Mengapa Manajemen Air Butuh Pendekatan Baru?

Di tengah perubahan iklim, urbanisasi, dan tekanan populasi, pengelolaan air tak bisa lagi mengandalkan sistem model tunggal. Artikel ini menawarkan solusi berupa kerangka kerja pemodelan multi-metode (multi-method modeling framework) yang menggabungkan pendekatan fisis, sosial, dan spasial dalam satu sistem dinamis untuk mendukung Integrated Water Resources Management (IWRM).

Komponen Utama Model Multi-Metode

Model terdiri dari tiga komponen:

1. Database spasial: menyimpan data vektor dan raster (seperti penggunaan lahan, DEM, batas DAS).
2. Model hidrologi berkelanjutan: berbasis HEC-HMS untuk mensimulasikan hujan, aliran permukaan, dan recharge air tanah.
3. Model agen berbasis spasial: mewakili masyarakat, pelaku industri, pertanian, dan pembuat kebijakan dalam bentuk agen yang berinteraksi secara lokal dan global.

Model ini tidak hanya meniru siklus air, tetapi juga memodelkan bagaimana aktivitas manusia memengaruhi dan dipengaruhi oleh sistem air.

Studi Kasus: DAS Upper Thames, Kanada

Model ini diuji pada DAS Upper Thames di Ontario, Kanada, yang mencakup 28 sub-DAS dan 3 bendungan utama (Wildwood, Pittock, Fanshawe). Kawasan ini didominasi oleh:

• 76% lahan pertanian
• 10% urban
• 12% hutan

Model menyertakan 870 x 752 sel spasial (654.240 patch), dan hanya 381.979 patch berada di dalam DAS. Data populasi, permintaan air, jenis penggunaan lahan, serta data iklim dari 1964–2001 digunakan untuk simulasi antara tahun 2000–2020.

Simulasi Kombinasi Iklim dan Sosial

Artikel mensimulasikan 6 skenario:

• 3 skenario iklim: historis, basah (wet), dan kering (dry)
• 2 skenario sosial-ekonomi: baseline dan “infinite natural resources” (tanpa batasan lingkungan)

Setiap kombinasi dianalisis untuk melihat dampaknya terhadap aliran sungai, recharge air tanah, dan keseimbangan air.

Hasil Simulasi: Ketimpangan Lokal dan Risiko Tekanan Air

Temuan utama:

• Di tingkat kabupaten, recharge air tanah umumnya mencukupi permintaan.
• Namun di tingkat sub-DAS, seperti River Bend, terjadi defisit air karena intensitas aktivitas pertanian dan izin pengambilan air.
• Skenario sosial-ekonomi tanpa batas (infinite) menunjukkan kenaikan runoff hingga:
  • +5,7% di Byron
  • +7,9% di Ingersoll
  • +9,1% di St. Marys

Artinya, urbanisasi memperburuk aliran permukaan, mengurangi infiltrasi dan recharge air tanah.

Kekuatan Model: Interaksi Dinamis dan Skala Mikro

Model menunjukkan:

• Bagaimana aktivitas manusia memicu perubahan hidrologi.
• Bagaimana kebijakan pengambilan air berdampak pada ketahanan lingkungan lokal.
• Integrasi ketat antara model agen dan model hidrologi memungkinkan umpan balik dua arah yang menggambarkan realitas sosial-fisis secara holistik.

Analisis Kritis: Kelebihan dan Keterbatasan

Kelebihan:

• Pendekatan spasial eksplisit yang menangkap heterogenitas lingkungan.
• Mampu mensimulasikan dampak jangka panjang dari perubahan sosial dan iklim.
• Menggunakan platform NetLogo yang interaktif dan dapat dikendalikan pengguna.

Kekurangan:

• Model belum sepenuhnya merepresentasikan interaksi air tanah dan danau besar (Great Lakes).
• Periode simulasi terbatas 20 tahun, membuat variabilitas iklim kurang terlihat signifikan.
• Representasi pengelolaan bendungan masih bersifat sederhana.

Implikasi Praktis untuk Manajemen Sumber Daya Air

Model ini bisa diadopsi oleh:

• Pemerintah daerah untuk evaluasi kebijakan pengambilan air.
• Otoritas DAS untuk mendeteksi sub-wilayah berisiko tinggi.
• Perencana kota untuk mempertimbangkan dampak pembangunan terhadap siklus air.

Rekomendasi pengembangan lanjutan:

• Perlu integrasi data real-time dari stasiun iklim dan pengambilan air.
• Tambahkan modul ekonomi biaya-manfaat untuk perbandingan kebijakan air.
• Skalakan ke DAS lain di negara berkembang dengan tekanan serupa.

Kesimpulan: Menuju IWRM yang Adaptif dan Berbasis Data

Artikel ini berhasil menunjukkan bagaimana kerangka kerja multi-metode mampu:

• Menggabungkan dinamika fisik dan sosial secara komprehensif.
• Menyediakan alat prediktif untuk merespons perubahan iklim dan tekanan antropogenik.
• Mewujudkan prinsip IWRM dalam bentuk implementasi operasional yang nyata dan terukur.

Dengan pendekatan ini, IWRM tidak lagi sekadar teori, tetapi menjadi alat yang responsif terhadap tantangan abad ke-21.

Sumber Artikel:
Nikolic, V.V. & Simonovic, S.P. (2015). Multi-method Modeling Framework for Support of Integrated Water Resources Management. Environmental Processes, 2:461–483.

Pengantar: Kenapa Operasi Waduk Perlu Pendekatan Ketahanan?

Finlandia memiliki lebih dari 33.500 km² danau dengan 242 izin pengaturan aliran air. Di tengah perubahan iklim dan digitalisasi sistem, ancaman terhadap operasi waduk semakin kompleks—mulai dari banjir ekstrem, kesalahan manusia, hingga serangan siber.

Untuk itu, penulis mengusulkan pendekatan resilience matrix sebagai alat bantu sistematis dalam mengevaluasi dan meningkatkan ketahanan (resilience) dalam pengelolaan operasional waduk dan sungai.

Perbedaan Pendekatan Resiko vs. Ketahanan

• Pendekatan Risiko: Berbasis probabilitas dan dampak. Fokus pada penghindaran.
• Pendekatan Ketahanan: Fokus pada kemampuan pulih, adaptasi, dan kontinuitas fungsi, bahkan dalam kondisi tak terduga.

Resilience dinilai lebih relevan dalam konteks kompleks dan tidak pasti, seperti bencana iklim, kesalahan sistem, dan gangguan digital.

Enam Fase Kritis Operasi Waduk

Penelitian ini memetakan 6 fase dalam pengambilan keputusan operasional waduk:

1. Observasi kondisi sungai dan waduk
2. Pencatatan ke sistem data
3. Prediksi aliran air berdasarkan data dan cuaca
4. Keputusan operasional (termasuk diskusi antar operator)
5. Penyesuaian pintu air
6. Informasi ke publik dan operator lain

Kesalahan di satu fase bisa berdampak berantai ke fase berikutnya. Misalnya, kesalahan pengukuran bisa memicu prediksi salah dan keputusan buruk.

Penerapan Resilience Matrix pada Waduk di Finlandia

Resilience Matrix dibangun berdasarkan pendekatan Linkov et al. (2013) yang menggabungkan:

• Empat domain sistem: fisik, informasi, kognitif, sosial
• Empat fase siklus gangguan: persiapan, penyerapan, pemulihan, adaptasi

Studi ini mengaplikasikan matrix untuk menganalisis 17 kategori ancaman yang memengaruhi 6 fase operasional di atas.

Contoh Ancaman:

• Gangguan listrik
• Kegagalan alat ukur
• Hacking sistem
• Disinformasi media sosial
• Kehilangan keahlian teknis
• Masalah komunikasi internal

Studi Kasus dan Temuan Lapangan

Melalui workshop dan survei terhadap operator waduk dari 13 pusat ELY (otoritas pengelola sungai di Finlandia), ditemukan bahwa:

• 89% izin pengaturan sungai tercakup dalam survei.
• Ancaman paling umum:
  • Gangguan alat pengukur
  • Keterbatasan sumber daya
  • Menurunnya keahlian personel
• Ancaman yang paling sering terjadi:
  • Kegagalan alat pengukur tinggi muka air

Matrix diuji pada satu waduk pengendali danau ukuran sedang, dan mampu mengidentifikasi langkah praktis untuk meningkatkan ketahanan, seperti menyediakan backup listrik, pelatihan untuk operasi manual, dan evaluasi alat ukur secara berkala.

Manfaat Nyata Resilience Matrix

1. Checklist sistematis untuk mengevaluasi kesiapan terhadap berbagai skenario.
2. Alat bantu diskusi antar operator dan pemangku kepentingan.
3. Formulir evaluasi berbasis Excel mempermudah implementasi langsung di lapangan.
4. Kualitas keputusan meningkat, karena keputusan berbasis informasi lintas dimensi: fisik, sosial, dan kognitif.

Analisis Kritis dan Komentar Tambahan

Pendekatan ini menarik karena bersifat transdisipliner. Ia menyatukan ilmu pengambilan keputusan, manajemen risiko, dan analisis sistem sosial-teknologi. Namun, tantangan tetap ada:

• Penilaian masih kualitatif, belum sepenuhnya kuantitatif.
• Penerapan butuh waktu dan pelatihan, khususnya untuk operator di lapangan.
• Skalabilitas ke negara atau sistem lain perlu diuji dengan konteks lokal berbeda.

Namun, secara umum, resilience matrix berhasil memperkuat peran operator lokal dalam pengelolaan risiko bencana dan perubahan iklim.

Rekomendasi Strategis dari Artikel

1. Terapkan resilience matrix untuk setiap waduk utama dengan penyesuaian lokal.
2. Latih operator untuk mengidentifikasi titik rawan di setiap fase operasi.
3. Kembangkan protokol tanggap darurat berdasarkan hasil matrix.
4. Gunakan hasil matrix untuk prioritas investasi (misalnya, sistem komunikasi backup, pelatihan staf, dan alat ukur redundan).

Kesimpulan: Wujudkan Operasi Waduk yang Tahan Masa Depan

Di era krisis iklim dan disrupsi digital, pengelolaan air tak bisa hanya bergantung pada logika efisiensi. Ketahanan sistem menjadi kunci. Artikel ini berhasil menunjukkan bahwa dengan metodologi yang tepat—seperti resilience matrix—pengelolaan waduk dapat lebih adaptif, kolaboratif, dan tangguh.

Sumber Artikel:
Mustajoki, J., & Marttunen, M. (2019). Improving Resilience of Reservoir Operation in the Context of Watercourse Regulation in Finland. EURO Journal on Decision Processes, 7:359–386.

Latar Belakang: Mengapa Air Hujan Harus Dikelola dari Sumbernya

Artikel ini membuka babak baru dalam pemikiran pengelolaan air dengan memindahkan fokus dari sistem terpusat ke desentralisasi berbasis rumah tangga, khususnya dalam mengelola air hujan (rainwater) sebagai sumber daya utama, bukan sekadar limpasan yang harus dibuang. Di tengah ancaman perubahan iklim, urbanisasi ekstrem, dan krisis air global, pendekatan ini sangat relevan dan penting.

Kritik terhadap Paradigma Lama: Sentralisasi Tak Lagi Relevan

Sistem air konvensional yang didominasi oleh pengambilan air permukaan dari lokasi jauh, pengolahan, dan distribusi lewat jaringan pipa dianggap tidak efisien, mahal, dan rentan terhadap krisis iklim. Dalam paradigma lama, air hujan sering kali hanya dipandang sebagai gangguan yang harus segera dialirkan ke sungai, bukan sebagai sumber utama air bersih.

Paradigma Baru: Air Hujan sebagai Sumber Utama Air Bersih

Penelitian ini mengusulkan pendekatan revolusioner: rainwater-first model, di mana air hujan menjadi sumber utama, dan air tanah atau air permukaan menjadi pelengkap hanya jika diperlukan.

Argumen utama yang disangkal oleh penulis:

• RWH mahal (faktanya, hanya berlaku jika sistem terpusat sudah ada).
• Air hujan kualitasnya buruk (sebenarnya lebih murni dari air sungai).
• Air hujan memperparah banjir (justru bisa mencegah banjir jika ditangkap dan disimpan).

Studi Kasus Sukses: Tiga Lokasi, Satu Solusi

1. Barefoot College – India
Rainwater Harvesting (RWH) digunakan untuk mengatasi krisis arsenik di air tanah.
Dengan sistem tangki sederhana, masyarakat pedesaan bisa mandiri air bersih tanpa teknologi mahal.

2. West-Berlin – Jerman
Dalam masa isolasi politik (1948–1989), kota ini berhasil menutup siklus air melalui infiltrasi hujan dan recharge air tanah, menjadikan kota tahan iklim bahkan sebelum istilah "green infrastructure" populer.

3. Karibia Belanda (Sint Eustatius, Saba)
Sejak abad ke-17, rumah-rumah dilengkapi dengan tangki air hujan sebagai sumber air utama. Hingga kini, sistem ini diwajibkan oleh hukum lokal—terbukti tahan lama dan efektif.

Konsep Kilimanjaro dan Filosofi “Zero Runoff”

Konsep Kilimanjaro menyatakan bahwa semua air hujan harus dimanfaatkan, terutama dalam wilayah tropis dan subtropis. Ini sejalan dengan prinsip “zero runoff”: menangkap semua air hujan agar tidak menjadi limpasan, tetapi disimpan dan diserap kembali ke tanah.

Penulis menjabarkan rumus:

• Q = C × P × A
  Di mana:
  • Q = jumlah air yang bisa ditampung
  • C = efisiensi permukaan (misal: atap seng = 0,9)
  • P = curah hujan
  • A = luas area tangkapan

Rumus ini menegaskan bahwa setiap atap, halaman, dan permukaan dapat menjadi alat panen air.

Integrasi RWH ke dalam IWRM: Redefinisi Total

Integrated Water Resource Management (IWRM) telah lama dianggap solusi pengelolaan air menyeluruh. Namun pendekatan ini masih bias pada sistem besar dan terpusat. Penulis menegaskan bahwa jika air hujan diprioritaskan, maka:

• Air tanah dan permukaan hanya pelengkap
• Setiap rumah tangga menjadi unit manajemen air
• Infrastruktur bisa berskala mikro dan mudah direplikasi

Analisis: Potensi dan Hambatan Implementasi

Keunggulan:

• Mandiri air di rumah tangga, mengurangi beban kota
• Cegah banjir melalui penyerapan lokal
• Sumber air murah dan bersih, terutama di daerah dengan kualitas air tanah buruk

Hambatan utama:

• Persepsi publik yang keliru tentang air hujan
• Resistensi dari penyedia air karena hilangnya pendapatan
• Kurangnya insentif dan kebijakan pendukung

Rekomendasi Implementasi Nyata

• Wajibkan pembangunan tangki air hujan pada proyek perumahan baru.
• Beri subsidi untuk retrofit tangki di kawasan padat dan rentan.
• Edukasi publik tentang keamanan dan kualitas air hujan.
• Desentralisasi sistem air dan berdayakan masyarakat untuk menjadi pengelola air mandiri.

Kesimpulan: Saatnya Kota Berbasis Air Hujan

Artikel ini memberi kontribusi besar dalam menyusun ulang narasi pengelolaan air global, terutama dalam konteks kota berkelanjutan. Penulis menantang norma lama dan memberikan landasan ilmiah bahwa air hujan adalah hak, bukan sisa.

Jika dunia ingin mencapai SDGs dan menghindari krisis air, maka solusi ada di atas kepala kita—setiap tetes hujan adalah berkah, bukan beban.

Sumber Artikel:
Siphambe, T.V., Ahana, B.S., Aliyu, A., Tiwangye, A., Fomena‑Tchinda, H., Tchouandem‑Nzali, C., Mwamila, T.B., Nya, E.L., Abdelbaki, C., Gwenzi, W., Noubactep, C. (2024). Controlling Stormwater at the Source: Dawn of a New Era in Integrated Water Resources Management. Applied Water Science, 14:262.

Latar Belakang: Ketegangan Air di Tengah Tekanan Sosial

Pertumbuhan populasi global yang cepat memicu kekhawatiran krisis air, dengan prediksi kekurangan 40% air bersih dunia pada tahun 2030. Studi ini menyasar pada pengelolaan sumber daya air pertanian di DAS Gavshan, Iran, melalui pendekatan model dinamis sistem (SD) dalam kerangka sosial-hidrologi.

Tujuan dan Metodologi Studi

Penelitian ini bertujuan:

1. Mengidentifikasi interaksi antara sistem sosial dan hidrologi.
2. Memprediksi dinamika sosial, ekonomi, dan pertanian.
3. Menentukan skenario manajemen air paling efektif.

Teknik yang digunakan:

• Model Dinamik Sistem (SD) dalam software Vensim
• Kuesioner 87 petani untuk mengukur keberlanjutan sosial
• Data iklim harian (1990–2020), statistik populasi, dan pertanian lokal
• Simulasi 30 tahun (2020–2050)
• Evaluasi lima skenario kebijakan

Studi Kasus: DAS Gavshan, Provinsi Kermanshah

• Luas DAS: 7736 km²
• Fungsi utama: Penyedia air rumah tangga untuk 2 juta jiwa, irigasi 31.000 ha, dan PLTA 9,2 MW
• Tantangan utama: Efisiensi irigasi rendah (45%), kebocoran jaringan pipa, limbah pertanian

Desain Skenario Sosial-Hidrologi

• Baseline: Tanpa intervensi, dengan konsumsi air per kapita 230 m³/hari dan efisiensi irigasi 45%
• Skenario 1–4: Meningkatkan efisiensi irigasi hingga 70%, menurunkan konsumsi per kapita hingga 200 m³/hari, dan mendaur ulang air limbah untuk irigasi (hingga 30 juta m³/tahun)

Hasil Utama: Efisiensi Air dan Daur Ulang Limbah Kunci Ketahanan

Temuan penting:

• Tanpa perubahan, air tanah menyusut dari 5 menjadi <1 juta m³, dan air permukaan dari 22 menjadi 7 juta m³ pada 2050.
• Skenario 3 dan 4 (efisiensi tinggi dan daur ulang limbah) menambah hingga 30 juta m³ air pertanian dan meningkatkan hasil panen 4–5 ton/ha.
• GDP diproyeksikan naik 50% (Skenario 3) dan 80% (Skenario 4) hingga 2050.

Simulasi Sosial dan Ekonomi: Dampak pada Kesejahteraan

Model SD memperlihatkan keterkaitan antara:

• Pertumbuhan penduduk → Kebutuhan air meningkat
• Efisiensi irigasi dan daur ulang limbah → Hasil panen naik → Pendapatan petani meningkat
• Kesejahteraan sosial meningkat:
  • Partisipasi sosial: 45–60%
  • Kepercayaan sosial: 52,6%
  • Solidaritas sosial: 74,4%

Analisis Sensitivitas dan Validasi

Model SD diuji dengan regresi historis, menghasilkan R² = 0,98, menunjukkan akurasi tinggi dalam memprediksi pola curah hujan dan simpanan air.

Hasil simulasi sensitivitas:

• Konsumsi per kapita diturunkan 30% masih belum cukup mengimbangi permintaan
• Penerapan irigasi efisien dan limbah daur ulang lebih efektif dalam menurunkan ketegangan air

Kritik dan Implikasi Kebijakan

Kekuatan:

• Integrasi sosial-ekonomi-hidrologi dalam 1 model
• Skenario berbasis kebijakan realistis
• Validasi empiris kuat

Kelemahan:

• Belum mencakup dinamika kebutuhan air industri & lingkungan
• Tidak memasukkan pengaruh inflasi dan harga produk pertanian

Rekomendasi kebijakan:

• Bangun instalasi pengolahan air limbah
• Perbarui jaringan pipa irigasi tua
• Gunakan teknologi modern untuk daur ulang limbah yang aman

Kesimpulan: Model Hybrid SD sebagai Solusi Krisis Air Pertanian

Artikel ini membuktikan bahwa model SD dalam pendekatan sosial-hidrologi:

• Efektif memetakan interaksi sosial-ekonomi-lingkungan
• Menyediakan skenario berbasis data untuk ketahanan air dan pertanian
• Menawarkan rekomendasi kebijakan yang dapat direplikasi di wilayah lain dengan tantangan serupa

Sumber Artikel:
Javanbakht-Sheikhahmad, F., Rostami, F., Azadi, H., Veisi, H., Amiri, F., Witlox, F. (2024). Agricultural Water Resource Management in the Socio-Hydrology: A Framework for Using System Dynamics Simulation. Water Resources Management, 38:2753–2772.

Konteks Global: Danau Sebagai Ekosistem Terancam

Air tawar hanya 0,01% dari total air di dunia, tapi menopang kebutuhan 80% populasi manusia. Danau Inle di Myanmar adalah ekosistem air tawar penting yang mengalami degradasi parah sejak tahun 2000-an akibat urbanisasi, intensifikasi pertanian, dan perubahan iklim.

Tujuan Penelitian dan Pendekatan DPSIR

Penelitian ini menggunakan kerangka DPSIR (Driver–Pressure–State–Impact–Response) untuk mengevaluasi degradasi Danau Inle dari tahun 1990 hingga 2020. Pendekatan ini dikombinasikan dengan:

• Survei sosial terhadap 148 warga dan 15 turis
• Pengukuran kualitas air dan sedimen
• Klasifikasi tutupan lahan
• Simulasi hidrologi dengan SWAT+

Profil Danau Inle dan Tantangannya

• Terletak di dataran tinggi Shan, luas air terbuka hanya 38 km² dari total 128 km²
• Ekonomi lokal tergantung pada pertanian terapung, perikanan, pariwisata, dan kerajinan
• UNESCO mencatatnya sebagai Cagar Biosfer Dunia sejak 2015

Perubahan lahan 1990–2020:

• −13% hutan, +13% pertanian, +5% urbanisasi

Simulasi SWAT+: Dampak Perubahan Lahan

Model SWAT+ digunakan untuk membandingkan dua kondisi (1990 dan 2020):

• Evapotranspirasi menurun 37 mm/tahun
• Water yield meningkat 43 mm/tahun
• Sedimentasi meningkat jadi 16,7 ton/ha/tahun

Hasil signifikan terutama di wilayah utara dan barat danau yang mengalami urbanisasi dan deforestasi tinggi.

Kualitas Air: Polusi dari Pertanian dan Aktivitas Manusia

• 60% warga membuang limbah domestik langsung ke danau
• 46% petani menggunakan pupuk kimia, hanya 3% gunakan pupuk alami
• E. coli ditemukan dalam konsentrasi >100 MPN/100 ml
• Kandungan logam berat tinggi (arsenik dan antimon) terdeteksi di sedimen
• Zona risiko tertinggi: Stasiun 4 dan 5 di danau

Survei Sosial: Persepsi dan Perilaku Warga

Dari 148 responden:

• 82% menyadari deforestasi
• 93% mengakui adanya variabilitas cuaca ekstrem
• Mayoritas menggunakan air danau atau sumur dangkal untuk keperluan rumah tangga
• Hanya 1% masih memasak dengan kayu bakar (pergeseran ke listrik)

Dampak Ekonomi dan Sosial

• Pariwisata meningkat pesat sejak liberalisasi politik Myanmar 2011
• 52 hotel dibangun, menyerap air untuk kolam dan taman
• Perubahan tata guna lahan menyebabkan konflik agraria dan eksploitasi lahan
• Praktik pertanian intensif menyebabkan penurunan umur ladang terapung dari 15 jadi 3 tahun

Model DPSIR: Keterkaitan Sosial dan Lingkungan

• Driver: Pertumbuhan penduduk, liberalisasi politik, industrialisasi
• Pressure: Perubahan iklim, konversi lahan, polusi limbah
• State: Menurunnya kualitas air, sedimentasi, perubahan air tanah
• Impact: Kehilangan ekosistem, krisis air minum, degradasi mata pencaharian
• Response: Perlu manajemen jangka panjang dan interdisipliner

Analisis Kritis dan Nilai Tambah

Kekuatan Studi:

• Metodologi interdisipliner dan berbasis masyarakat
• Simulasi model SWAT+ valid bahkan di wilayah minim data
• Mengintegrasikan data lapangan, citra satelit, dan persepsi warga

Kekurangan:

• Tidak mengeksplorasi strategi kebijakan spesifik
• Minim data historis untuk validasi model jangka panjang

Nilai Tambah:

• Studi ini dapat menjadi template analisis DAS lain di wilayah berkembang
• Relevan untuk kebijakan pengelolaan air, konservasi, dan mitigasi iklim

Kesimpulan: Strategi Berbasis Data untuk Menyelamatkan Danau Inle

Penelitian ini membuktikan bahwa kerangka DPSIR yang dikombinasikan dengan model SWAT+ dan pendekatan sosial mampu:

• Menunjukkan keterkaitan erat antara aktivitas manusia dan degradasi lingkungan
• Memberikan dasar ilmiah bagi kebijakan pengelolaan sumber daya air yang berkelanjutan
• Relevan dalam konteks perubahan iklim dan urbanisasi cepat di negara berkembang

Sumber Artikel:
Peters, Kristin; Wagner, Paul D.; Phyo, Ei Wai; Zin, Win Win; Kyi, Cho Cho Thin; Fohrer, Nicola. (2023). Spatial and temporal assessment of human-water interactions at the Inle Lake, Myanmar: a socio-hydrological DPSIR analysis. Environmental Monitoring and Assessment, 195:220.

Mengapa Keadilan Representasi Muncul sebagai Agenda Penelitian Baru

Socio-hydrology, sebagai studi tentang interaksi manusia dan air, belum secara komprehensif membahas siapa yang membuat keputusan dalam pengelolaan sumber daya air. Artikel ini menyoroti ketimpangan gender, ras, dan posisi sosial dalam sektor air, terutama di negara maju seperti Amerika Serikat.

Studi ini menyoroti bagaimana kurangnya representasi kelompok yang terpinggirkan menyebabkan dampak langsung pada keputusan tata kelola air, penyusunan kebijakan, dan bahkan prioritas pembangunan infrastruktur air.

Studi Kasus: Survei Tenaga Kerja Sektor Air di AS

Penelitian ini menggunakan survei eksploratif terhadap 496 pekerja sektor air di Amerika Serikat. Hasil utamanya:

• 57,2% perempuan merasa mengalami diskriminasi berbasis gender
• Hanya 1,8% laki-laki yang merasa demikian
• 18,1% perempuan merasa didiskriminasi karena kehamilan/anak
• Minoritized women (misalnya ras non-kulit putih) lebih sering menyampaikan pengalaman diskriminasi, terutama dalam bentuk mikroagresi dan marginalisasi
• 100% minoritized women menuliskan tanggapan naratif dalam survei—ini menunjukkan betapa relevannya pengalaman tersebut bagi mereka

Tiga Temuan Kunci

1. Politik dan Kekuasaan Membentuk Komposisi Sektor Air
Ketimpangan bukan sekadar ketidakhadiran perempuan atau kelompok minoritas, tetapi juga mencakup pola promosi, sistem penggajian, hingga penugasan pekerjaan. Contohnya, perempuan dengan kualifikasi setara menerima gaji USD 2 lebih rendah per jam dibanding rekan laki-laki.

2. Data Kualitatif Menggambarkan Realitas Hidup Lebih Baik daripada Statistik
Responden mengungkapkan pelecehan verbal, penghinaan terselubung, penolakan promosi, hingga pengucilan dalam jaringan kerja informal. Seorang perempuan melaporkan tak diikutkan dalam acara minum bersama klien—saluran penting untuk membangun jejaring dan promosi.

3. Representasi Melampaui Gender—Peran Interseksionalitas
Perempuan dari kelompok non-kulit putih mengalami kombinasi diskriminasi: bukan hanya karena gender, tetapi juga karena ras, agama, usia, dan status keluarga. Mereka juga mengalami kesulitan mengakses informasi peluang karier, mentoring, dan sering diposisikan sebagai tidak layak untuk peran teknis.

Kerangka Teori: Feminist Political Ecology dan Inequality Regimes

Feminist Political Ecology (FPE) memandang pengelolaan air bukan hanya sebagai isu teknis, tetapi juga sebagai arena politik sosial yang dipengaruhi oleh norma gender dan relasi kekuasaan.
Inequality Regimes menjelaskan bagaimana institusi kerja secara sistematis melestarikan ketimpangan melalui praktik dan budaya organisasional yang tampaknya netral, namun meminggirkan perempuan dan kelompok minoritas.

Ketimpangan dalam Praktek: Cerita Nyata dari Pekerja Sektor Air

Beberapa kutipan nyata dari survei:

• “Saya punya sertifikasi sama dengan pria, tapi dibayar lebih rendah.”
• “Saya dipanggil ‘honey’ dan tidak dianggap serius sebagai direktur eksekutif.”
• “Pekerjaan saya sering dikecilkan karena saya bukan insinyur.”
• “Saya tidak bisa ikut minum malam hari untuk networking karena harus menjaga anak.”

Dampak Sistemik dari Kurangnya Representasi

Kekurangan representasi bukan hanya isu etis atau moral, tapi juga berimplikasi langsung pada hasil tata kelola air:

• Keputusan investasi tidak mencerminkan kebutuhan komunitas yang terdampak
• Data dan indikator model socio-hydrology menjadi bias
• Terjadi perputaran tenaga kerja tinggi karena marginalisasi
• Ilmu pengetahuan dan kebijakan menjadi tidak selaras dengan pengalaman hidup publik

Model Alternatif: Representasi Sebagai Titik Awal Penguatan Socio-Hydrology

Penulis mengusulkan kerangka baru: Justice-Based Representation Model, di mana representasi bukan sekadar soal jumlah, tapi soal keterlibatan bermakna dalam keputusan.
Dalam model ini:

• Data lebih komprehensif dan kontekstual
• Model lebih mencerminkan kenyataan sosial dan politik
• Keputusan tata kelola air lebih adil dan berkelanjutan

Analisis Kritis dan Opini

Kekuatan Artikel:

• Menggabungkan data kuantitatif dan kualitatif secara seimbang
• Menawarkan kerangka teoritik baru dan aplikatif
• Relevan dalam konteks global, bahkan di negara maju seperti AS

Kritik Konstruktif:

• Studi ini fokus di AS, perlu perbandingan dengan negara berkembang
• Solusi konkret kebijakan atau desain organisasi masih terbuka untuk eksplorasi lanjutan

Relevansi Global dan Industri:

• Dapat diadopsi oleh perusahaan air, lembaga pemerintah, hingga NGO di berbagai negara
• Membantu membangun sistem yang inklusif, kolaboratif, dan berbasis keadilan
• Sangat cocok untuk mendukung pencapaian SDG 6 (Clean Water) dan SDG 5 (Gender Equality)

Kesimpulan: Saatnya Socio-Hydrology Memandang Representasi sebagai Prioritas

Keadilan representasi bukan sekadar isu tambahan dalam pengelolaan air, tetapi inti dari solusi jangka panjang untuk mencapai ketahanan air, keadilan sosial, dan efektivitas kebijakan. Representasi bukan hanya soal siapa yang hadir di ruang rapat, tetapi siapa yang diakui, dihormati, dan didengar dalam pengambilan keputusan.

Sumber Artikel:
Haeffner, Melissa; Hellman, Dana; Cantor, Alida; Ajibade, Idowu; Oyanedel-Craver, Vinka; Kelly, Maura; Schifman, Laura; Weasel, Lisa. (2021). Representation Justice as a Research Agenda for Socio-Hydrology and Water Governance. Hydrological Sciences Journal, 66(11), 1611–1624.