microbial population in urban aquatic environment: its population and flux in Bandung area

Kami mencoba untuk menulis sesuatu tentang populasi dan fluks populasi mikroba di lingkungan perairan (aquatic environment), khususnya di kawasan urban atau penduduk padat. Kami mengambil contoh kasus di kawasan Bandung. Pencetus ide dasar adalah kami berdua Keukeu Kaniawati Rosada (GS) dari Unpad dan saya sendiri, Dasapta Erwin Irawan (ORCID, GS) dari ITB.

1600px-rust_mite2c_aceria_anthocoptes

“The Rust Mite (Aceria anthocoptes), a potential biological control agent of the weed, Canada Thistle. Magnified 1,400X. (LTSEM) Plate #26873. Courtesy, Erbe, Pooley: USDA, ARS, EMU., CC-0″

Mendengar kata-kata mikroba atau bakteri, satu hal yang muncul dalam pikiran kita adalah dimensinya yang sangat, sangat kecil. Tapi kalau sudah difoto seperti foto di atas, maka baru kita terperangah (gambar di bawah ini hanya untuk keperluan ilustrasi).

1. Latar belakang

Sumber daya air, khususnya air sungai dan air tanah telah diintervensi aktivitas manusia. Sungai Citarum sendiri bahkan telah dinobatkan sebagai sungai paling kotor sedunia. Kontaminasi ini berasal dari aktivitas manusia (antropogenik), terdiri dari limbah industri, mayoritas tekstil, dan limbah domestik.

Secara geografis, seluruh sungai yang melintasi di Kota Bandung bermuara ke S. Citarum. Kondisi inilah yang kemudian menjadi beban berat bagi Pemerintah Kota Bandung khususnya dan Pemerintah Provinsi Jawa Barat umumnya dalam menentukan langkah pengelolaan sumber daya air. Langkah pengamanan ekstrim telah dilakukan dengan mengundang partisipasi TNI Angkatan Darat.

Melihat kondisi di atas, maka area Cekungan Bandung menderita beban ganda (double burden) kontaminasi sumber daya air, yakni kontaminasi yang berasal dari limbah industri dan dari limbah domestik. Untuk itu, sangat menarik bagi kami untuk mengetahui berbagai hal yang terkait dengan kedua kontaminasi tersebut, khususnya yang terkait dengan biota mikrobiologis. Akan lebih menarik lagi bila kami dapat mengetahui aliran (fluks) biota dari berbagai jenis tata guna lahan di kawasan urban Bandung.

2. Ulasan literatur

2.1 Sedikit text mining

Untuk mengetahui berbagai riset yang terkait dengan hal di atas, kami mengawalinya dengan melakukan text mining (maaf kami belum tahu padanan katanya dalam Bahasa Indonesia). Saat mendengar kata “text mining (TM)”, kening sebagian orang akan berkerut. Yang menarik adalah ternyata ada banyak orang yang menyediakan perangkat analisis TM secara bebas dan gratis. Open Knowledge Map adalah salah satunya.

Berikut ini adalah hasil text mining dari database BASE menggunakan perangkat visualisasi OpenKnowledgeMap (OKM). Sebagai catatan, OKM juga menyediakan pencarian menggunakan basis data Pubmed, yang lebih fokus di bidang kesehatan dan kedokteran.

Menggunakan OKM, yang kami lakukan hanya mengetik kata kunci “microbial”, pilih BASE basis data sumbernya,  dan klik “GO”. Pencarian ini kami lakukan pada tanggal 30 Agt 2018, pukul 04.00 am. Hasil yang berbeda bisa Anda dapatkan bila melakukan pencarian yang sama pada lain waktu.

Screen Shot 2018-08-30 at 04.50.53

Tautan hasil pencarian OKM di atas

Masing-masing lingkaran merepresentasikan klaster topik atau kata kunci yang terkait dengan “microbial”. Makin besar lingkaran, makin banyak artikel yang terkait dengan kata kunci yang kami masukkan. Menarik bukan.

Saat anda menengok basis data Web of Science, hal yang menarik muncul saat kami masukkan kata kunci “microbial in water”. Bahkan di para peneliti geosains di luar negeri juga membahas masalah mikroba dalam air. Berikut ini adalah 10 bidang teratas yang membahas masalah mikroba dalam air menurut Web of Science (seluruh visualisasi ini dilakukan pada tanggal 30 Agt 2018).

Screen Shot 2018-08-30 at 05.17.23

Perkembangan jumlah artikel dengan kata kunci “mikroba air”.vis2_microbe

Berikut ini adalah 10 negara teratas yang paling banyak meneliti tentang mikroba dalam air. Yang menarik, India sudah menorehkan posisi di bidang ini.

Berikutnya ini adalah 10 lembaga riset yang paling banyak melakukan riset tentang mikroba dalam air. Kondisi yang menarik adalah, ternyata, walaupun India tergolong negara yang banyak menghasilkan publikasi tentang subyek ini, tetapi sumber dananya tidak berasal dari India atau tidak diinisiasi oleh organisasi yang berbasis di India. Menarik bukan.

2.2 Uji coba Dimensions dan visualisasi Vosviewer

Dimensions adalah basis data ilmiah yang baru diluncurkan setahun lalu. Di bawah kendali Digital Science, ia menyediakan fitur-fitur yang sama dengan fitur yang disediakan oleh Scopus atau Web of Science (cari sendiri tautannya ya), secara gratis. Layanan untuk personal disediakan gratis disamping layanan berbayar untuk institusi yang memberikan lebih banyak lagi fitur penting yang dibutuhkan lembaga untuk mengetahui dampaknya (impact) kepada masyarakat.

2.2.1 Pencarian data

Yang kami lakukan terkait dengan rencana riset ini adalah menggunakan Dimensions untuk mencari berbagai artikel dalam Bahasa Inggris dan Bahasa Indonesia dengan beberapa kata kunci sebagai berikut:

  1. “citarum”
  2. “cikapundung”
  3. “bacteria in water”

Gunakan opsi ‘title and abstract’ dalam kolom pencarian.

Screen Shot 2018-09-01 at 4.49.07 AM

Pilih ‘save/export’ dengan opsi ‘export for bibliometric mapping’.

Screen Shot 2018-09-01 at 4.50.35 AM.png

Dua kata kunci pertama untuk mengetahui sejauh mana peneliti mengetahui kondisi Sungai Citarum dan Cikapundung yang terletak di Cekungan Bandung. Khususnya kami ingin mengetahui apakah ada banyak riset atau publikasi yang membahas kualitas air dan kontaminasi. Kami mengunduh data hasil pencarian dan menyimpannya sebagai file csv di repositori proyek ini di OSF-ITB.

Hasil pencarian:

  1. ‘Citarum’ = 895 artikel, diunduh seluruhnya
  2. ‘Cikapundung’ = 148 artikel, diunduh seluruhnya
  3. ‘Bacteria contamination in water’ = 4381 artikel, diunduh 2500 artikel (maksimum data yang dapat diunduh dengan akun gratis)

2.2.2 Visualisasi

Kemudian kami menggunakan aplikasi gratis dan open source Vosviewer untuk membuat visualisasi berbagai publikasi yang berhasil ditemukan dan apakah ada klaster-klaster tema yang menarik yang dapat kami sampaikan kepada para pembaca.

Mengapa Vosviewer?

Selain karena gratis dan kecil ukurannya (berbasis Java), aplikasi buatan Leiden University ini memiliki hubungan khusus dengan Dimensions. Hasil pencarian Dimensions diformat sedemikian rupa agar tabelnya dapat digunakan langsung oleh Vosviewer. Nees Jan van Eck dan Ludo Waltman, dua peneliti dari Leiden University jelas telah menghasilkan aplikasi yang bermanfaat bagi banyak orang.

Prosedur:

1. Kunjungi Vosviewer

Screen Shot 2018-09-01 at 4.23.29 AM.png

2. Jalankan Vosviewer web start. Ada di bagian kanan bertuliskan “Launch Vosviewer”. Anda juga dapat mengunduhnya sebagai aplikasi offline dengan mengklik “Download Vosviewer” di bagian kiri. Berikut ini adalah program kecil berbasis data yang akan diunduh oleh sistem. Jangan kuatir, aplikasi tersebut dapat dijalankan dengan sistem operasi Linux, MacOS, dan Windows, secara gratis.

Screen Shot 2018-09-01 at 4.27.00 AM

Kemudian jalankan aplikasi tersebut, biasanya akan Anda temukan di folder “Downloads”, maka akan muncul jendela seperti ini.

Screen Shot 2018-09-01 at 4.29.42 AM.png

Kemudian akan muncul layar pembuka ini.

Screen Shot 2018-09-01 at 4.38.04 AM.png

3. Lakukan analisis bibliometrik

Klik ‘create’ > ‘create a map based on bibliographic data’ > pilih tab ‘Dimensions’ > pilih file data csv dari Dimensions

Screen Shot 2018-09-01 at 4.42.05 AM.png

Pilih analisis ‘Co-authorship’. Klik ‘next’ dan gunakan opsi standar yang disediakan. Tentunya Anda dapat mengubahnya nanti sesuai kebutuhan.

Screen Shot 2018-09-01 at 4.43.51 AM.png

Diagram co-authorship

Maka akan muncul hasil yang pertama ini. Ada tiga kelompok penulis yang saling berhubungan sebagai co-author.

Screen Shot 2018-09-01 at 4.45.20 AM.png

Kalau Anda merasa hasilnya terlalu minim, maka Anda dapat mundur selangkah dan mengubah nilai-nilai yang tertera di layar. Menu dan opsi yang ditawarkan dapat diikuti dengan mudah karena menggunakan bahasa yang mudah dimengerti, jadi silahkan menguliknya. Anda dapat menyimpan hasilnya sebagai gambar dengan mengklik tombol ‘Snapshots’ di bagian kiri layar.

Anda dapat melakukan berbagai analisis, silahkan dipilih ya.

Screen Shot 2018-09-01 at 5.00.28 AM.png

Diagram citation-documents: Anda dapat melihat bahwa paper Bruijnzeel (2004a) adalah yang paling banyak disitir. Anda sepertinya perlu membacanya.

citarum_citation_1.png

Diagram citation-organization: ITB dan IPB adalah lembaga yang paling banyak menerbitkan artikel tentang Citarum. Warna-warna yang berbeda menunjukkan tema artikel yang berbeda. Bisa dilihat perbedaan warna antara IPB (ungu) dan ITB (biru).

citarum_citationorganization_1.png

Diagram citation-sources: Diagram hubungan sitasi antar jurnal atau prosiding. Terlihat bahwa mayoritas artikel terbit di IOP conference series yang memiliki hubungan sitasi dengan beberapa media lainnya. Akan bagus kalau kita melihat lebih dalam tema-tema yang terkait, ditunjukkan dengan warna yang berbeda.

citarum_citationsources_1.png

Diagram citation-countries: terlihat mayoritas karya muncul dari Indonesia (atau penulis yang berafiliasi dengan lembaga Indonesia) dan Jepang.

citarum_citationcountry_1.png

 

2.3 Beberapa referensi kunci

Hasil pencarian di atas menghasilkan 504 dokumen sejak 1900 hingga 2019 (tautan tabel txt data 500 referensi). Bila kami filter dengan kata kunci “river” ada 33 artikel (tabel txt), filter “hydrology” menghasilkan lima artikel (tabel txt), dan filter “groundwater” menghasilkan 13 artikel (tabel txt). Secara keseluruhan artikel-artikel tersebut membahas lima hal kunci kontaminasi sungai yang umumnya terjadi di dunia:

  1. terkait sumber kontaminasi: dari industri tekstil dan domestik,
  2. terkait jenis kontaminasi: bakteri patogen, zat antibiotik, logam berat, gas metana, dll
  3. terkait dengan penyebarannya: aliran (fluks) dari saluran kotor ke sungai dan sedikit artikel yang membahas aliran kontaminasi dari sungai ke  ke air tanah,
  4. terkait proses: denitrifikasi, eutrofikasi,
  5. terkait obyek terkontaminasi: air, tanah, ekosistem secara menyeluruh, hingga potensi kontaminasi ke tanaman pangan.

Pada pencarian kedua, kami menggunakan kata kunci “Citarum contamination”, yang menghasilkan lima artikel (tabel txt). Tiga hal yang dibahas oleh lima artikel tersebut adalah:

  1. strategi manajemen air eksisting
  2. status kontaminasi (tautan, tautan, tautan, tautan)
  3. jenis kontaminasi: limbah pertanian (tautan)
  4. interaksi antara air tanah dan air sungai (tautan, tautan)

 

3. Metode

Metode yang digunakan di sini meliputi uraian di bawah ini.

3.1 Tahap pengambilan sampel

  1. metode pengambilan sampel air untuk kepentingan pengujian populasi mikroorganisme. Pengujian akan menggunakan teknik bacterial metagenomic dan cloning, serta bacterial next generation sequencing (NGS),
  2. metode pengambilan sampel air untuk kepentingan pengujian kualitas air: unsur utama, unsur jarang, dan isotop lingkungan (C-13 dan S-34) menggunakan teknik ICP-MS.

3.2 Tahap analisis

Pada tahap ini akan meliputi analisis statistik spasial untuk hasil perhitungan populasi mikroorganisme dan kualitas air:

  1. plotting data
  2. analisis statistik spasial: bivariat dan multivariat.

Seluruh analisis statistik spasial akan menggunakan piranti lunak open source R dan QGIS.

4. Harapan

Harapan pengusul adalah hasil riset ini dapat:

  1. memberikan gambaran kondisi bahan organik, dalam hal ini mikroorganisme dalam lingkungan akuatik di kawasan Bandung,
  2. memberikan gambaran lokasi-lokasi yang mengalami kontaminasi bahan organik, serta berbagai dampak yang mungkin dapat terjadi bila kontaminasi tidak ditangani,
  3. membantu para penentu kebijakan untuk mengevaluasi kebijakan pengelolaan lingkungan, khususnya kualitas air.

 

 

Advertisements

Leave a Reply

Please log in using one of these methods to post your comment:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s