[DRAFT] Pengembangan Tipologi Wilayah Berdasarkan Karakteristik Modal Penghidupan Desa: Provinsi Jawa Tengah

1 Pendahuluan

Proyek LASSO/SOLUSI bertujuan untuk menekan laju degradasi lanskap darat dan laut di Indonesia, meningkatkan ketahanan ekosistem dan mendukung mata pencaharian yang tahan terhadap perubahan iklim. Para pemangku kepentingan nasional, sub-nasional, dan lokal akan meningkatkan perencanaan ruang dan pembangunan dengan mengintegrasikan prinsip-prinsip ekonomi hijau dan biru untuk perlindungan, pemulihan, dan pengelolaan ekosistem alami serta semi-alami. Upaya juga mencakup penanganan polusi air, promosi model bisnis berkelanjutan, ekowisata, pengelolaan sampah terintegrasi di situs ekowisata, akses ke keuangan berkelanjutan, dan kemitraan rantai pasok. Semua ini bertujuan menciptakan pengelolaan berkelanjutan sistem akuatik dan lahan pertanian serta agroforestri dari punggungan bukit hingga terumbu karang.

Proyek LASSO/SOLUSI mencakup intervensi di tingkat nasional dan regional di tiga provinsi: Jawa Tengah, Kepulauan Bangka-Belitung, dan Sulawesi Tengah. Ketiga wilayah ini menjadi fokus Bappenas dalam pendekatan terintegrasi dari lanskap darat hingga laut. Masing-masing provinsi memiliki keragaman tahapan konservasi, pemulihan, dan pengembangan sosial-ekonomi, serta dinamika pengelolaan sumber daya pesisir-laut dan perubahan penggunaan lahan di kepulauan Indonesia yang beragam. Keanekaragaman hayati tinggi terdapat di ketiga provinsi tersebut, dengan banyak spesies endemik. Namun, tekanan degradasi di area pesisir dari ekspansi akuakultur di ekosistem mangrove, penggunaan lahan industri, dan penangkapan ikan yang tidak berkelanjutan menjadi tantangan utama. Ancaman lainnya meliputi penambangan mineral dan pasir yang tidak berkelanjutan serta pengelolaan sampah yang tidak tepat, yang berdampak pada ekosistem darat dan laut di semua provinsi, menyebabkan banyak spesies terancam punah.

Dalam konteks Provinsi Jawa Tengah, fokus diberikan pada kecamatan dengan fitur biofisik dan sosial-ekonomi yang serupa, terutama di Kabupaten Cilacap, Kebumen, dan Banyumas. Pendekatan ini membantu dalam mengidentifikasi risiko serupa di antara kecamatan. Area homogen atau ‘tipologi’ ini didefinisikan dengan menggunakan pengelompokan hierarchical clustering, yang berdasarkan pada indikator biofisik dan sosial-ekonomi.

Tujuan analisis ini adalah untuk mengidentifikasi ‘tipologi’ kecamatan dengan karakteristik sosial-ekonomi dan lingkungan yang serupa di Provinsi Jawa Tengah. Pengelompokan hierarchical clustering digunakan pada data yang disederhanakan oleh PCA. Dengan demikian, diharapkan dapat mengembangkan tipologi desa dalam konteks lokal, termasuk karakteristik sosial, ekonomi, dan biofisik, serta potensi intervensi lanskap darat dan laut untuk semua desa di kabupaten sasaran. Hal ini akan menjadi dasar pemilihan lokasi dan peningkatan skala.

Bagaimana variabilitas desa-desa dalam hal lima modal, tata kelola, program, opsi mata pencaharian, bahaya, konteks, dan masalah lingkungan yang krusial untuk mata pencaharian pedesaan? - Apa saja indikator yang menjelaskan banyak perbedaan antar kelompok desa variabilitas utama yang ada? - Apakah terdapat pola, termasuk pola spasial, yang membentuk tipologi potensi desa?

2 Deskripsi wilayah & Metodologi

Unit analisis terkecil: Desa

Proposed indcators nama_variabel_input Unit Kategori Indikator Tersedia? Sudah terisi? Sumber Keterangan
1 Keberadaan (luas) kawasan hutan lindung kawasan_lindung Persen social Yes Yes NA NA
2 Keberadaan (luas) kawasan hutan konservasi kawasan_konservasi Persen social Yes Yes NA NA
3 Keberadaan (luas) lahan tahura tahura Persen social No - NA Data tersedia, tapi nilai 0
5 Keberadaan (luas) kawasan APL apl Persen social Yes Yes NA NA
6 Keberadaan (luas) lahan kritis lahan_kritis Persen biophysical Yes Yes NA NA
7 Keberadaan (luas) lahan perhutani konsesi_perhutani Persen social Yes Yes NA NA
8 Keberadaan (luas) lahan perhutanan sosial indikatif_piaps Persen social No - NA Data tersedia, tapi nilai 0
9 Keberadaan (luas) lahan perhutanan sosial: hutan adat (HA) hutan_adat Persen social No - NA Data tersedia, tapi nilai 0
10 Keberadaan (luas) lahan perhutanan sosial: PKK pkk Persen social Yes Yes NA NA
11 Keberadaan (luas) lahan perhutanan sosial: PPHD pphd Persen social No - NA Data tersedia, tapi nilai 0
12 Keberadaan (luas) lahan perhutanan sosial: PPH KM pph_km Persen social No - NA Data tersedia, tapi nilai 0
13 Keberadaan (luas) lahan perhutanan sosial: HTR htr Persen social No - NA Data tersedia, tapi nilai 0
NA Keberadaan (luas) lahan perhutanan sosial: IPHPS iphps Persen social Yes Yes NA NA
14 RTRW Provinsi: Pertanian rtrw_pertanian Persen social Yes No NA NA
15 RTRW Provinsi: Pariwisata (jarak ke area RTRW pariwisata) rtrw_pariwisata Meter social Yes No NA NA
16 RTRW Provinsi: Permukiman rtrw_permukiman Persen social Yes No NA NA
17 RTRW Provinsi: Kawasan Lindung diluar kawasan hutan rtrw_kwslindung Persen social Yes No NA NA
18 RZWP3K: Pemanfaatan umum laut rzwp_pftumumlaut Meter social No No NA NA
19 RZWP3K: KSNT laut rzwp_kznt Meter social No No NA NA
20 RZWP3K: Konservasi laut rzwp_konservasilaut Meter social No No NA NA
21 Tutupan Lahan pertanian pertanian Persen biophysical Yes Yes NA NA
22 Tutupan Lahan tidak produktif lahan_tidak_produktif Persen biophysical Yes Yes NA NA
23 Tutupan Lahan terbangun lahan_terbangun Persen biophysical Yes Yes NA NA
24 Tutupan Badan Air badan_air Persen biophysical Yes Yes NA NA
25 Tutupan Hutan Alam hutan_alam Persen biophysical Yes Yes NA NA
26 Tutupan Hutan Tanaman hutan_produksi Persen biophysical Yes NA NA NA
27 Tutupan Perkebunan perkebunan Persen biophysical Yes NA NA NA
28 Keberadaan (luas) hutan mangrove → konservasi melalui pengayaan dan ecotourism mangrove Persen biophysical Yes NA NA NA
29 Keberadaan ekosistem karst ekosistem_karst Persen biophysical No - NA Data tidak tersedia
30 Posisi desa terhadap bentang lahan: hulu-tengah-hilir elevasi_median Mdpl biophysical Yes NA NA NA
31 Daerah dengan resiko deforestasi deforestasi Persen social Yes NA NA NA
32 Peta resiko bencana banjir bahaya_banjir indeks biophysical Yes NA NA NA
33 Peta resiko bencana kekeringan bahaya_kekeringan indeks biophysical Yes NA NA NA
34 Peta resiko bencana tanah longsor bahaya_longsor indeks biophysical Yes NA NA NA
35 Jumlah petani yang mengusahakan komoditas X/ Jenis mata pencaharian di desa penghasilan_utama kategorikal economy Yes No BPS PODES 2021 NA
36 Kelembagaan Desa: BUMDES+Koperasi total_koperasi Jumlah economy Yes No BPS PODES 2021 NA
37 Institusi Keuangan: Bank BPR, Swasta, dan Negeri total_bank Jumlah economy Yes No BPS PODES 2021 NA
38 Komoditi unggulan di desa X / Data sebaran komoditas unggulan komoditi_unggulan kategorikal economy Yes No BPS PODES 2021 NA
39 Infrstruktur pemrosesan komoditi X atau jarak ke fasilitas pemrosesan komoditi X total_imk Jumlah economy Yes No BPS PODES 2021 NA
40 Keberadaan tambak laut_budidaya kategorikal economy Yes No BPS PODES 2021 NA
41 Kelembagaan kelompok tani total_poktan Jumlah social Yes No BPS PODES 2021 NA
42 Jaringan jalan jaringan_jalan Meter economy Yes NA RBI NA
43 Jaringan Sungai jaringan_sungai Meter biophysical Yes NA RBI NA
44 Elektrifikasi (Rasio) persentase_elektrifikasi Persen economy Yes No BPS PODES 2021 NA
45 Potensi timbulan sampah/Sebaran bank sampah total_bank_sampah Jumlah social Yes No BPS PODES 2021 NA
46 Potensi timbulan sampah/Sebaran bank sampah sampah_diangkut kategorikal social Yes No BPS PODES 2021 NA
47 Potensi timbulan sampah/Sebaran bank sampah sampah_lubang_bakar kategorikal social Yes No BPS PODES 2021 NA
48 Potensi timbulan sampah/Sebaran bank sampah sampah_badan_air kategorikal social Yes No BPS PODES 2021 NA
49 Potensi timbulan sampah/Sebaran bank sampah sampah_drainase kategorikal social Yes No BPS PODES 2021 NA
50 Potensi timbulan sampah/Sebaran bank sampah sampah_lainnya kategorikal social Yes No BPS PODES 2021 NA
51 Total KK total_kk Jumlah social Yes No BPS PODES 2021 NA
52 Luas Tambak tambak Persen economy Yes NA NA NA
53 Luas Kebun Campur kebun_campur Persen economy Yes NA NA NA
54 Jarak ke garis pantai jarak_ke_pantai Meter biophysical Yes NA NA NA
55 Kepadatan rumah tangga kk_density kk/ 100 Ha social Yes NA NA NA
 

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union


Attaching package: 'mice'

The following object is masked from 'package:stats':

    filter

The following objects are masked from 'package:base':

    cbind, rbind


----------------------------------------------------------------------

Your next step is to start H2O:
    > h2o.init()

For H2O package documentation, ask for help:
    > ??h2o

After starting H2O, you can use the Web UI at http://localhost:54321
For more information visit https://docs.h2o.ai

----------------------------------------------------------------------


Attaching package: 'h2o'

The following objects are masked from 'package:stats':

    cor, sd, var

The following objects are masked from 'package:base':

    %*%, %in%, &&, ||, apply, as.factor, as.numeric, colnames,
    colnames<-, ifelse, is.character, is.factor, is.numeric, log,
    log10, log1p, log2, round, signif, trunc

Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa

Attaching package: 'janitor'

The following objects are masked from 'package:stats':

    chisq.test, fisher.test

Linking to GEOS 3.11.2, GDAL 3.7.2, PROJ 9.3.0; sf_use_s2() is TRUE

---------------------
Welcome to dendextend version 1.17.1
Type citation('dendextend') for how to cite the package.

Type browseVignettes(package = 'dendextend') for the package vignette.
The github page is: https://github.com/talgalili/dendextend/

Suggestions and bug-reports can be submitted at: https://github.com/talgalili/dendextend/issues
You may ask questions at stackoverflow, use the r and dendextend tags: 
     https://stackoverflow.com/questions/tagged/dendextend

    To suppress this message use:  suppressPackageStartupMessages(library(dendextend))
---------------------


Attaching package: 'dendextend'

The following object is masked from 'package:stats':

    cutree

Package 'mclust' version 6.1
Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.

2.1 Intisari Hasil PCA

2.1.1 Interpretasi Komponen Utama (PCs)

2.1.2 Interpretasi Komponen Utama (PCs): Biplots

2.1.3 Hierarchical Clustering Evaluation Criterion

Titik ‘siku’ dari sebuah elbow plot adalah titik di mana menambahkan penambahan jumlah kluster tidak banyak memberikan tambahan informasi baru.

Plot siluet yang mendekati +1 menunjukkan pengelompokan yang baik, sementara nilai yang mendekati 0 atau nilai negatif menunjukkan pengelompokan yang tumpang tindih atau tidak baik.

Plot choicealpha menampilkan dua kurva yang mewakili informasi yang dijelaskan oleh data sosial-ekonomi-biofisik (D0) dan jarak geografis (D1) pada berbagai nilai alpha, membantu dalam memilih nilai alpha yang seimbang antara data dan pengelompokan berdasarkan jarak geografis.

  • Sumbu x,y dan z dari diagram pencar merupakan tiga komponen utama teratas dari hasil PCA.
    • PC1: Predominan xxxx
    • PC2: Predominan xxxxx
    • PC3: Predominan xxxx
  • Tiap-titiknya mewakili sebuah desa di Kabupaten proyek SOLUSI di Jawa Tengah
  • Titik yang berwarna sama berarti tergolong dalam tipologi yang sama.

3 Hasil Sementara (Draft)

3.1 Peta sebaran tipologi

Tabel statistik deskriptif

4 Tabel Bantu Interpretasi k=14

5 Tabel Interpretasi Tipologi 12

5.1 Tabel k=12