EVALUASI KESESUAIAN LAHAN UNTUK KAWASAN INDUSTRI (Studi Kasus di Kabupaten Bekasi, Jawa Barat)

Abstract

Kabupaten Bekasi merupakan salah satu wilayah prioritas pengembangan industri berkelanjutan di Indonesia. Berdasarkan Instruksi Presiden Nomor 13 Tahun 1974 terkait Pengembangan Jabodetabek (Jakarta, Bogor, Tangerang, Bekasi), Kabupaten Bekasi memiliki peranan penting sebagai salah satu daerah penyangga ibukota negara dalam hal pembangunan industri. Namun, adanya perkembangan industri dapat menimbulkan beberapa permasalahan seperti perubahan alih fungsi lahan dan pembangunan industri yang tidak sesuai dengan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW). Oleh karena itu, perlu dilakukan proses evaluasi atas kawasan industri yang telah ada dan perencanaan yang lebih intensif kedepannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian lahan sebagai kawasan industri dan mengevaluasi perkembangan industri yang telah ada berdasarkan RTRW Kabupaten Bekasi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif dengan teknis analisis overlay menggunakan software ArcGIS 5.0. Analisis kesesuaian dilakukan berdasarkan beberapa karakteristik lahan seperti, ketinggian, lereng, jaringan jalan, jaringan sungai, dan pelabuhan. Hasil menunjukkan bahwa lahan dengan kelas sangat sesuai untuk kawasan industri sebesar 32,76% atau seluas 41.467 Ha. Lahan dengan kelas cukup sesuai sebesar 18,93% atau seluas 23.963 Ha. Sedangkan lahan dengan kelas tidak sesuai sebesar 48,30% atau seluas 61.134 Ha. Sementara itu, untuk luas penggunaan lahan industri tahun 2017 hanya sebesar 12,72 % dan pada RTRW Kabupaten Bekasi 2031 sebesar 21,50 %. Sehingga masih banyak lahan sesuai yang dapat digunakan sebagai kawasan industri, namun harus tetap berpedoman pada rencana tata ruang yang berkelanjutan.

Evaluating Industrial Areas with Spatial Multicriteria Analysis (SMCA)

“…The findings revealed a predominant suitability, with 48.55% of the area classified as suitable, underscoring East Cikarang's industrial potential (Figure 9). Contrasting these results with similar studies, such as Astuty et al (2023) and Nurhuda et al (2020), highlights varying outcomes possibly attributed to the differential variable consideration, showcasing the importance of tailored criteria in industrial suitability assessments. The evaluation against industrial designated areas further validates the research's robustness, revealing a high congruence (98.1% suitability) with governmental industrial zoning, save for a minor segment falling into the unsuitable category due to proximal river constraints.…”

“…Our analysis, illustrated in Figure 3, employs a binary coding system where green areas, marked with a value of 1 or "True", denote locations in East Cikarang District proximal to roads and thus presumed more suitable for industrial purposes. Conversely, red areas, coded as 0 or "False", represent locations deemed less suitable due to their distance from roads, surpassing the 250-meter threshold associated with increased transportation expenditures (Wibowo & Semedi, 2011;Nurhuda et al, 2020). This criterion underscores the critical role of road proximity in enhancing industrial area accessibility and minimizing operational costs.…”

“…Figure 1 illustrates the study area, providing a visual context to the geographical and industrial significance of East Cikarang District. making process, particularly in spatial policy formulation (Nurhuda et al, 2020;Wibowo et al, 2015). The procedural flow of this research is detailed in Figure 2.…”

Evaluasi Kesesuaian Kawasan Peruntukan Industri Menggunakan Model Spasial (Studi Kasus : Kabupaten Bekasi)

“…Pada poin SDGS 9 (https://sdgs.bappenas.go.id/) tentang membangun infrastruktur yang tangguh, meningkatkan inklusif dan berkelanjutan, serta mendorong inovasi, harusnya diaplikasikan dengan baik di Kabupaten Bekasi yang akan terus bertumbuh. Nurhuda et al, (2020) pernah melakukan penelitian terkait penentuan kawasan industri di Kabupaten Bekasi dengan mempertimbangkan variabel jarak dari jalan, sungai, permukiman, topografi serta pelabuhan. Sementara itu, penelitian ini menggunakan 5 variabel yaitu jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari permukiman, Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha, Vol.…”

“…Variabel tersebut adalah jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari permukiman, kemiringan tanah (lereng) serta Kawasan Peruntukan Industri (KPI) yang ada pada RTRW setempat. Pada penelitian terkait penentuan kawasan industri, variabel jarak dari jalan, sungai, permukiman dan kemiringan tanah merupakan variabel yang umum digunakan seperti kajian yang dilakukan oleh (Wibowo & Semedi, 2011) dan (Nurhuda et al, 2020). Sementara itu, KPI pada RTRW digunakan dalam penelitian ini sebagai variabel merupakan suatu keterbaruan dalam penelitian ini.…”