LAPORAN AKHIR PENELITIAN UNGGULAN PERGURUAN TINGGI...Berita Acara Serah terima Laporan Kemajuan c. Surat Tugas Pelaksanaan Penelitian d. Kuesioner . iv ... Lembaga Swadaya Masyarakat

i

Bidang Unggulan : Pengembangan

Permukiman yang Cerdas, Lestari, dan

Tanggap Bencana

Kode/Rumpun Ilmu : 122/Statistik

LAPORAN AKHIR PENELITIAN

UNGGULAN PERGURUAN TINGGI

PENGEMBANGAN INSTRUMEN INDEKS KAPASITAS MASYARAKAT DALAM

MITIGASI BENCANA

Tahun ke-2 dari rencana 2 tahun

Dr. Jaka Nugraha, M.Si. (NIDN: 0524027101)

Fitri Nugraheni, ST, MT, Ph.D (NIDN : 0523107201)

Irwan Nuryana Kurniawan,S.Psi., M.Si. (NIDN :0528017401)

UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA

YOGYAKARTA

NOPEMBER 2016

iii

DAFTAR ISI

HALAMAN SAMPUL i

HALAMAN PENGESAHAN

DAFTAR ISI

RINGKASAN

ii

iii

v

BAB 1. PENDAHULUAN 1

1.1. Latar Belakang

1.2. Tujuan Khusus Riset

1.3.Keutamaan Penelitian

1.4.Luaran (Output) Penelitian

1

4

4

4

BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA DAN ROADMAP

PENELITIAN

5

2.1. Tinjauan Pustaka 5

2.2. Roadmap Penelitian 7

BAB 3. METODE PENELITIAN 9

3.1. Desain Penelitian 9

3.2. Indikator Capaian 10

BAB 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 12

4.1. Indikator Kapasitas Masyarakat 12

4.2 Regresi Logistik Ordinal

4.3. Hasil Survey Kapasitas Masyarakat di Kabupaten Bantul

Terhadap Gempa

4.3.1. Diskripsi Responden

4.3.2. Analisis Regresi Logistik

4.3.3. Nilai Masing-masing Faktor

13

18

22

25

27

BAB 5. KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

DAFTAR PUSTAKA

28

29

LAMPIRAN-LAMPIRAN 21

a. Rekapitulasi Penggunaan Dana Penelitian

b. Berita Acara Serah terima Laporan Kemajuan

c. Surat Tugas Pelaksanaan Penelitian

d. Kuesioner

iv

RINGKASAN

Indonesia merupakan sebuah negara yang memiliki potensi bencana alam yang tinggi

seperti gempa bumi, tsunami, gunung berapi, banjir dan tanah longsor, kekeringan. Resiko

bencana bisa diturunkan bila kapasitas mitigasi (ketahanan, kesiap-siagaan) bencana dari

daerah dan masyarakat meningkat. Peningkatan kapasitas mitigasi menyangkut aspek sosial,

budaya, dan teknis secara simultan. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) telah

menetapkan pedoman penyusunan rencana penanggulangan bencana dan panduan penilaian

kapasitas daerah dalam penanggulangan bencana. Dalam peraturan tersebut lebih

menekankan kapasitas daerah dari aspek aspek kebijakan, kesiapsiagaan, dan peran lembaga

terkait. Alat ukur untuk mengetahui kemampuan orang per orang, rumah tangga dan

kelompok masyarakat dalam menghadapi bencana belum dilakukan. Alat ukur ini sangat

penting, karena dapat dipakai sebagai dasar evaluasi dan usaha peningkatan kapasitas

masyarakat maupun daerah dalam mitigasi bencana.

Penelitian ini bertujuan menyusun instrumen untuk mengukur tingkat kesiapan

masyarakat dalam mitigasi bencana. Berdasarkan hasil pengukuran tersebut dapat

teridentifikasi aspek-aspek apa saja yang harus ditingkatkan agar kapasitas daerah dan

kemampuan mitigasi masyarakat meningkat. Dengan adanya instrumen untuk mengukur

kesiapan mayarakat dalam mitigasi bencana akan sangat bermanfaat bagi pemerintah, BNPB

untuk tingkat nasional dan Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) untuk tingkat

Provinsi atau Kabupaten/Kota dalam menyusun program-progam dalam rangka peningkatan

kewaspadaan (program mitigasi) dan inisiatif pengembangan kapasitas. Penelitian ini sejalan

dengan Rencana Induk Penelitian Universitas Islam Indonesia dalam bidang unggulan

Pengembangan Permukiman yang Cerdas, Lestari, dan Tanggap Bencana.

Penelitian dilakukan dalam waktu dua tahun. Di tahun pertama telah peroleh hasil

indikator-indikator yang relevan dengan kapasitas masyarakat dalam mitigasi bencana dan

formula untuk mengukur Indeks kapasitas masyarakat (IKM). Model kapasitas masyarakat

dapat disusun dengan menggunakan model regresi logistik ordinal. Model regresi disusun

dengan menggunakan tiga variabel dependen yaitu (i) pengetahuan umum yang dimiliki

tentang pengurangan resiko bencana alam yang disimbolkan dengan Y1 (ii) pengetahuan

umum yang dimiliki tentang bagaimana menyelamatkan keluarga ketika terjadi bencana alam

yang disimbolkan dengan Y2 (iii) upaya peningkatan kewaspadaan warga menghadapi

bencana alam oleh pihak terkait yaitu Pemerintah (Y3a), Lembaga Swadaya Masyarakat

v

(Y3b), Masyarakat Lokal/Setempat (Y3c) dan Responden/Rumah Tangga Responden (Y3d).

Dari data dan model yang diperoleh dapat disimpulkan :

1. Upaya peningkatan kewaspadaan masyarakat dalam menghadapi bencana alam yang

dilakukan oleh pihak Pemerintah relatif sama dengan Lembaga Swadaya Masyarakat.

Demikian juga upaya yang telah dilakukan oleh Masyarakat Lokal/Setempat relatif

sama dengan Individu/Rumah Tangga Responden.

2. Variabel dependen Y1 hanya dipengaruhi oleh faktor Rencana Aksi (C). Sedangkan

varaibel dependen Y2 dipengaruhi oleh Faktor Faktor Pengetahuan (A) dan Faktor

Rencana Aksi (C).

3. Variabel dependen Y3 tidak dipengaruhi oleh Faktor Informasi (F).

4. Variabel dependen Y3a dipengaruhi oleh Faktor Kepemimpinan dan Program (E) dan

Faktor Fasilitas (G).

5. Variabel dependen Y3b, Y3c dan Y3d hanya dipengaruhi oleh Faktor Kepemimpinan

dan Program (E).

Berdasarkan model regresi logistik ordinal dapat disusun sebuah ukuran indeks kapasitas

masyarakat yang mempunyai nilai antara 0 s/d 100%.

Berdasarkan hasil survei terhadap 203 responden (kepala keluarga) di Kabupaten

Bantul, telah dihitung indeks capaian untuk masing-masing Faktor. Berdasarkan tabel 27,

dapat disimpulkan bahwa masyarakat di Kabupaten Bantul telah memiliki nilai kearifan lokal

yang sangat baik. Faktor yang harus ditingkatkan adalah Faktor Rencana Aksi,

Kepemimpinan dan Informasi.

Kata Kunci : Mitigasi, Indeks kapasitas masyarakat, kesiapsiagaan, tanggap bencana,

Regresi logistik

1

BAB 1. PENDAHULUAN

1.1.Latar Belakang Indonesia merupakan sebuah negara yang memiliki potensi bencana alam yang tinggi.

Wilayah Indonesia merupakan pertemuan beberapa pertemuan empat lempeng tektonik yaitu

lempeng Benua Australia, Benua Asia, Samudera Pasifik dan Lempeng Samudera Hindia.

Masing-masing lempeng itu bergerak dengan kecepatan 8 cm / tahun sampai 12 cm / tahun.

Kondisi ini yang menjadikan munculnya jajaran gunung api sepanjang pantai selatan pulau

Sumatera, Jawa, dan Kepulauan Banda, serta munculnya pusat-pusat gempa patahan-patahan.

Dengan karakteristik seperti ini, Indonesia memiliki potensi sekaligus rawan bencana seperti

letusan gempa bumi, tsunami, gunung berapi, banjir dan tanah longsor.

Gempa bumi dan bencana gunung api merupakan kejadian biasa di wilayah Indonesia.

Gempa bumi dapat terjadi setiap saat di banyak tempat di Indonesia. Beberapa kejadian

gempa bumi memakan korban jiwa, bangunan dan harta yang cukup besar. Gempa bumi di

Liwa Lampung Barat 16 Februari 2000 telah menghancurkan 80% bangunan yang ada

bernilai puluhan milyar rupiah. Serta lebih 200 penduduk tewas, dan 1000 penduduk luka

berat dan luka ringan. Gempa bumi di Aceh pada tanggal 26 Desember 2004 yang

mengakibatkan tsunami menelan lebih dari 126.000 korban jiwa. Jumlah Korban Tewas

Akibat Gempa di DIY tahun 2006 mencapai 4.039 Orang. Jumlah korban meninggal akibat

meletusnya gunung merapi tahun 2010 sebanyak 185 orang. Bencana gempa diikuti tsunami

di Mentawai, Sumatera Barat pada tanggal 26 Oktober 2010 tercatat 447 korban meninggal

dunia. (BNPB,2014)

Dalam melakukan tindakan mitigasi bencana, kajian resiko bencana terhadap suatu

daerah merupakan langkah awal mitigasi bencana. Dalam menghitung resiko bencana sebuah

daerah melibatkan tiga aspek yaitu ancamam (hazard), kerentanan (vulnerability) dan

kapasitas (capacity) suatu wilayah yang berdasarkan pada karakteristik kondisi fisik dan

wilayahnya. Resiko akan berbanding lurus dengan kerentanan dan ancaman, dan berbanding

terbalik dengan kapasitas mitigasi. Hubungan tersebut secara sederhana dapat dipahami

bahwa resiko bencana akan meningkat bila tingkat ancaman juga tinggi, resiko bencana juga

akan meningkat bila tingkat kerentanan juga tinggi. Resiko bencana bisa diturunkan bila

kapasitas mitigasi (ketahanan, kesiap-siagaan) bencana dari masyarakat meningkat. Sampai

saat ini kemampuan manusia melalui ilmu dan teknologinya belum bisa mengurangi tingkat

hazard dari gempa bumi. Sejauh ini belum ditemukan metode untuk mengetahui kapan,

dimana, dan besaran/magnitude gempa dengan akurasi yang bisa diterima secara ilmiah. Oleh

2

kaerna itu untuk mengurangi resiko bencana, saat ini yang bisa dilakukan adalah

meningkatkan kesadaran dan membangun kapasitas mitigasi bencana. Peningkatan kapasitas

mitigasi menyangkut aspek sosial, budaya, dan teknis secara simultan.

Berkaitan dengan tingkat ancaman, pemerintah telah mengidentifikasi daerah rawan

bencana di seluruh Indonesia dalam bentuk Indeks Rawan Bencana. Untuk mengurangi

resiko dampak bencana tersebut Bappenas dan Badan Nasional Penanggulangan Bencana

membentuk sistem informasi peristiwa bencana yang disebut dengan Data dan Informasi

Bencana Indonesia (DIBI). DIBI, pada tingkat nasional dan daerah diharapkan untuk:

meningkatkan kapasitas perencanaan pengelolaan bencana di setiap tahapan siklus

pengelolaan bencana; mendukung pelaporan dan pemantauan bencana; dan, menyediakan

informasi mengenai bencana untuk pemerintah dan aksi kemanusiaan di Indonesia.

Desentralisasi di Indonesia menjadikan tingkat kesiapan suatu daerah dalam

mengantisipasi dampak bencana yang akan dialaminya akan berbeda-beda dari satu daerah

dengan daerah lainnya. Faktor institusi merupakan salah satu diantara banyak faktor yang

dapat menentukan kesiapan satu daerah dalam mengantisipasi dampak bencana dibandingkan

daerah lainnya. Oleh karena itu, pemahaman tentang aspek institusi dalam membangun

kesiapan daerah dan masyarakat menghadapi dampak bencana alam merupakan salah isu

penting untuk dikaji secara mendalam. DIBI telah menyediakan informasi di tingkat provinsi

dan kabupaten, yang apabila digabungkan dengan penilaian terhadap kesiapan masyarakat

dan daerah dalam menghadapi bencana akan mendapatkan analisa yang lebih mendalam

mengenai kemajuan yang dibuat dalam mengurangi kerugian melalui penerapan

kewaspadaan/ program mitigasi dan inisiatif pengembangan kapasitas.

Penelitian terkait dengan kapasitas suatu wilayah dalam menghadapi bencana telah

banyak dilakukan dengan menekankan pada aspek upaya peningkatannya. Priba (2013)

mengindentifikasi kapasitas adaptif secara institusional dari pemerintah daerah dalam

merespon dampak perubahan iklim yang terjadi di Provinsi Jawa Barat. Untuk mengantisipasi

gempa Mentawai, Purbani (2013) mengusulkan Kebijakan Penataan Wilayah Pesisir

Kabupaten Padang Pariaman, Sumatera Barat. Yulianto dkk (2012) mengusulkan

pemanfaatan data Synthetic aperture radar (sar) untuk pengurangan resiko dan mitigasi

bencana. Penyusunan indeks Kapasitas Adaptasi Masyarakat Daerah Rentan Air Minum dan

Sanitasi terkait Dampak Perubahan Iklim telah dilakukan oleh Yuda dkk (2013).

Pemerintah, dalam hal ini BNPB telah menetapkan peraturan BNPB Nomor 4 Tahun

2008 tentang menetapkan pedoman penyusunan rencana penanggulangan bencana. BNPB

juga telah menyusun panduan penilaian kapasitas daerah dalam penanggulangan bencana

3

yang dalam Peraturan Kepala BNPB Nomor 03 Tahun 2012. Dalam peraturan tersebut lebih

menekankan kapasitas daerah dari aspek aspek kebijakan, kesiapsiagaan, dan peran lembaga terkait.

Alat ukur untuk mengetahui kemampuan orang per orang, rumah tangga dan kelompok masyarakat

dalam menghadapi bencana belum dilakukan. Alat ukur ini sangat penting, karena dapat

dipakai sebagai dasar evaluasi apakah usaha peningkatan kesiapan daerah telah berhasil.

Dengan desentralisasi dan peningkatan peran pemerintah lokal, setiap kabupaten mempunyai

kesempatan untuk menyesuaikan indikator kesiapan dengan keadaan lokal untuk mengawasi

kesiapan masyarakatnya sendiri.

Permasalahan dalam menyusun indeks adalah bagaimana memilih indikator secara

tepat dan menentukan model yang cocok. Penelitian ini menekankan pada dua aspek tersebut,

yaitu pemilihan indikator yang relevan sebagai standar nasional untuk perbandingan antar

wilayah dan dilanjutkan dengan penyusunan model untuk mengukur tingkat kesiapan

masyarakat dalam menghadapi dampak bencana alam sesuai dengan potensi bencanaya.

Indikator kesiapan daerah mengacu pada Peraturan Kepala BNPB Nomor 4 Tahun 2008 dan

Nomor 03 Tahun 2012. Pemilihan indikator yang relevan dilakukan menggunakan metode

menggunakan Metode Structural Equation Model (SEM). Model disusun menggunakan

metode analisis Regresi Linear dan Regresi Logistik.

Pada penelitian di tahun pertama, dengan menggunakan analisis SEM telah

dibuktikan keterkaitan antara Kapasitas Masyarakat dan Kesiap-siagaan dalam menghadapi

bencana alam. Kapasitas masyarakat meliputi aspek Sosial, Fisik/Lingkungan dan Ekonomi.

Kesiapsiagaan terdiri dari kesiap-siagaan individu dan Kesiapsiagaan Masyarakat.

Kesiapsiagaan individu meliputi aspek rencana, pengetahuan dan sikap. Kesiap-siagaan

masyarakat meliputi kepemimpinan, informasi, fasilitas. Berdasarkan model SEM ini

diperoleh nilai kapasitas masyarakat dan kapasitas individu. Indeks kapasitas dapat disusun

menggunakan nilai rata-rata dari ketika faktor penyusunya yaitu faktor kapasitas, faktor

masyarakat dan faktor individu.

Indek yang dikembangkan menggunakan regresi logistik, variabel yang berpengaruh

terhadap kesiapan individu adalah variabel rencana aksi, Pengalaman pelatihan dan

Pengetahuan tentang tempat tinggal yang merupakan daerah rawan bencana. Variabel yang

berpengaruh terhadap upaya peningkatan kewaspadaan warga menghadapi bencana alam

adalah kesiapan masyarakat yaitu Kepemimpinan dan Program, Informasi dan Fasilitas.

Berdasarkan dua cara perhitungan IKM, metode model linear lebih mudah diinterpretasikan

dan sesuai dengan konsep teoritis yang dibuktikan dengan SEM.

4

Selanjutnya di tahun kedua, penelitian lebih ditekankan pada implementasi model

pada beberapa beberapa daerah rawan bencana yang mewakili jenis bencana. Berdasarkan

hasil pengukuran tersebut dapat dipakai untuk mengidentifikasi aspek-aspek apa saja yang

harus ditingkatkan agar kapasitas daerah dan kemampuan mitigasi masyarakat meningkat.

1.2.Tujuan Khusus Riset Penelitian ini bertujuan menyusun instrumen untuk mengukur tingkat kesiapan

masyarakat dalam mitigasi bencana dan mengimplementasikan pada beberapa daerah rawan

bencana . Berdasarkan hasil pengukuran tersebut dapat teridentifikasi aspek-aspek apa saja

yang harus ditingkatkan agar kapasitas daerah dan kemampuan mitigasi masyarakat

meningkat.

1.3.Keutamaan Penelitian BNPB telah menetapkan panduan penilaian kapasitas daerah dalam penanggulangan

bencana yang dalam peraturan Kepala BNPB Nomor 03 Tahun 2012. Dalam peraturan

tersebut lebih menekankan kapasitas daerah dari aspek aspek kebijakan, kesiapsiagaan, dan peran

lembaga terkait. Alat ukur untuk mengetahui kemampuan orang per orang, rumah tangga dan

kelompok masyarakat dalam menghadapi bencana belum dilakukan. Alat ukur ini sangat

penting, karena dapat dipakai sebagai dasar evaluasi apakah usaha peningkatan kesiapan

daerah telah berhasil.

Implementasi pedoman tersebut dimasing-masing daerah perlu dilakukan evaluasi. Di

sisi lain masing-masing daerah memiliki tingkat ancaman dan kerentanan yang berbeda-beda.

Kebijakan otonomi daerah mengakibatkan tingkat kesiapan daerah dalam menangani dampak

ancaman bencana sangat bervariasi. Dengan adanya instrumen untuk mengukur kesiapan

mayarakat dalam mitigasi bencana akan sangat bermanfaat bagi pemerintah, BNPB untuk

tingkat nasional dan Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) untuk tingkat Provinsi

atau Kabupaten/Kota dalam menyusun program-progam dalam rangka peningkatan

kewaspadaan (program mitigasi) dan inisiatif pengembangan kapasitas.

1.4. Luaran (Output) Penelitian Luaran yang akan dicapai dari hasil penelitian ini adalah :

1. Instrumen untuk mengukur tingkat kesiapan masyarakat terhadap potensi bencana.

2. Manuskrip yang dipublikasikan pada seminar nasional dan internasional.

5

3. Manuskrip untuk dipublikasikan pada jurnal internasional (1 judul) yang di-submit

pada pertengahan tahun ke dua.

BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA DAN ROADMAP PENELITIAN

2.1. Tinjauan Pustaka Yohe dan Tol (2002) mengusulkan sebuah metode untuk mengembangkan indikator

kapasitas sosial dan ekonomi dalam konteks perubahan iklim. Indeks sederhana untuk

mengukur kapasitas adaptasi yang digunakan oleh Ionescu dkk. (2007) hanya memasukkan

GDB, angka melek huruf, dan tingkat partisipasi tenaga kerja wanita. Yohe dkk. (2006)

menggunakan Vulnerability-Resilience Indicator Prototype (VRIP) yang dikembangkan oleh

Brenkert dan Malone (2005) sebagai pendekatan untuk indeks kapasitas adaptif,

mempertimbangkan kapasitas untuk beradaptasi terhadap perubahan lingkungan yang tersirat

dalam penilaian kerentanan.

Iglesias et al. (2007a) mengembangkan indeks Kapasitas Adaptasi (indeks AC)

dengan tiga komponen utama yang mencirikan kemampuan ekonomi, sumber daya manusia

dan sipil, dan inovasi pertanian. Pendekatan yang sama telah diambil dalam konteks

kekeringan (Moneo, 2007). Pendekatan yang fleksibel dan dapat diterapkan untuk ekosistem

dan alam serta sistem sosial-ekonomi. Keseluruhan kerentanan ditentukan dengan

menggabungkan kerentanan berasal dari paparan langsung terhadap kekeringan, dan

kerentanan terhadap kekeringan yang berasal dari aspek sosial dan ekonomi. Iglesias dkk

(2007b) telah mengembangkan indeks kerentanan sosial terhadap kekeringan. Langkah-

langkah pengukuran indeks kerentanan adalah: (i) memilih variabel yang berkontribusi

terhadap kerentanan, (ii) menormalkan variabel, (iii) menggabungkan sub-komponen

variabel dalam setiap kategori kerentanan dengan rata-rata tertimbang, dan (iv) mengukur

kerentanan sebagai rata-rata tertimbang dari komponen. Balai Litbang Sosekling Bidang

Permukiman (2012), menghasilkan rumusan penghitungan kemampuan adaptasi di berbagai

tingkat entitas masyarakat. Indeks adaptasi masyarakat dihitung dari faktor kesiapan

masyarakat, kesiapan individu dan pada tingkat kesiapan komunitas-kelembagaan.

Dalam peraturan Kepala BNPB Nomor 03 Tahun 2012 telah dirumuskan 5 prioritas

mitigasi bencana yaitu

1. Memastikan bahwa pengurangan risiko bencana menjadi sebuah prioritas nasional

dan lokal dengan dasar kelembagaan yang kuat untuk pelaksanaannya .

6

2. Mengidentifikasi, menilai dan memantau risiko bencana dan meningkatkan sistem

peringatan dini untuk mengurangi risiko bencana .

3. Terwujudnya penggunaan pengetahuan, inovasi dan pendidikan untuk membangun

kapasitas dan budaya aman dari bencana di semua tingkat .

4. Mengurangi faktor-faktor risiko dasar .

5. Memperkuat kesiapsiagaan terhadap bencana demi respon yang efektif di semua

tingkat .

Lima prioritas tersebut diukur menggunakan 22 indikator dan dijabarkan ke dalam 88 butir

pertanyaan.

Yuda dkk (2013) telah menyusun kapasitas adaptif masyarakat daerah rentan air

dengan mengunakan 3 variabel yaitu (1) Kesiapan Individu yang di uraikan ke dalam aspek

pengetahuan persepsi dan perilaku, (2) Kesiapan Komunitas diuraikan kedalam aspek

kearifan lokal, kepemimpinan, keterlibatan dan keberadaan organisasi. (3) Kesiapan

Kelembagaan diuraikan ke dalam aspek jaringan, keberadaan informasi dan kebijakan.

Kesiapan masyarakat merupakan proses atau serangkaian kegiatan yang dilakukan sebagai

upaya untuk menghilangkan dan/atau mengurangi ancaman bencana yang memiliki beberapa

tahapan. Model Kesiapan Masyarakat (Community Readiness Model) dibuat untuk melihat

respon masyarakat atas intervensi kebijakan/program (Edwards dkk., 2000 dalam Yuda dkk

2013). Model tersebut memasukkan 5 (lima) dimensi kesiapan masyarakat, yakni: (a) Upaya

antisipatif melalui kebijakan; (b) Pengetahuan masyarakat terhadap kebijakan; (c)

Kepemimpinan; (d) Pemahaman akan masalah; dan (e) Pembiayaan untuk upaya antisipatif

(berupa uang, waktu, lahan, dll.). Kapasitas merupakan perpaduan antara kemampuan dan

atribut individu, komunitas, atau organisasi, yang digunakan untuk mencapai tujuan tertentu.

Kapasitas merupakan kemampuan untuk melakukan tindakan pengurangan ancaman dan

potensi kerugian akibat bencana secara terstruktur, terencana dan terpadu.

Pada umumnya indeks dihitung menggunakan persamaan linear, seperti halnya Indeks

Kesiapan Berjejaring, Indeks kepuasan masyarakat dalam Keputusan Menpan Nomor 25

Tahun 2004), Indeks Kemiskinan. Jika indeks merupakan kuantitas untuk menyatakan tingkat

kesiapan atau terpenuhinya parameter-parameter mitigasi bencana maka nilainya dapat

berupa persentase 0% s/d 100% atau bernilai dalam interval [0,1]. Dengan demikian

pendekatan analisis logistik dapat digunakan untuk menyusun indeks ini. Penggunaan model

linear dalam respon biner akan menghasikan estimasi probabilitas di luar interval [0,1].

Dengan model logit dan probit, dijamin estimasi probabilitas masih dalam interval [0,1]

(Nugraha, 2010 ).

7

Menurut Hair dkk (1998), SEM adalah teknik analisis multivariat yang merupakan

kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi/korelasi, yang bertujuan untuk menguji

hubungan-hubungan antara variabel yang ada pada sebuah model, baik itu antar indikator

dengan konstruknya, ataupun hubungan antar konstruk. Dari pengertian tersebut, terlihat

bahwa SEM lebih digunakan untuk melakukan analisis konfirmatori. Sebuah model dibuat

berdasarkan teori tertentu, kemudian SEM digunakan untuk menguji apakah model tersebut

dapat diterima atau ditolak.

Ada 7 ( tujuh ) tahapan pokok yang harus dilakukan dalam menggunakan teknik

analisis dengan SEM dalam sebuah kegiatan penelitian yaitu ( Hair dkk, 1998):

1. Pengembangan Model Teoritis

2. Pengembangan Diagram Alur

3. Konversi diagram alur kedalam persamaan

4. Memilih matriks input dan estimasi model yang sesuai

5. Kemungkinan munculnya masalah identifikasi

6. Evaluasi Kriteria Goodness of fit

7. Interpretasi dan Modifikasi Model.

2.2. Roadmap Penelitian Salah satu tema penelitian unggulan UII adalah pengembangan permukiman cerdas, lestari

dan tanggap bencana. Yang dimaksud cerdas adalah kemampuan masyarakat untuk merespon

perubahan lingkungan, merespon keterbatasan serta bencana. Tahapan penelitian yang telah

ditetapkan dalam Rencana induk pengembangan (RIP) penelitian UII adalah sebagai mana

dalam Gambar 1.

Gambar 1. Roadmap Pengembangan Permukiman yang Cerdas, Lestari, dan Tanggap

Bencana

Konsep Rancang

Bangun dan

Perubahan Perilaku

Inovasi

Pengembangan

Rancang Bangun

dan rekayasa sosial

budaya

Pembentukan

Budaya, Citra,

Standar dan Norma

Baru

Pengembangan

Model dan

Proptotipe

-Model perilaku masyarakat

-Kapasitas masyarakat dan daerah

dalam mitigasi bencana

-SEM

-Model Regresi Logistik

-Model Linear

Rekayasa sosial penguatan

kapasitas masyarakat

dalam mitigasi bencana

8

Model statistik yang digunakan untuk pemodelan perilaku pada umumnya menggunakan

model data nominal. Pengembangan respon data nominal dapat digambarkan dalam

Gambar 2.

Peneliti telah melakukan banyak penelitian yang berkaitan dengan data nominal

sebagaimana disajikan dalam Gambar 3.

Univariat Data Panel Multivariat

Model

Probit

Mixed Logit

Logistik

Metode Estimasi

MLE

Moment

GEE

Bayesian

Gambar 2. Bagan roadmap riset model respon diskrit

Ket.

: yang diteliti

Respon Data Nominal Respon Data Ordinal

9

BAB III. METODE PENELITIAN

3.1. Desain Penelitian Penelitian ini dilakukan dalam dua tahun, tahun pertama fokusnya adalah memilih

indikator yang relevan dengan kapasitas masyarakat sebagai dasar penyusunan indeks. Tahun

kedua adalah mengimplementasikan instrumen penyusunan indeks di beberapa daerah yang

mewakili spesifikasi potensi bencana. Pelaksanaan penelitian akan melibatkan mahasiswa

dalam penjaringan data.

Penelitian dilakukan menggunakan metode eksploratif dalam rangka mencari

indikator yang relevan dengan kesiapan dan kapasitas masyarakat dalam mitigasi bencana.

Secara Skematik, penelitian dilakukan sesuai dengan bagan alir pada Gambar 4.

Dalam Peraturan Kepala BNPB Nomor 03 Tahun 2012 telah didefinisikan beberapa istilah

berikut :

a. Bencana adalah peristiwa atau rangkaian peristiwa yang mengancam dan

mengganggu kehidupan dan penghidupan masyarakat yang disebabkan, baik oleh

faktor alam dan/atau non alam maupun faktor manusia sehingga mengakibatkan

timbulnya korban jiwa manusia, kerusakan lingkungan, kerugian harta benda, dan

dampak psikologis.

b. Kesiapsiagaan adalah serangkaian kegiatan yang dilakukan sebagai upaya untuk

menghilangkan dan/atau mengurangi ancaman bencana.

Konsep Kapasitas

dan kesiapan

masyarakat

Variabel Eksogen

dan Variabel

Endogen

Indikator SEM

Model Logistik &

Model Linear

Uji Coba Model Hasil :

Instrumen dan Indeks

serta Model Kapasitas

Gambar 4. Desain Penelitian

Menyusun software

Instrumen dan Indeks

Kapasitas Masyarakat

Survey di

beberapa daerah

rawan bencana

Validasi Instrumen

dan menghitung

Indeks

Tahun I

Tahun II

10

c. Kapasitas adalah kemampuan daerah dan masyarakat untuk melakukan tindakan

pengurangan ancaman dan potensi kerugian akibat bencana secara terstruktur,

terencana dan terpadu.

d. Kesiapsiagaan adalah serangkaian kegiatan yang dilakukan sebagai upaya untuk

menghilangkan dan/atau mengurangi ancaman bencana.

Kapasitas sangat dipengaruhi oleh faktor ekonomi, sosial, fisik dan lingkungan.

Terdapat dua aspek kesiapan masyarakat yaitu kesiapan individu dan kesiapan kelembagaan.

Kesiapan individu dipengaruhi oleh pengetahuan sedangkan dan kesiapan kelembagaan

dipengaruhi oleh adanya program, jaringan, kepemimpinan, kearifan lokal dan fasilitas.

Gambar 5. Konsep kapasitas dan kesiapan masyarakat

Konsep kapasitas dan kesiapan masyarakat yang dijelaskan dalam Gambar 5. telah

diuji menggunakan analisis SEM. Pada tahun kedua melakukan pengukuran IKM dan uji

coba model pada beberapa daerah yang mewakili jenis potensi bencana seperti banjir, gempa,

tanah longsor, kekeringan dan gunung berapi.

3.2.Indikator Capaian Fokus kegiatan dan indikator keberhasilan disajikan pada Tabel 1.

Tabel 1. Fokus dan Indikator keberhasilan penelitian

Tahun Pertama

Fokus Kegiatan Target

Kajian Konsep Kapasitas dan

kesiapan masyarakat terhadap mitigasi

bencana

• Diperoleh rumusan teoritis kapasitas

• Diperoleh indikator kapasitas masyarakat

• Diperoleh Diagram path

• Naskah Publikasi seminar Nasional

Kapasitas Kesiapsiagaan

Sosial

Ekonomi

Fisik

Lingkungan

Individu

Masyarakat

Pengetahuan

Kearifan lokal

Kepemimpinan Jaringan Fasilitas Program

11

Penyusunan Model • Diperoleh model Regresi

• Diperoleh rumusan indeks kapasitas

masyarakat

• Naskah Publikasi seminar internasional

Tahun ke Dua

Fokus Kegiatan Target

Validasi model dan indeks kapasitas

masyarakat : Ujicoba model pada

beberapa daerah rawan bencana secara

sampling

• Diperoleh rumusan indeks kapasitas

masyarakat yang telah divalidasi

• Diperoleh model kapasitas di beberapa

jenis bencana.

• Rekomendasi kebijakan (cara pengukuran

kapasitas masyarakat dan upaya

peningkatannya) ke BNPB

• Naskah Publikasi Jurnal Internasional

12

BAB 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Sampai dengan bulan Juli 2016 ini telah dilakukan beberapa aktifitas penelitian sebagaimana

telah direncanakan

Tabel 2. Jadwal Kegiatan tahun pertama No. Kegiatan Bulan Hasil

1. Melakukan Kajian teoritis. Pemodelan

menggunakan Regresi Logistik

Januari – Mei Naskah Publikasi dengan judul “Model

kapasitas masyarakat dalam

menghadapi bencana menggunakan

analisis regresi logistik ordinal” yang

telah dipublikasikan dalam Jurnal

Nasional. Jurnal Eksakta Vol 16 No.

1-2.

2 Melakukan Kajian teoritis. Pemodelan

menggunakan SEM

April - Mei Naskah Publikasi Seminar

Internasional dengan judul

“Community Capacity Indicators And

Disaster Preparedness”. Acepten Letter

4th

International Conference on

Sustainable Built Environment yang

akan diseminarkan pada October 12 –

13, 2016

2. Penyempurnaan Kuesioner Mei Kuesioner yang telah

disempurnakan 3. Pengumpulan data di daerah rawan

bencana Gempa Bumi

Juni-

September

Sudah diperoleh data survey

masyarakat di Kabupaten Bantul . 4 Menyusunan Laporan Tengah Juli Laporan Penelitian

4.1. Indikator Kapasitas Masyarakat Kapasitas masyarakat adalah kemampuan masyarakat untuk melakukan tindakan

pengurangan ancaman dan potensi kerugian akibat bencana. Kapasitas masyarakat dapat

ditinjau dari dua aspek yaitu kapasitas individu dan dan kapasitas kelembagaan sebagaimana

dijelaskan dalam Gambar 6. Kapasitas individu dipengaruhi oleh pengetahuan, budaya

(kearifan lokal) dan rencana aksi. Kapasitas kelembagaan dipengaruhi oleh adanya program,

informasi, kepemimpinan, kearifan lokal dan fasilitas.

Pengetahuan

Individu

Masyarakat

Rencana Aksi

Kearifan lokal

Kepemimpinan

dan Program

Informasi

Fasilitas

13

Gambar 6. Konsep kapasitas masyarakat.

Konsep kapasitas masyarakat yang dijelaskan dalam Gambar 6. akan diuji menggunakan

analisis regresi logistik ordinal.

4.2. Regresi Logistik Ordinal Model Regresi Logistik Ordinal sering dikenal dengan model logit kumulatif. Pada model

ini, variabel respon Y berupa data ordinal dengan k kategori, variabel independen dapat

berupa variabel kategori, kontinyu atau campuran keduanya yang disimbolkan dengan X’̕ =

(X1, X2,…., Xp). Pada model ini didefinisikan fungsi logit

�� = �� = �� = �� dan �� ≤ �� = �� + �� +⋯+ �� (1)

πj adalah peluang Y=j dan θj, β merupakan parameter dari koefisien regresi. Transformasi

linearnya adalah

ln � �� = � + !"# (2)

dengan j = 1,2,3,…,k-1. Inferensi terhadap parameter-parameternya dapat diuji menggunakan

uji Statistik Rasio Likelihood untuk uji simultan dan statistik uji Wald untuk uji parsial

(Agresti, 2002).

Pengamatan terhadap masyarakat untuk mendapatkan data variabel dependen mengenai

(i) pengetahuan umum yang dimiliki tentang pengurangan resiko bencana alam yang

disimbolkan dengan Y1.

(ii) pengetahuan umum yang dimiliki tentang bagaimana menyelamatkan keluarga

ketika terjadi bencana alam yang disimbolkan dengan Y2.

(iii) upaya peningkatan kewaspadaan warga menghadapi bencana alam oleh pihak

terkait yaitu Pemerintah (Y3a), Lembaga Swadaya Masyarakat (Y3b), Masyarakat

Lokal/Setempat (Y3c) dan Responden/Rumah Tangga Responden (Y3d).

Variabel dependen ini bernilai 1 = “sangat tidak puas”, 2= “tidak puas”, 3 = ”cukup”

4 = “puas”, 5 =“sangat puas”. Variabel independen untuk Y1 dan Y2 adalah

(i) Pengetahuan Mitigasi disimbolkan dengan A, yang meliputi

- Pengetahuan bencana secara umum

- Pengetahuan menyelamatkan diri dari bencana

- Pengalaman mengikuti pelatihan/seminar/simulasi tentang kesiapsiagaan

bencana

- Pengalaman mengalami bencana alam

- Pengetahuan tentang tempat tinggal yang merupakan daerah rawan bencana

14

- Pengetahuan keluarga tentang bencana alam

(ii) Rencana Aksi yang disimbolkan dengan C yang meliputi

- Persiapan mengamankan barang berharga

- Persiapan rencana penyelamatan diri dari bencana

(iii) Kearifan Lokal yang disimbolkan dengan D yang meliputi persepsi dan motivasi

Variabel independen untuk Y3 adalah

(i) Kepemimpinan dan Program yang disimbolkan dengan E,

- Upaya yang dilakukan pemerintah daerah setempat dalam peningkatan

kewaspadaan bencana

- Pihak yang bertanggung jawab dalam persiapan menghadapi bencana

- Pihak yang bertanggung jawab dalam persiapan menghadapi bencana

-Upaya yang dilakukan pemerintah daerah setempat dalam mengurangi risiko

bencana

- Pendekatan manajemen penanggulangan bencana

- Upaya pemerintah dalam peringatan dini bencana

(ii) Informasi yang disimbolkan dengan F

- Peran media dalam kesiapsiagaan bencana

- Sumber informasi dan media

(iii) Fasilitas yang disimbolkan dengan G.

- Kesediaan jalur evakuasi

- Kesediaan fasilitas peringatan dini

Analisis regresi logistik ordinal digunakan untuk menyusun model yang dapat

menjelaskan hubungan indepeden terhadap variabel dependen Y yang berupa data ordinal.

Variabel dependen Y1 dan Y2 menggunakan variabel independen : A (Pengetahuan

Mitigasi), C (Rencana Aksi) dan D (Kearifan Lokal).

Pengujian dilakukan pada beberapa model, ternyata hanya variabel C (rencana aksi)

yang berpengaruh terhadap variabel Y1 dengan nilai estimasi parameter beserta statistik uji

dalam Tabel 3.

Tabel 3. Estimasi parameter dan statistik uji untuk variabel Y1.

Odds 95% CI

Predictor Coef (β) SE Coef Z P-Value Ratio Lower Upper

θ1 -1,20930 0,958444 -1,26 0,207

θ2 0,569823 0,853201 0,67 0,504

θ3 3,69639 0,898383 4,11 0,000

θ4 6,75648 1,04356 6,47 0,000

C -0,375570 0,116519 -3,22 0,001 0,69 0,55 0,86

Log-Likelihood = -197,938

Test that all slopes are zero: G = 10,504, DF = 1, P-Value = 0,001

15

Persamaan regresi logistiknya adalah

P�Y1≤j� = ��θj�(,*+,,+(..��θj�(,*+,,+(..� (3)

dengan j=1,2,3,4,5. j=1:“sangat tidak puas”, j= 2: “tidak puas”, j=3:”cukup”

j= 4 :“puas”, j= 5 : “sangat puas”. Pada Tabel 3 diperoleh nilai θ1 = -1,20930 dan θ2 =

0,569823 dengan masing-masing mempunyai p-value > α=0,05 yaitu 0,207 dan 0,504. Hal

ini mengindikasikan bahwa Y1=1 dan Y1=2 tidak memiliki perbedaan signifikan dengan

Y1=3.

Selanjutnya dilakukan pengujian model pada variabel dependen Y2. Diperoleh model

terbaiknya adalah

P�Y2≤j� = ��θj�(,��*(2*�(,��,+++2,�(,,(+34+..��θj�(,��*(2*�(,��,+++2,�(,,(+34+.� (4)

Variabel Y2 dipengaruhi oleh variabel C (rencana aksi), A3 (Pengalaman pelatihan) dan A5

(Pengetahuan tentang tempat tinggal yang merupakan daerah rawan bencana). Berdasarkan

nilai estimasi parameter dalam Tabel 4, nilai θ1 = -0,940242 dan θ2 = 1,58527 dengan

masing-masing mempunyai p-value > α=0,05 yaitu 0,378 dan 0,061. Oleh karena itu dapat

disimpulkan bahwa Y2=1 dan Y2=2 tidak memiliki perbedaan signifikan dengan Y2=3.


Variabel dependen ketiga adalah tingkat kepuasan responden terhadap pihat terkait

dalam upaya peningkatan kewaspadaan warga menghadapi bencana alam. Pihak terkait yang

dimaksud adalah

a.Pemerintah Pusat/Daerah (Y3a)

b.LSM dan Lembaga Internasional (Y3b)

c.Masyarakat Lokal/Setempat (Y3c)

d.Responden dan Rumah Tangga Responden (Y3d)

Model untuk variabel Y3 disusun dengan memperhatikan variabel independen : kesiapan

masyarakat yaitu E(Kepemimpinan dan Program), F (Informasi) dan G (Fasilitas). Dari

Odds 95% CI

Predictor Coef (β) SE Coef Z P-Value Ratio Lower Upper

θ1 -0,940242 1,06723 -0,88 0,378

θ2 1,58527 0,846678 1,87 0,061

θ3 4,33608 0,895478 4,84 0,000

θ4 6,93603 0,983647 7,05 0,000

A3 0,122230 0,0621591 1,97 0,049 1,13 1,00 1,28

A5 -0,225777 0,106304 -2,12 0,034 0,80 0,65 0,98

C -0,507867 0,120289 -4,22 0,000 0,60 0,48 0,76



16

beberapa model yang diuji, diperoleh model terbaik dengan nilai estimasi parameter

disajikan pada Tabel 5 s/d Tabel 8. Berdasarkan Tabel 5, nilai θ1 = -0,45695 dengan p-

value sebesar 0,531 > α=0,05 yang berarti bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara

Y3a=1 dengan Y3a=2. Variabel Y3a dipengaruhi oleh variabel E dan G.

Tabel 5. Estimasi parameter dan statistik uji untuk variabel Y3a

Persamaan regresi untuk variabel Y3a adalah

P�Y3a≤j� = �[θj�(,*+777,.8�(,(3***7�.9]��[θj�(,*+777,.8�(,(3***7�.9] (5)

Berdasarkan Tabel 6, variabel Y3b hanya dipengaruhi oleh variabel E. nilai θ1 = -0,4633

dengan p-value sebesar 0,520 > α=0,05 yang berarti bahwa tidak ada perbedaan signifikan

antara Y3b=1 dengan Y3b=2.

Tabel 6. Estimasi parameter dan statistik uji untuk variabel Y3b.

Persamaan regresi untuk variabel Y3b adalah

P�Y3b≤j� = ��[θj�(,77+*4,.8]��[θj�(,77+*4,.8] (6)

Tabel 7. Estimasi parameter dan statistik uji untuk variabel Y3c.

Odds 95% CI

Predictor Coef(β) SE Coef Z P Ratio Lower Upper

θ1 -0,4633 0,720196 -0,64 0,520

θ2 2,02450 0,662027 3,06 0,002

θ3 4,33359 0,730908 5,93 0,000

θ4 8,36140 1,24494 6,72 0,000

E -0,4474 0,101507 -4,41 0,000 0,64 0,52 0,78



Odds 95% CI

Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Lower Upper

θ1 -1,63777 0,793445 -2,06 0,039

θ2 -0,08995 0,669686 -0,13 0,893

θ3 2,66757 0,690587 3,86 0,000

θ4 5,03576 0,769545 6,54 0,000

E -0,345175 0,100535 -3,43 0,001 0,71 0,58 0,86



Odds 95% CI


θ1 -0,45697 0,729772 -0,63 0,531

θ2 1,40269 0,680419 2,06 0,039

θ3 4,25783 0,760624 5,60 0,000

θ4 7,60462 1,04617 7,27 0,000

E -0,374445 0,111410 -3,36 0,001 0,69 0,55 0,86

G -0,0833341 0,0409014 -2,04 0,042 0,92 0,85 1,00



17

Bedasarkan tabel 7, Variabel Y3c hanya dipengaruhi oleh variabel E dan tidak ada perbedaan

signifikan antara Y3c=2 dengan Y3c=1 ataupun terhadap Y3c=3. Persamaan regresi untuk

variabel Y3c adalah

P�Y3c≤j� = �[θj�(,*7,�+,.8]��[θj�(,*7,�+,.8] (7)

Tabel 8. Output regresi logistik variabel Y3d.

Berdasarkan Tabel 8., variabel Y3c hanya dipengaruhi oleh variabel E dan tidak ada

perbedaan signifikan antara Y3d=2 dengan Y3d=1 ataupun terhadap Y3d=3. Persamaan

regresi untuk variabel Y3d adalah

P�Y3d≤j� = [��θj�(,*,4734.8]��[��θj�(,*,4734.8] (8)

Berdasarkan persamaan regresi logistik, diperoleh rata-rata nilai proporsi masing-masing

responden dan dapat dihitung rata-rata terbobot ��>� sebagai ukuran tingkat kesiapan

masyarakat dalam menghadapi bencana.

�> = ∑ �π@A��πBA�*πCA�7πDA�,πEA�FAG@

H (9)

Nilai �> ini bernilai antara 1 sampai dengan 5 dan dapat ditransformasi dalam skala 0 – 100%

menggunakan persamaan

IJK = 7��>��LL + 1 (10)

IKM dapat digunakan sebagai ukuran indeks kapasitas masyarakat yang mempunyai nilai

antara 0 s/d 100%. Jika nilai IKM mendekati angka 100 berarti masyarakat sudah sangat siap

dalam menghadapi bencana. Sebaliknya jika nilai IKM semakin kecil (mendekati 0), berarti

masyarakat sangat tidak siap dalam menghadapi bencana.

Selanjutnya berdasarkan data sampel diperoleh nilai indeks sebagaimana dalam Tabel 9.

Odds 95% CI


θ1 -1,87077 0,845472 -2,21 0,027

θ2 -0,244550 0,679137 -0,36 0,719

θ3 2,72136 0,694492 3,92 0,000

θ4 4,82866 0,760086 6,35 0,000

E -0,356486 0,101052 -3,53 0,000 0,70 0,57 0,85



18

Tabel 9. Menentukan nilai IKM

Tingkat pengetahuan umum yang dimiliki tentang pengurangan resiko bencana alam baru

mencapai 55,148%, tingkat pengetahuan umum yang dimiliki tentang bagaimana

menyelamatkan keluarga ketika terjadi bencana alam sebesar 58,541. Berdasarkan persepsi

masyarakat, upaya peningkatan kewaspadaan warga menghadapi bencana alam oleh pihak

terkait yaitu

a. Pemerintah (Y3a) sebesar 48,239,

b. Lembaga Swadaya Masyarakat (Y3b) sebesar 46,103,

c. Masyarakat Lokal/Setempat (Y3c) sebesar 58,038

Responden/Rumah Tangga Responden (Y3d) sebesar 59,671

4.3. Hasis Survey Kapasitas Masyarakat di Kabupaten Bantul terhadap

Gempa Badan Perencanaan Pembangunan Provinsi Yogyakarta telah meluncurkan Peta

Risiko Bencana di Provinsi Yogyakarta. Sebanyak 14 kecamatan di Yogyakarta masuk dalam

kawasan beresiko tinggi terhadap gempa bumi. Kebanyakan kawasan beresiko tinggi

terhadap gempa bumi terletak di Kabupaten Bantul. Tujuh bencana alam yang dipetakan

dalah letusan gunung api, gempa bumi, banjir, tsunami, tanah longsor, kekeringan, dan angin

ribut. Satu bencana non alam yakni demam berdarah. Berdasar peta tersebut, 11 kecamatan di

Kabupaten Bantul termasuk beresiko tinggi terhadap gempa bumi. Kecamatan itu adalah

Kasihan, Sewon, Bantul, Pandak, Bambanglipuro, Pundong, Imogiri, Jetis, Pleret,

Banguntapan, Piyungan.

Data BPBD Bantul, jumlah korban meninggal di wilayah Bantul ada 4.143 orang,

dengan jumlah rusak berat 71.372 unit, rusak ringan 66.359 rumah. Namun demikian,

diakuinya untuk dokumentasi foto pihaknya belum memiliki. Untuk mengingatkan

masyarakat, pihaknya membuat tetenger di Dusun Potrobayan yang letaknya 300 meter dari

pusat gempa. Kepadatan penduduk juga merupakan salah satu faktor yang menentukan

tingkat kerentanan tersebut. Berikut data kecamatan dan kepadatan penduduk di kabupaten

Bantul.

Skala Proporsi (πi)

Y1 Y2 Y3a Y3b Y3c Y3d

1 0,020 0,010 0,041 0,041 0,036 0,025

2 0,086 0,102 0,223 0,305 0,066 0,056

3 0,599 0,497 0,533 0,452 0,518 0,523

4 0,274 0,335 0,193 0,198 0,320 0,315

5 0,020 0,056 0,010 0,005 0,061 0,081

Indeks 3,188 3,325 2,909 2,822 3,305 3,371

IKM (%) 55,148 58,541 48,239 46,103 58,038 59,671

19

Tabel 10. Kepadatan Penduduk Geografis Per Kecamatan di Kabupaten Bantul

No Kecamatan Luas

(Km2)

Jumlah

Penduduk

Kepadatan

/ Km2 DesaPedukuhan

1. Srandakan 18,32 28.935 1.579 2 42

2. Sanden 23,16 29.939 1.293 4 62

3. Kretek 27,77 29.829 1.114 5 52

4. Pundong 23,68 32.097 1.355 3 49

5. Bambanglipuro 22,7 37.921 1.671 3 45

6. Pandak 24,3 48.558 1.998 3 49

7. Bantul 21,95 61.334 2.795 5 50

8. Jetis 24,47 53.592 2.190 4 64

9. Imogiri 54,49 57.534 1.056 8 72

10. Dlingo 55,87 36.165 647 6 58

11. Pleret 22,97 45.316 1.973

12. Piyungan 32,54 52.156 1.603 3 60

13. Banguntapan 28,48 131.584 4.620 8 57

14. Sewon 27.16 110.355 4.063 4 63

15. Kasihan 32,38 119.271 3.683 4 53

16. Pajangan 33,25 34.467 1.037 3 55

17. Sedayu 34,36 45.952 1.337 4 54

Jumlah 506,85 955.952 1.884

Sumber: BPS Kabupaten Bantul, 2014

Peta intensitas gemba bumi di Bantul pada tanggal 27 Mei 2006 dapat dilihat dalam peta

berikut :

20

Gambar 7. Peta intensitas gempa Bantul tanggal 27-5-2006 (TTD BG, 2006).

Kecamatan Bambanglipuro, Bantul, DI Yogyakarta, merupakan salah satu daerah

yang mengalami kerusakan paling parah saat terjadi gempa bumi tanggal 27 Mei lalu. Sebab,

secara "teoretis", letak kecamatan ini di luar garis sesar Opak. Kerusakan dahsyat itu bisa

dikatakan akibat ketidaktahuan masyarakat bahwa mereka hidup di atas zona patahan yang

rawan gempa bumi. Mereka yang awam akan kerawanan bencana geologi itu kemudian

membangun rumah tanpa mengikuti standar bangunan berpenguat beton bertulang. Fondasi

bangunan pun hanya ditumpangkan, tanpa penguat cor. Kalaupun ada yang menggunakan

struktur beton, pembuatannya ternyata tidak tepat. Campuran material bangunan dan

pemasangan cor penguat kebanyakan dibuat tidak dengan perhitungan teknis. Struktur

bangunan yang lemah inilah yang merupakan salah satu penyebab ribuan

rumah rata tanah saat bencana melanda akhir Mei itu.

21

Dari data Satuan Koordinasi dan Pelaksana DI Yogyakarta, di Bambanglipuro

tercatat 548 korban meninggal dan 100 orang luka ringan. Korban luka berat hingga kini

belum dilaporkan. Rumah yang rusak mencapai ratusan unit. Kerusakan fisik berupa

robohnya bangunanrumah banyak dialami oleh warga Desa Sidomulyo. Rumah yang roboh

rata-rata sudah berumur puluhan tahun. Namun, ia tidak memungkiri ada rumah baru, bahkan

dicor, juga roboh. Sinto, warga Dukuh Widaran, Desa Sidomulyo, Bambanglipuro,

mengatakan, rumahnya tergolong baru. Dibangun pada tahun 1997 dan dengan kualitas yang

cukup bagus. "Semennya banyak dan diberi pengikat di sudut-sudut. Tapi, karena gempanya

keras, ya tetap roboh," katanya.

Untuk pemulihan dari akibat gempa tersebut telah banyak bantuan diberikan ke

masyarakat yang diantaranya berupa bantuan uang tunai sebesar Rp 30 juta untuk

membangun rumah yang roboh. Walaupun oleh warga dengan nominal tersebut hanya bisa

membangun setengah dari rumahnya yang lama. Sebab, ia harus membangun dengan kualitas

yang lebih baik. Bangunan rumahnya yang terdahulu 72 meter persegi.

Survei telah dilakukan di kecamatan Bambanglipura Kabupaten Bantul. Data geografis

dan data hasil survey dijelaskan sebagai berikut.

a. Wilayah Administrasi

Kecamatan Bambanglipuro berada di sebelah Selatan dari Ibukota Kabupaten Bantul.

Kecamatan Bambanglipuro mempunyai luas wilayah 2.282,1780 Ha.

Alamat kantor kecamatan : Jl. Samas, Bambanglipuro Bantul

Situs web : http://kec-bambanglipuro.bantulkab.go.id

Desa di wilayah administratisi Kecamatan Bambanglipuro :

1. Desa Sumbermulyo

2. Desa Sidomulyo

3. Desa Mulyodadi

Tabel 11. Daftar Desa dan pedukuhan di wilayah Kecamatan Bambanglipura

Desa Sumbermulyo Sidomulyo Mulyodadi

Koordinat -7.927822, 110.322062 -7.956653, 110.305079 -7.943416, 110.322261

Pedukuhan

1. Kanutan

2. Siten

3. Tangkilan

4. Kutu

5. Kedon

6. Kaligondang

7. Gedogan

8. Gunungan

9. Jogodayoh

10. Plumbungan

11. Caben

12. Samen

13. Gersik

14. Bondalem

15. Kintelan

16. Cepoko

1. Ngajaran

2. Cangkring

3. Palihan

4. Sirat

5. Ngireng-ireng

6. Tempel

7. Prenggan

8. Selo

9. Plematung

10. Plebengan

11. Ponggok

12. Pinggir

13. Turi

14. Glodogan

15. Kuwon

1. Mejing

2. Paker

3. Wonodoro

4. Destan

5. Kraton

6. Bregan

7. Plumutan

8. Cangkring

9. Tulasan

10. Jomblang

11. Ngambah

12. Kepuh

13. Warungpring

14. Carikan

b. Geografis

Wilayah Kecamatan Bambanglipuro berbatasan dengan :

22

• Utara : Kecamatan Bantul;

• Timur : Kecamatan Pundong;

• Selatan : Kecamatan Kretek;

• Barat : Kecamatan Pandak.

Kecamatan Bambanglipuro berada di dataran rendah. Ibukota Kecamatannya berada pada

ketinggian 22 meter diatas permukaan laut. Jarak Ibukota Kecamatan ke Pusat Pemerintahan

(Ibukota) Kabupaten Bantul adalah 10 Km. Kecamatan Bambanglipuro beriklim seperti

layaknya daerah dataran rendah di daerah tropis dengan dengan cuaca panas sebagai ciri

khasnya. Suhu tertinggi yang tercatat di Kecamatan Bambanglipuro adalah 31ºC dengan suhu

terendah 23ºC. Bentangan wilayah di Kecamatan Bambanglipuro 99,5 % berupa daerah yang

datar sampai berombak dan 0,5% berupa daerah yang berombak sampai berbukit.

c. Penduduk

Kecamatan Bambanglipuro dihuni oleh 9.860 KK. Jumlah keseluruhan penduduk Kecamatan

Bambanglipuro adalah 42.745 0rang dengan jumlah penduduk laki-laki 20.539 orang dan

penduduk perempuan 22.206 orang. Tingkat kepadatan penduduk di Kecamatan

Bambanglipuro adalah 1.863 jiwa/Km2. Sebagian besar penduduk Kecamatan

Bambanglipuro adalah petani. Dari data monografi Kecamatan tercatat 13.171 orang atau

30,8 % penduduk Kecamatan Bambanglipuro bekerja di sektor pertanian.

4.3.1. Diskripsi Responden

Survei dilakukan di kecamatan Bambanglipuro sebanyak 203 responden. Berikut klasifikasi

responden jika dilihat dari tingkat pendidikan, usia, jumlah anggota keluarga.

Tabel 12. Tingkat Pendidikan

Pendidikan Jumlah

SD 60

SMP 39

SLTA 80

PT 24

Total 203

23

Gambar 8. Kelompok usia

Tabel 13. Jumlah Anggota keluarga

Jumlah

anggota jumlah

1 3

2 35

3 71

4 49

5 34

6 11

Total 203

Tabel 14. Jumlah Balita (anggota keluarga berusia kurang dari 5 tahun):

Jumlah Balita jumlah

0 184

1 17

2 2

Total 203

Tabel 15. Jumlah anggota keluarga berusia lebih dari 65 tahun :

Jumlah Manula Jumlah

0 173

1 17

2 12

3 1

Total 203

24

Tabel 16. Jenis rumah :

Jenis rumah Jumlah

Tidak Permanen (Kayu) 3

Semi Permanen (Sebagian Kayu) 23

Permanen (Tembok) 177

Total 203

Tabel 17. Kepemilikan Rumah

Kepemilikan Jumlah

Sewa 2

Milik Orang tua

(Saudara) 26

Milik Sendiri 175

Total 203

Tabel 18. Lama tinggal

Lama Tinggal Jumlah

Kurang dari 5

tahun 1

5-10 tahun. 4

10-15 tahun 22

Lebih dari 15

tahun 176

Total 203

Tabel 19 . Pemenuhan kebutuhan pokok hidup sehari-hari

Sikap Jumlah

sangat tidak puas 2

tidak puas 23

cukup 101

puas 65

sangat puas 12

Total 203

Tabel 20. Pemenuhan persyaratan bangunan tahan gempa

Pendapat jumlah

Ya 163

Tidak 15

tidak tahu 25

Total 203

25

Tabel 21. Pengetahuan pengurangan resiko gempa bumi

Pendapat jumlah

sangat tidak

puas 6

tidak puas 25

cukup 88

puas 77

sangat puas 7

Total 203

Tabel 22. Ppengetahuan bagaimana menyelamatkan keluarga ketika terjadi gempa bumi

Pendapat jumlah

sangat tidak

puas 3

tidak puas 18

cukup 79

puas 91

sangat puas 12

Total 203

Tabel 23. mengetahui bagaimana cara menyelamatkan diri jika terjadi gempa bumi

Pendapat Jumlah

Ya 195

Tidak 8

Total 203

4.3.2. Analisis Regresi Logistik

Pemodelan menggunakan analisis regresi logistik ordinal unatuk mengetahui pola pengaruh

Faktor rencana aksi terhadap Pengetahuan pengurangan resiko bencana. Hasil estimasi

parameter disajikan dalam Tabel 24.

Tabel 24. Estimasi parameter pengaruh Faktor rencana aksi terhadap Pengetahuan

pengurangan resiko bencana.

Estimate Std. Error Wald df Sig.

95% Confidence Interval

Variabel Lower Bound Upper Bound

Threshold [V14 = 1,00] 7.625 1.453 27.538 1 .000 4.777 10.472

[V14 = 2,00] 10.463 1.542 46.026 1 .000 7.440 13.485

[V14 = 3,00] 14.312 1.738 67.808 1 .000 10.906 17.719

[V14 = 4,00] 18.736 1.929 94.294 1 .000 14.954 22.518

Location V22 .213 .068 9.788 1 .002 .080 .346

V15 2.579 .278 86.371 1 .000 2.035 3.123

26

Model tersebut mempunyai nilai Pseudo R-Square sebesar 0.558 (Cox and Snell) dan 0.612

(Nagelkerke). Model tersebut mempunyai nilai Deviance sebesar 113.5690 (P-value 0.994)

yang berarti model tersebut sesuai layak untuk digunakan.

Selanjutnya model regresi ondinal adalah pengaruh Faktor tindakan dan Faktor

persiapan terhadap pengetahuan bagaimana menyelamatkan keluarga ketika terjadi gempa

bumi. Hasil estimasi parameternya disajikan pada tabel 25.

Tabel 25. Estimasi parameter pengaruh Faktor tindakan dan Faktor persiapan terhadap

pengetahuan bagaimana menyelamatkan keluarga ketika terjadi gempa bumi

Estimate Std. Error Wald df Sig.

95% Confidence Interval

Lower Bound Upper Bound

Threshold [V15 = 1,00] -2.152 2.087 1.064 1 .302 -6.243 1.938

[V15 = 2,00] .600 1.918 .098 1 .755 -3.160 4.359

[V15 = 3,00] 3.465 1.942 3.185 1 .074 -.340 7.270

[V15 = 4,00] 6.635 1.988 11.144 1 .001 2.739 10.531

Location V22 .403 .062 42.066 1 .000 .281 .525

V18 -3.260 .777 17.622 1 .000 -4.782 -1.738

V27 -.280 .142 3.911 1 .048 -.558 -.003

Link function: Logit.

Model tersebut mempunyai nilai Pseudo R-Square sebesar 0.299 (Cox and Snell) dan 0.331

(Nagelkerke). Model tersebut mempunyai nilai Deviance sebesar 147.289 (P-value 0.994)

yang berarti model tersebut sesuai layak untuk digunakan.

Model logistik biner antara variabel tindakan penyelamatan ketika terjadi bencana (V27)

pengaruhnya terhadap Pengetahuan cara menyelamatkan diri jika terjadi gempa bumi(V18 )

dijelaskan dalam Tabel 26.

Tabel 25. Faktor variabel tindakan penyelamatan ketika terjadi bencana (V27)

pengaruhnya terhadap Pengetahuan cara cara menyelamatkan diri

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a V27 .560 .311 3.234 1 .072 1.751

Constant -7.823 2.697 8.415 1 .004 .000

a. Variable(s) entered on step 1: V27.

27

Model regresi logistik multinomial berikut digunakan untuk mengetahui apakah

terdapat kesesuaian antara variabel Pengetahuan persyaratan bangunan tahan gempa (V13 )

terhadap ciri bangunan tahan gempa (V28). Hasilnya disajikan dalam Tabel 27.

Tabel 27. variabel Pengetahuan persyaratan bangunan tahan gempa (V13 ) terhadap ciri

bangunan tahan gempa (V28).

V13a B

Std.

Error Wald df Sig. Exp(B)

95% Confidence Interval for

Exp(B)

Lower

Bound Upper Bound

.00 Intercept 2.028 1.423 2.031 1 .154

V28 -.387 .213 3.306 1 .069 .679 .448 1.031

1.00 Intercept -9.063 1.778 25.999 1 .000

V28 1.343 .222 36.673 1 .000 3.831 2.480 5.917

a. The reference category is: 3,00.

Model tersebut mempunyai nilai Likelihood Ratio Tests sebesar 33.119 (P-value 0.000) yang

berarti model tersebut sesuai layak untuk digunakan.

4.3.3. Nilai masing-masing faktor

Berdasarkan hasil survei terhadap 203 responden, dapat dihitung indeks capaian untuk

masing-masing Faktor sebagai berikut

Tabel 27. Nilai Rata-rata indeks capaian untuk masing masing faktor

No Faktor Indeks Capaian

1 Pengetahuan Mitigasi (A) 77.6855

2 Rencana Aksi (C) 49.2246

3 Kearifan Lokal (D) 90.6404

4 Kepemimpinan dan Program (E) 58.2923

5 Informasi (F) 49.3432

6 Fisik/ Lingkungan (H) 89.5594

7 Ekonomi (K) 66.1084

Berdasarkan tabel 27, dapat disimpulkan bahwa masyarakat di Kabupaten Bantul telah

memiliki niai kearifan lokan yang sangat baik. Faktor yang harus ditingkatkan adalah

Rencana Aksi, Kepemimpinan dan Informasi.

28

5.KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

Dengan menggunakan analisis SEM telah dibuktikan keterkaitan antara Kapasitas

Masyarakat dan Kesiap-siagaan dalam menghadapi bencana alam. Kapasitas masyarakat

meliputi aspek Sosial, Fisik/Lingkungan dan Ekonomi. Kesiapsiagaan terdiri dari kesiap-

siagaan individu dan Kesiapsiagaan Masyarakat. Kesiapsiagaan individu meliputi aspek

rencana, pengetahuan dan sikap. Kesiap-siagaan masyarakat meliputi kepemimpinan,

informasi, fasilitas.

Model kapasitas masyarakat dapat disusun dengan menggunakan model regresi logistik

ordinal. Model regresi disusun dengan menggunakan tiga variabel dependen yaitu (i)

pengetahuan umum yang dimiliki tentang pengurangan resiko bencana alam yang

disimbolkan dengan Y1 (ii) pengetahuan umum yang dimiliki tentang bagaimana

menyelamatkan keluarga ketika terjadi bencana alam yang disimbolkan dengan Y2 (iii)

upaya peningkatan kewaspadaan warga menghadapi bencana alam oleh pihak terkait yaitu

Pemerintah (Y3a), Lembaga Swadaya Masyarakat (Y3b), Masyarakat Lokal/Setempat (Y3c)

dan Responden/Rumah Tangga Responden (Y3d). Dari data dan model yang diperoleh dapat

disimpulkan :

1. Upaya peningkatan kewaspadaan masyarakat dalam menghadapi bencana alam yang

dilakukan oleh pihak Pemerintah relatif sama dengan Lembaga Swadaya Masyarakat.

Demikian juga upaya yang telah dilakukan oleh Masyarakat Lokal/Setempat relatif

sama dengan Individu/Rumah Tangga Responden.

2. Variabel dependen Y1 hanya dipengaruhi oleh faktor Rencana Aksi (C). Sedangkan

varaibel dependen Y2 dipengaruhi oleh Faktor Faktor Pengetahuan (A) dan Faktor

Rencana Aksi (C).

3. Variabel dependen Y3 tidak dipengaruhi oleh Faktor Informasi (F).

4. Variabel dependen Y3a dipengaruhi oleh Faktor Kepemimpinan dan Program (E) dan

Faktor Fasilitas (G).

5. Variabel dependen Y3b, Y3c dan Y3d hanya dipengaruhi oleh Faktor Kepemimpinan

dan Program (E).

6. Berdasarkan model regresi logistik ordinal dapat disusun sebuah ukuran indeks

kapasitas masyarakat yang mempunyai nilai antara 0 s/d 100%.

Berdasarkan hasil survei terhadap 203 responden (kepala keluarga) di Kabupaten Bantul,

telah dihitung indeks capaian untuk masing-masing Faktor. Berdasarkan tabel 27, dapat

disimpulkan bahwa masyarakat di Kabupaten Bantul telah memiliki nilai kearifan lokal yang

sangat baik. Faktor yang harus ditingkatkan adalah Faktor Rencana Aksi, Kepemimpinan dan

Informasi.

29

DAFTAR PUSTAKA

BNPB, Data Kejadian Bencana di Indonesia Periode 1815 – 2011; diakses dari

http://www.bnpb.go.id; 10 April 2014

Brenkert, A. dan Malone, E. ,2005,. Modeling Vulnerability and Resilience to Climate

Change: A Case Study of India and Indian States. Climatic Change, 72(1-2): 57-102.

Hair,JR.JosephF., Anderson,Rolph E.,Tatham, Ronald L.dan Black, William.C. 1998.

Multivariat Data Analysis. Prentice-Hall International, Inc.

Ionescu, C., Klein, R.J.T., Hinkel, J., Kumar, K.S.K. dan Klein, R., 2007,. Towards a formal

framework of vulnerability to climate change. Environmental Modeling and

Assessment.

Iglesias A. , Moneo M. , López-Francos A.,2007, Methods for evaluating s ocial vulnerability

to drought [ Part 1. Components of drought planning. 1.3. Methodological compon

ent] Drought management guidelines technical annex. Zaragoza : CIHEAM /EC

MED A Water, p. 129 -133

Iglesias A., Mougou R. dan Moneo M. ,2007a,. Adaptation of Mediterranean agriculture to

climate change. In: Key vulnerable regions and climate change, Battaglini, A. (ed),

European Climate Forum, Germany.

Nugraha J, 2010, Uji Goodness Of Fit Pada Model Pemilihan Diskrit, Eksakta, Jurnal Ilmu-

ilmu MIPA Vol 11. No. 1

Moneo, M., 2007,. Agricultural vulnerability of drought: A comparative study in Morocco

and Spain. MSc Thesis, IAMZ-CIHEAM, Zaragoza.

Peraturan Kepala BNPB Nomor 03 Tahun 2012 tentang panduan penilaian kapasitas daerah

dalam penanggulangan bencana

Peraturan BNPB Nomor 4 Tahun 2008 tentang menetapkan pedoman penyusunan rencana

penanggulangan bencana.

Priba, 2013, Kapasitas Adaptif Institusi dalam Menghadapi Perubahan Iklim.

Yohe, G., Malone, E., Brenkert, A., Schlesinger, M., Meij, H. dan Xing, X., 2006,. Global

Distributions of Vulnerability to Climate Change. Integrated Assessment Journal, 6

(3): 35-44.

Yohe, G. dan Tol, R.S.J. , 2002,. Indicators for social and economic coping capacity: Moving

toward a working definition of adaptive capacity. Global Environmental Change,

12: 25-40.

30

Yuda dkk, 2013, Mitigasi dan Adaptasi Perubahan Iklim oleh Masyarakat dalam

Ketersediaan Air Minum, Laporan Penelitian, Dinas Pekerjaan Umum.

Yulianto, F., Parwati, Any Zubaidah, 2012, Penguatan Kapasitas Daerah Dalam Pemanfaatan

Data Synthetic Aperture Radar (Sar) Untuk Pengurangan Resiko dan Mitigasi

Bencana, LAPAN.

31

LAMPIRAN – LAMPIRAN

a. Rekapitulasi Penggunaan Dana Penelitian

b. Berita Acara Serah terima Laporan Kemajuan

c. Surat Tugas Pelaksanaan Penelitian

d. Kuesioner

13. bahan 1.00 paket 1.836.500 1.836.500

14. bahan 1.00 paket 1.747.885 1.747.885

15. Atk 1.00 paket 880.653 880.653

16. Servis labtop 1.00 paket 1.140.000 1.140.000

17. Internet 1.00 Paket 435.500 435.500

18. fotokopi 1.00 paket 330.600 330.600

19. Internet 1.00 paket 493.000 493.000

20. konsumsi 1.00 paket 251.300 251.300

21. konsumsi 1.00 paket 662.260 662.260

22. konsumsi 1.00 paket 540.700 540.700

23. Internet 1.00 paket 877.400 877.400

24. konsumsi 1.00 paket 394.950 394.950

25. konsumsi 1.00 paket 430.500 430.500

Sub Total (Rp) 25.390.172,00

.

3. BELANJA BARANG NON OPERASIONAL LAINNYA

Item Barang Volume SatuanHarga Satuan

(Rp)Total (Rp)

1. Konsumsi 1.00 paket 786.500 786.500

2. Konsumsi 1.00 paket 114.900 114.900

3. Konsumsi 1.00 paket 299.000 299.000

4. Konsumsi 1.00 paket 271.550 271.550

5. Konsumsi 1.00 paket 770.800 770.800

6. Konsumsi 1.00 paket 429.250 429.250

7. Konsumsi 1.00 paket 299.900 299.900

8. Registrasi seminar 1.00 paket 8.700.000 8.700.000

9. Konsumsi 1.00 paket 134.000 134.000

10. Konsumsi 1.00 paket 124.500 124.500

11. Konsumsi 1.00 paket 407.606 407.606

12. Konsumsi 1.00 paket 262.900 262.900

13. Konsumsi 1.00 paket 994.100 994.100

14. Konsumsi 1.00 paket 269.200 269.200

SURVEY

KESIAPSIAGAAN TERHADAP BENCANA

Terima kasih partisipasi Bapak/Ibu/Sdr/i dalam kegiatan survei ini. Jawaban Babak/Ibu/Sdr akan sangat

bermanfaat dalam penanggulangan bencana alam.

Universitas Islam Indonesia

Yogyakarta

2016

No Hari Tanggal Bulan Tahun

1 Nama Responden:

2 Alamat: .........................................................................................................................................

Desa: ........................................................Kecamatan : .................................................................

Kabupaten/Kota : ..................................................................

3 Usia kepala keluarga :.......................Tahun

4 Pendidikan terakhir kepala keluarga:

① SD ② SMP/SLTP ③ SLTA ④ Perguruan Tinggi

5 Jumlah Anggota keluarga :

6 Jumlah anggota keluarga berusia kurang dari 5 tahun (Balita) :

7 Jumlah anggota keluarga berusia lebih dari 65 tahun :

8 Jenis rumah :

①Tidak Permanen (Kayu) ② Semi Permanen (Sebagian Kayu) ③Permanen (Tembok)

9 Siapakah yang membangun rumah tempat tinggal bpk/ibu/sdr saat ini

①Sendiri oleh tukang ② Pengembang ③Kontraktor ④ Tidak tahu

10 Kepemilikan Rumah : ①Sewa ② Milik Orang tua (Saudara) ③Milik Sendiri

11 Sudah berapa lama Bapak/Ibu/Saudara/i bertempat tinggal di rumah/bangunan ini?

①Kurang dari 5 tahun ② 5-10 tahun. ③ 10-15 tahun ④ Lebih dari 15 tahun

12 Seberapa puas Bapak/Ibu/Saudara/i terhadap pemenuhan kebutuhan pokok hidup sehari-hari?

①“sangat tidak puas”, ②“tidak puas”, ③”cukup” ④“puas”, ⑤“sangat puas

13 Apakah bangunan rumah yang bapak/ibu/sdr tinggali memenuhi

persyaratan bangunan tahan gempa?

① Ya ② tdk ③ tdk tahu

14 Seberapa puas Bapak/Ibu/Saudara/I terhadap pengetahuan pengurangan resiko gempa bumi?

①“sangat tidak puas”, ②“tidak puas”, ③”cukup” ④“puas”, ⑤“sangat puas”

15 Seberapa puas Bapak/Ibu/Saudara/i terhadap pengetahuan bagaimana menyelamatkan keluarga ketika

terjadi gempa bumi?


16 Apakah Bapak/Ibu/Sdr mengetahui penyebab terjadinya peristiwa gempa bumi? Ya tdk

17 Apakah Bapak/Ibu/Sdr mengetahui tanda-tanda terjadinya peristiwa gempa bumi? Ya tdk

18 Apakah Bapak/Ibu/Sdr mengetahui bagaimana cara menyelamatkan diri jika terjadi

gempa bumi?

Ya tdk

19 Pengalaman mengikuti pelatihan/seminar/simulasi tentang kesiapsiagaan

bencana

Ya tdk

20 Apakah Bapak/Ibu/Saudara/i pernah mengalami peristiwa gempa bumi? Ya tdk

21 Apakah di wilayah yang Bak/Ibu/Sdr tinggali rawan mengalami kejadian gempa bumi? Ya tdk

22 Dari hal-hal berikut, pilih jawaban yang sesuai dengan kondisi Bapak/Ibu/Saudara/i :

(①Tidak perlu ②Pelu tapi belum dilakukan: ③ Perlu dan sudah dilakukan

a. Membangun rumah yang tahan bencana Gempa Bumi 1 2 3

b. Memiliki alat peneranga ( antara lain senter/ lampu emergency/Lilin) 1 2 3

c. Memiliki peralatan pemadam api 1 2 3

d. Mengamankan furniture (mengikat lemari, rak buku, rak ke dinding, dll) 1 2 3

e. Menyimpan nomor telephone PLN, PDAM dan petugas kesehatan terdekat 1 2 3

f. Mengikuti perkembangan cuaca oleh pemerintah 1 2 3

g. Menyiapkan dokumen penting dan menyimpannya di tempat yang aman 1 2 3

h. Menyimpan membawa kotak P3K dan obat pribadi 1 2 3

i. Meletakkan barang-barang dan buku-buku di tempat yang rendah/lantai 1 2 3

23

Berkaitan dengan pernyataan berikut, pilihlah jawaban yang paling menggambarkan diri

Bapak/Ibu/Saudara/i, jika ditimpa musibah bencana alam:

①“sangat tidak setuju”, ②“tidak setuju”, ③“setuju”, ④“sangat setuju”,

a. akan ridha terhadap ketentuan Tuhan (menerima takdir) yaitu tidak bersikap

menggerutu atau mencela terhadap apa yang telah terjadi

1 2 3 4

b. tidak berputus asa dan yakin bahwa Tuhan akan menggantikan apa yang telah 1 2 3 4

hilang

c. segera mengambil tindakan untuk memulihkan keadaan 1 2 3 4

d. bersikap bahwa musibah atau bencana yang diberikan Tuhan kepada manusia

untuk menguji kualitas keimanan bagi orang yang beriman.

1 2 3 4

e. Setiap individu mempunyai kewajiban memelihara dan memakmurkan bumi ini,

bukan sebaliknya merusak dan membinasakannya

1 2 3 4

f. memelihara dan berbuat baik kepada lingkungan merupakan perbuatan baik yang

diperintahkan oleh agama

1 2 3 4

24 Apakah di wilayah Bapak/Ibu/Saudara/i telah dilakukan usaha-usaha supaya warga waspada terhadap

kemungkinan terjadinya bencana alam oleh:

a.Pemerintah Ya tdk

b.LSM dan Lembaga Internasional Ya tdk

c.Masyarakat Lokal/Setempat Ya tdk

25 Apakah Bapak/Ibu/Saudara/i puas terhadap usaha-usaha peningkatan kewaspadaan terhadap

kemungkinan terjadinya bencana alam oleh

a.Pemerintah Ya tdk



26 Apakah Bapak/Ibu/Sdr menerima informasi tentang bagaimana menyelamatkan diri dari Gempa bumi

dari ....?

Perorangan/ Lembaga:

a.Keluarga Ya tdk

b.Tetangga Ya tdk

c.Teman Kerja Ya tdk

d.Pemerintah Ya tdk

e.Lembaga Swadaya Masyarakat Non Pemerintah (Nasional/Internasional) Ya tdk

f.Tokoh agama/Tokoh masyarakat Ya tdk

Media

a.Televisi Ya tdk

b.Radio Ya tdk

c.Majalah/ Tabloid/ surat kabar Ya tdk

d.Masjid (pengajian)/ Gereja/ tempat ibadah lainnya Ya tdk

e.Media Sosial-internet (Facebook, SMS, WA, Twitter, dll) Ya tdk

f.Buku-buku tentang kebencanaan Ya tdk

27 Ketika gempa kuat terjadi, Apa saudara setuju dengan tindakan berikut :

a. Berlari keluar rumah saat gempa, jika memungkinkan Ya tdk

b. Berlindungi di tempat yang aman (menunduk dibawah meja atau disudut

ruangan, jika tidak sempat lari keluar rumah atau gedung

Ya tdk

c. Melindungi kepala Ya tdk

d. Menjauhi benda-benda tergantung Ya tdk

e. Menjauhi dinding kaca Ya tdk

f. Menjauhi jembatan Ya tdk

g. Meninggalkan ruangan setelah gempa Ya tdk

28 Apakah bangunan rumah yang bapak/ibu/sdr tinggali merupakan memiliki ciri-ciri berikut?

a. bangunan berbentuk simetris (bujur sangkar) Ya tdk

b. tinggi tembok kurang dari 4 meter Ya tdk

c. pondasi batu kali dibuat menerus keliling bangunan tanpa terputus Ya tdk

d. Sepanjang pondasi dipasang sloof Ya tdk

e. terdapat kolom/pilar dipasang maksimal setiapa 4 meter Ya tdk

f. pondasi, sloof dal kolom saling terikat satu sama lain Ya tdk

g. dipasang balok keliling/ring yg diikat kaku dengan kolom Ya tdk

h. gunung-gunung bagian tengah/dalam tidak diisi/dibuat dinding Ya tdk

i. kuda-kuda rangka atap terikat kuat dengan struktur beton Ya tdk

Riyanto A Highly Sensitive Electrochemical Glucose

Sensor by Nickel-Epoxy Electrode with Non-

Enzymatic Sensor

1-8

Mustofa Ahda, Fiqrirozi,

Gina Noor Habibah, Mas

Ulfah Lestari, Tomy

Hardianto, Yuni Andriani

Optimation of Ethanol Extract of Centella

Asiatica and Cresintia Cujete Composition As

Natural Antioxidant Source

9-16

Jaka Nugraha, Fitri

Nugraheni, Irwan Nuryana

Kurniawan

Model Kapasitas Masyarakat dalam

Menghadapi Bencana Menggunakan

Analisis Regresi Logistik Ordinal

17-26

Ika Yanti, Sri Juari Santosa,

Indriana Kartini

Kinetics Study of Au(III) Adsorption on

Gallic Acid Intercalated Mg/Al-Hydrotalcite

27-35

Febi Indah Fajarwati, Eko

Sugiharto, Dwi Siswanta

Film of Chitosan-Carboxymethyl

Cellulosepolyelectrolyte Complex as

Methylene Blue Adsorbent

36-45

Nurcahyo Iman Prakoso ,

Suryo Purwono, Rocmadi

Study on Lignin Isolation from Oil Palm

Empty Fruit Bunches

46-54

Vol. 16 No. 1-2 FEBRUARI 2016 Hal. 1-84

Riyanto A Highly Sensitive Electrochemical

Glucose Sensor by Nickel-Epoxy

Electrode with Non-Enzymatic

Sensor

1-8

Mustofa Ahda, Fiqrirozi, Gina

Noor Habibah, Mas Ulfah

Lestari, Tomy Hardianto, Yuni

Andriani

Optimation of Ethanol Extract of

Centella Asiatica and Cresintia

Cujete Composition As Natural

Antioxidant Source

9-16

Jaka Nugraha, Fitri

Nugraheni, Irwan Nuryana

Kurniawan

Model Kapasitas Masyarakat

dalam Menghadapi Bencana

Menggunakan Analisis Regresi

Logistik Ordinal

17-26

Ika Yanti, Sri Juari Santosa,

Indriana Kartini

Kinetics Study of Au(III)

Adsorption on Gallic Acid

Intercalated Mg/Al-Hydrotalcite

27-35

Febi Indah Fajarwati, Eko

Sugiharto, Dwi Siswanta

Film of Chitosan-Carboxymethyl

Cellulosepolyelectrolyte Complex

as Methylene Blue Adsorbent

36-45

Nurcahyo Iman Prakoso ,

Suryo Purwono, Rocmadi

Study on Lignin Isolation from Oil

Palm Empty Fruit Bunches

46-54

Vol 16 Nomor 1 Februari 2016

MODEL KAPASITAS MASYARAKAT DALAM MENGHADAPI BENCANA MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL

Jaka Nugraha1, Fitri Nugraheni2, Irwan Nuryana Kurniawan3

1Program Studi Statistika FMIPA-UII, 2Program StudiTeknik Arsitektur FTSP-UII

3Program Studi Psikologi-FPSB –UII Email : [email protected]

Abstrak

Indonesia secara geografis merupakan sebuah negara yang memiliki potensi bencana alam yang tinggi untuk berbagai jenis bencana seperti banjir, gempa, tanah longsor, kekeringan dan gunung berapi. Pengurangan resiko bencana sebuah daerah dapat dilakukan dengan meningkatkan kapasitas pemerintah dan masyarakat dalam melakukan mitigasi bencana. Pada makalah ini dibahas penyusunan model kapasitas masyarakat dalam menghadapi bencana menggunakan analisis regresi logistik ordinal. Model regresi disusun dengan menggunakan tiga variabel dependen yaitu (i) pengetahuan umum yang dimiliki tentang pengurangan resiko bencana alam yang disimbolkan dengan Y1 (ii) pengetahuan umum yang dimiliki tentang bagaimana menyelamatkan keluarga ketika terjadi bencana alam yang disimbolkan dengan Y2 (iii) upaya peningkatan kewaspadaan warga menghadapi bencana alam oleh pihak terkait disimbolkan dengan Y3. Variabel dependen Y1 dan Y2 dipengaruhi oleh Faktor Pengetahuan dan Faktor Rencana Aksi. Sedangkan variabel dependen Y3 dipengaruhi oleh Faktor kepemimpinan dan program, dan Faktor Fasilitas.

Kata-kata kunci : kapasitas, mitigasi, regresi logistik, SEM

Pendahuluan

Indonesia secara geografis

merupakan sebuah negara yang memiliki

potensi bencana alam yang tinggi untuk

berbagai jenis bencana seperti banjir,

gempa, tanah longsor, kekeringan dan

gunung berapi. Untuk merespons kondisi

tersebut, Pemerintah Indonesia

membentuk Undang-Undang Nomor 24

Tahun 2007 Tentang Penanggulangan

Bencana, pemerintah kemudian

mengeluarkan Peraturan Presiden Nomor 8

Tahun 2008 tentang Badan Nasional

Penanggulangan Bencana (BNPB). BNPB

memiliki fungsi pengkoordinasian

pelaksanaan kegiataan penanggulangan

bencana secara terencana, terpadu, dan

menyeluruh (http://www.bnpb.go.id/).

Pedoman penyusunan rencana

penanggulangan bencana telah diatur

melalui peraturan BNPB Nomor 4 Tahun

2008.

Dalam menghitung resiko bencana

sebuah daerah melibatkan aspek ancaman

(hazard), kerentanan (vulnerability) dan

kapasitas (capacity). Resiko akan

berbanding lurus dengan kerentanan dan

ancaman, dan berbanding terbalik dengan

18 EKSAKTA Vol. 17 No. 1 Februari 2016

kapasitas mitigasi. Resiko bencana bisa

diturunkan bila kapasitas mitigasi

(ketahanan, kesiap-siagaan) bencana dari

masyarakat meningkat. Dalam Peraturan

Kepala BNPB Nomor 03 Tahun 2012 telah

ditetapkan bagaimana mengukur dan

meningkatkan kapasitas daerah yang

menekankan aspek aspek kebijakan,

kesiapsiagaan, dan peran lembaga terkait.

Alat ukur untuk mengetahui

kemampuan orang per orang, rumah tangga dan

kelompok masyarakat dalam menghadapi

bencana sangat penting sebagai dasar

evaluasi kesiapan daerah. Yohe dan Tol

(2002) mengusulkan sebuah metode untuk

mengembangkan indikator kapasitas sosial

dan ekonomi dalam konteks perubahan

iklim. Kapasitas adaptasi yang digunakan

oleh Ionescu dkk. (2007) hanya

memasukkan pendapatan regional bruto,

angka melek huruf, dan tingkat partisipasi

tenaga kerja wanita. Yohe dkk. (2006)

menggunakan Vulnerability-Resilience

Indicator Prototype (VRIP). Iglesias dkk

(2007b) telah mengembangkan indeks

kerentanan sosial terhadap kekeringan.

Kesiapan masyarakat merupakan proses

atau serangkaian kegiatan yang dilakukan

sebagai upaya untuk menghilangkan

dan/atau mengurangi ancaman bencana

yang memiliki beberapa tahapan. Model

Kesiapan Masyarakat (Community

Readiness Model) telah dibuat untuk

melihat respon masyarakat atas intervensi

kebijakan/program (Edwards dkk., 2000

dalam Yuda, 2013).

Kapasitas adalah kemampuan

daerah dan masyarakat untuk melakukan

tindakan pengurangan ancaman dan

potensi kerugian akibat bencana secara

terstruktur, terencana dan terpadu.

Kesiapsiagaan adalah serangkaian kegiatan

yang dilakukan sebagai upaya untuk

menghilangkan dan/atau mengurangi

ancaman bencana. Nugraha dkk (2015)

dengan menggunakan analisis Structural

Equation Modeling (SEM) telah

membuktikan keterkaitan antara Kapasitas

Masyarakat dan Kesiapsiagaan dalam

menghadapi bencana alam. Kapasitas

masyarakat meliputi aspek Sosial, Fisik/

Lingkungan dan Ekonomi. Kesiapsiagaan

terdiri dari kesiap-siagaan individu dan

Kesiapsiagaan Masyarakat. Kesiapsiagaan

individu meliputi aspek rencana,

pengetahuan dan sikap. Kesiapsiagaan

masyarakat meliputi kepemimpinan,

informasi, fasilitas. Pada makalah ini

dibahas penyusunan indek kapasitas

masyarakat dalam menghadapi bencana

menggunakan analisis regresi logistik

ordinal.

Indikator Kapasitas Masyarakat

Kapasitas masyarakat adalah

kemampuan masyarakat untuk melakukan

tindakan pengurangan ancaman dan

potensi kerugian akibat bencana. Kapasitas

masyarakat dapat ditinjau dari dua aspek

Model Kapasitas Masyarakat Dalam Menghadapi Bencana Menggunakan Analisis Regresi Logistik Ordinal (jaka nugraha, fitri nugraheni, irwan nuryana kurniawan) 19

yaitu kapasitas individu dan dan kapasitas

kelembagaan sebagaimana dijelaskan

dalam Gambar 1. Kapasitas individu

dipengaruhi oleh pengetahuan, budaya

(kearifan lokal) dan rencana aksi.

Kapasitas kelembagaan dipengaruhi oleh

adanya program, informasi,

kepemimpinan, kearifan lokal dan fasilitas.

Gambar 1. Konsep kapasitas masyarakat.

Konsep kapasitas masyarakat yang

dijelaskan dalam Gambar 1. akan diuji

menggunakan analisis regresi logistik

ordinal.

Regresi Logistik Ordinal

Model Regresi Logistik Ordinal

sering dikenal dengan model logit

kumulatif. Pada model ini, variabel respon

Y berupa data ordinal dengan k kategori,

variabel independen dapat berupa variabel

kategori, kontinyu atau campuran

keduanya yang disimbolkan dengan X’̕=

(X1, X2,., Xp). Pada model ini didefinisikan

fungsi logit:

= ( = ) = ( ) ( ) dan ( ≤ ) = + + ⋯ + (1)

j adalah peluang Y=j dan j, merupakan

parameter dari koefisien regresi.

Transformasi linearnya adalah:

ln ( )( ) = + (2)

dengan j = 1,2,3,…,k-1. Inferensi terhadap

parameter-parameternya dapat diuji

menggunakan uji Statistik Rasio

Likelihood untuk uji simultan dan statistik

uji Wald untuk uji parsial (Agresti, 2002).

Data Percobaan

Untuk menyusun indeks kapasitas


dilakukan survey menggunakan kuesioner.

Penyebaran kuesiener kepada masyarakat

dilakukan secara acak dibeberapa provinsi

wilayah Indonesia. Pengamatan terhadap

masyarakat untuk mendapatkan data varia-

bel dependen mengenai

(i) pengetahuan umum yang dimiliki ten-

tang pengurangan resiko bencana alam

yang disimbolkan dengan Y1.

(ii) pengetahuan umum yang dimiliki

tentang bagaimana menyelamatkan

Pengetahuan

Individu

Masyarakat

Rencana Aksi

Kearifan lokal

Kepemimpinan dan Program

Informasi

Fasilitas


keluarga ketika terjadi bencana alam

yang disimbolkan dengan Y2.

(iii) upaya peningkatan kewaspadaan

warga menghadapi bencana alam oleh

pihak terkait yaitu Pemerintah (Y3a),

Lembaga Swadaya Masyarakat (Y3b),

Masyarakat Lokal/ Setempat (Y3c)

dan Responden/ Rumah Tangga

Responden (Y3d).

Variabel dependen ini bernilai 1= “sangat

tidak puas”, 2= “tidak puas”, 3= ”cu-

kup”, 4= “puas”, 5= “sangat puas”.

Variabel independen untuk Y1 dan Y2

adalah

(i) Pengetahuan Mitigasi disimbolkan

dengan A, yang meliputi

- Pengetahuan bencana secara umum

- Pengetahuan menyelamatkan diri dari

bencana

- Pengalaman mengikuti pelatihan/

seminar/ simulasi tentang kesiapsiagaan

bencana

- Pengalaman mengalami bencana alam

- Pengetahuan tentang tempat tinggal yang

merupakan daerah rawan bencana

- Pengetahuan keluarga tentang bencana

alam

(ii) Rencana Aksi yang disimbolkan

dengan C yang meliputi

- Persiapan mengamankan barang berharga

- Persiapan rencana penyelamatan diri dari

bencana

(iii) Kearifan Lokal yang disimbolkan

dengan D yang meliputi persepsi dan

motivasi

Variabel independen untuk Y3 adalah

(iv) Kepemimpinan dan Program yang

disimbolkan dengan E,

- Upaya yang dilakukan pemerintah daerah

setempat dalam peningkatan kewaspadaan

bencana

- Pihak yang bertanggung jawab dalam

persiapan menghadapi bencana

- Upaya yang dilakukan pemerintah daerah

setempat dalam mengurangi risiko bencana

- Pendekatan manajemen penanggulangan

bencana

- Upaya pemerintah dalam peringatan dini

bencana

(v) Informasi yang disimbolkan dengan F

- Peran media dalam kesiapsiagaan

bencana

- Sumber informasi dan media

(vi) Fasilitas yang disimbolkan dengan G.

- Kesediaan jalur evakuasi

- Kesediaan fasilitas peringatan dini

Hasil dan Pembahasan

Diperoleh data responden sebanyak

197 responden yang berasal 114 kabupaten

28 provinsi di seluruh wilayah indonesia.

Persentase responden mengalami peristiwa

masing-masing jenis bencana alam (gempa

bumi, banjir, cuaca ekstrim, kekeringan,

tsunami, tanah longsor, letusan gunung

api, gelombang ekstrim, kebakaran)

disajikan dalam Gambar 2.

Model Kapasitas Masyarakat Dalam (jaka nugraha, fitri nugraheni, irwan nuryana kurniawa

Gambar 2. Persentase

Berdasarkan hasil survei terhadap

197 responden diperoleh d

frekuensi Y1 dan Y2 disajikan dalam

Tabel 1. yang menunjukkan bahwa lebih

dominan Y1=3 yaitu 118 dari 197

responden (sebesar 59,9%).

Tabel 1. Distribusi frekuensi Y1 dan Y2

Y2

1 2 3 4

Y1 1 1 0 2 1

2 0 9 7 1

3 1 11 80 24

4 0 0 9 40

5 0 0 0 0

Total 2 20 98 66

Distribusi frekuensi Y3 disajikan

dalam Tabel 2. yang menunjukan bahwa

distribusi Y3a relatif sama dengan

distribusi Y3b dan distribusi Y3c relatif

sama dengan distribusi Y3d. Hal ini

menunjukan bahwa responden berpendapat

bahwa upaya peningkatan

warga menghadapi bencana

pihak Pemerintah selatif sama dengan

alam Menghadapi Bencana Menggunakan Analisis Regresi fitri nugraheni, irwan nuryana kurniawan)

Persentase responden mengalami peristiwa masing-masing bencana.

Berdasarkan hasil survei terhadap

197 responden diperoleh distribusi

frekuensi Y1 dan Y2 disajikan dalam

an bahwa lebih

yaitu 118 dari 197

Distribusi frekuensi Y1 dan Y2

Total

5

0 4

0 17

24 2 118

40 5 54

4 4

66 11 197

Distribusi frekuensi Y3 disajikan

dalam Tabel 2. yang menunjukan bahwa

distribusi Y3a relatif sama dengan

distribusi Y3b dan distribusi Y3c relatif

sama dengan distribusi Y3d. Hal ini

menunjukan bahwa responden berpendapat

upaya peningkatan kewaspadaan

bencana alam oleh

selatif sama dengan

Lembaga Swadaya Masyarakat

juga upaya yang telah dilakukan oleh

Masyarakat Lokal/Setempat

dengan upaya secara I

Tangga Responden.

Tabel 2. Distribusi frekuensi Y3

Y3 1 2 3

A 8 44 105

B 8 60 89

C 7 13 102

D 5 11 103

Analisis regresi logistik ordinal

digunakan untuk menyusun model yang

dapat menjelaskan hubungan indepeden

terhadap variabel dependen Y yang berupa

data ordinal. Variabel dependen Y1 dan

Y2 menggunakan variabel independen

(Pengetahuan Mitigasi), C (

dan D (Kearifan Lokal).

Pengujian dilakukan pada beberapa

model, ternyata hanya variabel C (rencana

aksi) yang berpengaruh terhadap variabel

Y1 dengan nilai estimasi parameter beserta

statistik uji dalam Tabel 3.

egresi Logistik Ordinal 21

masing bencana.

Lembaga Swadaya Masyarakat. Demikian

juga upaya yang telah dilakukan oleh

Masyarakat Lokal/Setempat relatif sama

upaya secara Individu/Rumah

Distribusi frekuensi Y3 4 5 Total 38 2 197

39 1 197

63 12 197

62 16 197

Analisis regresi logistik ordinal

digunakan untuk menyusun model yang

dapat menjelaskan hubungan indepeden

dependen Y yang berupa

Variabel dependen Y1 dan

ariabel independen: A

, C (Rencana Aksi)

).

dilakukan pada beberapa

hanya variabel C (rencana

berpengaruh terhadap variabel

dengan nilai estimasi parameter beserta

Tabel 3.


Tabel 3. Estimasi parameter dan statistik uji untuk variabel Y1. Persamaan regresi logistiknya adalah: P(Y1£j) = (j , . ) (j , . ) (3)

dengan j=1,2,3,4,5. j=1: “sangat tidak

puas”, j=2: “tidak puas”, j=3: ”cukup”, j=4: “puas”,j=5: “sangat puas”. Pada

Tabel 3 diperoleh nilai 1 = -1,20930 dan

2 = 0,569823 dengan masing-masing

mempunyai p-value > =0,05 yaitu 0,207

dan 0,504. Hal ini mengindikasikan bahwa

Y1=1 dan Y1=2 tidak memiliki perbedaan

signifikan dengan Y1=3.

Selanjutnya dilakukan pengujian

model pada variabel dependen Y2.

Diperoleh model terbaiknya adalah:

P(Y2£j) = (j , , , . ) (j , , , ) (4)

Variabel Y2 dipengaruhi oleh

variabel C (rencana aksi), A3 (Pengalaman

pelatihan) dan A5 (Pengetahuan tentang

tempat tinggal yang merupakan daerah

rawan bencana). Berdasarkan nilai

estimasi parameter dalam Tabel 4, nilai 1

= -0,940242 dan 2 = 1,58527 dengan

masing-masing mempunyai p-value

>=0,05 yaitu 0,378 dan 0,061. Oleh

karena itu dapat disimpulkan bahwa Y2=1

dan Y2=2 tidak memiliki perbedaan

signifikan dengan Y2=3.


Variabel dependen ketiga adalah

tingkat kepuasan responden terhadap pihat

terkait dalam upaya peningkatan

kewaspadaan warga menghadapi bencana

alam. Pihak terkait yang dimaksud adalah

a. Pemerintah Pusat/Daerah (Y3a)

b. LSM dan Lembaga Internasional (Y3b)

Odds 95% CI Predictor Coef () SE Coef Z P-Value Ratio Lower Upper 1 -1,20930 0,958444 -1,26 0,207 2 0,569823 0,853201 0,67 0,504 3 3,69639 0,898383 4,11 0,000 4 6,75648 1,04356 6,47 0,000 C -0,375570 0,116519 -3,22 0,001 0,69 0,55 0,86 Log-Likelihood = -197,938 Test that all slopes are zero: G = 10,504, DF = 1, P-Value = 0,001

Odds 95% CI Predictor Coef () SE Coef Z P-Value Ratio Lower Upper 1 -0,940242 1,06723 -0,88 0,378 2 1,58527 0,846678 1,87 0,061 3 4,33608 0,895478 4,84 0,000 4 6,93603 0,983647 7,05 0,000 A3 0,122230 0,0621591 1,97 0,049 1,13 1,00 1,28 A5 -0,225777 0,106304 -2,12 0,034 0,80 0,65 0,98 C -0,507867 0,120289 -4,22 0,000 0,60 0,48 0,76 Log-Likelihood = -214,184 Test that all slopes are zero: G = 26,170, DF = 3, P-Value = 0,000


c. Masyarakat Lokal/Setempat (Y3c)

d. Responden dan Rumah Tangga

Responden (Y3d)

Model untuk variabel Y3 disusun dengan

memperhatikan variabel independen:

kesiapan masyarakat yaitu E

(Kepemimpinan dan Program), F

(Informasi) dan G (Fasilitas). Dari

beberapa model yang diuji, diperoleh

model terbaik dengan nilai estimasi

parameter disajikan pada Tabel 5 s/d Tabel

8. Berdasarkan Tabel 5, nilai 1 = -

0,45695 dengan p-value sebesar 0,531 >

=0,05 yang berarti bahwa tidak ada

perbedaan signifikan antara Y3a=1 dengan

Y3a=2. Variabel Y3a dipengaruhi oleh

variabel E dan G.

Tabel 5. Estimasi parameter dan statistik uji untuk variabel Y3a

Persamaan regresi untuk variabel Y3a

adalah: P(Y3a£j) = [j , . , . ][j , . , . ] (5)

Berdasarkan Tabel 6, variabel Y3b hanya

dipengaruhi oleh variabel E. Nilai 1 = -

0,4633 dengan p-value sebesar 0,520

>=0,05 yang berarti bahwa tidak ada

perbedaan signifikan antara Y3b=1 dengan

Y3b=2.

Tabel 6. Estimasi parameter dan statistik uji untuk variabel Y3b.

Persamaan regresi untuk variabel Y3b

adalah: P(Y3b£j) = ([j , . ] ([j , . ] (6)

Odds 95% CI Predictor Coef() SE Coef Z P Ratio Lower Upper 1 -0,4633 0,720196 -0,64 0,520 2 2,02450 0,662027 3,06 0,002 3 4,33359 0,730908 5,93 0,000 4 8,36140 1,24494 6,72 0,000 E -0,4474 0,101507 -4,41 0,000 0,64 0,52 0,78 Log-Likelihood = -207,661 Test that all slopes are zero: G = 20,161, DF = 1, P-Value = 0,000

Odds 95% CI Predictor Coef() SE Coef Z P Ratio Lower Upper 1 -0,45697 0,729772 -0,63 0,531 2 1,40269 0,680419 2,06 0,039 3 4,25783 0,760624 5,60 0,000 4 7,60462 1,04617 7,27 0,000 E -0,374445 0,111410 -3,36 0,001 0,69 0,55 0,86 G -0,0833341 0,0409014 -2,04 0,042 0,92 0,85 1,00 Log-Likelihood = -196,588 Test that all slopes are zero: G = 23,181, DF = 2, P-Value = 0,000


Tabel 7. Estimasi parameter dan statistik uji untuk variabel Y3c. Berdasarkan tabel 7, Variabel Y3c hanya

dipengaruhi oleh variabel E dan tidak ada

perbedaan signifikan antara Y3c=2 dengan

Y3c=1 ataupun terhadap Y3c=3.

Persamaan regresi untuk variabel Y3c

adalah P(Y3c£j) = [j , . ] [j , . ] (7)

Tabel 8. Output regresi logistik variabel Y3d.

Berdasarkan Tabel 8., variabel Y3c

hanya dipengaruhi oleh variabel E dan

tidak ada perbedaan signifikan antara

Y3d=2 dengan Y3d=1 ataupun terhadap

Y3d=3. Persamaan regresi untuk variabel

Y3d adalah: P(Y3d£j) = [ (j , . ] [ (j , . ] (8)

Berdasarkan persamaan regresi logistik,

diperoleh rata-rata nilai proporsi masing-

masing responden dan dapat dihitung rata-

rata terbobot ( ) sebagai ukuran tingkat

kesiapan masyarakat dalam menghadapi

bencana. = ∑ ( ) (9)

Nilai ini bernilai antara 1 sampai

dengan 5 dan dapat ditransformasi dalam

skala 0 – 100% menggunakan persamaan: = ( ) + 1 (10)

IKM dapat digunakan sebagai ukuran

indeks kapasitas masyarakat yang

mempunyai nilai antara 0 s/d 100%.Jika

nilai IKM mendekati angka 100 berarti

masyarakat sudah sangat siap dalam

menghadapi bencana. Sebaliknya jika nilai

IKM semakin kecil (mendekati 0), berarti

masyarakat sangat tidak siap dalam

menghadapi bencana. Selanjutnya

berdasarkan data sampel diperoleh nilai

indeks sebagaimana dalam Tabel 9.

Odds 95% CI Predictor Coef() SE Coef Z P Ratio Lower Upper 1 -1,87077 0,845472 -2,21 0,027 2 -0,244550 0,679137 -0,36 0,719 3 2,72136 0,694492 3,92 0,000 4 4,82866 0,760086 6,35 0,000 E -0,356486 0,101052 -3,53 0,000 0,70 0,57 0,85 Log-Likelihood = -207,898 Test that all slopes are zero: G = 11,839, DF = 1, P-Value = 0,001

Odds 95% CI Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Lower Upper 1 -1,63777 0,793445 -2,06 0,039 2 -0,08995 0,669686 -0,13 0,893 3 2,66757 0,690587 3,86 0,000 4 5,03576 0,769545 6,54 0,000 E -0,345175 0,100535 -3,43 0,001 0,71 0,58 0,86 Log-Likelihood = -207,898 Test that all slopes are zero: G = 11,839, DF = 1, P-Value = 0,001


Tabel 9. Menentukan nilai IKM

Tingkat pengetahuanumum yang

dimiliki tentang pengurangan resiko

bencana alam baru mencapai 55,148%,

tingkat pengetahuan umum yang dimiliki


keluarga ketika terjadi bencana alam

sebesar 58,541. Berdasarkan persepsi

masyarakat, upaya peningkatan

kewaspadaan warga menghadapi bencana

alam oleh pihak terkait yaitu

a. Pemerintah (Y3a) sebesar 48,239,

b. Lembaga Swadaya Masyarakat

(Y3b) sebesar 46,103,

c. Masyarakat Lokal/Setempat (Y3c)

sebesar 58,038

d. Responden/Rumah Tangga

Responden (Y3d) sebesar 59,671

Kesimpulan

Model kapasitas masyarakat dapat

disusun dengan menggunakan model

regresi logistik ordinal. Model regresi

disusun dengan menggunakan tiga variabel

dependen yaitu (i) pengetahuan umum

yang dimiliki tentang pengurangan resiko

bencana alam yang disimbolkan dengan

Y1 (ii) pengetahuan umum yang dimiliki


keluarga ketika terjadi bencana alam yang

disimbolkan dengan Y2 (iii) upaya

peningkatan kewaspadaan warga

menghadapi bencana alam oleh pihak

terkait yaitu Pemerintah (Y3a), Lembaga

Swadaya Masyarakat (Y3b), Masyarakat

Lokal/ Setempat (Y3c) dan Responden/

Rumah Tangga Responden (Y3d). Dari

data dan model yang diperoleh dapat

disimpulkan:

1. Upaya peningkatan kewaspadaan


alam yang dilakukan oleh pihak

Pemerintah relatif sama dengan

Lembaga Swadaya Masyarakat.

Demikian juga upaya yang telah

Skala Proporsi (i)

Y1 Y2 Y3a Y3b Y3c Y3d

1 0,020 0,010 0,041 0,041 0,036 0,025

2 0,086 0,102 0,223 0,305 0,066 0,056

3 0,599 0,497 0,533 0,452 0,518 0,523

4 0,274 0,335 0,193 0,198 0,320 0,315

5 0,020 0,056 0,010 0,005 0,061 0,081

Indeks 3,188 3,325 2,909 2,822 3,305 3,371

IKM (%) 55,148 58,541 48,239 46,103 58,038 59,671


dilakukan oleh Masyarakat

Lokal/Setempat relatif sama dengan

Individu/Rumah Tangga Responden.

2. Variabel dependen Y1 hanya

dipengaruhi oleh faktor Rencana Aksi

(C). Sedangkan varaibel dependen Y2

dipengaruhi oleh Faktor Faktor

Pengetahuan (A) dan Faktor Rencana

Aksi (C).

3. Variabel dependen Y3 tidak

dipengaruhi oleh Faktor Informasi (F).

4. Variabel dependen Y3a dipengaruhi

oleh Faktor Kepemimpinan dan

Program (E) dan Faktor Fasilitas (G).

5. Variabel dependen Y3b, Y3c dan Y3d

hanya dipengaruhi oleh Faktor

Kepemimpinan dan Program (E).

6. Berdasarkan model regresi logistik

ordinal dapat disusun sebuah ukuran

indeks kapasitas masyarakat yang

mempunyai nilai antara 0 s/d 100%.

Ucapan Terimakasih

Penelitian ini disponsori oleh Hibah

Penelitian Unggulan Perguruan Tinggi No

Kontrak: 049/Rek/70/DPPM/Unggulan

Perguruan Tinggi-DIKTI/III/2015 Tahun

2015.

Referensi

Agresti A., 2002, Categorical Data Analy-sis, John Wiley and Son

Ionescu, C., Klein, R.J.T., Hinkel, J., Ku-mar, K.S.K. dan Klein, R. (2007) “To-wards a formal framework of vulnera-

bility to climate change” Environmen-tal Modeling and Assessment.

Iglesias A., Mougou R. danMoneo M. (2007b) ”Adaptation of Mediterranean agriculture to climate change”, Key vulnerable regions and climate change, European Climate Forum, Germany.

Nugraha J., Nugraheni F., Kurniawan IN, (2015), “Indikator Kapasitas Masyarakat Dan Kesiap-Siagaan Bencana”, Prosiding Konferensi Nasional II Forum WahanaTeknologi di Daerah Istimewa Yogyakarta

PeraturanKepala BNPB Nomor 03 Tahun 2012 tentang panduan penilaian kapa-sitas daerah dalam penanggulangan bencana

Peraturan BNPB Nomor 4 Tahun 2008 tentang pedoman penyusunan rencana penanggulangan bencana.

Peraturan Presiden Nomor 8 Tahun 2008 tentang Badan Nasional Penanggulan-gan Bencana

Undang-UndangNomor 24 Tahun 2007 Tentang Penanggulangan Bencana

Yohe, G., Malone, E., Brenkert, A., Schle-singer, M., Meij, H. dan Xing, X., (2006),“Global Distributions of Vulne-rability to Climate Change” Integrated Assessment Journal, 6 (3): 35-44.

Yohe, G. danTol, R.S.J. (2002), “Indica-tors for social and economic coping capacity: Moving toward a working definition of adaptive capacity”, Glob-al Environmental Change, 12: 25-40.

Yuda, (2013), “Mitigasi dan Adaptasi Perubahan Iklim oleh Masyarakat dalam Ketersediaan Air Minum, Laporan Penelitian, Dinas Pekerjaan Umum.

Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan


Jl. Kaliurang Km. 14,5 Sleman Yogyakarta

Telp. 0274 – 898 444 Ext. 3204, 3200 Fax. 0274 - 895330

Yogyakarta, July 24, 2016

To: Mr. Jaka Nugraha

Statistics Department FMIPA-UII, Yogyakarta

Email: [email protected]

INVITATION LETTER

Dear Mr. Jaka Nugraha,

It is our pleasure to invite you to attend the upcoming 4th

International Conference on

Sustainable Built Environment. The theme of this conference is Sustainable Building and

Environment for Sophisticated Life. It will be held in Yogyakarta, Indonesia, from

October 12 – 13, 2016 at Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. ICSBE is a forum

organized by Faculty of Civil Engineering and Planning of the Islamic University of

Indonesia and other institutions of similar interests. The conference aims to provide forum

for the exchange of ideas, the sharing of knowledge and experience as well as for the

dissemination of information about built environment in different parts of the world.

We are kindly ask you to present your paper submitted to the ICSBE 2016, that is entitled

Analysis of Community Capacity Indicators and Disaster Preparedness Using Structural

Equation Modeling

ID Number : 416098

We look forward to meeting you in Yogyakarta at the ICSBE 2016.

With Kind Regards,

Eko Siswoyo, Ph.D.

ICSBE 2016 Comittee

1Statistics Department FMIPA-UII, 2Civil Engineering Department FTSP-UII 3Psychology Department FPSB–UII

ANALYSIS OF COMMUNITY CAPACITY INDICATORS AND DISASTER

PREPAREDNESS USING STRUCTURAL EQUATION MODELING

Jaka NUGRAHA1, Fitri NUGRAHENI

2, Irwan N. KURNIAWAN

3

ABSTRACT The geographical condition of Indonesia is an archipelagic country, the meeting of four

tectonic plates and many volcanoes cause has a high potential for natural disasters. A

regional disaster risk involves three aspects: hazard, vulnerability and capacity. By increasing

the capacity of disaster mitigation can reduce the risk of disaster. Increased capacity is done

in order to improve the readiness of the government/organizations, communities and

individuals in the face of disaster. In this study examined aspects relating to disaster

mitigation capacity. Disaster mitigation capacity includes aspects of social, economic and

physical environment. While the preparedness aspect discussed was the readiness of the

individual and community preparedness. The readiness of individuals affected by the

knowledge and attitude, while the readiness of communities affected by their leadership,

information and facilities. By using Structural Equation Modeling (SEM) analysis has proven

link between the Community's capacity and preparedness for natural disasters. Community’s

capacity include Social aspects, Physical / Environmental and Economic aspects.

Preparedness consists of preparedness of individual and community preparedness. Individual

preparedness plan includes aspects, knowledge and attitudes. Community preparedness

include leadership, information, facilities.

Keywords: Capacity, Hazard, Mitigation, Structural Equation Modeling, Vulnerability.

1Statistics Department FMIPA-UII, 2Civil Engineering Department FTSP-UII 3Psychology Department FPSB–UII

1. INTRODUCTION

Indonesia is a country that has a high potential for natural disasters. Indonesian territory is a

confluence of four tectonic plates, namely Australian continent plates, the continent of Asia,

the Pacific and the Indian Ocean plate. This condition makes the emergence of a fire

mountain ranges along the south coast of the island of Sumatra, Java, and the Banda Islands,

as well as the emergence of centers of earthquake. With these characteristics, Indonesia has

potential and proneness to disasters such as the eruption, earthquakes, tsunamis, volcanoes,

floods and landslides. In conducting disaster mitigation, disaster risk assessment of the region

is the first step in disaster mitigation. In calculating the risk of a regional disaster involves

three aspects: hazard, vulnerability and capacity of a region that is based on the characteristics

of the physical condition and territory. Risk is proportional to vulnerabilities and threats, and

inversely proportional to the mitigation capacity. Disaster risk can be reduced if mitigation

capacity (resilience, preparedness) disaster from the public increased. Therefore, to reduce the

risk of disaster, can be done by raising awareness and building the capacity of disaster

mitigation. Increased capacity regarding the mitigation of social, cultural, and technical

undertaken simultaneously.

BNPB has set Rule No. 4 of 2008 on guidelines for disaster management plans. BNPB has

also devised a scoring guide regional capacity in disaster management in Rule No. 03 of

2012. Under these laws emphasize the regional capacity of aspects of the policy aspect,

preparedness, and the role of institutions. The degree of readiness of a region to anticipate the

impact of the disaster was going to happen will vary from one region to another. The

institutional factors is one among many factors that can determine the readiness of a region to

anticipate the impact of disasters. Many researchers have conducted research on improving

the capacity of a region in the face of disaster. Yulianto et al (2012) proposed the use of data

Synthetic Aperture Radar (SAR) for risk reduction and disaster mitigation. Compilation of

the adaptive capacity of communities vulnerable areas of drinking water and sanitation-

related impacts of climate change has been done by Yuda (2013). Measuring tool to

determine the ability of individuals, households and communities in the face of disaster has

not been done. This instrument is very important, because it can be used as a basis for

evaluation whether the efforts to increase the readiness of the region have been successful.

This paper discusses the factors that affect the capacity and readiness of communities in

disaster mitigation. Capacity of mitigation is concerning aspects of socio-cultural, economic,

physical-environmental. While the preparedness aspect discussed was the readiness of the

individual and community preparedness. The readiness of individuals affected by the

knowledge and wisdom/attitude, while the readiness of the community affected by the

program, networking, leadership, and facilities. Data analysis was performed using analysis

Structural Equation Modeling (SEM).

2. DISASTER PREPAREDNESS

BNPB in Regulation No. 03 of 2012 has defined following terms:

a. Disaster is an event or series of events that threaten and disrupt the lives and

livelihood caused by both natural factors and / or non-natural or human factors that

lead to the emergence of human lives, environmental damage, loss of property, and

psychological impact.

b. Preparedness is a series of activities as part of efforts to eliminate and / or reduce the

threat of disaster.

c. Capacity is the ability of regions and communities to take action to reduce the threat

and potential disaster losses in a structured, planned and integrated.

Yohe and Tol (2002) proposed a method for developing indicators of social and economic

capacity in the context of climate change. A simple index for measuring the capacity of

adaptation has used by Ionescu et al. (2009) including GDB, the literacy rates, and the rate of

female labor force participation. Yohe et al. (2006) used a Vulnerability-Resilience Indicator

Prototype (VRIP) which has been developed by Brenkert and Malone (2005) to calculate the

index by considering the adaptive capacity of adaptation to the changing environment.

Iglesias et al. (2009) has developed Adaptive Capacity Index (index AC) using three main

components; the ability of the economy, civil and human resources, and agricultural

innovation. The same approach has also been carried out in the context of drought (Moneo,

2007). In other scheme, Iglesias et al (2011) has developed an index of social vulnerability to

drought. Steps measurement vulnerability index are: (i) select the variables that contribute to

vulnerability, (ii) normalize variables, (iii) combining the sub-components of the variables

within each category of vulnerabilities with a weighted average, and (iv) measuring

avulnerability as average weighted components.

BNPB Regulation No. 03 of 2012 defines five priority disaster mitigation rules :

a. Ensuring that disaster risk reduction is a national and local priority with a strong

institutional basis for implementation.

b. Identify, assess and monitor disaster risks and enhance early warning systems to

reduce the risk of disaster.

c. The realization of the use of knowledge, innovation and education for capacity

building and secure a culture of disaster at all level.

d. Reducing risk factors .

e. Strengthen disaster preparedness for effective response at all level.

Yuda (2013) has compiled an index of adaptive capacity of regional communities vulnerable

to water by using three variables: (1) Individual preparedness described in the aspect of

knowledge perception and behavior, (2) community readiness described into aspects of local

wisdom, leadership, involvement and presence organization. (3) Institutional readiness

described in aspects of the network consist of information and policies. Community

preparedness is a process or series of activities as part of efforts to eliminate and/or reduce the

threat of disaster with several stages. Community readiness model is made to see the public

response policy interventions / programs (Yuda, 2013). The models incorporate five (5)

community readiness dimensions, namely: (a) an anticipatory effort through policy; (b) public

awareness of the policy; (c) Leadership; (d) understanding of the problem; and (e) funding for

anticipatory effort (in the form of money, time, land, etc.). Capacity is a combination of the

capabilities and characteristics of the individual, community, or organization, which is used to

achieve certain goals. Capacity is the ability to take action to reduce the threat and potential

disaster losses in a structured, planned and integrated

3. SEM ANALYSIS PROCEDURE

SEM is used instead of design a theory, but it rather intendedly used to examine and justify a

model. Therefore, the main requirement using the SEM is the hypothetical model that consists

of the structural model in the form of a diagram the path that is based on the theory. SEM is a

set of statistical techniques that allow the testing of a series of relationships simultaneously.

The relationship built between one or more independent variables. SEM analysis includes

three phases, namely the conceptualization of models, preparation of flow diagrams and

specification model (Ghozali, 2008). Conceptualization stage of the model related to the

development of hypotheses (based on the theory) as a basis for linking the latent variables to

other latent variables and indicator variables. Drafting stage flowcharts (path diagram

contruction), will facilitate the visualization of hypotheses have been proposed in the

conceptualization of the model above. Stage specification models, the step of determining the

number and nature of the parameters to be estimated. According to Hair et al (1998), there are

7 (seven) main stages that must be done in using the technique with SEM analysis in a

research activity that is :

a. Theoretical Model Development

b. Development Flowchart

c. Conversion flowcharts into equation

d. Selecting input matrix and estimates the corresponding model

e. Identification of possible problems

f. Evaluation Criteria Goodness of fit

g. Interpretation and Modification Model.

4. INDICATORS OF CAPACITY AND COMMUNITY PREPAREDNESS

The capacity is strongly influenced by economic factors, social, physical and environmental.

There are two aspects of community preparedness, i.e. readiness of individual and readiness

of community. Readiness of individuals affected by factors of knowledge and attitude, while

the community readiness is influenced by factors Program, Network, Leadership, Local

Knowledge and Facilities.

a. Knowledge (A). Knowledge factor consists of knowledge of disaster in general (A1),

Knowledge save themselves from disaster (A2), experience a training / seminar /

simulation disaster preparedness (A3), experience natural disasters (A4), Knowledge

of residence which is the area hazard (A5), Knowledge families on natural disasters

(A6).

b. Plan of Action (C). Plan of action factor consists of a set of decisions about how to

protect and rescue people and property from disaster.

c. Local Wisdom / Manners (D). Local wisdom/manner consists of Perception (D1) and

Motivation (D2).

d. Leadership and Program (E). Leadership and program factor consists of efforts by the

local government in improving disaster preparedness (E1), the Party responsible for

disaster preparedness (E2), Efforts by the local government in disaster risk reduction

(E3), approach to disaster management (E4), and government efforts in disaster early

warning (E5).

e. Information (F). Information factors consist of media's role in disaster preparedness

(F1), sources of information and media (F2).

f. Facility (G). Facility factor consist of the evacuation route and early warning

equipment/services.

Variable capacity consists of physical / environmental, social and economy.

a. Physical / environmental (H) consists of the physical location house (H1) and type of

house (H2).

b. Social (J) consists of the length of stay (J1) and education (J2).

c. Economy (K) consists of the ownership of goods (K1), major Work (K2), assets

owned in case of disaster (K3).

The concept of capacity and readiness of the community described in Figure 1 will be tested

using SEM analysis.

Figure 1. The concept of capacity and society preparedness

The concept of capacity and readiness of the community described in Figure 1 will be tested

using SEM analysis. In the pilot phase models, data taken on some areas that represent the

type of potential disasters such as floods, earthquakes, landslides, droughts and volcanoes.

5. SURVEY RESULTS AND DISCUSSION

For the purposes of testing the truth of a concept that has been poured in the points

questionnaires, the survey was conducted and the data obtained as many as 198 respondents

from 114 districts in 28 provinces across Indonesia. Distribution of the number of respondents

who have experienced natural disasters are presented in Figure 2. The type of natural disaster

in question is (1) Earthquakes, (2) Flood, (3) Extreme Weather, (4) Drought, (5) Tsunami, (6)

Landslides, (7) Volcano eruption, (8) Sea waves, (9) Land and Forest fires.

Capasity Readiness

Social

Economy

Physical Person

Community Knowledge

Plan of Action

Leadership Information Facilities

Local Wisdom

Figure 2. The number of respondents is based on the experience of disaster events.

The questions specifically related to attitudes have tested the validity and reliability. From the

test results it can be concluded grains such questions are valid and reliable. Results of Test

Reliability are presented in Table 1.

Table 1. Results of Test Reliability

Indicators Number of

Items

Cronbach's

Alpha

Local Wisdom (Perception and

Motivation)

8 0.829

Self-rescue plan 13 0.745

Disaster preparedness 9 0.887

Efforts to reduce disaster risk 4 0.794

Disaster management 3 0.891

Sources of information and media 1 4 0.708

Sources of information and media 2 7 0.849

Observation of each factor is presented in Table 2. Each variable has a value in between 1 to

10. Based on the data in Table 2, it is showed that the average knowledge variable (A1 to A6)

is still very low; between 1.224 to 3.249. More than 75% of respondents value the variables

A3, A4 and A5 of less than 3,thus, the majority of respondents feel very minimal to

experience a training / seminar / simulation disaster preparedness, natural disasters

experience, and knowledge of the dwellings are disaster-prone areas ( A5). Instead of the

respondents' assessment of the variable C, D1, E4, F2, H1, H2, J contains over 75% of

respondents provide an assessment of more than 7.5. It can be concluded that:

a. the respondents have made preparations to secure valuables and preparation of rescue

plans from disaster well,

b. the respondents have the perception has been good to disasters that do not complain,

do not despair,

c. the respondents argued that disaster mitigation is important,

d. the respondents satisfied with the role / involvement of the mass media in providing

information to improve citizen preparedness for natural disasters.

Table 2. Results of observation on each variable

Variable Mean Minimum Q1 Median Q3 Maximum A1 3.249 0.000 1.667 2.778 4.722 10.000 A2 3.192 0.000 1.111 2.222 5.000 10.000 A3 1.320 0.000 0.000 0.000 1.667 10.000 A4 1.882 0.000 1.429 1.429 2.500 8.572 A5 1.224 0.000 0.000 1.111 2.222 7.778 A6 2.112 0.000 1.000 2.000 3.000 10.000 C 7.397 4.039 6.654 7.308 8.077 10.000

D1 8.409 2.917 7.500 8.333 9.167 10.000 D2 7.152 1.538 6.154 6.923 8.462 10.000

E1 5.649 1.923 4.704 5.577 6.352 9.039 E2 5.926 0.000 2.500 5.000 10.000 10.000 E3 6.325 2.000 6.000 6.000 7.000 9.500 E4 8.846 3.333 7.500 9.167 10.000 10.000 E5 4.873 0.000 2.500 5.000 7.500 10.000 F1 5.232 0.000 3.929 5.714 6.429 10.000 F2 8.153 3.636 7.500 8.159 8.864 10.000

Variable Mean Minimum Q1 Median Q3 Maximum G 4.315 0.000 0.000 3.333 6.667 10.000 H1 8.159 4.167 7.500 8.333 9.167 9.167 H2 9.305 3.333 8.333 10.000 10.000 10.000 H3 5.766 0.000 5.000 6.000 7.000 10.000

J1 9.109 2.500 8.250 10.000 10.000 10.000 J2 8.051 2.500 7.500 7.500 10.000 10.000 K1 5.766 0.000 5.000 6.000 7.000 10.000 K2 1.782 0.000 1.000 1.000 2.000 10.000 K3 6.168 3.333 4.444 5.556 7.778 10.000

Based on the concept in Figure 1, SEM model was composed as presented in Figure 3 using

Amos 20 software:

Figure 5. SEM Model

Due to the limited number of sample the preparedness variable could not be included in the

model (Figure 5). There are three latent variables; community, capacity, person. The

estimated values of the parameter and statistic test on each path are presented in Table 5. As

the P-value <0.05, it can be concluded that all parameter is significant at α = 0.05 means that

the indicators could explain the latent variables (factors): capacity, individual and society.

Table 5. Parameter Estimation

Path Estimate S.E. Z. P-Value

A1 <--- Person 1.000

A2 <--- Person 1.055 .094 11.258 ***

A3 <--- Person .605 .084 7.241 ***

A4 <--- Person .388 .049 7.975 ***

A5 <--- Person .313 .045 6.931 ***

A6 <--- Person .718 .069 10.447 ***

Path Estimate S.E. Z. P-Value

C <--- Person .320 .049 6.487 ***

D1 <--- Person .141 .053 2.672 .008

D2 <--- Person .304 .061 4.978 ***

K1 <--- Capacity .604 .292 2.068 .039

K2 <--- Capacity 1.177 .265 4.443 ***

K3 <--- Capacity .469 .217 2.166 .030

E1 <--- Community 1.000

E2 <--- Community 1.570 .282 5.576 ***

E3 <--- Community .469 .100 4.694 ***

E4 <--- Community .233 .117 1.992 .046

E5 <--- Community 2.274 .293 7.759 ***

F1 <--- Community 1.502 .200 7.503 ***

F2 <--- Community .278 .080 3.462 ***

G <--- Community 2.493 .332 7.515 ***

H2 <--- Capacity 1.000

Correlation values between the latent variables are as follows:

a. The correlation between the community and person factor of 0.705

b. Correlation between person and capacity of 0.999

c. The correlation between the community and the capacity factor of 0.999

in which correlation three variables is quite large means that the variable person

capacity is affected by variables and community variable

6. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS.

By using SEM analysis has proven link between the Community's capacity and preparedness

for natural disasters. Community’s capacity include Social aspects, Physical / Environmental

and Economic aspects. Preparedness consists of preparedness of individual and community

preparedness. Individual preparedness plan includes aspects, knowledge and attitudes.

Community preparedness include leadership aspects, information aspects, and facilities

aspects.

7. ACKNOWLEDGMENT

The study was sponsored by the Ministry of Research, Technology and Higher Education

through Competitive Research Grants with contract no: 049 /REK/70/DPPM/Unggulan

Pendidikan Tinggi-DIKTI/III/ 2015.

8. REFERENCES

BNPB Regulation No. 03 Year 2012 on capacity assessment guidelines in disaster areas.

BNPB Regulation No. 4 of 2008 on set guidelines for preparing disaster management plans.

Brenkert, A., and Malone, E. (2005) Modelling vulnerability and resilience to climate change:

A case study of India and Indian States. Climatic Change, 72(1-2): 57-102.

Ghozali, I. (2008). Model Persamaan Structural: Konsep dan aplikasi dengan program

AMOS 16.0. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Hair,JR.JosephF., Anderson,Rolph E.,Tatham, Ronald L.and Black, William.C. 1998.

Multivariat Data Analysis. Prentice-Hall International, Inc.

Ionescu, C., Klein, R. J. T., Hinkel, J., Kumar, K.S.K., & Klein, R. (2009). Towards a formal

framework of vulnerability to climate change. Environmental Modelling and Assessment,

14, 1-16.

Iglesias, A., Moneo M.,and Quiroga, S. (2009). Methods for evaluating social vulnerability to

drought. In A. Igleasias., A. Cancelliere., D. A. Wilhite., L. Garrote., & F. Cubillo (Eds),

Coping with drought risk in agriculture and water supply systems, pp. 153 -159.

Iglesias A., Mougou, R., Moneo, M., and Quiroga, S, (2011). Towards adaptation of

agriculture to climate change in the Mediterranian.Regional Environmental Change,

11,159-166.

Moneo, M., (2007) “Agricultural vulnerability of drought: A comparative study in Morocco

and Spain”, MSc Thesis, IAMZ-CIHEAM, Zaragoza.

Yohe, G., and Tol, R.S.J. (2002), Indicators for social and economic coping capacity: Moving

toward a working definition of adaptive capacity. Global Environmental Change, 12, 25-

40. Yohe, G., Malone, E., Brenkert, A., Schlesinger, M., Meij, H. dan Xing, X., (2006), “Global

Distributions of Vulnerability to Climate Change” Integrated Assessment Journal, 6 (3): 35-44.

Yuda (2013), “Mitigasi dan adaptasi perubahan iklim oleh masyarakat dalam ketersediaan air

minum. Laporan Penelitian. Jakarta: Dinas Pekerjaan Umum.

Yulianto, F., Parwati, A., & Zubaidah., (2012). Penguatan kapasitas daerah dalam

pemanfaatan data Synthetic Aperture Radar (Sar) untuk pengurangan resiko dan mitigasi

bencana. Laporan Penelitian. Jakarta: LAPAN.

SURVEY

KESIAPSIAGAAN TERHADAP BENCANA

Terima kasih partisipasi Bapak/Ibu/Sdr/i dalam kegiatan survei ini. Jawaban Babak/Ibu/Sdr akan sangat

bermanfaat dalam penanggulangan bencana alam.


Yogyakarta

2016

No Hari Tanggal Bulan Tahun

1 Nama Responden:

2 Alamat: .........................................................................................................................................

Desa: ........................................................Kecamatan : .................................................................

Kabupaten/Kota : ..................................................................

3 Usia kepala keluarga :.......................Tahun

4 Pendidikan terakhir kepala keluarga:

① SD ② SMP/SLTP ③ SLTA ④ Perguruan Tinggi

5 Jumlah Anggota keluarga :

6 Jumlah anggota keluarga berusia kurang dari 5 tahun (Balita) :

7 Jumlah anggota keluarga berusia lebih dari 65 tahun :

8 Jenis rumah :

①Tidak Permanen (Kayu) ② Semi Permanen (Sebagian Kayu) ③Permanen (Tembok)

9 Siapakah yang membangun rumah tempat tinggal bpk/ibu/sdr saat ini

①Sendiri oleh tukang ② Pengembang ③Kontraktor ④ Tidak tahu

10 Kepemilikan Rumah : ①Sewa ② Milik Orang tua (Saudara) ③Milik Sendiri

11 Sudah berapa lama Bapak/Ibu/Saudara/i bertempat tinggal di rumah/bangunan ini?

①Kurang dari 5 tahun ② 5-10 tahun. ③ 10-15 tahun ④ Lebih dari 15 tahun

12 Seberapa puas Bapak/Ibu/Saudara/i terhadap pemenuhan kebutuhan pokok hidup sehari-hari?

①“sangat tidak puas”, ②“tidak puas”, ③”cukup” ④“puas”, ⑤“sangat puas

13 Apakah bangunan rumah yang bapak/ibu/sdr tinggali memenuhi

persyaratan bangunan tahan gempa?

① Ya ② tdk ③ tdk tahu

14 Seberapa puas Bapak/Ibu/Saudara/I terhadap pengetahuan pengurangan resiko gempa bumi?


15 Seberapa puas Bapak/Ibu/Saudara/i terhadap pengetahuan bagaimana menyelamatkan keluarga ketika

terjadi gempa bumi?


16 Apakah Bapak/Ibu/Sdr mengetahui penyebab terjadinya peristiwa gempa bumi? Ya tdk

17 Apakah Bapak/Ibu/Sdr mengetahui tanda-tanda terjadinya peristiwa gempa bumi? Ya tdk

18 Apakah Bapak/Ibu/Sdr mengetahui bagaimana cara menyelamatkan diri jika terjadi

gempa bumi?

Ya tdk

19 Pengalaman mengikuti pelatihan/seminar/simulasi tentang kesiapsiagaan

bencana

Ya tdk

20 Apakah Bapak/Ibu/Saudara/i pernah mengalami peristiwa gempa bumi? Ya tdk

21 Apakah di wilayah yang Bak/Ibu/Sdr tinggali rawan mengalami kejadian gempa bumi? Ya tdk

22 Dari hal-hal berikut, pilih jawaban yang sesuai dengan kondisi Bapak/Ibu/Saudara/i :

(①Tidak perlu ②Pelu tapi belum dilakukan: ③ Perlu dan sudah dilakukan

a. Membangun rumah yang tahan bencana Gempa Bumi 1 2 3

b. Memiliki alat peneranga ( antara lain senter/ lampu emergency/Lilin) 1 2 3

c. Memiliki peralatan pemadam api 1 2 3

d. Mengamankan furniture (mengikat lemari, rak buku, rak ke dinding, dll) 1 2 3

e. Menyimpan nomor telephone PLN, PDAM dan petugas kesehatan terdekat 1 2 3

f. Mengikuti perkembangan cuaca oleh pemerintah 1 2 3

g. Menyiapkan dokumen penting dan menyimpannya di tempat yang aman 1 2 3

h. Menyimpan membawa kotak P3K dan obat pribadi 1 2 3

i. Meletakkan barang-barang dan buku-buku di tempat yang rendah/lantai 1 2 3

23

Berkaitan dengan pernyataan berikut, pilihlah jawaban yang paling menggambarkan diri

Bapak/Ibu/Saudara/i, jika ditimpa musibah bencana alam:

①“sangat tidak setuju”, ②“tidak setuju”, ③“setuju”, ④“sangat setuju”,

a. akan ridha terhadap ketentuan Tuhan (menerima takdir) yaitu tidak bersikap

menggerutu atau mencela terhadap apa yang telah terjadi

1 2 3 4

b. tidak berputus asa dan yakin bahwa Tuhan akan menggantikan apa yang telah 1 2 3 4

hilang

c. segera mengambil tindakan untuk memulihkan keadaan 1 2 3 4

d. bersikap bahwa musibah atau bencana yang diberikan Tuhan kepada manusia

untuk menguji kualitas keimanan bagi orang yang beriman.

1 2 3 4

e. Setiap individu mempunyai kewajiban memelihara dan memakmurkan bumi ini,

bukan sebaliknya merusak dan membinasakannya

1 2 3 4

f. memelihara dan berbuat baik kepada lingkungan merupakan perbuatan baik yang

diperintahkan oleh agama

1 2 3 4

24 Apakah di wilayah Bapak/Ibu/Saudara/i telah dilakukan usaha-usaha supaya warga waspada terhadap

kemungkinan terjadinya bencana alam oleh:

a.Pemerintah Ya tdk



25 Apakah Bapak/Ibu/Saudara/i puas terhadap usaha-usaha peningkatan kewaspadaan terhadap

kemungkinan terjadinya bencana alam oleh

a.Pemerintah Ya tdk



26 Apakah Bapak/Ibu/Sdr menerima informasi tentang bagaimana menyelamatkan diri dari Gempa bumi

dari ....?

Perorangan/ Lembaga:

a.Keluarga Ya tdk

b.Tetangga Ya tdk

c.Teman Kerja Ya tdk

d.Pemerintah Ya tdk

e.Lembaga Swadaya Masyarakat Non Pemerintah (Nasional/Internasional) Ya tdk

f.Tokoh agama/Tokoh masyarakat Ya tdk

Media

a.Televisi Ya tdk

b.Radio Ya tdk

c.Majalah/ Tabloid/ surat kabar Ya tdk

d.Masjid (pengajian)/ Gereja/ tempat ibadah lainnya Ya tdk

e.Media Sosial-internet (Facebook, SMS, WA, Twitter, dll) Ya tdk

f.Buku-buku tentang kebencanaan Ya tdk

27 Ketika gempa kuat terjadi, Apa saudara setuju dengan tindakan berikut :

a. Berlari keluar rumah saat gempa, jika memungkinkan Ya tdk

b. Berlindungi di tempat yang aman (menunduk dibawah meja atau disudut

ruangan, jika tidak sempat lari keluar rumah atau gedung

Ya tdk

c. Melindungi kepala Ya tdk

d. Menjauhi benda-benda tergantung Ya tdk

e. Menjauhi dinding kaca Ya tdk

f. Menjauhi jembatan Ya tdk

g. Meninggalkan ruangan setelah gempa Ya tdk

28 Apakah bangunan rumah yang bapak/ibu/sdr tinggali merupakan memiliki ciri-ciri berikut?

a. bangunan berbentuk simetris (bujur sangkar) Ya tdk

b. tinggi tembok kurang dari 4 meter Ya tdk

c. pondasi batu kali dibuat menerus keliling bangunan tanpa terputus Ya tdk

d. Sepanjang pondasi dipasang sloof Ya tdk

e. terdapat kolom/pilar dipasang maksimal setiapa 4 meter Ya tdk

f. pondasi, sloof dal kolom saling terikat satu sama lain Ya tdk

g. dipasang balok keliling/ring yg diikat kaku dengan kolom Ya tdk

h. gunung-gunung bagian tengah/dalam tidak diisi/dibuat dinding Ya tdk

i. kuda-kuda rangka atap terikat kuat dengan struktur beton Ya tdk

Documents

LAPORAN AKHIR PENELITIAN UNGGULAN PERGURUAN TINGGI...Berita Acara Serah terima Laporan Kemajuan c. Surat Tugas Pelaksanaan Penelitian d. Kuesioner . iv ... Lembaga Swadaya Masyarakat