Pemetaan Distribusi Curah Hujan menggunakan Data CHIRPS Periode 2013-2023 untuk Evaluasi Zonasi Hutan di Provinsi Banten
Main Article Content
Abstract
Provinsi Banten mengalami tekanan signifikan terhadap ekosistem hutannya akibat urbanisasi dan pembangunan yang pesat. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan distribusi curah hujan di Provinsi Banten menggunakan data CHIRPS periode 2013-2023, mengevaluasi kesesuaian zonasi hutan berdasarkan pola curah hujan, dan memberikan rekomendasi untuk strategi pengelolaan hutan yang efektif. Metode yang digunakan interpolasi kriging, penelitian ini berhasil mengungkap bahwa sebagian besar wilayah Banten memiliki curah hujan rendah hingga sedang, dengan kelas sedang (200-300 mm/bulan) mendominasi 53,42% dari luas wilayah. Kawasan hutan terluas (26,50%) berada pada kelas curah hujan 293,0-326,0 mm/bulan, sementara bagian utara dan timur laut provinsi didominasi oleh zona "Sangat Tidak Sesuai" untuk hutan. Implikasi dari temuan ini menekankan pentingnya strategi konservasi dan rehabilitasi hutan di bagian selatan dan barat provinsi untuk menjaga kualitas hutan di zona "Sesuai" dan "Sangat Sesuai" serta mengatasi konflik penggunaan lahan di zona "Tidak Sesuai" dan "Sangat Tidak Sesuai". Peta curah hujan yang dihasilkan menyediakan dasar yang kuat untuk perencanaan pengelolaan hutan yang lebih efektif dan berkelanjutan. Kesimpulan penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi pemahaman distribusi curah hujan dan kesesuaiannya untuk zonasi hutan di Provinsi Banten, mendukung pendekatan berbasis data geospasial dalam pengelolaan hutan yang berkelanjutan, serta untuk kebijakan konservasi yang lebih efektif di wilayah tersebut.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with the Media Komunikasi Geografi agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal the right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License (CC BY-SA 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work. (See The Effect of Open Access)
References
Budiyono, B., & Faisol, A. (2021). Evaluasi Data Climate Hazards Group Infrared Precipitation With Station (CHIRPS) Dengan Data Pembanding Automatic Weather Stations (AWS) Dalam Mengestimasi Curah Hujan Harian Di Provinsi Papua Barat. Jurnal Teknik Pertanian Lampung (Journal of Agricultural Engineering), 10(1), 64. https://doi.org/10.23960/jtep-l.v10i1.64-72
Chen, M., Lv, G., Zhou, C., Lin, H., Ma, Z., Yue, S., Wen, Y., Zhang, F., Wang, J., Zhu, Z., Xu, K., & He, Y. (2021). Geographic modeling and simulation systems for geographic research in the new era: Some thoughts on their development and construction. Dalam Science China Earth Sciences (Vol. 64, Nomor 8, hlm. 1207–1223). Science in China Press. https://doi.org/10.1007/s11430-020-9759-0
Faican Lapoto, M., Pagiu, S., & Zainuddin, R. (2022). Evaluationof Land Suitabilityon The Plantsof Kemiri (Aleurites moluccana L.) in Poboya Sub District Mantikulore District Palu Central Sulawesi. 473 j. Agrotekbis, 10(4), 473–484.
Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., Pedreros, D., Verdin, J., Shukla, S., Husak, G., Rowland, J., Harrison, L., Hoell, A., & Michaelsen, J. (2015). The climate hazards infrared precipitation with stations - A new environmental record for monitoring extremes. Scientific Data, 2. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66
Giri, C., Pengra, B., Long, J., & Loveland, T. R. (2013). Next generation of global land cover characterization, mapping, and monitoring. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 25(1), 30–37. https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.03.005
Harianto, S. P., Sari, B., Biodiversitas, D., Ajar, B., & Konservasi, B. (t.t.). Fauna di Kawasan Budidaya Lahan Basah. Buku Ajar Biologi Konservasi. Universitas Lampung.
Hilbert, D. W., Bradford, M., Parker, T., & Westfall, D. A. (2004). Precipitation patterns in muhukalkan woods climate record. The Southwestern Naturalist, 49(1), 85-88.
Kebaili Bargaoui, Z., & Chebbi, A. (2009). Comparison of two kriging interpolation methods applied to spatiotemporal rainfall. Journal of Hydrology, 365(1–2), 56–73. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.11.025
Kurniati, P. ,. (2017). Strategi Pemanfaatan Ruang Sekitar Waduk Saguling untuk Mengurangi Tingkat Bahaya Erosi (Studi Kasus: Kecamatan Cililin). Skripsi. Universitas Esa Unggul. Jakarta.
Liu, M., Hu, Y., Chang, Y., He, X., & Zhang, W. (2009). Land use and land cover change analysis and prediction in the upper reaches of the minjiang river, China. Environmental Management, 43(5), 899–907. https://doi.org/10.1007/s00267-008-9263-7
Mabahwi, N. A., Othman, F., & Noor, M. M. (2021). Flood Hazard Land Suitability Mapping Using GIS-Based Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) Technique: A Case Study in Greater Kuala Lumpur, Malaysia. Geosciences, 11(1), 41.
Malczewski, J. (1999). GIS and Multicriteria Decision Analysis. John Wiley & Sons.
Meng, Y., Malczewski, J., & Boroushaki, S. (2011). A GIS-Based Multicriteria Decision Analysis Approach for Mapping Accessibility Patterns of Housing Development Sites: A Case Study in Canmore, Alberta. Journal of Geographic Information System, 3, 50–61. https://doi.org/10.436/jgis.2011.31004
Nagendra, H., Reyers, B., & Lavorel, S. (2013). Impacts of land change on biodiversity: Making the link to ecosystem services. Dalam Current Opinion in Environmental Sustainability (Vol. 5, Nomor 5, hlm. 503–508). https://doi.org/10.1016/j.cosust.2013.05.010
Novita Tri lara Atica, A., Halik, G., & Saifurridzal. (2022). Prediksi Curah Hujan Menggunakan Data Hujan Satelit CHIRPS dan PERSIANN-CDR di DAS Bedadung Kabupaten Jember. Jurnal Teknik Sumber Daya Air, 69–80. https://doi.org/10.56860/jtsda.v2i2.36
Peraturan Badan/Lembaga. (2010). Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Nomor: Kep. 009 Tahun 2010 Tentang Prosedur Standar Operasional Pelaksanaan Peringatan Dini, Pelaporan, dan Diseminasi Informasi Cuaca Ekstrim. Jakarta.
Purwanto, et al. (2011). Laporan Akhir TIM Pengkajian Hukum Tentang Peran Serta Masyarakat Dalam Pemberantasan Pembalakan Liar Hutan (ILEGAL LOGING). Kementrian Hukum dan Ham RI Badan Pembinaan Hukum Nasional. Jakarta. 2011.
Rahman, S. A., Sunderland, T., Roshetko, J. M., & Healey, J. R. (2017). Facilitating smallholder tree farming in fragmented tropical landscapes: Challenges and potentials for sustainable land management. Journal of Environmental Management, 198, 110–121. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2017.04.047
Sukma, T. H. (2022). Tugas Akhir Simulasi Debit Sungai Progo di Outlet Sapon Menggunakan Data Curah Hujan Spasial Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) dengan Model Soil and Water Assesment Tool (SWAT). Skripsi. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia. https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/37855
Uca, Lamada, M. S., Mandra, M. A., & Jassin, A. M. I. Z. (2022). Morfometri, Perubahan Penggunaan Lahan, Zonasi & Pemodelan Banjir. Daerah Aliran Sungai (DAS) Saddang & Mata Allo Kabupaten Enrekang, Sulawesi Selatan. Media Nusa Creative. ISBN 978-602-462-985-4. Oktober. 2022. www.mncpublishing.com
Wiwoho, B. S., Astuti, I. S., Alfarizi, I. A. G., & Sucahyo, H. R. (2021). Validation of three daily satellite rainfall products in a humid tropic watershed, brantas, indonesia: Implications to land characteristics and hydrological modelling. Hydrology, 8(4). https://doi.org/10.3390/hydrology8040154
Climate Hazards Center UC Santa Barbara., (2022). CHIRPS: Rainfall Estimates From Rain Gauge And Satellite Observations. https://www.chc.ucsb.edu/Data/Chirps%0A [Diakses pada 7 April 2024].