Model Optimasi Penggunaan Lahan Di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli Dengan Goal Programming dan Analitycal Hierarchy Process (AHP)

(1)

MODEL OPTIMASI PENGGUNAAN LAHAN DI DAERAH

ALIRAN SUNGAI (DAS) DELI DENGAN GOAL

PROGRAMMING DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

(AHP)

LELI WAHIDAH 061201003

DEPARTEMEN KEHUTANAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

MODEL OPTIMASI PENGGUNAAN LAHAN DI DAERAH

ALIRAN SUNGAI (DAS) DELI DENGAN GOAL

PROGRAMMING DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

(AHP)

SKRIPSI

Oleh : LELI WAHIDAH

061201003

DEPARTEMEN KEHUTANAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

MODEL OPTIMASI PENGGUNAAN LAHAN DI DAERAH

ALIRAN SUNGAI (DAS) DELI DENGAN GOAL

PROGRAMMING DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

(AHP)

SKRIPSI

Oleh : LELI WAHIDAH

061201003 MANAJEMEN HUTAN

Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana di Fakultas Pertanian

Universitas Sumatera Utara

DEPARTEMEN KEHUTANAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(4)

LEMBAR PENGESAHAN

Judul Skripsi : Model Optimasi Penggunaan Lahan Di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli Dengan Goal Programming dan Analitycal Hierarchy Process (AHP)

Nama : Leli Wahidah

NIM : 061201003

Departemen : Kehutanan

Program Studi : Manajemen Hutan

Disetujui oleh Komisi pembimbing

Nurdin Sulistiyono S.Hut., M.Si Yunus Afifuddin, S.Hut., M.Si

Ketua Anggota

Mengetahui,

Dr.Ir.Edy Batara Mulya Siregar,MS Ketua Departemen Kehutanan

(5)

ABSTRAK

LELI WAHIDAH : Model Simulasi Luas Optiomal Penggunaan Lahan Di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli Dengan Goal Programming dan Analitycal Hierarchy Process (AHP). Dibimbing oleh NURDIN SULISTIYONO dan YUNUS AFIFUDDIN.

Peningkatan jumlah penduduk yang sangat pesat menyebabkan perubahan penggunaan lahan yang tidak tepat khususnya di Daerah Aliran Sungai (DAS) menimbulkan dampak pada fungsi ekologi dan sosial-ekonomi DAS menjadi tidak seimbang. Penelitian ini merupakan salah satu langkah awal untuk menentukan optimasi penggunaan lahan di DAS Deli berdasarkan goal programming dan AHP. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret-Juni 2010, studi kasus adalah DAS Deli. Pengolahan data menggunakan software expect choice dan LINGO 12.0.

Tujuan pengelolaan DAS Deli dengan menggunakan model optimasi, responden menganggap berkurangnya erosi tanah merupakan tujuan terpenting dengan skor 0,29. Skenario I, II, dan III menunjukkan penambahan luas penggunaan lahan untuk hutan sebesar 10,9%, 2,16%, 3,84%, dan debit aliran permukaan tetap 48,47 ton/ha/thn dan1,03 ℓ/ha/thn.

(6)

ABSTRACT

LELI WAHIDAH: Simulation Model of Optimal Area Landuse in Deli Watershed By Using Goal Programming and Analitycal Hierarchy Process (AHP). Supervision by NURDIN SULISTIYONO and YUNUS AFIFUDDIN.

Increasing the number of people very rapidly lead to changes inappropiate land use, especially in Watershed that causes impact on ecological and social-economic Watershed function becomes unbalanced. This research is one of the first step to determine the optimum land use in Deli Watershed based on goal programming and AHP. This research was conducted in March-June 2010, case study is Deli Watershed, data processing using software expect choice and LINGO 12.0.

Deli Watershed management objectives using the optimation model, respondents consider reduced soil erosion is the most important goal by score 0.29. Scenario I, II, and II showed the addition of forest land use area to 10.9%, 2.16%, 3.84%, erosion and runoff fixed 48,47 ton/hec/year and 1,03 ℓ/hec/year.

Keywords: Watershed, AHP, Goal Programming, Respondent.

(7)

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Kotanopan tanggal 13 Desember 1987 dari ayah Wahyuddin Nasution dan ibu Nur Mala Hasibuan. Penulis merupakan putri ke enam dari enam bersaudara.

Tahun 2006 penulis lulus dari SMA Negeri I Kotanopan dan pada tahun yang sama masuk ke Fakultas Pertanian USU melalui jalur Pemanduan Minat dan Prestasi (PMP-USU). Penulis memilih program studi Manajemen Hutan, Departemen Kehutanan.

Selama mengikuti perkuliahan, penulis aktif sebagai anggota Himpunan Mahasiswa Silva. Penulis pernah menjadi asisten praktikum di Laboratorium Klimatologi Hutan tahun 2007-2009, asisiten praktikum Ekologi Hutan tahun 2009 dan asisten Praktik Pengenalan dan Pengelolaan Hutan (P3H) tahun 2009.

Penulis melaksanakan praktik pengenalan dan pengelolaan hutan (P3H) di hutan mangrove Pulau Sembilan, Pangkalan Susu dan hutan dataran rendah Tangkahan, Kabupaten Langkat Sumatera Utara pada tanggal 10 sampai 19 Juni 2008. Penulis melaksanakan praktik kerja lapangan (PKL) di Perum Perhutani Unit III Jawa Barat dan Banten KPH Bandung Selatan pada tanggal 2 Januari sampai 2 Februari 2010.

(8)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala rahmat dan karuniaNya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Model Simulasi Luas Optimal Penggunaan Lahan di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli Dengan Goal Programming dan Analitycal Hierarchy Process (AHP).

Pada kesempatan ini penulis menghaturkan pernyataan terima kasih sebesar-besarnya kepada kedua orang tua penulis yang telah membesarkan, memelihara dan mendidik penulis selama ini. Penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada bapak Nurdin Sulistiyono S.Hut.,M.Si selaku ketua dan bapak Yunus Afifuddin S.Hut.,M.Si selaku komisi pembimbing yang telah membimbing dan memberikan berbagai masukan berharga kepada penulis dari mulai penetapan judul, sampai selesainya skripsi ini.

Di samping itu penulis juga mengucapkan terimakasih kepada semua rekan-rekan mahasiswa yang tidak dapat disebutkan satu per satu di sini yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Semoga skripsi ini bermanfaat.

Medan, Juli 2010

(9)

DAFTAR ISI

Hal.

ABSTRAK ... ii

ABSTRACT ... iii

RIWAYAT HIDUP ... iv

KATA PENGANTAR ... v

DAFTAR TABEL ... vii

DAFTAR GAMBAR... viii

DAFTAR LAMPIRAN ... ix

PENDAHULUAN Latar Belakang ... 1

Tujuan Penelitian ... 2

Kegunaan Penelitian ... 2

TINJAUAN PUSTAKA Definisi Daerah Aliran Sungai ... 3

Penggunaan Lahan Di DAS ... 5

Debit Air dan Erosi Di DAS ... 6

Gambaran Umum DAS Deli ... 7

Analytical Hierarchy Process (AHP) ... 8

Goal Programming ... 11

METODE PENELITIAN Tempat dan waktu Penelitian ... 13

Bahan dan Alat ... 13

Metode Penelitian ... 14

HASIL DAN PEMBAHASAN Prioritas Stakeholder Dalam Pengelolaan DAS ... 22

Penggunaan Lahan ... 25

Skenario Penggunaan Lahan ... 27

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan ... 32

Saran ... 32

DAFTAR PUSTAKA ... 33

(10)

DAFTAR TABEL

No. Hal.

1. Data sekunder untuk bahan penelitian ... 13

2. Skala perbandingan berpasangan dalam penilaian elemen-elemen suatu hierarki ... 17

3. Nilai random consistency index (RI) untuk penentuan consistency ratio .. 18

4. Skenario penggunaan lahan di DAS Deli ... 21

5. Penggunaan lahan di DAS Deli ... 25

6. Nilai kendala erosi pada penggunaan lahan di DAS Deli ... 26

7. Nilai kendala untuk produksi di DAS Deli... 26

8. Nilai kendala tata air pada penggunaan lahan di DAS Deli ... 27

9. Tata guna lahan DAS Deli dan tata guna lahan skenario ... 28

10. Selisih luas penggunaan lahan aktual dengan luas skenario ... 30

(11)

DAFTAR GAMBAR

No. Hal.

1. Tahapan kegiatan penelitian ... 14

2. Penyusunan hierarki permasalahn ... 16

3. Nilai hasil wawancara dengan masing-masing responden ... 23

(12)

DAFTAR LAMPIRAN

No. Hal.

1. Hasil perhitungan skoring gabungan dengan Expert Choice ... 35

2. Grafik kombinasi dari ke-3 responden ... 36

3. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 1 ... 37

4. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 2 ... 38

5. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 3 ... 39

6. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario 1 ... 40

7. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario 2 ... 41

(13)

ABSTRAK

(14)

ABSTRACT

LELI WAHIDAH: Simulation Model of Optimal Area Landuse in Deli Watershed By Using Goal Programming and Analitycal Hierarchy Process (AHP). Supervision by NURDIN SULISTIYONO and YUNUS AFIFUDDIN.

Keywords: Watershed, AHP, Goal Programming, Respondent.

(15)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Luas DAS Deli mencapai 48.162 Ha dengan fungsi yang sangat vital bagi kehidupan masyarakat kota medan. DAS Deli merupakan penyumbang sumber air terbesar bagi penduduk kota Medan. Seperti halnya DAS-DAS yang lain di Indonesia, DAS Deli juga menghadapi permasalahan yang hampir serupa yaitu kurangnya tutupan lahan yang berupa hutan, degradasi lahan-lahan pertanian, sering terjadi bencana banjir pada musim penghujan maupun juga pencemaran sungai. Analisis dari Environmental Services Program USAID diperoleh bahwa besarnya tutupan vegetasi (termasuk kebun masyarakat dan kawasan Mangrove) hanya 15%, lahan kritis dan pemukiman mencapai 34,3%, kawasan budidaya sebesar 45,5% dan badan air hanya tersisa sebesar 0,29%. Besarnya tutupan lahan yang hanya 15% belum cukup memadahi untuk sebuah kondisi DAS yang ideal, terlebih lagi jika hutan negara yang berada dalam kawasan DAS Deli ini hanya 7,59% (Slamet, 2007).

Menurut Tawakal (2007) permasalahan lain di DAS Deli yaitu krisis hutan di bagian hulu DAS dan semakin meningkatnya volume pembangunan di bagian hulu. Pertumbuhan dan perkembangan penduduk yang cukup pesat menyebabkan peningkatan kebutuhan akan sumberdaya, seringkali pemenuhan kebutuhan ekonomis tidak dapat dicapai secara bersamaan dengan kebutuhan ekologis. Pemenuhan kebutuhan penduduk akan menyebabkan eksploitasi sumberdaya alam secara berlebihan yang tidak sesuai dengan kemampuannya, apabila kegiatan tersebut tidak segera dikelola dengan baik, maka akan menyebabkan perubahan penggunaan lahan yang tidak bijaksana (tidak disertai penanganan tindakan

(16)

konservasi). Melihat kondisi dan permasalah penggunaan lahan di DAS Deli yang belum optimal, maka perlu diantisipasi dengan pola penggunaan lahan secara tepat melalui model optimasi penggunaan lahan dengan goal programming dan Analitycal Hierarchy Process (AHP), agar manfaat ekologi dan sosial ekonomi DAS Deli seimbang.

Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah

1. Untuk menentukan prioritas tujuan pengelolaan DAS Deli.

2. Untuk menentukan optimasi penggunaan lahan di DAS Deli berdasarkan goal programming dan AHP.

Kegunaan Penelitian

Sebagai masukan dalam penyusunan tata ruang wilayah di dalam DAS Deli serta masukan kepada pengambil kebijakan untuk mengatasi konflik penggunaan lahan bagi masyarakat sekitar DAS Deli.

(17)

TINJAUAN PUSTAKA

Definisi Daerah Aliran Sungai

DAS merupakan kesatuan ekosistem dimana jasad hidup dan lingkungannya berinteraksi secara dinamik dan terdapat saling ketergantungan (interdependensi) antara komponen-komponen penyusunnya. Pengelolaan DAS merupakan pengelolaan sumberdaya alam dengan tujuan untuk memperbaiki, memelihara dan melindungi keadaan DAS, agar dapat menghasilkan barang dan jasa khususnya kuantitas, kualitas dan kontinuitas air (water yield) untuk kepentingan pertanian, kehutanan, perkebunan, peternakan, perikanan, industri dan masyarakat. Keberhasilan pengelolaan DAS diindikasikan dengan memperkecil fluktuasi debit, beban sedimen sungai, serta terjaganya kelestarian sumber-sumber air. Oleh kerena itu, usaha-usaha konservasi tanah dan air perlu dilakukan secara terintegrasi dengan usaha pengembangan sumber-sumber air,

dan kedua upaya tersebut harus dilaksanakan secara simultan (Nuryanto dkk., 2003).

Hutan sebagai perlindungan terhadap sistem ekologi penyangga kehidupan, berfungsi sebagai pengendali siklus hidrologi (banjir, erosi, kekeringan), siklus karbon dan oksigen, serta siklus rantai makanan yang menghasilkan air, oksigen dan makanan. Luas kawasan hutan dan penutupan hutan untuk setiap DAS yang harus dipertahankan minimal 30 %, agar manfaat lingkungan, sosial dan ekonomi masyarakat setempat lestari Undang-Undang (UU) No. 41 tahun 1999, pasal 18). Sebagai suatu ekosistem alami yang mudah dikenal, sistem DAS terdiri dari unsur bio-fisik yang bersifat alami dan unsur-unsur non-biofisik. Unsur biofisik terdiri dari, vegetasi, hewan, satwa liar, jasad

(18)

renik, tanah, iklim dan air. Sedangkan unsur nonbiofisik adalah manusia dengan berbagai ragam persoalannya, latar belakang budaya, sosial ekonomi, sikap politik, kelembagaan serta tatanan masyarakat itu sendiri. Adanya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, maka pemanfaatan sumberdaya alam di dalam sistem DAS semakin terarah, melalui penerapan teknik-teknik budidaya tanaman pertanian, perkebunan, padang rumput, peternakan, atau kehutanan. Selain itu potensi sumberdaya alam yang terkandung di DAS dimanfaatkan dengan mengarah pada pengaturan ketersediaan dan peningkatan nilai tambah sumberdaya alam yang ada, misalnya dalam bentuk pembangunan waduk atau bendungan untuk mengatur air irigasi, menghasilkan tenaga listrik, sarana rekreasi, usaha perikanan dan lain-lain (Nuryanto dkk., 2003).

DAS yang diartikan sebagai bentang lahan yang dibatasi oleh pembatas topografi (topography divide) yang menangkap, menampung dan mengalirkan air hujan ke suatu titik patusan (outlet) menuju ke laut atau danau. Pengerian DAS sebagaimana definisi ini sebenaranya telah secara luas diterima sebagai satuan (unit) pengelolaan sumberdaya alam yang ada di dalam DAS. DAS sesuai dengan definisi tersebut dipandang sebagai satuan sistem hidrologi, sehingga interaksi antar komponen sumberdaya tersebut di suatu DAS dapat digambarkan melalui siklus/pergerakan air di DAS tersebut. Perubahan suatu komponen sumberdaya dapat dikaji dampaknya terhadap komponen sumberdaya lainnya dengan melihat dampak perubahan tersebut terhadap komponen proses pergerakan air dan keseluruhan siklus/pergerakan air. Salah satu indikator yang dijadikan sebagai parameter untuk mengetahui baik atau tidaknya adalah debit sungai. Debit sungai

(19)

(kuantitas, kualitas, kontinuitas dan ketersediaanya) merupakan indikator dari baik-buruknya pengelolaan suatu DAS (Slamet, 2007).

DAS adalah suatu wilayah daratan yang merupakan satu kesatuan dengan sunagai dan anak-anak sungainya, yang berfungsi menampung, menyimpan, dan mengalirkan air yang berasal dari curah hujan ke danau atau ke laut secara alami, yang batas di darat merupakan pemisah topografis dan batas di laut sampai dengan daerah perairan yang masih terpengaruh dengan aktivitas daratan (UU No. 7 Tahun 2004) dalam BPDAS (2009). Dari definisi di atas dapat dikemukaan bahwa DAS merupakan ekosistem, dimana unsur organisme dan lingkungan biofisik serta unsur kimia berinteraksi secara dinamis dan di dalamnya terdapat keseimbangan inflow dan outflow dari material dan energi.

Penggunaan Lahan Di DAS

Lahan sebagai suatu sistem mempunyai komponen-komponen yang terorganisir secara spesifik dan perilakunya menuju kepada sasaran-sasaran tertentu. Komponen-komponen lahan ini dapat dipandang sebagi sumber daya dalam hubungannya dengan aktivitas manusia dalam memenuhi kebutuhan hidupnya. Lahan mempunyai peranan sangat penting bagi kehidupan manusia. Segala macam bentuk intervensi manusia secara siknis dan permanen untuk memenuhi kebutuhan hidupnya, baik yang bersifat materil maupun sprituil berasal dari lahan. Namun demikian tanpa disadari penggunaan lahan secara berlebihan dan tanpa mengindahkan kaidah-kaidah konservasi menjadi salah satu penyumbang terbesar bencana (BPDAS, 2009).

Penggunaan lahan adalah aktivitas manusia atas lahan, yang ditunjukkan dengan adanya pemukiman, perkebunan dan sebagainya. Pengunaan lahan penting

(20)

untuk diketahui. Informasi tentang penggunaan lahan dapat digunakan untuk mengetahui penyebab bertambahnya volume banjir dan daerah yang terlanda banjir , dalam hal ini konversi lahan dari pertanian ke non pertanian, khususnya yang kedap air bisa merubah besarnya koefisien run-off. Sedangkan informasi tentang penutupan lahan dapat digunakan untuk mengetahui daerah resapan air sehingga diperoleh penyebab bertambahnya volume banjir dan daerah yang terlanda banjir (BPDAS, 2003).

Proses perencanaan penggunaan lahan, evaluasi lahan merupakan salah satu komponen penting. Hasilnya dapat memberikan alternatif penggunaan lahan dan batas-batas kemungkinan penggunaannya, serta tindakan pengelolaan yang diperlukan agar lahan dapat berfungsi secara lestari Arsyad (1989 dalam Ridwan 2001). Sifat-sifat lahan merupakan suatu keadaan unsur-unsur lahan yang dapat diukur, dan sifat lahan tersebut akan dapat menentukan dan mempengaruhi perilaku lahan.

Debit Air dan Erosi Di DAS

Debit aliran atau limpasan permukaan merupakan air hujan yang tidak dapat ditahan oleh tanah, vegetasi atau cekungan dan akhirnya mengalir langsung ke sungai atau laut. Besarnya nilai aliran permukaan sangat menentukan besarnya tingkat kerusakan akibat erosi maupun banjir. Besarnya aliran permukaan dipengaruhi oleh curah hujan, vegetasi, adanya bangunan penyimpan air dan faktor lainnya (Sukirno, 2001). Sifat dari aliran permukaan dinyatakan dalam jumlah, kecepatan, laju dan gejolak aliran permukaan. Jumlah aliran permukaan menyatakan jumlah air yang mengalir di permukaan tanah untuk suatu masa hujan

(21)

volume air (m3). Kecepatan aliran permukaan merupakan waktu yang dilalui oleh suatu titik pada aliran, dalam menempuh jarak tertentu yang dinyatakan dalam meter per sekon (m/s). Laju aliran permukaan atau debit aliran merupakan banyaknya atau volume air yang mengalir melalui suatu titik per satuan waktu, dinyatakan dalam m3/sekon atau m3/jam Arsyad (2006 dalam Setyawan, 2008).

Erosi adalah terangkatnya lapisan tanah atau sedimen karena stres yang yang ditimbulkan oleh gerakan angin atau air pada permukaan tanah atau dasar perairan. pada lingkungan DAS, laju erosi dikendalikan oleh kecepatan aliran air dan sifat sedimen (terutama ukuran butirnya). Stres yang bekerja pada permukaan tanah atau dasar perairan sebanding dengan kecepatan aliran. Resistensi tanah atau sedimen untuk bergerak sebanding dengan ukuran butirnya. Gaya pembangkit eksternal yang menimbulkan erosi adalah curah hujan dan aliran air pada lereng DAS. Curah hujan yang tinggi dan lereng DAS yang miring merupakan faktor utama yang membangkitkan erosi. Pertahanan DAS terhadap erosi tergantung utamanya pada tutupan lahan (Poerbandono, 2006).

Gambaran Umum DAS Deli

DAS Deli terletak di Kabupaten Karo, Deli Serdang dan Kota Madya Medan, Provinsi Sumatera Utara. DAS Deli di sebelah Timur berbatasan dengan DAS Percut, sedang disebelah Barat berbatasan dengan DAS Belawan. DAS tersebut terdiri dari tujuh Sub DAS yakni Sub DAS Petani, Sub DAS Simai-mai, Sub DAS Deli, Sub DAS Babura, Sub DAS Bekala, Sub DAS Sei Kambing dan Sub DAS Paluh Besar. Pemberian nama Sub DAS tersebut berdasarkan nama anak-anak sungai yang mengalir di daerah tersebut (BPDAS, 2003).

(22)

Luas Lahan untuk DAS Deli seluas 405,94 Km2 mencakup wilayah Kabupaten Karo, Kabupaten Deli Serdang, dan Kota Medan. Kabupaten Karo yang tercakup dalam DAS Deli hanya sebagian kecil 17,79 Km2 (4,38%), yaitu Desa Semangat Gunung-Kecamatan Simpang Empat, dan Desa Daulu-Kecamatan Berastagi. Kedua desa ini terletak paling Utara dari DAS Deli atau paling jauh dari titik patusan/muara (outlet) Sungai Deli. Kabupaten Deli Serdang merupakan kabupaten yang wilayahnya paling luas tercakup dalam DAS Deli 202,77 Km2 (49.95%), terletak di bagian tengah dan bagian paling hilir dari DAS Deli. Terdapat paling tidak 10 kecamatan Kabupaten Deli Serdang. Kota Medan terletak di bagian hilir DAS Deli dengan luas wilayah yang tercakup dalam DAS Deli seluas 72,17 Km2 (17,78%) (USAID, 2007).

Analitycal Hierarchy Process (AHP)

Teori AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty seorang ahli ilmu pasti dari University of Pennsylvania pada tahun 1971-1975. AHP memungkinkan menyelesaikan masalah-masalah yang berkaitan dengan faktor nyata dan tidak nyata. Data, gagasan, dan intuisi dapat diatur dengan menggunakan struktur hierarki secara logis. Hierarki adalah susunan dari faktor/elemen permasalahan yang ada yang dapat diatur/ dikendalikan. Selain itu AHP dapat menampung ketidakpastian dan dapat melakukan revisi sedemikian rupa atas masalah-masalah yang dihadapi. Dalam perkembangannya AHP tidak saja digunakan untuk menentukan prioritas pilihan-pilihan dengan banyak kriteria atau multi kriteria, tetapi juga penerapannya telah meluas sebagai metoda alternatif untuk menyelesaikan bermacam-macam masalah. Pada dasarnya AHP adalah

(23)

berpasangan yang diskrit maupun kontinu. Perbandingan-perbandingan tersebut dapat diambil dari ukuran aktual atau dari suatu skala dasar yang mencerminkan kekuatan dan prefensi relatif. Metode ini juga meperhatikan secara khusus tentang penyimpangan dari konsistensi, pengukuran, dan pada ketergantungan di dalam dan diantara kelompok elemen strukturnya (Imamuddin dan Kadri, 2006).

AHP merupakan salah satu metode untuk membantu menyusun suatu prioritas dari berbagai pilihan dengan menggunakan beberapa kriteria (multi criteria), karena sifatnya yang multi kriteria, AHP cukup banyak digunakan dalam penyusunan prioritas. Pemilihan atau penyusunan prioritas dilakukan dengan suatu prosedur yang logis dan terstruktur. Secara garis besar ada tiga tahapan AHP dalam penyusunan prioritas, yaitu :

1. Dekomposisi dari masalah;

2. Penilaian untuk membandingkan elemen-elemen hasil dekomposisi; dan 3. Sintesis dari prioritas.

(Susila dan Munardi , 2007).

Layaknya sebuah metode analisis, AHP memiliki kelebihan dalam sistem analisisnya. Kelebihan-kelebihan analisis ini adalah :

1. Kesatuan (Unity)

AHP membuat permasalahan yang luas dan tidak terstruktur menjadi suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami.

2. Kompleksitas (Complexity)

AHP memecahkan permasalahan yang kompleks melalui pendekatan sistem dan pengintegrasian secara deduktif.

(24)

AHP dapat digunakan pada elemen-elemen sistem yang saling bebas dan tidak memerlukan hubungan linier.

4. Struktur Hierarki (Hierarchy Structuring)

AHP mewakili pemikiran alamiah yang cenderung mengelompokkan elemen sistem ke level-level yang berbeda dari masing-masing level berisi elemen yang serupa.

5. Pengukuran (Measurement)

AHP menyediakan skala pengukuran dan metode untuk mendapatkan prioritas.

6. Konsistensi (Consistency)

AHP mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian yang digunakan untuk menentukan prioritas.

7. Sintesis (Synthesis)

AHP mengarah pada perkiraan keseluruhan mengenai seberapa diinginkan masing-masing alternatif.

8. Trade Off

AHP mempertimbangkan prioritas relatif faktor-faktor pada sistem sehingga orang mampu memilih altenatif terbaik berdasarkan tujuan mereka.

9. Penilaian dan Konsensus (Judgement and Consensus)

AHP tidak mengharuskan adanya suatu konsensus, tapi menggabungkan hasil penilaian yang berbeda.

(25)

AHP mampu membuat orang menyaring definisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan penilaian serta pengertian mereka melalui proses pengulangan.

Penyelesaian permasalahan dengan menggunakan metode AHP, ada tiga prinsip yang harus dipahami, yaitu :

1. Prinsip penyusunan hierarki (decomposition),

2. Prinsip penetapan prioritas (comparative judgement) 3. Prinsip konsistensi logika (logical consistency) (Tiryana dan Saleh, 2003).

Goal Programming

Model linier goal programming (LGP) atau program tujuan ganda merupakan perluasan dari medel pemprograman linier, sehingga seluruh asumsi, notasi, formulasi model matematika, perumusan model, dan penyelesaiannya tidak berbeda. Menurut Nasendi dan Anwar (1985 dalam Munnawarah, 2005), program tujuan ganda merupakan modipikasi atau variasi khusus dari program linier. Analisis program tujuan ganda bertujuan untuk meminimumkan jarak antara atau deviasi terhadap tujuan ganda, target atau sasaran yang telah ditetapkan dengan usaha yang dapat ditempuh untuk mencapai target atau tujuan tersebut secara memuaskan sesuai syarat ikatan yang ada, teknologi yang ada, kendala tujuan dan sebagainya.

Program tujuan ganda yang dalam bahasa asing goal programming atau multiple objektif programming merupakan modifikasi atau variasi khusus dari program linier yang sudah kita kenal. Analisis Goal Programming bertujuan untuk meminimumkan jarak antara deviasi terhadap tujuan, target atau sasaran

(26)

yang telah ditetapkan dengan usaha yang dapat ditempuh untuk mencapai target atau tujuan tersebut secara memuaskan sesuai dengan syarat ikatan yang ada, yang membatasinya berupa sumber daya yang tersedia, teknologi yang ada, kendala tujuan dan sebagainya (Hartati, 2009).

Keunggulan goal programming dibanding dengan program linier adalah informasi yang diberikan oleh goal programming lebih banyak, seperti pencapaian tujuan yang saling bertentangan, pemakaian prioritas dan pembobot yang diinginkan. Kelemahan goal programming tidak dapat menginterpretasikan angka minimum variabel deviasional yang merupakan tujuan dari goal programming karena memiliki satuan yang berbeda, Hillier dan Lieberman (1980 dalam Munnawarah, 2005) menyatakan bahwa pendekatan dasar dari goal programming adalah membuat urutan sasaran (goal) yang spesifik untuk setiap tujuan-tujuan (objectives), merumuskan fungsi tujuan untuk setiap tujuan lalu mencari pemecahan solusi dengan meminimalkan penyimpangan (deviasi) fungsi tujuan ini dari tujuan masing-masing.

(27)

METODE PENELITIAN

Tempat dan Waktu Penelitian

Studi kasus dalam permodelan DAS ini dipilih adalah DAS Deli meliputi Kabupaten Karo, Kab. Deli Serdang dan Kota Medan. Waktu penelitian dilaksanakan dari bulan Maret sampai Juni 2010 .

Bahan dan Alat

Bahan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Data sekunder untuk bahan penelitian

No Uraian Data Sumber

1 Peta tata guna lahan di DAS Deli BPKH dan BPDAS

2 Luas dan jenis penggunaan lahan DAS Deli BPDAS

3 Debit sungai di DAS Deli BPDAS

4 Erosi tanah di DAS Deli BPDAS

5 Produktivitas pertanian di DAS Deli BPS

6 Produktivitas perkebunan di DAS Deli BPS

7 Produktivitas kehutanan di DAS Deli BPS

8 Aliran permukaan di beberapa penggunaan lahan di DAS Literatur Alat yang digunakan dalam penelitian antara lain:

1. Personal computer (PC) dengan perangkat lunak program goal programming yaitu LINGO 12.0 dan Exspert Choice

2. Kamera digital,dan 3. Alat tulis yang diperlukan

(28)

Metode Penelitian

1. Pengumpulan data

Data primer diperoleh dari hasil wawancara dengan responden di lapangan. Data sekunder diperoleh dari instansi terkait seperti BPDAS, BPKH dan BPS.

2. Pengolahan data

Adapun tahapan penelitian disajikan seperti Gambar 1.

Gambar 1. Tahapan kegiatan penelitian Persiapan

Pengumpulan data

Data primer Data sekunder

Dari wawancara (nilai hasil skoring

AHP)

- Data tata guna lahan DAS Deli

- Produksi pertanian DAS Deli

- Produksi perkebunan DAS Deli

- Produksi kehutanan DAS Deli

- Aliran permukaan di beberapa penggunaan lahan di DAS

- Data erosi di DAS Deli

Model optimasi goal

programming

(29)

a. Pemberian bobot tujuan pengelolaan DAS

Pemberian bobot digunakan dengan metode AHP. Metode AHP diciptakan untuk memperoleh konsistensi atas penaksiran tingkat kepentingan tujuan ganda sesuai dengan keinginan atau kepentingan pengambil keputusan.

b. Skoring AHP

Dalam menentukan skor dilakukan dengan menggunakan metode AHP. Metode ini dapat menjelaskan suatu keadaan yang kompleks dan tidak terstruktur dengan cara :

1. Membagi-bagi ke dalam bagian-bagiannya

2. Mengatur kembali bagian-bagian (atau peubah) tersebut ke dalam bentuk hierarki

3. Menetapkan suatu nilai numerik untuk setiap peubah tersebut melalui justifikasi penentuan tingkat kepentingannya

4. Melakukan sintesa untuk menentukan peubah yang mana mempunyai prioritas paling tinggi yang harus dikerjakan untuk memperoleh keluaran (outcome) yang diharapkan

Responden yang digunakan adalah pemangku kepentingan di dalam DAS. Kriteria pengambil keputusan adalah kedekatan dengan DAS, ketergantungan pada DAS dan pengetahuan atas pengelolaan DAS, respondennya meliputi :

1. Kepala BPDAS

2. LSM (lembaga swadaya masyarakat) USAID 3. Pakar DAS

(30)

Penyusunan Hierarki Permasalahan

Hierarki permasalahan yang disusun harus mencerminkan hubungan antara tujuan (goal), kriteria, dan alternatif. Penyusunan hierarki permasalahan dapat dilihat seperti Gambar 2.

Goal

Kriteria

Alternatif

Gambar 2. Penyusunan Hierarki permasalahan 1. Pembandingan berpasangan antar kriteria

Pembandingan antar kriteria dilakukan dengan cara :

a. Menentukan kriteria mana yang lebih penting dan seberapa kali lebih penting dibanding kriteria lainnya. Intensitas pembandingan ditunjukkan oleh skala nilai dari 1 sampai 9 atau kebalikan seperti pada Tabel 2.

Pengelolaan Daerah Aliran Sungai

Sosial Ekonomi Ekologi

Terlindung nya tata air

Tingginya produksi perkebunan Berkurang

nya erosi tanah

Tingginya produksi pertanian

Tingginya produksi kehutanan

(31)

Tabel 2 .Skala perbandingan berpasangan dalam penilaian elemen- elemen suatu hierarki Intensitas Defenisi

Pentingnya

1 Kedua elemen yang dibandingkan sama penting

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dibanding elemen yang lain 5 Elemen yang satu sangat penting dibandingkan elemen lainnya 7 Satu elemen lebih jelas lebih penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak lebih penting dibanding elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai diantara dua pertimbangan yang beredekatan

Kebalikan Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka bila dibandingkan dengan aktivitas j , maka j mempunyai nilai kebalikannya bila dibandingkan

dengan i

b. Menyusunnya dalam bentuk matriks pembandingan berpasangan c. Pembandingan dilakukan dari baris terhadap kolom

2. Penentuan vektor prioritas

Penentuan vektor prioritas dilakukan dengan cara sebagai berikut :

a. Membagi setiap elemen pada masing-masing kolom dengan jumlah nilai dari kolom tersebut untuk menormalisasikannya

b. Menjumlahkan hasilnya pada masing baris dan dibagi masing-masing jumlah tersebut dengan banyaknya elemen pada setiap baris 3. Penentuan tingkat konsistensi

Untuk mengetahui konsisten atau tidaknya pembandingan antar kriteria, perlu dilakukan perhitungan tingkat konsistensi. Adapaun tahapan perhitungannya adalah sebagai berikut :

a. Melihat kembali matriks pembandingan berpasangan antar kriteria (A) dan vektor prioritasnya.

b. Mengalikan vektor prioritas tersebut dengan masing kolom dalam matriks A.

c. Mengambil kolom jumlah baris dari hasil diatas dan dibagi dengan nilai yang sesuai dengan vektor prioritasnya.

(32)

d. Menghitung nilai rata-rata dari vektor untuk menentukan akar ciri terbesar (λmaks).

e. Menentukan indeks konsistensi ( CI = Consistency Indeks ) dengan rumusan sebagai berikut :

CI= 1 − − n n maks λ

f. Menentukan nilai rasio konsistensi (CR= Consistency Ratio) dengan rumusan sebagai berikut :

CR= Index y Consistenc Random CI

dimana, nilai Random Consistency Index (RI) untuk penentuan consistency ratio tersebut adalah seperti pada Tabel 3.

Tabel 3 . Nilai random consistency index (RI) untuk penentuan consistency ratio

N RI 1 0,00 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59

Keterangan : n = banyaknya elemen yang dibandingkan RI = random consistency index

g. Membuat kesimpulannya (Tiryana dan Saleh, 2003).

(33)

Model alokasi lahan DAS 1. Fungsi Tujuan

Minimumkan Z = DB1 + DA1

DB1 = Kekurangan pemanfaatan luas lahan total DA1 = Kelebihan pemanfaatan luas lahan total 2. Fungsi Kendala

a) Kendala luas penggunaan lahan

Nilai sebelah kanan (b1) merupakan target pada fungsi kendala yang nilainya sama dengan luas total lahan di DAS Deli. Peubah devisional bawah (DB1) menunjukkan luas total lahan dibawah pemanfaatan, deviasional atas (DA1) menunjukkan kelebihan pemanfaatan lahan di DAS Deli.

∑AijXj +DBi-DAi = b1

b) Kendala struktural/kendala ekologi

Nilai sebelah kanan (b2,b3, b4) yang merupakan syarat dari fungsi kendala yang menunjukkan tingkat tata air dan erosi dari luas total lahan di DAS Deli.

c) Kendala hasil produksi

∑Aij Xj = bi

Nilai sebelah kanan menunjukkan taget hasil produksi yang diinginkan. Aij merupakan hasil dari masing masing produksi.

Keterangan :

Xj = variabel keputusan yang menyatakan Luas lahan (ha) yang dialokasikan untuk penggunaan tertentu yaitu :

(34)

Aij = parameter pengukur pada kendala ke-i dan kendala ke-j

bi = nilai sebelah kanan yang menunjukkan ketersediaan sumberdaya pada kendala ke-i

Kendala :

1. Luas hutan minimal 20% dari luas total lahan di DAS berdasarkan RTRWP DAS Deli

2. Luas hutan minimal 30% dari luas total DAS Deli berdasarkan UU No.41 tahun 1999

3. Tata air 4. Erosi

5. Penggunalan lahan

Model umum goal programming adalah : Minimumkan Z=

∑

= +

WBiDBi WAiDAi

Keterangan :

DBi dan DAi = Jumlah unit deviasi yang kekurangan (B) atau Kelebihan (A) terhadap tujuan (bi)

WAi dan WBi = Bobot atau imbangan/pinalti (kardinal) yang diberikan terhadap suatu unit deviasi yang kekurangan (B) atau kelebihan (A) terhadap tujuan (bi)

(35)

Skenario Penggunaan Lahan

Sebelum dibuat model goal programming terlebih dahulu ditentukan skenario-skenario penggunaan lahan, adapun skenario tersebut antara lain seperti pada Tabel 4.

Tabel 4. Skenario pengunaan lahan di DAS Deli

Skenario I Skenario II Skenario III

Kendala Kendala Kendala

Luas hutan, kebun rakyat, pemukiman dan tanaman campuran tidak dibatasi

Luas hutan, pemukiman dan tanaman campuran tidak dibatasi

Belukar, kebun

sawit/kelapa dibatasi dan alang-alang dibatasi

Belukar,kebun sawit/kelapa dibatasi dan alang-alang dibatasi

Belukar,kebun sawit/kelapa, perkebunan tembakau dan alang-alang dibatasi

Erosi dan aliran permukaan aktual DAS Deli

Q ≤ Qmaks DAS Deli 77 lit/det

Erosi ≤ Erosi maksimal 15 ton/ha/thn

Luas hutan ≥ 20% dari luas DAS (berdasarkan RTRWP DAS Deli)

Luas hutan ≥ 30% dari luas DAS (berdasarkan UUNo. 41 tahun 1999)

(36)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Prioritas Stakeholder Dalam Tujuan Pengelolaan DAS

Tujuan pengelolaan DAS Deli terdiri dari dua yaitu tujuan ekologi dan sosial ekonomi, yang termasuk tujuan ekologi adalah terlindungnya tata air dan berkurangnya erosi tanah, sedangkan tujuan sosial ekonomi adalah tingginya produksi pertanian, tingginya produksi perkebunan dan tingginya produksi kehutanan. Cara untuk mengetahui tingkat kepentingan pengelolaan DAS Deli dilakukan wawancara terhadap pihak-pihak yang berkepentingan dan dianggap terlibat dalam pengelolaan DAS, metode yang digunakan untuk mengetahui tingkat kepentingan dari masing-masing tujuan pengelolaan DAS Deli adalah metode AHP melalui kegiatan wawancara dengan responden. AHP ini merupakan suatu metode yang relatif baru dan suatu pendekatan untuk menjawab solusi dalam penggunaan lahan di DAS secara tepat. Dwiprabowo (2001) menjelaskan bahwa penggunaan goal programming dan AHP untuk tata guna lahan DAS dengan tujuan pengelolaan DAS dari aspek ekologi dan sosial ekonomi relatif masih sedikit digunakan.

Hasil wawancara dengan responden, pemberian skor untuk masing-masing kriteria dan alternatif yang diberikan memperlihatkan adanya variasi nilai. Nilai yang diberikan responden dilihat dari seberapa kali lebih penting satu elemen dibandingkan dengan elemen lainnya, hasil pemberian bobot dari ketiga responden terlihat pada Gambar 3.

(37)

Gambar 3. Nilai hasil wawancara dari masing-masing responden

Hasil perhitungan dengan Software Expert Choice untuk responden pertama yang paling diprioritaskan adalah terlindungnya tata air dengan nilai 0,47 dan terendah adalah tingginya produksi pertanian dan kehutanan dengan nilai 0,07. Responden kedua yang paling diprioritaskan adalah terlindungnya tata air dengan nilai 0,24 dan terendah adalah tingginya produksi kehutanan dengan nilai 0,17. Responden ketiga yang paling diprioritaskan adalah tingginya produksi pertanian dengan nilai 0,40 dan yang terendah adalah tingginya produksi kehutanan dengan nilai 0,04. Hasil wawancara dari ketiga responden memperlihatkan bahwa responden pertama dan kedua memprioritaskan dari segi ekologi sedangkan responden ketiga dari segi sosial ekonomi.

Hasil pengolahan data wawancara untuk matriks gabungan dari ketiga responden terlihat bahwa aspek ekologi lebih penting dari aspek sosial ekonomi, untuk lebih jelas hasil kombinasi tujuan pengelolaan DAS Deli terlihat pada Gambar 4.

(38)

Gambar 4. Nilai Vektor Prioritas Gabungan

Gambar tersebut menunjukkan bahwa dari tujuan pengelolaan DAS Deli berkurangnya erosi tanah skor paling tinggi yaitu 0,29 dan yang terendah adalah tingginya produksi kehutanan dengan skor 0,09, hal ini memperlihatkan bahwa yang paling penting diperhatikan sebenarnya adalah dari segi ekologi, disamping segi sosial ekonomi dan dapat dilihat juga bahwa responden pertama dan responden kedua berasal dari instansi yang tekait langsung dengan DAS . Seperti yang dikemukaan Dwiprabowo (2001) bahwa dari segi ekologi secara tidak langsung dapat menggambarkan tingginya kesadaran dari pihak yang terkait dengan penelolaan DAS akan pentingnya menjaga hutan agar tidak dieksploitasi secara berlebihan karena hutan berfungsi menjaga tata air sekaligus mengurangi erosi tanah. Nilai dari masing-masing alternatif gabungan di atas akan dimasukkan ke dalam model untuk pengolahan dengan goal programming untuk mendapatkan optimasi penggunaan lahan atau sebagai koefisien-koefisien variabel deviasi dalam model.

(39)

Penggunaan Lahan

DAS Deli memiliki bentuk penggunaan lahan yang dikelompokkan dalam 12 kategori penutupan lahan. Bentuk penggunaan lahan dan luas masing-masing penggunaan lahan tersebut dapat lihat pada Tabel 5.

Tabel 5. Pengunaan lahan di DAS Deli

No Penggunaan lahan DAS Deli Luas (Ha) Luas (%)

1 Hutan 3.655 7,58

2 Belukar 2.068 4,29

3 Kebun rakyat 285 0,59

4 Kebuncoklat/k.sawit/kelapa 2.284 4,74

5 Sawah 8.143 16,90

6 Tanaman campuran 16.154 33,54

7 Tegalan 1.836 3,81

8 Perkebunan Tembakau 5.628 11,68

9 Alang-alang 479 0,99

10 Rawa 69 0,14

11 Pemukiman 5.374 11,15

12 Lain-lain 2.187 4,54

Jumlah 48.162 100

Sumber : BPDAS Sei Wampu Ular 2003

Data penggunaan lahan di atas digunakan sebagai acuan untuk melihat seberapa luas penggunaan lahan yang seharusnya ada di DAS Deli dari berbagai kendala yang diberikan, dari tabel di atas juga dapat diketahui bahwa penggunaan lahan yang paling luas adalah tanaman campuran yaitu 16.154 ha dan yang paling rendah adalah untuk rawa yaitu 69 ha, sedangkan penggunaan lahan untuk hutan masih kecil hanya 3.655 Ha atau 7,58 % dari luas wilayah DAS Deli. Hal ini masih jauh dari angka 30 % dari luas penutupan lahan di DAS Deli, karena dapat diketahui dalam UU No.41 tahun 1999 bahwa luas kawasan hutan dan penutupan hutan untuk setiap DAS yang harus dipertahankan minimal 30%, agar manfaat lingkungan, sosial dan ekonomi masyarakat setempat lestari.

(40)

Langkah awal sebelum melakukan perhitungan dengan goal programming adalah menentukan nilai masing-masing kendala. Nilai masing-masing kendala terlihat seperti pada Tabel 6 , 7 dan 8.

Tabel 6. Nilai kendala erosi pada penggunaan lahan di DAS Deli

No Penggunaan lahan DAS Deli Nilai erosi ton/ha/thn

1 Hutan 2,87

2 Belukar 8,26

3 Kebun rakyat 9,54

4 Kebuncoklat/k.sawit/kelapa 0,50

5 Sawah 5,74

6 Tanaman campuran 71,04

7 Tegalan 3,30

8 Perkebunan Tembakau 0,23

9 Alang-alang 8,81

10 Rawa 0,38

11 Pemukiman 165,21

12 Lain-lain 96,58

Sumber : BPDAS Sei Wampu Ular 2003

Data erosi di atas memperlihatkan bahwa tanaman campuran dan pemukiman nilai erosi melampaui batas toleransi erosi yang diperbolehkan karena menurut Dwiprabowo (2001) ambang batas erosi yang diperbolehkan adalah 15 ton/ha/tahun.

Tabel 7. Nilai kendala produksi di DAS Deli

No Kendala Nilai Sumber

1 Produksi pertanian (sayuran) 229.114 (ton/tahun) BPS 2007 2 Produksi perkebunan (kopi,

kelapa, karet, sawit, kulit manis)

32.742,28 (ton/tahun) BPS 2007

3 Produksi kehutanan (kayu) 2.958,30 (m3 /tahun) Safitri 2009

Nilai kendala untuk beberapa produksi di DAS Deli yang paling tinggi adalah pada produksi pertanian (sayuran) yaitu 229.114 ton/tahun dan yang terendah adalah produksi kehutanan (kayu) yaitu 2.958,3 m3 /tahun.

(41)

Tabel 8. Nilai Kendala tata air pada penggunaan lahan di DAS Deli

Nilai kendala untuk tata air dilihat dari besar aliran permukaan dari beberapa penggunaan lahan di DAS. Nilai aliran permukaan ini diperoleh melalui literatur atau beberapa pustaka, karena nilai belum tersedia dengan asumsi bahwa nilai aliran permukaan pada beberapa penggunaan lahan di seluruh DAS sama. Nilai aliran permukaan paling tinggi adalah di penggunaan lahan lain-lain yaitu 5,38

ℓ/ha/thn dan yang terendah adalah di alang-alang, hutan dan tanaman campuran

yaitu 0,01 ℓ/ha/thn.

Skenario Penggunaan Lahan

Untuk menentukan penggunaan lahan di DAS Deli secara tepat maka dilakukan penyelesaian atau perhitungan dengan menggunakan goal programming, pada perhitungan dibuat kendala-kendala seperti kendala tata air, erosi, produksi pertanian, produksi perkebunan, dan produksi kehutanan serta kendala luas beberapa penggunaan lahan. Kendala produksi kehutanan disini hanya dilihat dari hasil hutan berupa kayu. Besarnya target yang akan dicapai berada pada sisi kanan kendala-kendala tersebut. Variabel deviasi diminimumkan No Tata guna lahan di DAS

Deli

Aliran permukaan

ℓ/ha/thn Sumber

1 Hutan 0,01 Pranto, 2007

2 Belukar 0,84 Dwiprabowo, 2001

3 Kebun rakyat 0,96 Dwiprabowo, 2001

4 Kebuncoklat/k.sawit/kelapa 3,46 Dwiprabowo, 2001

5 Sawah 0,70 Dwiprabowo, 2001

6 Tanaman campuran 0,01 Pranto, 2007

7 Tegalan 4,50 Dwiprabowo, 2001

8 Perkebunan Tembakau 3,46 Dwiprabowo, 2001

9 Alang-alang 0,01 Pranto, 2007

10 Rawa 5,38 Dwiprabowo, 2001

11 Pemukiman 2,53 Dwiprabowo, 2001

(42)

dari program sehingga target-target tersebut dapat dicapai, deviasi negatif menunjukkan terjadinya pencapaian melebihi dari target (over achievement), sedangkan deviasi positif menunjukkan tidak tercapainya sasaran (under achievement).

Alasan penggunaan goal programming ini karena dianggap dapat memberikan nilai optimasi terhadap pengunaan lahan secara tepat, dalam melakukan pengolahan atau perhitungan data dilakukan pembobotan sesuai yang diinginkan. Hasil pengolahan dengan goal programming terlihat perubahan luas dari masing-masing penggunaan lahan, ada yang mengalami penurunan luas, ada yang mengalami kenaikan luas, dan ada juga luas lahan tetap. Perubahan luas dari masing-masing lahan di DAS Deli dapat dilihat pada Tabel 9.

Tabel 9. Skenario penggunaan lahan

No Penggunaan lahan Skenario I Skenario II Skenario III

Luas (ha) Luas (%) Luas (ha) Luas (%) Luas (ha) Luas (%)

1 Hutan 8.904,16 18,49 10.672,95 22,16 16.301 33,84

2 Belukar 0 0 0 0 0 0

3 Kebun rakyat 285 0,59 285 0,59 285 0,59

4 Kebuncoklat/k.sawit/kelapa 0,47 0 0,47 0 0,47 0

5 Sawah 8.143 16,90 8.143 16,90 8.143 16,90

6 Tanaman campuran 16.154 33,54 16.154 33,54 16.154 33,54

7 Tegalan 1.836 3,81 1.836 3,81 1.836 3,81

8 Perkebunan Tembakau 5.628 11,69 5.628 11,69 0 0

9 Alang-alang 479 0,99 0 0 0 0

10 Rawa 69 0,14 69 0,14 69 0,14

11 Pemukiman 6.663,78 13,84 5.374 11,15 5.374 11,15

12 Lain-lain 0 0 0 0 0 0

Jumlah 48.162 100 48162 100 48.162 100

Hasil Skenario I terlihat adanya perubahan pada luas hutan yaitu penambahan sebesar 10,9%, penambahan luas pemukiman 2,67%. Pengurangan

(43)

sedangkan untuk penggunaan lahan lainnya luas tetap. Skenario I belum tercapai luas hutan yang optimal di DAS yaitu masih jauh dari angka 30% dari luas total DAS karena dapat diketahui bahwa luas hutan hanya mencapai 18,48%.

Skenario II terlihat ada perubahan luas terutama luas hutan yaitu penambahan 2,16% dari skenario luas hutan 20% dari luas DAS Deli berdasarkan RTRWP DAS Deli. Pengurangan luas terjadi pada lahan belukar, kebun coklat/sawit/kelapa dan alang-alang menjadi nol, sendangkan untuk penggunaan lahan lain tidak mengalami perubahan luas. Skenario III luas hutan bertambah 3,84% dari luas skenario sebesar 30% luas DAS Deli. Pengurangan luas terjadi pada lahan belukar, kebun coklat/sawit/kelapa dan alang-alang serta perkebunan tembakau menjadi nol, sedangkan untuk penggunaan lahan lainnya luas tetap.

Skenario I, II, III dapat diketahui bahwa sebagian penggunaan lahan telah mengalami perubahan luas baik penambahan maupun pengurangan luas karena menurut Hartati (2009), dengan analisis goal programming mencoba untuk memuaskan atau memenuhi target paling tidak mendekati target yang telah tentukan menurut skala prioritas masing-masing, dengan menggunakan goal programming juga telah bisa menjawab seberapa besar sebenarnya luas masing-masing penggunaan lahan yang seharusnya dipertahankan di DAS Deli dengan membuat batasan-batasan kendala masing-masing.

Hasil skenario I, II, III memperlihatkan selisih antara luas penggunaan lahan aktual dengan luas skenario, ada yang nilainya posotif dan ada juga yang nilainya negatif. Perbedaan selisih luas tersebut dikarenakan adanya lahan yang mengalami penurunan dan penambahan luas. Selisih luas altual dengan luas skenario terlihat seperti Tabel 10.

(44)

Tabel 10. Selisih luas penggunaan lahan aktual dengan luas skenario Skenario I

Skenario II

Skenario III

No Penggunaan lahan Luas

aktual (Ha)

Luas aktual (%)

Luas (ha)

Luas (%)

Luas (ha)

Luas (%)

Luas (ha)

Luas (%)

1 Hutan 3.655 7,58 5.249,16 10,89 7.017,95 14,57 12.645,95 26,25

2 Belukar 2.068 4,29 -2.068 -4,29 -2.068 -4,29 -2.068 -4,29

3 Kebun rakyat 285 0.59 0 0 0 0 0 0

4 Kebun coklat/k.sawit/kelapa 2.284 4,74 -2.284 -4,74 -2.283,53 -4,74 -2.283,53 -4,74

5 Sawah 8.143 16,90 0 0 0 0 0 0

6 Tanaman campuran 16.154 33,54 0 0 0 0 0 0

7 Tegalan 1.836 3,81 0 0 0 0 0 0

8 Perkebunan Tembakau 5.628 11,68 0 0 0 0 -5.628 -11,68

9 Alang-alang 479 0,99 0 0 -479 -0,99 -479 -0,99

10 Rawa 69 0,14 0 0 0 0 0 0

11 Pemukiman 5.374 11,15 1.289,78 2,67 0 0 0 0

(45)

Perubahan penggunaan lahan pada ketiga skenario memberikan pengaruh terhadap beberapa kendala lain yang dimasukkan seperti debit air, erosi, produksi pertanian, produksi perkebunan dan produksi kehutanan. Hasil perubahan dari masing-masing kendala terlihat seperti Tabel 11.

Tabel 11. Perbandingan nilai kendala aktual dengan kendala skenario

No Kendala Nilai

aktual

Skenario I Skenario II Skenario III 1 Debit aliran permukaan

ℓ/ha/thn 1,03 1,03 1,03 1,03

2 Erosi tanah ton/ha/thn 48,47 48,47 48,47 48,47

3 Produksi pertanian ton/thn 229.114 229.114,37 229.114,37 229.114,37

4 Produksi perkebunan

ton/thn

32.748,28 228.934,72 228.934,72 228.934,72 5 Produksi kehutanan m3/thn 2.985,30 839.460,50 833.483,10 828.666,90

Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 dapat juga diketahui bahwa untuk kendala tata air skenario I, II dan III debit aliran permukaan tetap yaitu sebesar 1,03 ℓ/ha/thn. Kendala erosi skenario I, II, III juga tetap yaitu 48,47 ton/ha/thn hal ini masih jauh dari ambang batas toleransi erosi yang diperbolehkan, karena menurut Dwiprabowo (2001) ambang batas erosi yang diperbolehkan adalah 15 ton/ha/tahun. Kendala produksi pertanian skenario I, II, dan III meningkat sebesar 0,37 ton/tahun. Kendala produksi perkebunan skenario I, II, III meningkat sebesar 196.186,44 ton/thn. Produksi hutan pada skenario I meningkat sebesar 836.475,20 m3/thn, skenario II meningkat sebesar 830.497,80 m3/thn, skenario III meningkat sebesar 825.681,60 m3/thn, hal ini berarti meningkat hasil hutan disebabkan bertambahnya luas hutan.

(46)

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

1. Berdasarkan hasil perhitungan nilai AHP dari ke tiga responden kepala BPDAS, LSM USAID dan pakar DAS diperoleh bahwa prioritas paling tinggi sampai terendah adalah berkurangnya erosi tanah 0,29; terlindungnya tata air 0,27; tingginya produksi pertanian 0,19; tingginya produksi perkebunan 0,17; tingginya produksi kehutanan 0,09.

2. Hasil pengolahan dengan goal programming skenario I, II, III menunjukkan penambahan luas penggunaan lahan untuk hutan sebesar 10,90%; 2,16%; 3,84% dan perubahan luas pada lahan belukar, kebun coklat/sawit/kelapa menjadi nol.

3. Hasil pengolahan dengan goal programming skenario I, II, III untuk kendaa tata air tetap yaitu 1,03 ℓ/ha/thn, kendala erosi tetap yaitu 48,47 ton/ha/thn, produksi pertanian meningkat sebesar 0,37 ton/tahun, perkebunan meningkat sebesar 196.186,44 ton/thn dan Produksi hutan pada skenario I meningkat sebesar 836.475,20 m3/thn, skenario II meningkat sebesar 830.497,80 m3/thn, skenario III meningkat sebesar 825.681,60 m3/thn.

Saran

Diharapkan penelitian selanjutnya menggunakan data tata guna lahan DAS Deli terbaru dan meneliti aliran permukaan di DAS Deli, sehingga diperoleh hasil yang lebih baik.

(47)

DAFTAR PUSTAKA

Basuki, S. 2000. Optimasi Pola Tumpangsari Dengan Program Tujuan Ganda Pada Areal Tanaman Pinus. Volume 1 Nomor 1.

BPDAS. 2003. Rencana Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Terpadu Deli. Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Wampu – Sei Ular, Medan.

BPDAS. 2009. Kajian Banjir Kota Medan. Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Wampu – Sei Ular, Medan.

BPS. 2007. Kabupaten Karo Dalam Angka. Biro Pusat Statistik Sumatera Utara, Medan.

BPS. 2007. Kabupaten Deli Serdang Dalam Angka. Biro Pusat Statistik Sumatera Utara, Medan.

BPS. 2007. Kota Medan Dalam Angka. Biro Pusat Statistik Sumatera Utara, Medan.

Dwiprabowo, H., S.Basuki, H. Purnowo, dan Haryono. 2001. Penentuan Luas Optimal Hutan di Daerah Aliran Sungai Dengan Goal Programming dan AHP: Suatu Pendekatan Model. Jurnal Sosial Ekonomi Vol. 2 No.1: 79 _ 98

Hartati, R.V. 2009 . Pendekatan Model Fuzzy Goal Programming Dalam Penetapan Pembobotan Prioritas Dari Metode Analytical Hierarchy Proses. Skripsi. Universitas Sumatera Utara. Medan.

Imamuddiin, M dan T. Kadri . 2006. Penerapan Algoritma AHP Untuk Prioritas Penanganan Bencana Banjir. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2006 (SNATI 2006) ISSN: 1907-5022 Yogyakarta. http://journal.uii.ac.id. [20 Februari 2010].

Munawwarah, T. 2005. Studi Perencanaan Pengelolaan DAS Dengan Model Optimasi Penggunaan Lahan Di Bagian Hulu Sungai Mahakam. Tesis. Institut Pertanian Bogor. Bogor.

Nuryanto, N. Dina.S, Ina. L, Jaka. S, Lina. K, M.A.Nasri, Nining.P, Slamet.B.Y . 2003. Strategi Pengelolaan DAS Dalam Rangka Optimalisasi Kelestarian Sumberdaya Air (Studi Kasus DAS Ciliwung Hulu). Institut Pertanian Bogor. Bogor.

Paimin, Sukresno, dan Mashudi. 2002. Pengaruh Luas Hutan Dalam Daerah Aliran Sungai Terhadap Hasil Sedimen dan Limpasan: Studi Kasus Pada Hutan Mahoni (Swietenia macrophylla) di KPH Gundih.Surakarta.

(48)

Prosiding Seminar “Monitoring dan Evaluasi Pengelolaan DAS”. http://www.docstoc.com [23 Februari 2010].

Poerbandono., A. Basar, A. B.Harto dan P. Rallyanti. 2006. Evaluasi Perubahan Perilaku Erosi Daerah Aliran Sungai Citarum Hulu dengan Pemodelan Spasial. Jurnal Infrastruktur dan Lingkungan Binaan.Vol. II No. 2.

Pranto, J. 2007. Prediksi Laju Aliran Permukaan Pada Tata Guna Lahan Yang Berbeda Dengan Metode Rasional. Departemen Ilmu Tanah. Skripsi. Universitas Sumatera Utara. Medan.

Ridwan, M.H. 2001. Analisis Pengaruh Tata Guna Lahan Terhadap Erosi dan Puncak Banjir pada Sub DAS Garang Dengan Pendekatan Model Answers. Magister Teknik Sipil. Tesis. Universitas Diponegoro. Semarang.

Safitri, E. 2009. Identifikasi dan Inventarisasi Hutan Rakyat di Kecamatan Biru-Biru. Skripsi. Universitas Sumatera Utara. Medan.

Setyawan,C., P. Sudira dan Sukresno. 2008. Prediksi Air Limpasan Menggunakan Model Hidrologi Agregasi (Studi Kasus Pada Sub Das Goseng). Prosiding Seminar Nasianal Teknik Pertanian 2008 – Yogyakarta.

Slamet, B. 2007. Pelestarian Sungai Deli Melalui Pengelolaan Daerah Aliran Sungai(DAS)DeliTerpadu Susila, E,R dan E. Munardi. 2007. Penggunaan Analytical Hierarchy Process

Untuk Penyusunan Prioritas Proposal Penelitian. Informatika Pertanian Volume 16 No. 2

Tawakal, I.2007. Kondisi Hutan di Sunga Deli. 2010].

Triyana, T dan . M. B. Saleh, M.B. 2003. Cara Singkat Memahami AHP (Analytical Hierarchy Proses). Jurusan Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB. Bogor, hlm 9-14.

USAID. 2007. Laporan Studi Pes Untuk Mengembangkan Skema Pes di DAS Deli, Sumatra Utara dan DAS Progo, Jawa Tengah. USAID/Indonesia.

(49)

Lampiran 1. Hasil perhitungan skoring gabungan dengan Expert Choice

Alternatif Skor kombinasi

Terlindungnya tata air 0.27 Berkurangnya erosi tanah 0.29 Tingginya produksi pertanian 0.19 Tingginya produksi perkebunan

0.17 Tingginya produksi kehutanan 0.09

(50)

Lampiran 2. Grafik kombinasi dari ke-3 responden

Model Name: pengolahan AHP

Priorities w ith respect to: Combined

Goal: pengelolaan daerah aliran s...

Ekologi ,61 7

Sosial Ekonomi ,38 3

I nconsist ency = 0,0 0 w ith 0 missing judgment s.

Page 1 of 1 19/06/2010 21:29:3

Model Name: pengolahan AHP

Priorities w ith respect to: Combined

Goal: pengelolaan daerah aliran sungai > Ekologi

terlindungnya tat a air ,26 0 berkurangnya erosi t anah ,25 2 tingginya produksi pertanian ,21 7 tingginya produksi perkebunan ,17 8 tingginya produksi kehut anan ,09 2

I nconsist ency = 0,0 0 w ith 0 missing judgment s.

Page 1 of 1 19/06/2010 21:30:5

Model Name: pengolahan AHP

Priorities w ith respect to: Combined

Goal: pengelolaan daerah aliran sungai > Sosial Ekonom i

terlindungnya tat a air ,28 7 berkurangnya erosi t anah ,35 9 tingginya produksi pertanian ,14 2 tingginya produksi perkebunan ,13 9 tingginya produksi kehut anan ,07 3

I nconsist ency = 0,0 0 w ith 0 missing judgment s.

Page 1 of 1 19/06/2010 21:31:3

(51)

Lampiran 3. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 1

ALOKASI TATA GUNA LAHAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

Defenisi masing-masing variable keputusan menggambarkan luas lahan (Ha) yang dialokasikan pada penggunaan tertentu.

HUT = Hutan ; BLR =Belukar ; KBR = Kebun rakyat ; KSWTKLP = Kebun coklatsawitkelapa ; SWH = Sawah ; TANCAMP= Tanaman campuran ; TGLN= Tegalan ; PRKTMBU= Perkebunan tembakau ; ALANG= Alang-alang ; RW = Rawa ; PEMU = Pemukiman ; LAIN2=Lain-lain MODEL :

MIN=0.27*D1P+0.27*D1N+0.29*D2P+0.29*D2N+0.19*D3P+0.19*D3N+0.17*D4P+0.17*D4N +0.17*D5P+0.17*D5N+0.17*D6P+0.17*D6N+0.17*D7P+0.17*D7N+0.17*D8P+0.17*D8N+0.0 9*D9P+0.09*D9N;

!Kendala goal tata

Air;0.01*HUT+0.84*BLR+0.96*KBR+3.46*KSWTKLP+0.70*SWH +0.01*TANCAMP+4.50*TGLN+3.46*PRKTMBU+0.01*ALANG+5.38*RW+2.53*PEMU+5.38 * LAIN2+D1P-D1N=49838.51; !Kendala erosi ;2.87*HUT+8.26*BLR+9.54*KBR+0.50*KSWTKLP+5.74*SWH+71.04*TANCAMP+3.30*TG LN+0.23*PRKTMBU+8.18*ALANG+0.38*RW+165.21*PEMU+96.58*LAIN2+D2P-D2N=2334817;

!Kendala produksi pertanian sayuran ;229114*TANCAMP+D3P-D3N=16154;

!Kendala produksi perkebunan kopi. Kelapa.karet. kelapa sawit.kulit manis;168.91*KBR+D4P-

D4N=285;1401.77*KSWTKLP+D5P-D5N=2284;616.65*KBR+D6P-D6N=285;48021.78*KSWTKLP+D7P-D7N=2284;28.50*KBR+D8P-D8N=285; !Kendala Produksi hutan.hutan rakyat; 2958.30*KBR+D9P-D9N=3655;

!Kendala luas pertanian;SWH=8143;TANCAMP>=16154; !Kendala luas hutan ; HUT>=3655;

!Kendala luas perkebunan tembakau; PRKTMBU=5628; !Kendala luas belukar; BLR<=2068;

!Kendala luas kebun rakyat; KBR>=285;

!Kendala luas kebun sawitkelapa; KSWTKLP<=2284; !Kendala luas tegalan; TGLN=1836;

!Kendala luas alang-alang; ALANG<=479; !Kendala luas rawa; RW =69;

!Kendala luas pemukiman;PEMU>=5374; !Kendala luas total

DAS;HUT+SWH+TANCAMP+PRKTMBU+ BLR+ KBR+ KSWTKLP+ TGLN+ ALANG+ RW+ PEMU+LAIN2=48162;

!Kendala nonnegative;SWH>=0.0;TANCAMP>=0.0;PRKTMBU>=0.0; BLR>=0.0;

KBR>=0.0;KSWTKLP>=0.0; TGLN>=0.0; ALANG>=0.0; RW>=0.0;PEMU>=0.0;LAIN2>=0.0;D1P>=0.0;D1N>=0.0;D2P>=0.0;D2N>=0.0;D3P>=0.0;D3N >=0.0;D4P>=0.0;D4N>=0.0;D5P>=0.0;D5N>=0.0;D6P>=0.0;D6N>=0.0;D7P>=0.0;D7N>=0.0;D 8P>=0.0;D8N>=0.0;D9P>=0.0;D9N>=0.0; END DIVERT DASRUN4; LOOK ALL; GO; RVRT; SAVE C:\DAS\DASRUN4.LNG;

(52)

Lampiran 4. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 2

ALOKASI TATA GUNA LAHAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

Defenisi masing-masing variable keputusan menggambarkan luas lahan (Ha) yang dialokasikan pada penggunaan tertentu.

MIN=0.27*D1P+0.27*D1N+0.29*D2P+0.29*D2N+0.19*D3P+0.19*D3N+0.17*D4P+0.17*D4N +0.17*D5P+0.17*D5N+0.17*D6P+0.17*D6N+0.17*D7P+0.17*D7N+0.17*D8P+0.17*D8N+0.0 9*D9P+0.09*D9N;

!Kendala goal tata

Air;0.01*HUT+0.84*BLR+0.96*KBR+3.46*KSWTKLP+0.70*SWH +0.01*TANCAMP+4.50*TGLN+3.46*PRKTMBU+0.01*ALANG+5.38*RW+2.53*PEMU+5.38 *LAIN2+D1P-D1N<=49838.51; !Kendala erosi ;2.87*HUT+8.26*BLR+9.54*KBR+0.50*KSWTKLP+5.74*SWH+71.04*TANCAMP+3.30*TG LN+0.23*PRKTMBU+8.18*ALANG+0.38*RW+165.21*PEMU+96.58*LAIN2+D2P-D2N<=2334817;

!Kendala produksi pertanian sayuran ;229114*TANCAMP+D3P-D3N=16154;

!Kendala produksi perkebunan kopi. Kelapa.karet. kelapa sawit.kulit manis;168.91*KBR+D4P-

D4N=285;1401.77*KSWTKLP+D5P-D5N=2284;616.65*KBR+D6P-D6N=285;48021.78*KSWTKLP+D7P-D7N=2284;28.50*KBR+D8P-D8N=285; !Kendala Produksi hutan.hutan rakyat; 2958.30*KBR+D9P-D9N=9632.40; !Kendala luas pertanian;SWH=8143;TANCAMP>=16154;

!Kendala luas hutan ; HUT>=9632.40;

!Kendala luas perkebunan tembakau; PRKTMBU=5628; !Kendala luas belukar; BLR<=2068;

!Kendala luas kebun rakyat; KBR>=285;

!Kendala luas kebun sawitkelapa; KSWTKLP<=2284; !Kendala luas tegalan; TGLN=1836;

!Kendala luas alang-alang; ALANG<=479; !Kendala luas rawa; RW =69;

!Kendala luas pemukiman;PEMU>=5374; !Kendala luas total

DAS; HUT+SWH+TANCAMP+PRKTMBU+ BLR+ KBR+ KSWTKLP+ TGLN+ ALANG+ RW+ PEMU+LAIN2=48162;

!Kendala nonnegative;SWH>=0.0;TANCAMP>=0.0;PRKTMBU>=0.0; BLR>=0.0;

(53)

Lampiran 5. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 3

ALOKASI TATA GUNA LAHAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

Defenisi masing-masing variable keputusan menggambarkan luas lahan (Ha) yang dialokasikan pada penggunaan tertentu.

MIN=0.27*D1P+0.27*D1N+0.28*D2P+0.28*D2N+0.19*D3P+0.19*D3N+0.17*D4P+0.17*D4N +0.17*D5P+0.17*D5N+0.17*D6P+0.17*D6N+0.17*D7P+0.17*D7N+0.17*D8P+0.17*D8N+0.0 9*D9P+0.09*D9N;

!Kendala goal tata

Air;0.01*HUT+0.84*BLR+0.96*KBR+3.46*KSWTKLP+0.70*SWH +0.01*TANCAMP+4.50*TGLN+3.46*PRKTMBU+0.01*ALANG+5.38*RW+2.53*PEMU+5.38 * LAIN2+D1P-D1N<=49838.51; !Kendala erosi ;2.87*HUT+8.26*BLR+9.54*KBR+0.50*KSWTKLP+5.74*SWH+71.04*TANCAMP+3.30*TG LN+0.23*PRKTMBU+8.18*ALANG+0.38*RW+165.21*PEMU+96.58*LAIN2+D2P-D2N<=2334817;

!Kendala produksi pertanian sayuran ;229114*TANCAMP+D3P-D3N=16154;

!Kendala produksi perkebunan kopi. Kelapa.karet. kelapa sawit.kulit manis;168.91*KBR+D4P-

D4N=285;1401.77*KSWTKLP+D5P-D5N=2284;616.65*KBR+D6P-D6N=285;48021.78*KSWTKLP+D7P-D7N=2284;28.50*KBR+D8P-D8N=285; !Kendala Produksi hutan.hutan rakyat; 2958.30*KBR+D9P-D9N=14448.60; !Kendala luas pertanian;SWH=8143;TANCAMP>=16154;

!Kendala luas hutan ; HUT>=14448.60;

!Kendala luas perkebunan tembakau; PRKTMBU<=5628; !Kendala luas belukar; BLR<=2068;

!Kendala luas kebun rakyat; KBR=285;

!Kendala luas kebun sawitkelapa; KSWTKLP<=2284; !Kendala luas tegalan; TGLN=1836;

!Kendala luas alang-alang; ALANG<=479; !Kendala luas rawa; RW =69;

!Kendala luas pemukiman;PEMU>=5374; !Kendala luas total

DAS; HUT+SWH+TANCAMP+PRKTMBU+ BLR+ KBR+ KSWTKLP+ TGLN+ ALANG+ RW+ PEMU+LAIN2=48162;

!Kendala nonnegative;SWH>=0.0;TANCAMP>=0.0;PRKTMBU>=0.0; BLR>=0.0;

(54)

Lampiran 6. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario I

Global optimal solution found.

Objective value: 0.7033230E+09 Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 3

Model Class: LP Total variables: 26

Nonlinear variables: 0

Integer variables: 0

Total constraints: 47

Nonlinear constraints: 0

Total nonzeros: 99

Nonlinear nonzeros: 0

Variable Value Reduced Cost D1P 0.000000 0.5400000 D1N 1356.211 0.000000 D2P 0.000000 0.2858088 D2N 0.000000 0.2941912 D3P 0.000000 0.3800000 D3N 0.3701091E+10 0.000000 D4P 0.000000 0.3400000 D4N 47854.35 0.000000 D5P 2217.329 0.000000 D5N 0.000000 0.3400000 D6P 0.000000 0.3400000 D6N 175460.2 0.000000 D7P 0.000000 0.1749427 D7N 0.000000 0.1650573 D8P 0.000000 0.3400000 D8N 7837.500 0.000000 D9P 0.000000 0.1800000 D9N 839460.5 0.000000 HUT 8904.164 0.000000 BLR 0.000000 0.2015094 KBR 285.0000 0.000000 KSWTKLP 0.4756175E-01 0.000000 SWH 8143.000 0.000000 TANCAMP 16154.00 0.000000 TGLN 1836.000 0.000000 PRKTMBU 5628.000 0.000000 ALANG 479.0000 0.000000 RW 69.00000 0.000000 PEMU 6663.788 0.000000 LAIN2 0.000000 1.057142

(55)

Lampiran 7. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario 2 Global optimal solution found.

Objective value: 0.7033221E+09 Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 2

Model Class: LP Total variables: 26

Nonlinear variables: 0

Integer variables: 0

Total constraints: 47

Nonlinear constraints: 0

Total nonzeros: 99

Nonlinear nonzeros: 0

Variable Value Reduced Cost D1P 0.000000 0.2700000 D1N 0.000000 0.2700000 D2P 0.000000 0.2900000 D2N 0.000000 0.2900000 D3P 0.000000 0.3800000 D3N 0.3701091E+10 0.000000 D4P 0.000000 0.3400000 D4N 47854.35 0.000000 D5P 2217.329 0.000000 D5N 0.000000 0.3400000 D6P 0.000000 0.3400000 D6N 175460.2 0.000000 D7P 0.000000 0.1749624 D7N 0.000000 0.1650376 D8P 0.000000 0.3400000 D8N 7837.500 0.000000 D9P 0.000000 0.1800000 D9N 833483.1 0.000000 HUT 10672.95 0.000000 BLR 0.000000 0.000000 KBR 285.0000 0.000000 KSWTKLP 0.4756175E-01 0.000000 SWH 8143.000 0.000000 TANCAMP 16154.00 0.000000 TGLN 1836.000 0.000000 PRKTMBU 5628.000 0.000000 ALANG 0.000000 0.000000 RW 69.00000 0.000000 PEMU 5374.000 0.000000 LAIN2 0.000000 0.000000

(56)

Lampiran 8. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario 3

Global optimal solution found.

Objective value: 0.7033216E+09 Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 2

Model Class: LP Total variables: 26

Nonlinear variables: 0

Integer variables: 0

Total constraints: 47

Nonlinear constraints: 0

Total nonzeros: 95

Nonlinear nonzeros: 0

Variable Value Reduced Cost D1P 0.000000 0.2700000 D1N 0.000000 0.2700000 D2P 0.000000 0.2800000 D2N 0.000000 0.2800000 D3P 0.000000 0.3800000 D3N 0.3701091E+10 0.000000 D4P 0.000000 0.3400000 D4N 47854.35 0.000000 D5P 2217.329 0.000000 D5N 0.000000 0.3400000 D6P 0.000000 0.3400000 D6N 175460.2 0.000000 D7P 0.000000 0.1749624 D7N 0.000000 0.1650376 D8P 0.000000 0.3400000 D8N 7837.500 0.000000 D9P 0.000000 0.1800000 D9N 828666.9 0.000000 HUT 16300.95 0.000000 BLR 0.000000 0.000000 KBR 285.0000 0.000000 KSWTKLP 0.4756175E-01 0.000000 SWH 8143.000 0.000000 TANCAMP 16154.00 0.000000 TGLN 1836.000 0.000000 PRKTMBU 0.000000 0.000000 ALANG 0.000000 0.000000 RW 69.00000 0.000000 PEMU 5374.000 0.000000 LAIN2 0.000000 0.000000

(1)

Lampiran 3. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 1

ALOKASI TATA GUNA LAHAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

Defenisi masing-masing variable keputusan menggambarkan luas lahan (Ha) yang dialokasikan pada penggunaan tertentu.

MIN=0.27*D1P+0.27*D1N+0.29*D2P+0.29*D2N+0.19*D3P+0.19*D3N+0.17*D4P+0.17*D4N +0.17*D5P+0.17*D5N+0.17*D6P+0.17*D6N+0.17*D7P+0.17*D7N+0.17*D8P+0.17*D8N+0.0 9*D9P+0.09*D9N;

!Kendala goal tata

Air;0.01*HUT+0.84*BLR+0.96*KBR+3.46*KSWTKLP+0.70*SWH

+0.01*TANCAMP+4.50*TGLN+3.46*PRKTMBU+0.01*ALANG+5.38*RW+2.53*PEMU+5.38 * LAIN2+D1P-D1N=49838.51;

!Kendala erosi

;2.87*HUT+8.26*BLR+9.54*KBR+0.50*KSWTKLP+5.74*SWH+71.04*TANCAMP+3.30*TG

LN+0.23*PRKTMBU+8.18*ALANG+0.38*RW+165.21*PEMU+96.58*LAIN2+D2P-D2N=2334817;

!Kendala produksi pertanian sayuran ;229114*TANCAMP+D3P-D3N=16154;

!Kendala produksi perkebunan kopi. Kelapa.karet. kelapa sawit.kulit manis;168.91*KBR+D4P-

D4N=285;1401.77*KSWTKLP+D5P-D5N=2284;616.65*KBR+D6P-D6N=285;48021.78*KSWTKLP+D7P-D7N=2284;28.50*KBR+D8P-D8N=285; !Kendala Produksi hutan.hutan rakyat; 2958.30*KBR+D9P-D9N=3655;

!Kendala luas pertanian;SWH=8143;TANCAMP>=16154; !Kendala luas hutan ; HUT>=3655;

!Kendala luas perkebunan tembakau; PRKTMBU=5628; !Kendala luas belukar; BLR<=2068;

!Kendala luas kebun rakyat; KBR>=285;

!Kendala luas kebun sawitkelapa; KSWTKLP<=2284; !Kendala luas tegalan; TGLN=1836;

!Kendala luas alang-alang; ALANG<=479; !Kendala luas rawa; RW =69;

!Kendala luas pemukiman;PEMU>=5374; !Kendala luas total

DAS;HUT+SWH+TANCAMP+PRKTMBU+ BLR+ KBR+ KSWTKLP+ TGLN+ ALANG+ RW+ PEMU+LAIN2=48162;

!Kendala nonnegative;SWH>=0.0;TANCAMP>=0.0;PRKTMBU>=0.0; BLR>=0.0;

KBR>=0.0;KSWTKLP>=0.0; TGLN>=0.0; ALANG>=0.0; RW>=0.0;PEMU>=0.0;LAIN2>=0.0;D1P>=0.0;D1N>=0.0;D2P>=0.0;D2N>=0.0;D3P>=0.0;D3N

>=0.0;D4P>=0.0;D4N>=0.0;D5P>=0.0;D5N>=0.0;D6P>=0.0;D6N>=0.0;D7P>=0.0;D7N>=0.0;D 8P>=0.0;D8N>=0.0;D9P>=0.0;D9N>=0.0;

END

DIVERT DASRUN4; LOOK ALL;

GO; RVRT;

(2)

Lampiran 4. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 2

ALOKASI TATA GUNA LAHAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

Defenisi masing-masing variable keputusan menggambarkan luas lahan (Ha) yang dialokasikan pada penggunaan tertentu.

MIN=0.27*D1P+0.27*D1N+0.29*D2P+0.29*D2N+0.19*D3P+0.19*D3N+0.17*D4P+0.17*D4N +0.17*D5P+0.17*D5N+0.17*D6P+0.17*D6N+0.17*D7P+0.17*D7N+0.17*D8P+0.17*D8N+0.0 9*D9P+0.09*D9N;

!Kendala goal tata

Air;0.01*HUT+0.84*BLR+0.96*KBR+3.46*KSWTKLP+0.70*SWH

+0.01*TANCAMP+4.50*TGLN+3.46*PRKTMBU+0.01*ALANG+5.38*RW+2.53*PEMU+5.38 *LAIN2+D1P-D1N<=49838.51;

!Kendala erosi

;2.87*HUT+8.26*BLR+9.54*KBR+0.50*KSWTKLP+5.74*SWH+71.04*TANCAMP+3.30*TG

LN+0.23*PRKTMBU+8.18*ALANG+0.38*RW+165.21*PEMU+96.58*LAIN2+D2P-D2N<=2334817;

!Kendala produksi pertanian sayuran ;229114*TANCAMP+D3P-D3N=16154;

!Kendala produksi perkebunan kopi. Kelapa.karet. kelapa sawit.kulit manis;168.91*KBR+D4P-

!Kendala luas hutan ; HUT>=9632.40;

!Kendala luas perkebunan tembakau; PRKTMBU=5628; !Kendala luas belukar; BLR<=2068;

!Kendala luas kebun rakyat; KBR>=285;

!Kendala luas kebun sawitkelapa; KSWTKLP<=2284; !Kendala luas tegalan; TGLN=1836;

!Kendala luas alang-alang; ALANG<=479; !Kendala luas rawa; RW =69;

!Kendala luas pemukiman;PEMU>=5374; !Kendala luas total

DAS; HUT+SWH+TANCAMP+PRKTMBU+ BLR+ KBR+ KSWTKLP+ TGLN+ ALANG+ RW+ PEMU+LAIN2=48162;

!Kendala nonnegative;SWH>=0.0;TANCAMP>=0.0;PRKTMBU>=0.0; BLR>=0.0;

KBR>=0.0;KSWTKLP>=0.0; TGLN>=0.0; ALANG>=0.0; RW>=0.0;PEMU>=0.0;LAIN2>=0.0;D1P>=0.0;D1N>=0.0;D2P>=0.0;D2N>=0.0;D3P>=0.0;D3N

>=0.0;D4P>=0.0;D4N>=0.0;D5P>=0.0;D5N>=0.0;D6P>=0.0;D6N>=0.0;D7P>=0.0;D7N>=0.0;D 8P>=0.0;D8N>=0.0;D9P>=0.0;D9N>=0.0;

END

DIVERT DASRUN4; LOOK ALL;

GO; RVRT;

(3)

Lampiran 5. Persamaan alokasi penggunaan lahan skenario 3

ALOKASI TATA GUNA LAHAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

Defenisi masing-masing variable keputusan menggambarkan luas lahan (Ha) yang dialokasikan pada penggunaan tertentu.

MIN=0.27*D1P+0.27*D1N+0.28*D2P+0.28*D2N+0.19*D3P+0.19*D3N+0.17*D4P+0.17*D4N +0.17*D5P+0.17*D5N+0.17*D6P+0.17*D6N+0.17*D7P+0.17*D7N+0.17*D8P+0.17*D8N+0.0 9*D9P+0.09*D9N;

!Kendala goal tata

Air;0.01*HUT+0.84*BLR+0.96*KBR+3.46*KSWTKLP+0.70*SWH

+0.01*TANCAMP+4.50*TGLN+3.46*PRKTMBU+0.01*ALANG+5.38*RW+2.53*PEMU+5.38 * LAIN2+D1P-D1N<=49838.51;

!Kendala erosi

;2.87*HUT+8.26*BLR+9.54*KBR+0.50*KSWTKLP+5.74*SWH+71.04*TANCAMP+3.30*TG

LN+0.23*PRKTMBU+8.18*ALANG+0.38*RW+165.21*PEMU+96.58*LAIN2+D2P-D2N<=2334817;

!Kendala produksi pertanian sayuran ;229114*TANCAMP+D3P-D3N=16154;

!Kendala produksi perkebunan kopi. Kelapa.karet. kelapa sawit.kulit manis;168.91*KBR+D4P-

D4N=285;1401.77*KSWTKLP+D5P-D5N=2284;616.65*KBR+D6P-D6N=285;48021.78*KSWTKLP+D7P-D7N=2284;28.50*KBR+D8P-D8N=285; !Kendala Produksi hutan.hutan rakyat; 2958.30*KBR+D9P-D9N=14448.60; !Kendala luas pertanian;SWH=8143;TANCAMP>=16154;

!Kendala luas hutan ; HUT>=14448.60;

!Kendala luas perkebunan tembakau; PRKTMBU<=5628; !Kendala luas belukar; BLR<=2068;

!Kendala luas kebun rakyat; KBR=285;

!Kendala luas kebun sawitkelapa; KSWTKLP<=2284; !Kendala luas tegalan; TGLN=1836;

!Kendala luas alang-alang; ALANG<=479; !Kendala luas rawa; RW =69;

!Kendala luas pemukiman;PEMU>=5374; !Kendala luas total

DAS; HUT+SWH+TANCAMP+PRKTMBU+ BLR+ KBR+ KSWTKLP+ TGLN+ ALANG+ RW+ PEMU+LAIN2=48162;

!Kendala nonnegative;SWH>=0.0;TANCAMP>=0.0;PRKTMBU>=0.0; BLR>=0.0;

KBR>=0.0;KSWTKLP>=0.0; TGLN>=0.0; ALANG>=0.0; RW>=0.0;PEMU>=0.0;LAIN2>=0.0;D1P>=0.0;D1N>=0.0;D2P>=0.0;D2N>=0.0;D3P>=0.0;D3N

>=0.0;D4P>=0.0;D4N>=0.0;D5P>=0.0;D5N>=0.0;D6P>=0.0;D6N>=0.0;D7P>=0.0;D7N>=0.0;D 8P>=0.0;D8N>=0.0;D9P>=0.0;D9N>=0.0;

END

DIVERT DASRUN4; LOOK ALL;

GO; RVRT;

(4)

Lampiran 6. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario I

Global optimal solution found.

Objective value: 0.7033230E+09 Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 3

Model Class: LP Total variables: 26

Nonlinear variables: 0

Integer variables: 0

Total constraints: 47

Nonlinear constraints: 0

Total nonzeros: 99

Nonlinear nonzeros: 0

(5)

Lampiran 7. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario 2 Global optimal solution found.

Objective value: 0.7033221E+09 Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 2

Model Class: LP Total variables: 26

Nonlinear variables: 0

Integer variables: 0

Total constraints: 47

Nonlinear constraints: 0

Total nonzeros: 99

Nonlinear nonzeros: 0

(6)

Lampiran 8. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario 3

Global optimal solution found.

Objective value: 0.7033216E+09 Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 2

Model Class: LP Total variables: 26

Nonlinear variables: 0

Integer variables: 0

Total constraints: 47

Nonlinear constraints: 0

Total nonzeros: 95

Nonlinear nonzeros: 0

Model Optimasi Penggunaan Lahan Di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli Dengan Goal Programming dan Analitycal Hierarchy Process (AHP)

MODEL OPTIMASI PENGGUNAAN LAHAN DI DAERAH

ALIRAN SUNGAI (DAS) DELI DENGAN GOAL

PROGRAMMING DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

(AHP)

MODEL OPTIMASI PENGGUNAAN LAHAN DI DAERAH

ALIRAN SUNGAI (DAS) DELI DENGAN GOAL

PROGRAMMING DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

(AHP)

MODEL OPTIMASI PENGGUNAAN LAHAN DI DAERAH

ALIRAN SUNGAI (DAS) DELI DENGAN GOAL

PROGRAMMING DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

(AHP)

ABSTRAK

ABSTRACT

RIWAYAT HIDUP

KATA PENGANTAR

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL

DAFTAR GAMBAR

DAFTAR LAMPIRAN

ABSTRAK

ABSTRACT

PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA

METODE PENELITIAN

∑

HASIL DAN PEMBAHASAN

KESIMPULAN DAN SARAN

DAFTAR PUSTAKA

Lampiran 6. Hasil pengolahan dengan LINGO 12.0 skenario I

Dokumen yang terkait

Implementasi Perbandingan Algoritma Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemilihan Website Hosting

Kajian Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam Menentukan Posisi Merek Handphone Berdasarkan Persepsi Produsen dan Konsumen terhadap Kriteria Handphone

Aplikasi Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam Menentukan Keputusan Pemilihan Transportasi Pesawat Udara

Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli (Kajian antropologi kebijakan di Medan )

Pendekatan Analytic Hierarchy Process (AHP) Dalam Pemilihan Supplier (Pemasok)

Analisis Penggunaan Lahan Di Daerah Tangkapan Air Danau Toba Berdasarkan Model Answers Untuk Fungsi Daerah Aliran Sungai Yang Berkelanjutan (Study Kasus Sub DAS Aek Silang Hulu)

Permodelan Spasial Daerah Rawan Banjir Di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli Dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis Dan Analitycal Hierarchy Proses

Model Analitycal Hierarchy Process Untuk Menentukan Tingkat Prioritas Alokasi Produk

Optimasi Perencanaan Produksi dengan Metode Fuzzy Goal Programming

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN FUZZY ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (FUZZY-AHP)

Dokumen yang Anda mencari sudah siap untuk unduhkan