Fitur Konservasi dan Fitur Biaya

35 Gambar 9 Peta Daerah Kajian Berdasarkan hasil pengamatan dilapangan diperoleh 6 jenis data sebagai fitur konservasi dan 3 jenis data sebagai fitur biaya. Fitur konservasi dalam kajian ini antara lain adalah sebaran terumbu karang, daerah pemijahan, daerah pembesaran dan keberadaan species tertentu seperti ikan pari, ikan katak dan lumba-lumba. Daerah pemijahan merupakan DPL yang dibentuk oleh masyarakat, sedang daerah pembesaran adalah meliputi karang Liwutongkidi yang diusulkan masyakat sebagai cadangan konservasi. Fitur biaya terdiri dari pelabuhan, alur pelayaran dan daerah tangkap bagi nelayan setempat. Data-data yang telah diperoleh tersebut, dikumpulkan dengan bantuan Sistim Informasi Geografis SIG dan dimasukkan dalam satuan perencanaan dengan system dengan metode presentabsent , artinya jika suatu heksagon bertumpang susun dengan suatu fitur maka heksagon tersebut beratribut present untuk fitur bersangkutan Gambar 10 dan 11. Fitur konservasi yang sudah dimasukan disebut data habitat, sedangkan fitur biaya disebut data biaya. Penilaian Bobot Fitur . Data yang telah dimasukan dalam dalam satuan perencanaan akan diberi skor sesuai dengan tingkat kepentingan dan kualitasnya. Terumbu karang dan DPL merupakan data yang penting dan berkualitas tinggi sehingga diberi skor 6, demikian dengan data yang lain. Penentuan bobot nilai fitur konservasi dan fitur biaya sangat unik. Fitur konservasi dengan bobot tinggi diperhitungkan untuk memenuhi target konservasi, demikian juga dengan fitur biaya. Kawasan Konservasi Basilika, fitur konservasi ada 6 parameter seperti pada Tabel 8 dengan bobot nilai berkisar antara 3-6. Pertimbangan tersebut memperhatikan kepentingan dan kualitas Tabel 1 . Tabel 8 Fitur konservasi No Fitur Konservasi Faktor Denda 1 Terumbu Karang 6 2 Daerah Pemijahan 5 3 Daerah Pembesaran 4 4 Daerah Ikan Katak 3 5 Daerah Pari 3 6 Daerah Lumba-lumba 3 37 Gambar 10 Peta Fitur Konservasi 38 Gambar 11 Peta Fitur Cost Data terumbu karang merupakan data dengan kepentingan dan kualitas data yang tinggi. Nilai untuk data yang tergolong sangat penting diberi nilai 4 dan kualitas data yang tinggi diberi nilai 2, sehingga nilai faktor dendanya merupakan penjumlahan nilai kepentingan dan kualitas adalah 6. Data untuk daerah pemijahan sangat penting, tapi kualitas datanya sangat rendah karena datanya diperoleh berdasarkan wawancara. Daerah pemijahan mempunyai kepentingan sedang, tapi kualitas datanya cukup tinggi karena datanya diperoleh berdasarkan pengamatan di lapangan dan hasil wawancara. Data ikan katak, ikan pari dan lumba-lumba kepentingan tergolong sedang karena bukan target utama, sedang kualitas datanya tergolong rendah, karena pengamatan ikan katak dan ikan pari baru sekali, sementara untuk alur lumba-lumba sebenarnya kurang dari luas yang ada karena hanya berdasarkan perkiraan masyarakat. Biaya unit perencanaan dihitung dari adanya pemanfaatan sumberdaya digunakan dalam unit perencanaan. Penggunaan pemanfaatan sumberdaya lebih di unit perencanaan, membuat biaya akan lebih tinggi dari unit perencanaan. Daftar peringkat penggunaan sumberdaya di kawasan Basilika ditampilkan pada Tabel 9. Biaya dihitung dari kehadiran pemanfaatan sumber daya yang digunakan dan tidak digunakan dalam mendefinisikan skenario. Tabel 9 Fitur biaya No Fitur Biaya Skor 1 Pelabuhan 6 2 Alur Pelayaran 3 3 Daerah penangkapan 4 Tingkat kepentingan data pelabuhan sangat tinggi, sedang jenis datanya sangat tinggi karena datanya sangat pasti berdasarkan kenyataan yang ada dilapangan. Data alur pelayaran, kepentingannya tergolong sedang dan kualitas datanya cukup rendah. Hal ini karena saat ini pelayaran di kawasan Basilika belum termasuk faktor utama yang menurunkan kualitas perairan. Daerah penangkapan tergolong sedang kepentingannya, sedang kualitas datanya cukup tinggi karena diperoleh berdasarkan wawancara langsung dengan nelayan sebagai pelaku utama.

5.2.3. Pengaturan Skenario

Marxan memberikan kita kesempatan kepada kita untuk mengatur berbagai skenario. Setiap skenario menghasilkan hasil yang berbeda-beda. Berdasarkan observasi yang dilakuan terhadap beberapa skenario, maka ditetapkan 3 skenario Tabel 10 yang akan digunakan dalam analisa ini, tiap skenario digunakan 11 BLM yang berbeda yaitu antara 0-10000, maka proses tersebut menghasilkan 33 hasil yang berbeda pula. Tabel 10 Faktor denda dan persentase target tiap skenario pada fitur konservasi Skenario 1 No Fitur Target SPF Jumlah PU Target Shapefile 1 Terumbu Karang 30 6 3339 1000 basilika_coral 2 Daerah Pemijahan 100 5 197 197 d_pemjhn 3 Daerah Pembesaran 30 4 234 70 d_pembsrn 4 Daerah Ikan Katak 40 3 26 10 frogfish 5 Daerah Pari 50 3 11 5 pari 6 Daerah Lumba- lumba 10 3 1912 573 lumba Skenario 2 No Fitur Target SPF Jumlah PU Target Shapefile 1 Terumbu Karang 40 6 3339 1336 basilika_coral 2 Daerah Pemijahan 100 5 197 197 d_pemjhn 3 Daerah Pembesaran 40 4 234 94 d_pembsrn 4 Daerah Ikan Katak 40 3 26 10 frogfish 5 Daerah Pari 50 3 11 5 pari 6 Daerah Lumba- lumba 10 3 1912 573 lumba Skenario 3 No Fitur Target SPF Jumlah PU Target Shapefile 1 Terumbu Karang 40 6 3339 1336 basilika_coral 2 Daerah Pemijahan 100 5 197 197 d_pemjhn 3 Daerah Pembesaran 50 4 234 117 d_pembsrn 4 Daerah Ikan Katak 40 3 26 10 frogfish 5 Daerah Pari 50 3 11 5 pari 6 Daerah Lumba- lumba 10 3 1912 573 lumba Besarnya target konservasi tergantung seberapa luas wilayah yang direncanakan akan menjadi kawasan konservasi. Daerah pemijahan yang diperoleh dari hasil wawancara dan juga merupakan lokasi DPL sangat diharapkan oleh masyarakat sebagai zona inti, maka persentasi target yang dikonservasi adalah 100. Demikian pula dengan fitur yang lain disesuaikan dengan perencanaan yang diinginkan. Pada Tabel 10 terlihat bahwa beberapa target di ketiga skenario diatas sama yaitu daerah pemijahan 100, daerah pari 40, daerah ikan katak 40, dan daerah lumba-lumba 30. Penetapan target daerah pemijahan 100 dengan harapan bahwa semua daerah pemijahan yang merupakan DPL akan terpilih menjadi zona inti. Target konservasi yang bervariasi dari ketiga skenario adalah terumbu karang dan daerah pembesaran. Perbedaan target tersebut dengan harapan adanya variasi luas zona inti yang terpilih dan lokasinya. Dari ketiga skenario diatas dilakukan running Marxan, sehingga diperoleh beberapa output file antara lain output1_best, output1_mvbest, output1_sen, output1_ssoln dan output1_sum . File o utput1_best adalah best solution, output1 _mvbest adalah tabel evaluasi pencapaian target fitur konservasi oleh proses marxan, output1 _sen adalah file berisi tentang skenario yang digunakan, output1 _ssoln adalah frekuensi sebuah satuan perencanaan terpilih dan output1_sum adalah nilai cost, planning unit dan Boundary Length tiap kali proses. Penentuan BLM optimal Salah satu file output ouput yaitu output1_sum memuat data tentang cost, planning units luas area dan boundary length panjang batas tepi . Data tersebut merupakan data hubungan antara nilai hubungan antara cost, planning units luas area dan boundary length panjang batas tepi . Dari Tabel 11 terlihat bahwa nilai BLM yang dicobakan berkisar dari 0- 10.000, menghasilkan 11 macam hasil tiap skenario. Nilai biaya dan luas area tiap skenario bervariasi dan mempunyai kecenderungan yang hampir sama yaitu nilainya berbanding lurus dengan meningkatnya nilai BLM. Kecenderungan nilai panjang batas agak berbeda, terlihat dari nilainya menurun dengan meningkatnya nilai BLM dan pada saat mencapai nilai tertentu akan mengalami peningkatan. Nilai BLM yang digunakan dalam Marxan adalah nilai BLM optimal yang diperoleh berdasarkan matriks hubungan luas area kawasan dengan panjang batas tepi kawasan yang optimal. Data dari Tabel 11 dibuat matrix dengan dua komponen yaitu panjang batas tepi kawasan boundary length dan luas area planning units sehingga diperoleh kurva seperti pada Gambar 12. Nilai BLM