METODOLOGI ANALISIS MENGENAIDAMPAK LINGKUNGAN IV

PRAKIRAAN DAMPAK, ANALISIS RISIKO LINGKUNGAN SERTA EVALUASI DAMPAK DAN RESIKO

HERDY F. YUSUF

FAISAL RASYID

Pendahuluan

Prakiraan dampak, analisis resiko lingkungan, dan evaluasi dampak telah menggunakan metode yang sangat sederhana sampai pada metode yang canggih.

Prakiraan dampak yang sederhana lebih bersifat intuitif dan sangat subyektif.

Sedangkan pada metode yang canggih dasar ilmiah makin kuat dan sifat subyekif pun makin berkurang.

Model matematik, model fisik serta eksperimen laboratorium dan lapangan banyak digunakan dalam metode yang canggih.

Namun karena pengelolaan lingkungan bersifat antroposentris dan dengan demikian AMDAL sebagai salah satu alat pengelolaan juga bersifat antroposentris, alat yang canggih tidak dapat bebas dari subyektivitas

Prakiraan Dampak

Tentukan lingkungan yang akan dibuat modelnya, uraikan karakteristik utama lingkungan tersebut dan dampak yang akan diprakirakan.

Pilih metode prakiraan yang sesuai: metode informal

metode formal

metode model matematik (formal)

metode model fisik (formal)

metode eksperimental (formal)

Kumpulkan data khusus yang diperlukan oleh masing-masing metode,

Uji validitas metode,

Sempurnakan model dan lakukan revalidasi,

Gunakan metode untuk ekstra memprakirakan dampak,

Beri interpretasi pada prakiraan

Prakiraan Dampak

Penelitian AMDAL umumnya menghasilkan banyak sekali data.

Banyak peneliti yang beranggapan, makin banyak data makin baik.

Karena itu banyak terjadi data yang terkumpulkan jauh lebih banyak daripada yang diperlukan, dan banyak yang tidak dianalisis, melainkan hanya disajikan saja.

Dengan demikian biaya, tenaga, dan waktu yang digunakan tidak efektif dan efisien.

Pengumpulan data ini oleh Chambers (1985) disebut long-and-dirty (panjang dan kotor).

Hindari BIAS

Pelingkupan tidaklah berarti, kita melakukan ekstrem yang lain, yang disebut quick-and-dirty (cepat dan kotor) oleh Chambers (1985).

Yaitu penelitian yang cepat dan menghasilkan data yang tidak dapat dipercaya.

Kemudian Chambers (1985) menyarankan dilakukannya penelitian yang disebutnya fairly-quick-and-fairly-clean (cukup cepat dan cukup bersih).

Di daerah pedesaan metode itu dikenal dengan nama rapid rural apprasial/RRA (penaksiran cepat pedesaan/PCP).

Dalam PCP Chambers Menyarankan untuk menghindari bias

BIAS bisa meliputi

Ruang. Bias terhadap perkotaan, sehingga orang yang melarat yang tinggal jauh dari kota banyak yang terabaikan dalam penelitian,

Proyek. Peneliti di pedesaan umumnya tersalurkan ke daerah yang terdapat proyek, sedangkan daerah yang tidak ada proyeknya terabaikan,

Kontak dengan penduduk. Kontak dengan penduduk sering terjadi dengan penduduk yang kurang miskin, lebih banyak dengan laki-laki dan jarang dengan wanita, dan lain-lain,

Musim Kemarau. Banyak penilitian yang dilakukan pada saat musim kemarau daripada saat musim hujan,

Kesopanan dan protokol. Karena menjaga sikap sopan dan protokoler, menimbulkan sikap enggan untuk menanyakan tentang kemiskinan dan menghubungi orang miskin.

Cari data sesuai kebutuhan!

• Dengan demikian agar pengumpulan data dapat efektif, pengumpulan harus dilakukan berdasarkan

Dampak penting yang telah diidentifikasi dalam pelingkupan,

Model prakiraan masing-masing dampak penting itu

• Menurut WHO proses pengumpulan data ialah sebagai berikut Tentukan jumlah, jenis dan luas daerah penelitian,

Identifikasi jenis dan besarnya sumber pencemaran dan limbah dalam daerah tersebut,

Tentukan data yang diperlukan dengan memeriksa faktor pencemaran dan faktor limbah dalam lembaran kerja yang sesuai,

Identifikasi instansi pemerintah atau badan lain yang mempunyai data yang diperlukan,

Uji-silang data yang dikumpulkan dari berbagai sumber dan tentukan ketelitiannya,

Jika perlu ubah satuan data yang dikumpulkan menjadi satuan yang sesuai dengan yang tertera dalam lembaran kerja.

Manfaatkan Bagan Alir

Dengan menggunakan metode bagan alir dalam identifikasi dampak, bagan alir itu kita gunakan sebagai tuntunan dalam prakiraan dampak selangkah demi selangkah.

Hasil yang didapatkan dalam langkah yang satu digunakan sebagai masukan untuk perhitungan dalam langkah berikutnya.

Inilah keuntungan bagan alir yang tidak terdapat dalam metode matriks dan daftar uji.

Perhatikan bagan alir berikut:

Pembangunan Industri

Persiapan Operasional

Pencemaran Air

Kenaikan air lahan

Kenaikan

kepadatan

penduduk

Pembebasan Lahan

Penurunan

hasil produksi

pertanian

Penggusuran

pendudukKonstruksi

prasarana dan

kompleks industri

Urbanisaso

Kenaikan tekana

penduduk

Kenaikan air lahan

Kerusakan Hutan

Kenaikan produksi

limbah di kota

Kenaikan laju erosi

Erosi gen

Meruntun Bagan Alir

KENAIKAN KEPADATAN PENDUDUK

PENURUNAN HASIL PERTANIAN

PENGGUSURAN PENDUDUK

KENAIKAN TEKANAN PENDUDUK

KERUSAKAN HUTAN

KENAIKAN AIR LARIAN

KENAIKAN LAJU EROSI

EROSI GEN

ARUS URBANISASI

KENAIKAN PRODUKSI LIMBAH

KENAIKAN AIR LARIAN KARENA KONTRUKSI

PENCEMARAN AIR

PRAKIRAAN DAMPAK KUMULATIF

ANALISIS RESIKO LINGKUNGAN

Untuk mengelola resiko lingkungan

diperlukan Analisis Resiko Lingkungan

(ARL).

ARL dapat menjadi bagian dari AMDAL atau

terlepas darinya.

ARL pada umumnya dan Analisis Manfa’at

dan Resiko Lingkungan pada khususnya

sesuai untuk pelaksanaan audit lingkungan.

Arti Resiko Lingkungan Dalam Analisis Dampak Lingkungan

Resiko (manfaat) lingkungan ialah suatu faktor atau proses dalam lingkungan yang mempunyai kementakan tertentu untuk menyebabkan konsekuensi yang merugikan (menguntungkan) kepada manusia atau lingkungannya.

Dalam Analisis Dampak Lingkungan banyak prakiraan mengandung ketidakpastian.

Oleh karena itu, akronim ANDAL memberikan kesan yang salah kepada masyarakat, seolah-olah proyek yang telah disertai ANDAL, sudahlah beres dan aman, yaitu sudah dapat diandalkan.

Sumber ketidak pastian, diantaranya: kesalahan metodologi

pengetahuan kita yang terbatas tentang sifat dan kelakuan sistem yang kita perkirakan

kementakan kejadian yang rendah (low probability event)

kejadian yang tidak dapt diperkirakan

Dasar Analisis Resiko Lingkungan

Analisis Resiko Lingkungan (ARL) dimulai dari analisis aktivitas, baik aktivitas oleh manusia maupun alam yang menjadi sumber terjadinya ancaman bahaya potensial.

Langkah ini disusul oleh analisis proses, analisis pendedahan, analisis konsekuensi dan anlisis manfaat/resiko.

Pada dasarnya langkah-langkah dalam ARL serupa dengan langkah-langkah pada Analsis Dampak Lingkungan.

Karena itu dalam hal ARL merupakan bagian dari ANDAL, langkah itu dapat sedapatnya diintegrasikan dalam ANDAL.

Perbedaan utama terletak dalam teknik prakiraan: pada ANDAL umunya prakiraan bersifat deterministik dan pada ARL bersifat probabilistik

Metode Prakiraan ResikoPrakiraan Langsung

R = f (p . K), dimana R: Resiko, p: kemungkinan, dan K: Konsekuensi

Besarnya resiko merupakan fungsi besarnya kementakan (probability) dengan konsekuensi tertentu.

Umumnya, makin serius konsekuensi yang dihadapi, makin kecil kementakannya untuk terjadi.

Apabila tersedia cukup data statistik kementakan p suatu kejadian dapat dihitung.

Untuk banyak kejadian telah tersedia data statistik, misalnya curah hujan; debit sungai; jumlah kendaraan; arus lalu lintas dan jumlah kecelakaan; jumlah penduduk, kelahiran dan kematian.

Disamping data statistik, prakiraan besarnya resiko harus didasarkan juga pada asumsi tertentu.

Berdasarkan asumsi itu disusunlah suatu skenario. Biasanya untuk suatu masalah disusun beberapa skenario, yaitu berturut-turut terburuk, sedang dan ringan. Masing-masing skenario mempunyai nilai resiko tertentu.

Metode Prakiraan ResikoPrakiraan Langsung

Pada penggunaan ARL sebagai bagian

ANDAL harus pula dilakukan pelingkupan,

yaitu mengidentifikasi resiko yang penting.

Perhitungan berbagai jenis resiko yang

penting itu merupakan profil resiko daerah

tempat proyek yang sedang direncanakan.

Profil resiko tersebut menjadi landasan untuk

penyusunan garis dasar resiko untuk ANDAL

Metode Prakiraan ResikoPrakiraan Tidak Langsung

Jika tidak cukup tersedia data statistik untuk melakukan perhitungan langsung, resiko dapat dihitung secara tidak langsung berdasarkan terjadinya kecelakaan pada tingkat konsekuensi tertentu pada hal-hal yang lain (kegagalan-kegagalan pada komponennya).

Data statistik untuk masing-masing dapat dikumpulkan dari hal-hal (kegagalan-kegagalan) tersebut, sehingga kementakan kegagalan bekerjanya masing-masing komponen tersebut dapat dihitung.

Umumnya masing-masing kegagalan itu tidaklah menyebabkan kejadian yang besar.

Kecelakaan besar terjadi, apabila terjadi konsidensi, yaitu terjadinya bersama-sama secara stimulan atau berurutan beberapa kegagalan. Cara analisis seperti ini dikenal dengan nama Probabilistic Risk Assesment (PRA).

Metode Prakiraan ResikoPrakiraan Tidak Langsung

Hasil dari PRA ialah suatu distribusi kementakan konsekuensi K yaitu kementakan p per tahun-industri atau tahun-reaktor (reactor year) dengan konsekuensi pada tingkat K (Weinberg, 1986).

Teknik yang umum digunakan adalah analisis pohon kegagalan (fault tree analysis) (Henley & Kumamoto, 1981).

Analisis pohon kegagalan dapat dilakukan dengan dua cara. Pertama, dimulai dari suatu kejadian, misalnya ledakan atau kebakaran, dan bekerja mundur sampai ke penyebabnya. Analisis ini digunakan jika kejadiannya telah diidentifikasi atau telah terjadi. Cara kedua ialah dimulai dari penyebab dan bekerja maju sampai ke kejadian yang mungkin terjadi. Yang akhir ini digunakan pada perencanaan proyek, jadi sebagai bagian dari AMDAL, atau untuk mengevaluasi resiko sebuah pabrik atau instalasi lain yang sedang operasional, yaitu bagian audit lingkungan.

Evaluasi DampakMetode Informal

Metode informal yang sederhana adalah dengan memberi nilai verbal, misalnya kecil, sedang, dan besar. Cara lain ialah dengan memberi skor, misalnya dari 1 sampai 5 tanpa patokan yang jelas.

Namun metode ini tidak memberi pegangan cara untuk mendapatkan nilai penting dampak.

Karena itu disini pun dapat terjadi fluktuasi yang besar antara anggota tim dan pemberian nilai.

Kadar subyektifitas evaluasi itu tinggi. Misalnya, seorang pejabat Direktorat Jenderal Perlindungan Hutan dan Pelestarian Alam (PHPA) akan cenderung untuk memberikan nilai penting yang lebih tinggi untuk dampak pada margasatwa dari pada seorang pejabat Direktorat Jenderal Industri Dasar

Evaluasi DampakMetode Informal: Metode Pembobotan

Dalam sistem ini dampak diberi bobot dengan menggunakan metode yang ditentukan secara eksplisit.

Sebuah contoh ialah sistem pembobotan menurut Battelle untuk pengembangan sumber daya air (Dee et al., 1973).

Dalam sistem Battelle ini lingkungan dibagi dalam empat kategori utama, yaitu ekologi, fisik/kimia, estetik dan kepentingan manusia/sosial.

Masing-masing kategori terdiri atas komponen. Misalnya komponen, dalam kategori ekologi ialah jenis populasi terestrial, selanjutnya komponen dibagi dalam indikator dampak.

Masing-masing kategori, komponen dan indikator dampak dinilai pentingnya relatif terhadap yang lain dengan menggunakan angka desimal antara 0 dan 1.

Evaluasi DampakMetode Informal: Metode Pembobotan

Angka dalam sistem evaluasi lingkungan Battelle diragukan kegunaannya di Indonesia, karena sistem nilai kita berbeda dengan di Amerika Serikat.

Namun demikian metode untuk mendapatkan bobot dalam sistem evaluasi lingkungan itu kiranya pantas untuk diteliti kegunaannya di Indonesia.

Sudah barang tentu kategori, komponen dan indikator serta peruntukannya harus disesuaikan dengan keadaan di Indonesia.

Mongkol (1982) membuat modifikasi sistem evaluasi lingkungan Battelle.

Pertama, fungsi nilai tidaklah dibuat dari grafik mutu lingkungan terhadap indikator dampak, melainkan grafik mutu lingkungan terhadap M/S. M ialah indikator dampak dan S ialah batas maksimum atau minimum indikator dampak yang tidak boleh dilampaui.

Evaluasi DampakMetode Informal: Metode Pembobotan

Modifikasi kedua ialah Mongkol tidak menggunakan biaya lingkungan netto atau manfaat lingkungan netto, melainkan nisbah manfaat/biaya lingkungan sebagai berikut:

nisbah manfaat/biaya lingkungan =

|Pos. E| = jumlah total dampak positif

|Neg E| = jumlah total dampak negatif.

Agar operasi matematik dapat dilakukan dalam metode pembobotan, metode itu harus menggunakan skala interval atau skala nisbah (bab amalgamasi).

Evaluasi DampakMetode Informal: Metode Ekonomi

Metode ini mudah diterapkan pada dampak yang mempunyai nilai uang. Untuk dampak yang tidak mempunyai nilai uang penerapan metode ini masih mengalami banyak kesulitan.

Cara yang umum dipakai adalah untuk memberikan harga bayangan (shadow price) pada dampak tersebut.

Harga bayang tersebut didasarkan pada kesediaan orang atau pemerintah untuk membayar atau untuk menerima ganti rugi untuk lingkungan yang terkena dampak tersebut.

Dalam hal lingkungan yang tercemar biaya diperlukan untuk membersihkan lingkungan dari pencemaran, biaya itu makin tinggi dengan makin tingginya tingkat kebersihan yang dikehendaki masyarakat.

Evaluasi DampakMetode Informal: Metode Ekonomi

Pada prinsipnya dampak pada manusia dapat pula diberi harga bayangan. Misalnya, harga bayangan untuk dampak kesehatan dapat dihitung berdasarkan upah yang hilang dan atau biaya pengobatan.

Demikian pula biaya yang dikeluarkan pemerintah untuk pelayanan kesehatan, misalnya vaksinasi, dapat disebut pula sebagai harga bayangan jiwa karena merupakan kesediaan pemerintah untuk membayar perlindungan jiwa dari kematian.

Banyak tantangan masih diberikan terhadap pemberian nilai uang pada lingkungan, terutama pada jiwa dan kesehatan manusia, tantangan itu terutama berkaitan dengan masalah etik.

Evaluasi Resiko

Seperti halnya, evaluasi resiko juga bersifat subyektif. Evaluasi itu sangat dipengaruhi oleh persepsi orang terhadap resiko. Menurut Whyte & Burton (1982), resiko dapat dinyatakan sebagai

R = kementakan x konsekuensi

Akan tetapi bagi masyarakat umu persepsi resiko ialah

R = kementakan x (konsekuensi) p

Besarnya eksponen p dipengaruhi oleh banyak faktor.

Misal faktor yang mempengaruhi kesediaan masyarakat untuk menerima resiko, responden di Amerika Serikat menaksir-lebih (overestimate) resiko yang ditimbulkan oleh kejadian yang jarang terjadi dan menaksir-kurang (underestimate) resiko yang ditimbulkan oleh kejadian yang banyak terjadi.

Evaluasi Resiko

Evaluasi resiko sangatlah rumit. Dua faktor utama selalu harus diingat: pertama, adanya ketidakpastian ilmiah dan kedua, persepsi masyarkat terhadap resiko hanyalah sebagian saja didasarkan pada bukti ilmiah.

Mengingat rumitnya evaluasi resiko para pakar menyarankan, agar evaluasi dijalankan melalui proses negosiasi dan mediasi dengan masyarakt (Bidwell et al. 1987; Klapp, 1987).

Negosiasi dan mediasi yang ternyata telah dapat membuahkan hasil kesepakatan yang memuaskan pihak-pihak yang berkepentingan dan menggalang peran serta mereka di banyak negara, kiranya perlu untuk dipelajari kemungkinan penerapannya di Indonesia, metode ini kiranya juga sesuai dengan pasal 22 PP 51 tahun 1993.

Lagi pula musyawarah merupakan tradisi yang telah berakar dalam kehidupan masyarakt kita.

Amalgamasi

Amalgamasi ialah merangkum semua nilai yang didapat menjadi satu atau sejumlah kecil indeks dampak komposit. Amalgamasi disebut juga agregasi.

Tujuan amalgamasi ialah untuk mempermudah pemilihan alternatif oleh pengambil keputusan.

Sistem evaluasi lingkingan Battelle menghasilkan indeks dampak komposit dengan menjumlahkan Satuan Dampak Lingkungan. Indeks dampak komposi adalah

Yaitu Dk = indeks dampak komposit, SDLdp = Satuan Dampak lingkungan dengan proyek; SDLtp = Satuan Dampak Lingkungan tanpa proyek.

Amalgamasi

Metode amalgamasi yang lain yang terkenal ialah metode tumpang tindih McHarg(1969).

Teknik ini pertama kali digunakan oleh McHarg (1969) antara lain, untuk menentukan rute jalan raya.

McHarg mengidentifikasi faktor-faktor yang penting dalam kontruksi jalan raya, baik faktor fisik yang secara tradisional diperhitungkan oleh para insinyur jalan raya, maupun faktor biologi dan sosial-ekonomi, misalnya kemiringan lereng, drainase permukaan, kepekaan terhadap erosi, nilai sejarah, dan lain-lain.

McHarg memberikan urutan peringkat untuk zona pada masing-masing kategori, tetapi tidak memperbandingkan peringkat antara kategori, misalnya antara peringkat kemiringan lereng, peringkat tanah, peringkat sejarah dan peringkat mergasatwa.

Amalgamasi

McHarg menyatakan peringkat kategori yang satu tidak dapat diperbandingkan dengan peringkat kategori yang lain dan karena itu kategori tidak dapat diberi urutan peringkat.

Namun demikan ia menjumlahkan peringkat zona dalam kategori yang lain.

Banyak orang menggangap metode tumpang tindih McHarg sebagai metode untuk identifikasi dampak.

Namun dari uraian jelaslah metode McHarg bukanlah metode untuk mengidentifikasi dampak, melainkan metode untuk memeilih alternatif dengan nilai dampak negatif terendah.

Untung Rugi Amalgamasi

Dengan amalgamasi pengambil keputusan hanya mempertimbangkan satu angka, sedangkan tanpa indeks komposit pengambil keputusan harus menghadapi banyak data yang bersifat verbal.

Misalnya, untuk memilih alternatif ia tinggal membandingkan indeks dampak komposit masing-masing alternatif.

Dalam metode Leopold dan Battelle ia tinggal memilih indeks terkecil, dalam metode Mongkol indeks terbesar dan dalam metode McHarg warna termuda atau putih.

Namun demikian banyak terdapat perdebatan setuju dan tidak setuju dengan indeks komposit.

Untung Rugi Amalgamasi

Keberatan berlandaskan atas dua alasan utama.

Pertama, indeks komposit pada hakekatnya adalah nilai rata-rata dampak. Karena itu indeks komposit tersebut dapat menutupi dampak yang tingkat besarnya dan atau tingkat pentingnya tinggi.

Untuk mengatasi kelemahan ini telah dianjurkan untuk :

nilai besar dan penting masing-masing dampak harus dimasukkan dalam laporan;

prosedur amalgamasi harus diuraikan dengan jelas;

dampak yang tidak dapat diterima (nilai negatifnya tinggi atau/dan tidak ada cara untuk mengatasinya) harus diberi “bendera merah”;

dampak juga diberi “bendera merah”, apabila data atau/dan ilmu pengetahuan untuk memprakiraannnya tidak cukup.

Untung Rugi Amalgamasi

Keberatan kedua terhadap amalgamasi ialah pada waktu orang melakukan amalgamasi, orang kurang atau tidak memperhatikan kaidah matematik.

Pada data nominal dan ordinal semua operasi aljabar, seperti menambah, mengurangi, mengalikan dan membagi, tidak boleh dilakukan.

Data nominal ialah pemberian angka pada suatu hal tertentu. Data ordinal ialah data yang diatur menurut peringkat tertentu, misalnya dengan diberi angka dari 1 sampai 10 tanpa adanya skala yang jelas dan konsisten.

Untung Rugi Amalgamasi

Pada data skala interval hanya boleh dilakukan operasi matematik yang tidak mengubah perbedaan relatif antara unit-unit, misalnya menambah, mengurangi, membagi dan mengalikan dengan konstanta, serta operasi integral dan diferensial.

Pada data skala nisbah dapat dilakukan semua jenis operasi matematik, termasuk mengalikan dengan variabel, fungsi pangkat dan tranformasi log.

Pada waktu kita akan melakukan amalgamasi haruslah kita periksa dua jenis data, yaitu data nominal dan data ordinal, data skala interval atau data skala nisbah.

Operasi matematik haruslah kita lakukan dengan memperhatikan kaidah matematik sesuai dengan jenis data.

Untuk menghindari kesalahan, data ordinal tidak dinyatakan dalam angka, melainkan data huruf atu simbol. Huruf atau simbol tidak dapat diperlakukan secara matematik.

Ketidakpastian dalam pemilihan alternatif

Dalam AMDAL yang canggih unsur ketidakpastian dimasukkan juga dalam pemilihan alternatif. Pemilihan alternatif “terbaik” haruslah didasarkan pada kriteria tertentu.

Dari uraian dan contoh dapat dilihat bahwa sebenarnya tidak ada alternatif “terbaik” ataupun alternatif “terburuk”. “Terbaik” dan “terburuk” tergantung pada kriteria yang dipakai.

Kriteria mana yang akan dipakai sangat tergantung pada situasi perencanaan dan sifat pengambilan keputusan. Sudah sepantasnya kriteria pengambilan keputusan dinyatakan secara eksplisit dengan memperhatikan kemungkinankeberhasilan dan kegagalan serta konsekuensi keberhasilan dan kegagalan tersebut.

Pelaksanaan AMDAL wajib mendorong pengambil keputusan ke arah ini.