Kelompok 9
Muhammad Isyra Andika Permana
Arman Maulana Subhan
Joshua Anotona Tristan
Adel Dela Safira
Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH):
Sumber: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) — Laporan Indeks Kualitas Lingkungan Hidup Indonesia.
Adapun tujuan dari analisis data Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) dalam dokumen ini adalah sebagai berikut:
Analisis Komponen Pembentuk: Mengevaluasi distribusi dan kontribusi dari masing-masing sub-indikator (Indeks Kualitas Air, Indeks Kualitas Udara, dan Indeks Kualitas Tutupan Lahan) terhadap nilai IKLH secara keseluruhan.
Membangun pemetaan spasial interaktif: untuk memvisualisasikan persebaran kualitas lingkungan hidup di Indonesia.
Analisis Hubungan (Korelasi): Menganalisis ada tidaknya hubungan antara kualitas lingkungan hidup dengan faktor sosial-ekonomi (seperti Kepadatan Penduduk, PDRB, atau IPM). (Opsional: Hapus jika tidak ada uji korelasi)
Pengelompokan (Clustering): Melakukan segmentasi/pengelompokan wilayah berdasarkan kemiripan karakteristik kerusakan atau kualitas lingkungannya. (Opsional: Hapus jika tidak menggunakan machine learning/clustering)
library(readxl)
library(tidyr)
library(ggplot2)
data_iklh <- read_excel(
"Data Numerik.xlsx",
skip = 2
)
names(data_iklh) <- c(
"No",
"Tingkat_Wilayah",
"Nama_Wilayah",
"Nilai_IKLH",
"Satuan"
)
data_iklh$Nilai_IKLH <- as.numeric(data_iklh$Nilai_IKLH)
data_iklh$No <- as.numeric(data_iklh$No)
data_iklh
## # A tibble: 10 × 5
## No Tingkat_Wilayah Nama_Wilayah Nilai_IKLH Satuan
## <dbl> <chr> <chr> <dbl> <chr>
## 1 1 Regional (Provinsi) Provinsi DKI Jakarta 63.2 Skala 0-100
## 2 2 Regional (Provinsi) Provinsi Jawa Barat 65.4 Skala 0-100
## 3 3 Regional (Provinsi) Provinsi Banten 71.2 Skala 0-100
## 4 4 Regional (Provinsi) Provinsi Jawa Tengah 73.8 Skala 0-100
## 5 5 Regional (Provinsi) Provinsi D.I. Yogyakarta 81.3 Skala 0-100
## 6 6 Area Kecil (Kab/Kota) Kota Tangerang Selatan 64.1 Skala 0-100
## 7 7 Area Kecil (Kab/Kota) Kabupaten Tangerang 70.2 Skala 0-100
## 8 8 Area Kecil (Kab/Kota) Kota Cilegon 72.5 Skala 0-100
## 9 9 Area Kecil (Kab/Kota) Kabupaten Serang 74.1 Skala 0-100
## 10 10 Area Kecil (Kab/Kota) Kabupaten Lebak 80.6 Skala 0-100
library(readxl)
library(ggplot2)
data_iklh <- read_excel(
"Data Numerik.xlsx",
skip = 2
)
names(data_iklh) <- c("No", "Tingkat_Wilayah", "Nama_Wilayah", "Nilai_IKLH", "Satuan")
data_iklh$Nilai_IKLH <- as.numeric(data_iklh$Nilai_IKLH)
ggplot(data_iklh, aes(x = Nilai_IKLH)) +
geom_freqpoly(
bins = 6, # Jumlah rentang/interval data (sesuaikan dengan kebutuhan)
color = "#e74c3c", # Warna garis (merah)
linewidth = 1.2 # Ketebalan garis
) +
geom_point(
stat = "bin",
bins = 6,
color = "#c0392b",
size = 3
) +
labs(
title = "Polygon Frekuensi Sebaran Nilai IKLH",
subtitle = "Berdasarkan Data Indeks Kualitas Lingkungan Hidup Menurut Wilayah",
x = "Nilai IKLH (0 - 100)",
y = "Frekuensi (Jumlah Wilayah)"
) +
theme_minimal() +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold", size = 14, hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 11, hjust = 0.5, color = "gray40"),
axis.title = element_text(face = "bold")
)
Jadi kesimpulannya, untuk rata-rata dan rentang nilai adalah sebagai berikut:
Pengelompokan Distribusi (Tiga Puncak Frekuensi):
Kelompok Skor Rendah (63,20 – 65,40): Berada di rentang nilai 60-an yang mencakup wilayah perkotaan padat seperti DKI Jakarta, Kota Tangerang Selatan, dan Provinsi Jawa Barat.
Kelompok Skor Sedang (70,25 – 74,10): Merupakan kelompok terbanyak (50% dari total wilayah sampel), meliputi Kabupaten Tangerang, Provinsi Banten, Kota Cilegon, Provinsi Jawa Tengah, dan Kabupaten Serang.
Kelompok Skor Tinggi (80,60 – 81,30): Diwakili oleh Kabupaten Lebak dan Provinsi D.I. Yogyakarta yang memiliki kualitas tutupan lahan dan lingkungan relatif lebih terjaga.
Pola Urbanisasi vs. Kualitas Lingkungan: Terlihat pola bahwa semakin tinggi tingkat urbanisasi dan kepadatan industri suatu wilayah (seperti DKI Jakarta dan Tangerang Selatan), semakin rendah skor IKLH-nya. Sebaliknya, wilayah dengan area hijau atau vegetasi yang dominan cenderung memiliki indeks kualitas lingkungan yang lebih tinggi.
library(readxl)
library(dplyr)
data_kategorik <- read_excel("Data Kategorik.xlsx", skip = 4, col_names = FALSE)
colnames(data_kategorik) <- c("No", "Nama_Wilayah", "Kategori_IKLH")
data_numerik <- data_kategorik %>%
mutate(
Skor_IKLH = case_when(
Kategori_IKLH == "Kurang" ~ 1,
Kategori_IKLH == "Cukup" ~ 2,
Kategori_IKLH == "Baik" ~ 3,
Kategori_IKLH == "Sangat Baik" ~ 4,
TRUE ~ 0
)
)
print(data_numerik)
## # A tibble: 10 × 4
## No Nama_Wilayah Kategori_IKLH Skor_IKLH
## <dbl> <chr> <chr> <dbl>
## 1 1 Provinsi DKI Jakarta Cukup 2
## 2 2 Provinsi Jawa Barat Cukup 2
## 3 3 Provinsi Banten Baik 3
## 4 4 Provinsi Jawa Tengah Baik 3
## 5 5 Provinsi D.I. Yogyakarta Sangat Baik 4
## 6 6 Kota Tangerang Selatan Cukup 2
## 7 7 Kabupaten Tangerang Baik 3
## 8 8 Kota Cilegon Baik 3
## 9 9 Kabupaten Serang Baik 3
## 10 10 Kabupaten Lebak Sangat Baik 4
rata_rata_skor <- mean(data_numerik$Skor_IKLH, na.rm = TRUE)
cat("\nRata-rata Skor IKLH wilayah tersebut adalah:", rata_rata_skor)
##
## Rata-rata Skor IKLH wilayah tersebut adalah: 2.9
library(readxl)
library(ggplot2)
df <- read_excel("Data Kategorik.xlsx", sheet = "IKLH Daerah", skip = 3)
ggplot(df, aes(x = Kategori_IKLH, fill = Kategori_IKLH)) +
geom_bar(color = "black", alpha = 0.8) +
geom_text(stat = 'count', aes(label = after_stat(count)), vjust = -0.5, size = 5) +
labs(
title = "Distribusi Kategori IKLH Berdasarkan Wilayah",
subtitle = "Frekuensi Wilayah per Kategori (Cukup, Baik, Sangat Baik)",
x = "Kategori IKLH",
y = "Jumlah Wilayah (Frekuensi)"
) +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c("Cukup" = "#FF9999", "Baik" = "#66B2FF", "Sangat Baik" = "#99FF99")) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(face = "bold", size = 14))
Berdasarkan hasil analisis data kategorik Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) pada 10 wilayah pengamatan, mayoritas wilayah yaitu sebanyak 5 wilayah (50%) berada pada kategori “Baik”, yang meliputi Provinsi Banten, Provinsi Jawa Tengah, Kabupaten Tangerang, Kota Cilegon, dan Kabupaten Serang.
Sementara itu, kategori “Cukup” menempati porsi terbanyak kedua sebesar 30% (3 wilayah), yang secara dominan diisi oleh kawasan urban dan pusat perkotaan padat penduduk seperti Provinsi DKI Jakarta, Provinsi Jawa Barat, dan Kota Tangerang Selatan.
Di sisi lain, hanya terdapat 2 wilayah (20%) yang berhasil mencapai predikat “Sangat Baik”, yakni Provinsi D.I. Yogyakarta dan Kabupaten Lebak.
Dari sebaran kategorikal ini, dapat disimpulkan bahwa secara umum pengelolaan kualitas lingkungan di sebagian besar wilayah pengamatan tergolong memadai dengan tingkatan dominan pada kriteria “Baik”. Namun, kawasan perkotaan besar masih menghadapi tantangan lingkungan yang cukup kompleks sehingga cenderung tertahan di kriteria “Cukup”, sementara kualitas lingkungan tertinggi masih terkonsentrasi di daerah dengan proporsi ruang terbuka atau kawasan non-urban yang relatif lebih asri.
Berdasarkan hasil visualisasi dan analisis data Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) pada 10 wilayah pengamatan (terdiri dari 5 tingkat Regional/Provinsi dan 5 Area Kecil/Kabupaten & Kota), dapat ditarik beberapa kesimpulan utama:
Distribusi Kategori IKLH: Sebagian besar wilayah (50%) berada pada kategori “Baik”, yaitu Provinsi Jawa Tengah (73.80), Kabupaten Serang (74.10), Kota Cilegon (72.50), Provinsi Banten (71.15), dan Kabupaten Tangerang (70.25). Rata-rata nilai pada kategori ini adalah 72.36.
Wilayah dengan Kualitas Lingkungan Terbaik: Hanya 2 wilayah (20%) yang berhasil mencapai kategori “Sangat Baik”, yaitu Provinsi D.I. Yogyakarta yang mencatat skor tertinggi secara keseluruhan (81.30) dan Kabupaten Lebak (80.60). Hal ini mengindikasikan pengelolaan lingkungan atau kondisi demografis/geografis yang lebih asri di kedua daerah tersebut dibandingkan wilayah lainnya.
Tantangan di Wilayah Urban dan Metropolitan: Wilayah yang masuk dalam kategori “Cukup” (nilai terendah) didominasi oleh daerah padat penduduk dan kawasan urban metropolitan. Ketiga wilayah tersebut adalah Provinsi Jawa Barat (65.40), Kota Tangerang Selatan (64.10), dan titik terendah berada di Provinsi DKI Jakarta (63.20).