Analisis Model Strategi Green Budgeting RTH

164 Bertambahnya luasan lahan RTH menyebabkan kelembaban udara RH naik dari semula 70,57 2010 menjadi 70,63 2030. Kenaikan kelembaban udara diikuti turunnya suhu yang semula 29,35 C 2010 menjadi 29,32 C 2030. Fakta turunnya suhu sebesar 0,3 C akibat bertambahnya luasan lahan RTH dari 3.627 ha 2010 menjadi 4.881 ha 2030. Secara visual terlihat nilai THI tidak bergerak lagi atau tidak naik pada posisi 27,64 C 2015 kemudian turun hingga mencapai 27,60 C 2030 atau akhir skenario simulasi. Kondisi ini memperlihatkan turunnya nilai THI tersebut memberikan kenyamanan lingkungan kota karena secara signifikan skenario kebijakan optimis telah mengembalikan luas RTH bahkan proporsinya lebih dari 20 persen RTH publik atau mencapai 23 persen dari jumlah 21.049 ha luas wilayah Kota Bekasi. Luas lahan RTH publik 20 persen dari 21.049 ha adalah 4.209 ha dan hasil prediksi 4.874 ha, seperti yang tertera pada Tabel 48. Tabel 48 Hasil simulasi dengan menggunakan skenario optimis Time PDDK_OPT RTH_OPT GB_RTH_OPT RH_THD_RTH_OPT SUHU_THDP_RTH_OPT THI _OPT 01 Jan 2010 01 Jan 2015 01 Jan 2020 01 Jan 2025 01 Jan 2030 2. 376. 842, 66 2. 688. 282, 36 3. 040. 530, 28 3. 438. 933, 53 3. 889. 539, 90 3. 627, 39 3. 655, 74 3. 802, 52 4. 156, 91 4. 874, 54 47. 252. 106. 219, 96 85. 149. 829. 717, 48 153. 442. 758. 025, 74 276. 508. 832. 356, 63 498. 277. 894. 342, 86 70, 57 70, 55 70, 55 70, 57 70, 63 29, 35 29, 37 29, 37 29, 36 29, 32 27, 63 27, 64 27, 64 27, 63 27, 60 Ket: OPT= optimis, GB RTH= green budgeting RTH, THI= temperature humidity index Data pada Tabel 48 mengindikasikan kontribusi pertumbuhan penduduk relatif stabil menekan pertumbuhan RTB secara horisontal, sehingga alokasi pemanfaatan lahan RTH menjadi lebih proporsional sesuai ketentuan yang diamanatkan UU No. 26 tahun 2007 tentang Penataan Ruang. Hal ini karena intervensi geen budgeting sangat optimal sehingga tahun 2025 kebutuhan RTH publik 20 persen sudah terpenuhi. Suhu terhadap RTH semakin turun diikuti kenaikan kelembaban udara RH sehingga tingkat kenyamanan semakin baik yang diukur dari turunnya nilai THI pada tahun 2015.

6.5. Analisis Model Strategi Green Budgeting RTH

Kesimpulan dari hasil simulasi yang diperoleh pada ketiga skenario, adalah skenario optimis merupakan salah satu skenario yang tepat digunakan sebagai strategi pengalokasian RTH berdasarkan penganggaran daerah berbasis lingkungan. Skenario tersebut dianggap mampu mengakomodasi terpenuhinya kebutuhan RTH kota secara riel dengan asumsi penganggaran multi waktu yang 165 cukup lama kurang lebih 20 tahun bahkan pada tahun 2025 target 20 persen RTH publik dapat dicapai apabila skenario belanja RTH sudah dimulai tahun 2010. Target 20 tahun pembangunan lingkungan khususnya RTH seyogyanya menjadi acuan dalam RTRW Kota Bekasi 2010-2030. Pembangunan optimis tidak hanya memaksimalkan pembangunan kota dengan berkembangnya sarana dan prasarana fisik kota yang modern tetapi juga harus mampu menjaga kualitas dan kelestarian lingkungan kota melalui penyediaan RTH yang optimal. Prinsip pembangunan optimis mensyaratkan adanya keserasian antara laju kegiatan pembangunan dengan daya dukung carrying capacity lingkungan alam. Sebagai bahan perbandingan pada Gambar 44 disajikan hasil simulasi grafik ketiga skenario model dan skenario eksistingaktual serta dampaknya pada RH, suhu dan THI. 0 1 Ja n 2 0 1 0 0 1 Ja n 2 0 3 0 2 . 5 0 0 . 0 0 0 3 . 0 0 0 . 0 0 0 3 . 5 0 0 . 0 0 0 4 . 0 0 0 . 0 0 0 4 . 5 0 0 . 0 0 0 PDDK_O PT PDDK_PES PDDK_MO D PDDK_EXT 0 1 Ja n 2 0 1 0 0 1 Ja n 2 0 2 5 2 . 0 0 0 3 . 0 0 0 4 . 0 0 0 5 . 0 0 0 RTH_O PT RTH_MO D RTH_PES RTH_EXT 0 1 Ja n 2 0 1 0 2 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 4 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 6 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 8 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 GB_RTH_O PT GB_RTH_MO D GB_RTH_PES GB_RTH_EXT 0 1 Ja n 2 0 1 0 0 1 Ja n 2 0 2 5 2 7 , 6 2 7 , 7 2 7 , 8 2 7 , 9 2 8 , 0 2 8 , 1 THI _O PT THI _MO D THI _PES THI _EXT 0 1 Ja n 2 0 1 0 2 9 , 3 2 9 , 4 2 9 , 5 2 9 , 6 2 9 , 7 2 9 , 8 2 9 , 9 SUHU_THDP_RTH_O PT SUHU_THDP_RTH_MO D SUHU_THDP_RTH_PES SUHU_THDP_RTH_EXT 0 1 Ja n 2 0 1 0 7 0 , 3 7 0 , 4 7 0 , 5 7 0 , 6 7 0 , 7 7 0 , 8 RH_THD_RTH_O PT RH_THD_RTH_MO D RH_THD_RTH_PES RH_THD_RTH_EXT Gambar 44 Grafik perbandingan hasil simulasi gabungan Tampilan grafik secara jelas memperlihatkan kinerja keempat skenario kecuali skenario eksistingaktual garis warna hitam pada sub green budgeting RTH yang tidak nampak dalam grafik. Hal ini disebabkan karena rendahnya dukungan kinerja penganggaran hijau, sehingga cukup besar perbedaannya dengan ketiga skenario tersebut. Dengan demikian bahwa sistem ini sangat dipengaruhi pertumbuhan penduduk yang tinggi tetapi tidak diikuti oleh kebijakan green budgeting RTH yang optimal, sehingga menyebabkan kualitas kenyamanan lingkungan terus menurun yang diukur dari parameter naiknya THI karena kenaikan suhu dan menurunya kelembaban. Berdasarkan perbandingan skenario model pada Gambar 44 khususnya persoalan laju pertumbuhan penduduk, maka model skenario optimis 166 memberikan arahan strategi yang paling baik dampaknya terhadap pengembangan RTH kota. Meningkatnya kegiatan lahan terbangun untuk pengembangan permukiman dan industri di Kota Bekasi dipengaruhi oleh meningkatnya pertumbuhan penduduk karena urbanisasi. Sebagai perbandingan Tabel 49 menyajikan perbandingan pertumbuhan penduduk antar skenario. Tabel 49 Perbandingan prediksi penduduk antar skenario Time PDDK_EXT PDDK_PES PDDK_MOD PDDK_OPT 01 Jan 2010 01 Jan 2015 01 Jan 2020 01 Jan 2025 01 Jan 2030 2. 376. 842, 66 2. 822. 011, 02 3. 350. 556, 73 3. 978. 095, 89 4. 723. 169, 36 2. 376. 842, 66 2. 788. 090, 78 3. 270. 494, 22 3. 836. 364, 49 4. 500. 143, 26 2. 376. 842, 66 2. 754. 497, 50 3. 192. 157, 65 3. 699. 357, 31 4. 287. 145, 57 2. 376. 842, 66 2. 688. 282, 36 3. 040. 530, 28 3. 438. 933, 53 3. 889. 539, 90 Ket: pddk= penduduk, ext= eksisting, pes=pesimis, mod=moderat, opt=optimis Kinerja pengendalian penduduk dengan laju 3 pada skenario optimis dapat mengendalikan penduduk sebesar 3.899.539 jiwa 2030. Perbedaanya cukup besar dengan hasil simulasi pada ketiga skenario lainnya. Dengan demikian intervensi kebijakan skenario optimis, dapat menekan tingginya penggunaan lahan terbangun RTB sebagaimana perbandingan skenario yang diperlihatkan pada Tabel 50. Tabel 50 Perbandingan prediksi lahan permukiman terbangun antar skenario T ime RT B EXT RT B_PES RT B_MOD RT B_OPT 01 Jan 2010 01 Jan 2015 01 Jan 2020 01 Jan 2025 01 Jan 2030 14. 389, 00 14. 605, 63 15. 423, 48 16. 828, 33 18. 831, 98 14. 380, 00 14. 580, 51 15. 333, 19 16. 616, 54 18. 431, 77 14. 380, 00 14. 562, 44 15. 249, 47 16. 413, 66 18. 047, 60 14. 380, 00 14. 526, 58 15. 085, 45 16. 021, 71 17. 316, 02 Ket: RTB= ruang terbangun Skenario optimis mampu mengendalikan penambahan RTB di bawah angka 18.000 ha atau tepatnya 17.316,02 ha, berbeda dengan skenario lainnya yang berada di atas angka 18.000 ha. Rencana pengembangan tata ruang pada dasarnya ditujukan sebagai wadah aktivitas dan kegiatan penduduk kota yang bersangkutan. Oleh sebab itu, aspek kependudukan juga berperan penting sebagai dasar penyusunan RTRW kota disamping dukungan green budgeting RTH yang optimal. Intervensi penganggaran daerah pada skenario optimis sebesar 3 persen dari APBD, berpengaruh pada kenaikan belanja RTH green budgeting RTH dari Rp. 47.252.106.219 pada tahun 2010 meningkat menjadi 167 Rp. 498.277.894.342 2030. Optimalisasi kinerja green budgeting RTH memperlihatkan tingkat pencapaian penambahan alokasi RTH publik sebesar 4.874 ha 23 pada tahun 2030 dengan jumlah penduduk dikendalikan sebesar 3.899.539 jiwa Tabel 49. Penambahan kinerja penganggaran hijau sebagai implementasi politik tata ruang pro lingkungan menjadi bagian yang penting dalam pelaksanaan program- program RTRW Kota Bekasi. Skenario optimis dengan intervensi green budgeting RTH sebesar 3 persen dari APBD adalah sesuatu yang wajar. Pertimbangan ini berdasarkan kenaikan pendapatan APBD yang cukup signifikan sebesar 15 persen per tahun. Sebagai gambaran realisasi APBD tahun 2010 sebesar 1,5 Triliun lebih seharusnya porsi penganggaran RTH sebesar 47 Milyar lebih 3, tetapi faktanya tidak lebih dari 1 Milyar. Dengan kuatnya keinginan politik terhadap program-program tata ruang khususnya pengelolaan RTH seyogyanya scenario optimis dapat dilaksanakan Pemerintah Kota Bekasi. RTH adalah salah satu komponen pembentuk ruang kota atau wilayah perkotaan yang memiliki peranan penting dalam menyangga biofiltering, mengendalikan biocontrolling dan memperbaiki bioengineering kualitas lingkungan kehidupan suatu wilayah perkotaan Nurisjah, 2007. Keberadaan kondisi perkotaan dengan segala tantangannya harus tetap menjamin kawasan lindung yang seimbang dengan kawasan budidayanya. Oleh sebab itu, RTH kota dinyatakan sebagai bagian dari ruang fungsional yang dapat meningkatkan kualitas fisik dan non fisik wajah kota. 168

VII. ARAHAN KEBIJAKAN GREEN BUDGETING RTH

7.1. Prioritas Kebijakan Berdasarkan Pendapat Stakeholders

Strategi pengalokasian RTH Berbasis Green Budgeting merupakan pencerminan stimulus kebijakan penganggaran APBD dalam upaya pembangunan lingkungan terkait pengelolaan RTH. Aspek penganggaran pada sub model green budgeting RTH menjadi faktor pengungkit berjalannya sistem secara keseluruhan dan berkelanjutan. Intervensi simulasi model memberi arahan terhadap pentingnya penganggaran hijau untuk rencana penambahan atau pengalokasian RTH publik secara optimal. Definisi green budgeting sebagaimana sudah dijelaskan pada kerangka teoritik adalah aktivitas penganggaran daerah yang bersifat pro-lingkungan atau APBD hijau termasuk dalam hal penganggaran RTH. Menurut Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 13 Tahun 2006, struktur APBD merupakan satu kesatuan yang terdiri dari Pendapatan Daerah, Belanja Daerah dan Pembiayaan Daerah. Pendapatan daerah adalah hak daerah yang diakui sebagai penambah nilai kekayaan bersih dalam periode tahun bersangkutan dan tidak perlu dibayar kembali oleh daerah. Pendapatan daerah meliputi semua penerimaan uang melalui Rekening Kas Umum Daerah yang menambah ekuitas dana. Pendapatan daerah meliputi: a Pendapatan Asli Daerah; b Dana Perimbangan, dan c Lain-Lain Pendapatan. Belanja daerah meliputi semua pengeluaran uang dari Rekening Kas Umum Daerah yang mengurangi ekuitas dana, yang merupakan kewajiban daerah dalam satu tahun anggaran yang tidak akan diperoleh pembayarannya kembali oleh daerah. Pembiayaan adalah setiap penerimaan yang perlu dibayar kembali danatau pengeluaran yang akan diterima kembali, baik pada tahun anggaran yang bersangkutan maupun pada tahun-tahun anggaran berikutnya Permendagri Nomor 13 Tahun 2006. Pembiayaan daerah adalah transaksi keuangan pemerintah daerah yang dimaksudkan untuk menutup defisit atau untuk memanfaatkan surplus APBD. Penganggaran hijau green budgeting dalam kaitan penelitian ini dibatasi pada aspek pendapatan dan belanja. Alasan tidak memasukkan unsur pembiayaan daerah karena terkait kebijakan hutang piutang dan aset daerah