

Blok VII yang terletak dekat dengan Bengawan Solo bukan merupakan

daerah yang berpotensi tinggi terhadap virus demam berdarah sebab luas

permukiman yang terletak lebih dari 120 meter dari sungai lebih luas

daripada daerah yang kurang dari 120 meter dari sungai.

8. Blok VIII

Blok VIII merupakan blok yang terletak di aliran Kali Premulung dan Kali

Pepe. Blok VIII memiliki daerah yang tidak berpotensi terhadap virus

Demam Berdarah paling luas.


commit to user

96

Tabel 34. Luas jarak Blok Permukiman Terhadap Sungai

Blok Luas (Ha) Blok Luas (Ha)

<60 M 60-120 M >120 M <60 M 60-120 M >120 M

I.1 7,396 8,3130 155,1249 IV.1 0 0,4430 54,4256

I.2 5,975 3,8391 3,1188 IV.2 5,1832 12,8158 49,7758

I.3 6,9425 7,5004 7,0419 V.1 0 0 60,7836

I.4 0 0 11,9727 V.2 8,5521 10,2574 11,0297

I.5 3,5828 0,88 22,8384 VI.1 5,6619 6,1246 29,6241

I.6 5,8653 4,4337 27,2318 VI.2 9,9364 11,1876 25,973

I.7 10,6608 8,9094 40,085 VI.3 8,7226 3,3346 13,1540

I.8 15,3495 87,0644 32,6753 VI.4 0 0 13,1540

I.9 0 2,7552 6,5295 VII.1 41,694 3,5504 32,462

I.10 1,7174 3,1446 8,2976 VII.2 0 0 25,1888

I.11 0 0 7,0419 VII.3 1,0701 1,8225 26,9182

I.12 14,9468 3,6752 10,5594 VII.4 9,1382 10,0126 32,7122

I.13 6,9425 75,004 7,0419 VII.5 6,4005 61,2168 17,7278

II.1 7,5267 6,5906 46,266 VII.6 8,2032 1.3187 3,2278

II.2 7,5267 6,5906 39,575 VII.7 3,3467 4,4159 18,7217

II.3 6,2481 3,9414 3,6089 VII.8 2,5145 1,1748 6,9792

II.4 61,9783 52,1186 167,1077 VII.9 11,4092 9,8515 19,3098

II.5 17,7842 22,9246 105,3582 VII.10 0,6891 7,1211 4,0662

II.6 0 0 4,2910 VIII.1 15,3495 140,4685 151,2748

III.1 3,2847 2,2791 1,3064 VIII.2 61,9783 14,8894 33,663

III.2 0 0 4,2910 VIII.3 5,27507 33,8691 10,53


commit to user

97

Letak permukiman terhadap sungai kurang dari 60 meter dilapangan

ditunjukkan pada gambar 11a. Gambar tersebut terletak di Blok I, Kelurahan

Mojosongo Kecamatan Jebres

Gambar 11a. Permukiman <60 m dari sungai.

Letak permukiman terhadap sungai antara 60 hingga 120 meter

dilapangan ditunjukkan pada gambar 11b. Gambar tersebut terletak di Blok VI,

Kelurahan Semanggi Kecamatan Pasar Kliwon.

Gambar 11b. Permukiman 60-120 m dari sungai.

Letak permukiman terhadap sungai lebih dari 120 meter dilapangan

ditunjukkan pada gambar 11c. Gambar tersebut terletak di Blok I, Kelurahan

Pucangsawit Kecamatan Jebres.

Gambar 11c. Permukiman >120 m dari sungai.


commit to user

98


commit to user

99

F. Saluran Air

Pada penelitian ini kondisi saluran air dinilai berdasarkan blok

permukiman. Pemilihan lokasi penilaian dilakukan pada seluruh blok dengan

menggunkan sampel yang mewakili kondisi yang sama. Kondisi saluran air yang

berfungsi dengan baik pada setiap blok permukiman menunjukkan bahwa unit

permukiman tersebut tidak terjadi penggenangan, sedangkan kondisi saluran air

dinilai jelek bila saluran air tidak mengalir lancar. Peta saluran air hujan

ditunjukkan pada peta 11.

Pada peta tersebut menunjukkan bahwa pada blok permukiman nomor I

yaitu blok tidak teratur-sedang, blok nomor VII dan sebagian blok nomor IV yang

terdapat di Kecamatan Serengan, Sebagian Kecamatan Jebres, Sebagian

Kecamatan Laweyan dan Sebagian Kecamatan Banjarsari memiliki saluran air

yang kondisinya baik dengan total luas 3913,4703 Ha. Blok permukiman nomor

V, nomor III, nomor VII, dan sebagian nomor IV yang meliputi sebagian

Kecamatan Pasar Kliwon, Sebagian Kecamatan Laweyan, sebagian Kecamatan

Banjarsari dan Sebagian Kecamatan Jebres memiliki saluran air yang kondisinya

jelek, dengan total luas 797,7680 Ha. Kondisi saluran air yang jelek diakibatkan

kualitas permukiman yang rendah dan terletak dekat dengan sungai. Kondisi

saluran air di lapangan ditunjukkan pada gambar berikut :

Gambar 12a. Kondisi Saluran Air Hujan

Di Lapangan <50%

Berfungsi Baik.

Terletak di Blok V,

Kelurahan Semanggi

Kecamatan Pasar Kliwon.

Gambar 12b. Kondisi Saluran Air Hujan

Di Lapangan >50%

Berfungsi Baik.

Terletak di Blok II

Kelurahan Banyuanyar

Kecamatan Banjarsari.


commit to user

100


commit to user

101

G. Tingkat Kerawanan Potensial Penyakit Demam Berdarah Dengue.

Tingkat kerawanan penyakit DBD diketahui berdasarkan hubungan

kualitas permukiman dengan faktor penyebab penyakit DBD. Penentuan

kerawanan penyakit DBD diperoleh dengan menumpangsusunkan enam

parameter yaitu kepadatan permukiman, keteraturan permukiman, penggunaan

lahan, jarak permukiman terhadap sungai, kondisi saluran air dan kepadatan

penduduk. Setelah diketahui hasil tumpangsusun maka dilakukan pengharkatan

dengan cara menjumlahkan harkat pada masing-masing parameter. Klasifikasi

tingkat kerawanan memiliki rentang skor antara 6-18. Skor kemudian

diklasifikasikan menjadi tiga kelas, yaitu : sangat rawan, rawan, dan tidak rawan.

Tabel 35. Zonasi Tingkat Kerawanan

No. Zonasi Interval

1.

2.

3.

Sangat Rawan

Rawan

Tidak Rawan

>11

7-11

<6

Sumber : Hasil Perhitungan

Perhitungan klasifikasi kerawanan pada blok permukiman disajikan pada

tabel 35, sedangkan tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah Dengue

divisualisaikan pada peta 12.


commit to user

Blok Klasifikasi Tata Letak Klasifikasi Kepadatan Klasifikasi penggunaan

lahan

Klasifikasi Kepadatan

penduduk

Klasifikasi jarak

permukiman terhadap

sungai (m)

Klasifikasi saluran

air

Skor Kelas

Kerawanan

Pola Skor Kepadatan Skor Penggunaan Lahan Skor Kepadatan Skor Jarak Skor Klasifikasi Skor

I.1 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 8 Rawan

I.2 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 60-120 2 <50 2 10 Rawan I.3 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Sedang 2 60-120 2 >50% 1 10 Rawan I.4 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 <50 2 9 Rawan I.5 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 8 Rawan I.6 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 8 Rawan I.7 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 8 Rawan I.8 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Sedang 2 60-120 2 >50% 1 10 Rawan I.9 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Sedang 2 >120 1 <50 2 10 Rawan

I.10 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Sedang 2 >120 1 >50% 1 9 Rawan I.11 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Sedang 2 >120 1 >50% 1 9 Rawan I.12 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Sedang 2 <60 3 <50 2 12 Sangat rawan

1.13 Teratur 1 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 60-120 2 >50% 1 9 Rawan II.1 Teratur 1 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 <50 2 8 Rawan II.2 Teratur 1 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 7 Rawan II.3 Teratur 1 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 <60 3 >50% 1 9 Rawan II.4 Teratur 1 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 7 Rawan II.5 Teratur 1 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 7 Rawan II.6 Teratur 1 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 <50 2 8 Rawan III.1 Teratur 1 Rendah 1 Permukiman 1 Rendah 1 <60 3 >50% 1 9 Rawan III.2 Teratur 1 Rendah 1 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 6 Tidak rawan

IV.1 Semi teratur 2 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 8 Rawan IV.2 Semi teratur 2 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 <50 2 9 Rawan V.1 Semi teratur 2 Tinggi 3 Permukiman 1 Tinggi 3 >120 1 <50 2 12 Sangat rawan

V.2 Semi teratur 2 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 <50 2 10 Rawan VI.1 Semi teratur 2 Rendah 1 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 <50 2 8 Rawan VI.2 Semi teratur 2 Rendah 1 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 7 Rawan VI.3 Semi teratur 2 Rendah 1 Permukiman 1 Tinggi 3 >120 1 >50% 1 10 Rawan VI.4 Semi teratur 2 Rendah 1 Permukiman 1 Tinggi 3 >120 1 >50% 1 10 Rawan VII.1 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 <60 3 >50% 1 11 Rawan VII.2 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 9 Rawan VII.3 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 9 Rawan VII.4 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 9 Rawan VII.5 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 60-120 2 >50% 1 10 Rawan VII.6 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 <60 3 >50% 1 11 Rawan VII.7 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Sedang 2 >120 1 >50% 1 10 Rawan VII.8 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Sedang 2 >120 1 >50% 1 10 Rawan VII.9 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Tinggi 3 >120 1 >50% 1 11 Rawan VII.10 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Sedang 2 >120 1 >50% 1 10 Rawan VIII.1 Tidak teratur 3 Sedang 2 Permukiman 1 Rendah 1 <60 3 >50% 1 12 Sangat rawan

VIII.2 Tidak teratur 3 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 >120 1 >50% 1 10 Rawan

VIII.3 Tidak teratur 3 Tinggi 3 Permukiman 1 Rendah 1 60-120 2 <50 2 12 Sangat rawan

Tabel 36. Perhitungan Klasifikasi Kerawanan

104


commit to user


commit to user

106

Berdasarkan peta zonasi tingkat kerawanan penyakit Demam Berdarah

Dengue, diketahui bahwa terdapat tiga tingkat kerawanan yaitu tidak rawan,

rawan, dan sangat rawan. Wilayah yang merupakan zona tidak rawan DBD seluas

114,9857 Ha atau 2,44% terdapat di blok permukiman III.1 dan III.2. Wilayah

tersebut termasuk dalam zona tidak rawan karena memiliki pola permukiman

teratur, kepadatan permukiman rendah, kepadatan penduduk rendah, jarak

permukiman terhadap sungai lebih dari 120 meter dan memiliki saluran air baik.

Zona rawan DBD seluas 1877,5768 Ha atau 39,82% terdapat di blok I, blok II,

blok IV, blok VII, dan Blok VII.2.

Daerah yang memiliki potensi sangat rawan terhadap penyakit DBD

merupakan penggunaan lahan permukiman dengan pola semi teratur, kepadatan

tinggi, kepadatan penduduk tinggi, jarak terhadap sungai kurang dari 120 meter

dan kondisi saluran air buruk. Daerah tersebut berada di blok VIII.1 dan blok V.1

seluas 2717,5161 Ha atau sebesar 57,69% dari seluruh penggunaan lahan di

wilayah penelitian.

Secara administratif, zona rawan terhadap penyakit DBD terletak di

bagian utara Kecamatan Banjarsari yang meliputi Kelurahan Kadipiro, Kelurahan

banyuanyar, Kelurahan Sumber, Kelurahan Nusukan dan Kelurahan Manahan,

dan di bagian utara Kecamatan Laweyan yang meliputi Kelurahan Karangasem,

Kelurahan Jajar, Kelurahan, Kelurahan Kerten dan Kelurahan pajang. Zona sangat

rawan terhadap penyakit DBD paling luas terletak di Kecamatan Serengan,

Kecamatan Pasar Kliwon.


commit to user

107

3. Zonasi Tingkat Kerawanan Aktual Penyakit Demam Berdarah Dengue

Zonasi aktual merupakan pemetaan persebaran kasus demam berdarah di

daerah penelitian. Zonasi ini digunakan untuk mengatahui jumlah kasus yang

terjadi pada blok permukiman di daerah penelitian. Klasifikasi jumlah kasus DBD

di Kota Surakarta dibagi menjadi 3 yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Jumlah kasus

rendah termasuk dalam zona tidak rawan terhadap penyakit DBD. Jumlah kasus

sedang termasuk dalam zona rawan, sedangkan jumlah kasus tinggi termasuk

dalam zona sangat rawan. Data jumlah kasus DBD di Kota Surakarta disajikan

pada tabel 37. Peta kasus DBD di Kota Surakarta tahun divisualisasikan pada peta

13.

Tabel 37. Klasifikasi jumlah kasus DBD

Jumlah Kasus Klasifikasi Keterangan

0-16 Rendah Tidak Rawan

17-48 Sedang Rawan

>48 Tinggi Sangat Rawan

Jumlah kasus DBD yang terjadi pada setiap blok di kota Surakarta

disajikan pada tabel 38.

Tabel 38. Data jumlah kasus DBD di Kota Surakarta

Blok Jumlah

Kasus

Klasifikasi Blok Jumlah

Kasus

Klasifikasi

1.1 16 Tidak Rawan 4.1 16 Tidak Rawan

1.2 29 Rawan 4.2 70 Sangat rawan

1.3 16 Tidak Rawan 5.1 38 Rawan





1.8 70 Sangat Rawan 6.4 36 Rawan

1.9 70 Sangat Rawan 7.1 16 Tidak Rawan

1.10 70 Sangat Rawan 7.2 13 Tidak Rawan


1.12 27 Rawan 7.4 16 Tidak Rawan





2.4 29 Rawan 7.9 36 Rawan





Sumber: Laporan Puskesmas dan Survey Lapangan


commit to user

108


commit to user

109

Untuk mengetahui daerah yang memiliki potensi rawan terhadap

penyakit DBD juga memiliki jumlah kasus yang tinggi dilakukan dengan

membandingkan zonasi potensial tingkat kerawanan DBD dengan data kejadian

DBD pada daerah penelitian. Perbandingan zonasi potensial tingkat kerawanan

DBD dengan data kejadian DBD disajikan pada tabel berikut.

Tabel 39. Perbandingan Zonasi Potensial dengan Zonasi Aktual DBD

Blok Potensial Aktual Blok Potensial Aktual

I.1 Rawan Rendah IV.1 Rawan Rendah

I.2 Rawan Sedang IV.2 Rawan Tinggi

I.3 Rawan Rendah V.1 Sangat Rawan Sedang

I.4 Rawan Rendah V.2 Rawan Rendah

I.5 Rawan Rendah VI.1 Rawan Rendah

I.6 Rawan Rendah VI.2 Rawan Sedang

I.7 Rawan Rendah VI.3 Rawan Sedang

I.8 Rawan Tinggi VI.4 Rawan Sedang

I.9 Rawan Sedang VII.1 Rawan Rendah

I.10 Rawan Sedang VII.2 Rawan Rendah

I.11 Rawan Rendah VII.3 Rawan Rendah

I.12 Sangat Rawan Sedang VII.4 Rawan Rendah

1.13 Rawan Rendah VII.5 Rawan Sedang

II.1 Rawan Rendah VII.6 Ra wan Sedang

II.2 Rawan Rendah VII.7 Rawan Sedang

II.3 Rawan Rendah VII.8 Rawan Sedang

II.4 Rawan Sedang VII.9 Rawan Sedang

II.5 Rawan Sedang VII.10 Rawan Rendah

II.6 Rawan Sedang VIII.1 Rawan Rendah

III.1 Rawan Sedang VIII.2 Rawan Sedang

III.2 Tidak Rawan Sedang VIII.3 Sangat Rawan Sedang


commit to user

110

Pada peta kasus DBD diketahui bahwa luas wilayah dengan klasifikasi

jumlah kasus rendah yaitu 394,8355 Ha, yang terdapat di blok I.1, I.3, I.4, I.5, I.6,

I.13, II.1, II.2, II.3 VI.1 V.2, VI.1, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.10 dan VIII.1.

Pada tingkat kerawanan potensial blok tersebut merupakan daerah yang rawan

hingga sangat rawan terhadap penyakit DBD, tetapi kasus DBD yang terjadi

rendah. Hal ini disebabkan adanya program dari pemerintah Kota Surakarta untuk

penanggulangan penyakit yang menerapkan Program Kali Bersih (PROKASIH)

yang mewajibkan masyarakat untuk menjaga kebersihan sungai seperti yang

terdapat di blok VIII.I. Selain Program Kali Bersih, pemerintah Kota Surakarta

juga melakukan sosialisasi mengenai pencegahan penyakit DBD agar jumlah

kasus DBD dapat berkurang. Kesadaran masyarakat untuk menjaga agar

lingkungan diwilayah tempat tinggal menjadi lebih bersih dan persebaran vektor

nyamuk menjadi berkurang yaitu dengan kegiatan gotong royong membersihkan

lingkungan tempat tinggal.

Wilayah dengan klasifikasi jumlah kasus sedang seluas 481,2084 Ha,

yang meliputi blok I.2, II.4, II.5, II.6, III.1, III.2, VI.2, VI.3, VI.4, VII.6, VII.7,

VII.8, VII.9 dan VIII.4. Pada tingkat kerawanan potensial blok II.6, III.1, dan III.2

merupakan blok yang termasuk dalam klasifikasi tidak rawan, tetapi kasus DBD

yang terjadi pada blok tersebut termasuk dalam jumlah kasus sedang (17-48

kasus). Hal ini dipengaruhi oleh letak blok permukiman yang terdapat di

pertemuan Kali Pepe dan Bengawan Solo dengan penggunaan lahan mayoritas

berupa tegalan yang merupakan tempat perkembangbiakan vektor nyamuk. Selain

terdapat di pertemuan dua sungai, blok VI.2, VI.3, VII.8, VII.9 dan VIII.4

merupakan blok permukiman yang berada di bantaran Bengawan Solo dengan

kondisi rumah penduduk yang terdapat pada blok tersebut merupakan rumah non

permanen hingga semi permanen.

Wilayah dengan jumlah kasus tinggi seluas 136,2969 Ha terdapat di blok

I.8, IV.2, dan VII.10. Pada tingkat kerawanan potensial, blok tersebut termasuk

dalam wilayah rawan terhadap penyakit DBD, tetapi pada data jumlah kasus DBD

wilayah tersebut termasuk dalam jumlah kasus tinggi (>48 kasus). Pada blok I.8

jumlah kasus DBD termasuk dalam klasifikasi tinggi disebabkan oleh kepadatan


commit to user

111

penduduk yang terdapat pada blok tersebut antara 12.824 sampai 20.554 jiwa/Km.

Hal ini mengakibatkan penularan penyakit menjadi meluas dan jumlah penderita

menjadi tinggi. Pada blok IV.2 jumlah kasus tinggi disebabkan oleh penggunaan

lahan pertanian yang mendominasi blok tersebut. Vektor nyamuk berkembangbiak

di daerah non permukiman, maka letak permukiman yang dekat dengan daerah

pertanian mengakibatkan penduduk mudah terinfeksi vektor nyamuk DBD. Pada

blok VII.10, jumlah kasus tinggi tidak hanya dipengaruhi oleh faktor kepadatan

penduduk. Permukiman pada blok VII.10 terletak pada jarak 0-6 meter dan 6-120

meter dari Kali Tanggul dan Kali Brojo, sehingga infeksi vektor nyamuk dan

penularannya dipengaruhi oleh jarak terhadap sungai.

Berdasarkan tabel perbandingan zonasi potensial dan zonasi tingkat

kerawanan aktual dapat diketahui bahwa daerah yang memiliki potensi rawan

terhadap penyakit DBD memiliki jumlah kasus rendah. Tingkat kerawanan aktual

dipengaruhi oleh kesadaran masyarakat dan peran pemerintah untuk mengurangi

jumlah kasus DBD di Kota Surakarta. Daerah yang memiliki jumlah kasus sedang

termasuk dalam daerah yang memiliki potensi rawan hingga sangat rawan

terhadap penyakit DBD. Hal tersebut dipengaruhi oleh kondisi fisik permukiman

yang memiliki kepadatan sedang hingga tinggi dan letak permukiman yang dekat

dengan sungai. Semakin padat suatu permukiman dan dekat dengan sungai maka

penularan virus DBD yang dibawa oleh nyamuk juga semakin besar.

Secara administratif, jumlah kasus DBD klasifikasi rendah terdapat di

Kelurahan Kadipiro, sebagian Kelurahan Jebres, Kelurahan Jajar, Kelurahan

Kerten, Kelurahan Manahan, Kelurahan Gilingan, Kelurahan Stabelan, Kelurahan

Panularan, Kelurahan Joyosuran, Kelurahan Kedung Lumbu, Kelurahan Timuran,

Kelurahan Gandekan, dan Kelurahan Baluwarti. Jumlah kasus DBD klasifikasi

sedang terdapat di Kelurahan Banyuanyar, Kelurahan Sumber, Kelurahan

Mojosongo, sebagian Kelurahan Jebres, Kelurahan Pucangsawit, Kelurahan

Semanggi, Kelurahan Sangkrah, Kelurahan Pasar Kliwon, Kelurahan Tipes,

Kelurahan Serengan, dan Kelurahan Mangkubumen. Jumlah kasus DBD

klasifikasi tinggi terdapat di Kelurahan Sondakan, Kelurahan Pajang, dan

sebagian Kelurahan Karangasem Kecamatan Laweyan.


commit to user

BAB V

KESIMPULAN, IMPLIKASI DAN SARAN

A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil yang telah dikemukakan, maka penelitian ini dapat

diambil bebrapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Hasil uji ketelitian interpretasi citra IKONOS untuk penggunaan lahan yaitu

98%, kepadatan permukiman sebesar 84,33%, dan pola permukiman sebesar

85%, maka citra IKONOS dapat digunakan sebagai sumber data utama

dalam penentuan tingkat kerawanan penyakit DBD di Kota Surakarta.

2. Dari hasil penelitian diketahui terdapat 3 zonasi tingkat kerawanan penyakit

Demam Berdarah Dengue di Kota surakarta yaitu tidak rawan, rawan dan

sangat rawan. Wilayah yang merupakan zona tidak rawan DBD seluas

114,9857 Ha atau 2,44% terdapat di blok III.1 dan III.2. Zona rawan DBD

seluas 1877,5768 Ha atau 39,82% terdapat di blok blok I, blok II, blok IV,

blok VII, dan Blok VII.2, sedangkan zona sangat rawan DBD seluas

2717,5161 Ha atau sebesar 57,69% terdapat di blok V.1 dan VII.1.

3. Dari hasil penelitian dapat diketahui bahwa luas wilayah dengan klasifikasi

jumlah kasus rendah yaitu 394,8355 Ha, yang terdapat di blok I.1, I.3, I.4,

I.5, I.13, II.1 dan II.3. Wilayah dengan klasifikasi jumlah kasus sedang

seluas 481,2084 Ha, yang meliputi blok I.2, II.4, II.5, II.6, III.1, VI.2, VI.3,

VI.4, VII.6, VII.7, VII.8, VII.9 dan VIII.8. Wilayah dengan jumlah kasus

tinggi seluas 136,2969 Ha terdapat di blok I.12, V.1, dan VIII.3.

B. Implikasi

Dari kesimpulan yang telah dijabarkan, maka implikasinya dapat

dijelaskan sebagai berikut :

1. Dengan mengetahui tingkat kerawanan penyakit DBD di Kota Surakarta

maka dapat digunakan untuk pengambilan kebijakan dalam pengelolaan

lingkungan yang berkaitan dengan timbulnya penyakit DBD di Kota

Surakarta.

112


commit to user

113

2. Dengan mengetahui potensi kerawanan di Kota Surakarta maka dapat

digunakan sebagai dasar kebijakan penanggulangan penyakit DBD, seperti

yang terlihat pada hasil penelitian bahwa daerah yang memiliki jumlah

penyakit DBD rendah belum tentu merupakan daerah yang tidak rawan

penyakit DBD.

3. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pembelajaran geografi di

sekolah menengah atas kelas XII semester I dalam standar kompetensi dan

kompetensi dasar berikut :

Kelas Semester Standar

Kompetensi

Kompetensi Dasar Materi Pembelajaran

XII I Memahami

pemanfaatan

Citra

Penginderaan

Jauh dan

Sistem

Informasi

Geografis

(SIG).

Menjelaskan

pemanfaatan citra

penginderaan jauh.

Penerapan SIG

dalam kajian

geografi.

Pemanfaatan citra

penginderaan jauh

khususnya IKONOS

untuk kajian permukiman

di Kota Surakarta.

Mengaplikasikan SIG

dalam menentukan tingkat

kerawanan penyakit

Demam Berdarah Dengue

(DBD) di Kota Surakarta.

Sumber : Silabus Pembelajaran Geografi SMA Kelas XII Semester I

C. Saran

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka peneliti perlu

menyarankan beberapa hal sebagai berikut :

1. Perlu dilakukan pengelolaan lingkungan agar vektor nyamuk pembawa

virus penyakit DBD tidak menyebar ke permukiman hingga menimbulkan

wabah pada daerah yang berpotensi rawan hingga sangat rawan.

2. Perlunya perbaikan lingkungan dan sosialisasi terhadap masyarakat yang

tinggal dekat dengan sungai dan memiliki kondisi saluran air yang buruk

mengenai dampak infeksi vektor nyamuk penyebab penyakit DBD.

3. Penelitian ini dapat digunakan sebagai sumber acuan untuk bidang kajian

geografi dan kesehatan.

Documents

SKRIPSI - digilib.uns.ac.id... · perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id PEMANFAATAN CITRA IKONOS UNTUK PENENTUAN ZONASI FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN