Identifikasi Area Risiko Kecelakaan Kerja sebagai Upaya Perlindungan K3 Menggunakan Pendekatan GIS-AHP

Abstract

Konsep pengelolaan hutan lestari dikenal sebagai sebuah konsep yang mempertimbangkan berbagai fungsi hutan dengan nilai dan kepentingan yang selaras dengan kebutuhan sosial, ekonomi, dan ekologi. Implementasi konsep ini dinilai kurang optimal karena seringkali fokus utama pengelolaan hutan hanya pada keberlanjutan hutan, tanpa mempertimbangkan kesejahteraan pekerja sebagai pengelola yang melestarikannya. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi tingkat kerawanan risiko gangguan Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) berupa sumber bahaya dari lingkungan melalui monitoring kondisi kawasan hutan menggunakan pendekatan Sistem Informasi Geografis (SIG). Pengambilan keputusan multi kriteria Analisis Hirarki Proses (AHP) dilakukan sebagai pembobotan terhadap parameter pada kawasan hutan gambut. Tiga faktor utama sumber bahaya dari lingkungan (biofisik lingkungan, iklim, dan ancaman) digunakan untuk mengklasifikasikan berbagai pemrosesan teknik analisis spasial. Klasifikasi ini mencakup 12 parameter yang dapat berpotensi mengakibatkan kecelakaan kerja, antara lain: kemiringan lereng, elevasi, jenis tanah, kerapatan vegetasi, aksesibilitas, curah hujan, suhu, kecepatan angin, intensitas cahaya matahari, kelembapan, potensi satwa liar, dan kondisi pohon tidak normal. Parameter-parameter ini diproses melalui berbagai analisis spasial dan dikategorikan menjadi lima kelas klasifikasi. Pendekatan AHP digunakan untuk menentukan bobot masing-masing parameter, yang dinilai oleh tiga ahli yang mewakili bidang K3, pemanenan, serta pengetahuan tentang medan lokasi. Hasil pembobotan menunjukkan bahwa bobot tertinggi pada lokasi studi diperoleh dari kriteria ancaman dan parameter kondisi pohon tidak normal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peta tingkat risiko area kecelakaan kerja didominasi oleh kelas menengah dengan area seluas 53467,51 ha atau 59,095% dan kelas tinggi seluas 30,78 ha atau 0,034% sebagai kelas risiko kecelakaan kerja tertinggi. Uji korelasi spasial autokorelasi Moran indeks menunjukkan bahwa hasil pemodelan memiliki hubungan yang signifikan dan berkorelasi positif dengan riwayat kecelakaan kerja, sedangkan pola signifikasi Local Indicator od Spatial Analysis (LISA) menunjukkan adanya hubungan spasial klaster nlai yang rendah (Low-Low) yang mengindikasikan adanya heterogenitas data akibat penyimpangan pada area tertentu. Pengelola kawasan dapat mempertimbangkan hasil dan rekomendasi untuk meningkatkan program pengendalian risiko saat merumuskan kebijakan manajemen risiko dengan tujuan menerapkan pengelolaan hutan lestari yang mengutamakan kesejahteraan pekerja.