Belajar dari Masa Lalu Memahami Risiko Bencana Berdasarkan kejadian dan dampak bencana alam

1. Belajar dari Masa Lalu Memahami Risiko Bencana Berdasarkan kejadian dan dampak bencana alam Ridwan Yunus Padang, 22 Februari 2010

2. Outline Presentasi: • Database kerugianbencanadanpenguranganrisikobencana • Pembangunan Database KerugianBencana • ContohAnalisa Data Bencanauntuk Indonesia dan Sumatera Barat • Usulanlangkah-langkahuntukmembangun database kerugianbencana di Prov. Sumatera Barat

3. Bencana di Indonesia (1974-2003) Source: CRED (2004)

4. Source: CRED (2004)

5. Source: CRED (2004)

6. ManagejemenInformasiBencana SituasiSaatini : • Belumadametode yang sistematikuntukmengumpulkaninformasitentangbahayadandampaknya. • Kebanyakaninformasitersebardiberbagailembagatanpakoherensidanterkoordinasi. • Akibatnya, tidakadaanalisaberartiuntukdapatmemahamikecenderungan, dampakruangdanwaktudanolehkarenaituterbataspemahamantentangpotensirisikodandampaknya. • Akhirnya, tidakadaintegrasidenganperencanaanpembangunandikarenakanbuktitidaktersedia.

7. DampakdariBencanaAlam DampakLangsung: kehilangannyawa, luka-luka, hancur/rusaknyabangunan (rumah, sekolah, rumahsakit, industri) & infrastructur (telekomunikasi, listrik, jalan, dll), pertanian, dll. DampakTidakLangsung: kerugianekonomi, dampakjangkapanjang, pekerjaan, sektor informal,… Database kerugianmencakup: kerugianlangsung

8. Mengapa belajar dari masa lalu? • Sejarahkerugianbencanamerupakanindikatorwakilrisiko. • Kerugianbencana yang lalumemperlihatkandampakkumulatifdaribencanaataspembangunan.

9. Bencana: yang laludan yang akandatang “realized risk” Kerugianmasalalu “unrealized risk” Kerugianmasadepan Tsunami ????

10. Data sejarah kerugian bisa digunakan untuk menilai risiko untuk kerugian masa depan • Data bahaya • Elemen dari risiko • Manusia • Aset • Kegiatan ekonomi • Kerentanan • Statis/dinamis Data sejarahkerugianbisamenilaitingkatkerugian, pola, kecenderungandandampakkumulatifataspembangunan “Realized risk” (Historical losses) “Unrealized risk” (Probable future losses)

11. Pembangunan Database KerugianBencana MenggunakanMetodologiDesInventar (DiBi)

12. ApaituDiBi • Metodologipengumpulan data • Metodologianalisapendahuluan/awal • Satualat bantu (perangkatlunak) IsiDiBi • Sebagai database sejarahbencana • Sebagaialat bantu pengumpulan data kerusakandankerugiansetelahbencana

13. MetodologDesInventar (DiBi): … padahakekatnyamerupakankoleksi data homogententangbencanasemuaskala. Informasi yang disusundandiolahdalamskalawaktudanmerujukpadasatuangeografisterkecil. • Metodologiinisangatdidasarkanpadaserangkaiandefinisidanklasifikasi, dankonsepruang yang dibagidalambeberapatingkatpembagianwilayah, seperti: • Membagidanmemberirujukangeografisdari data yang akandianalisapadatingkatresolusigeografis minimum. • Pengumpulandanpenggunaan data mengenaibencanaskalakecildanmenengah.

14. GLOSARY OF TERMS: KEJADIAN

15. DEFINISI DAMPAK

16. MetodologiAnalisaPendahuluan: • Analisapendahuluanadalahsuatupekerjaan SEDERHANA yang secararutinbisadilakukandengansangatcepatdenganmenggunakanDiBidenganmenggunakanindikatorwakilRisikodanmembantumengenalipoladankecenderungan. • Dinamakan “Pendahuluan” karenatidakmenghubungkan data dengansumber data lain sepertikependudukan, topografi, penggunaanlahan, dll. • Sebaiknyadilakukananalisa yang lebihmendalamsesudahnyauntukmenguatkankesimpulandanpenyebabnya.

17. AnalisaKomposisi(type and effects) • AnalisaSementara (trends and patterns) • AnalisaRuang(spatial patterns) • Analisakorelasi • AnalisaStatistik (mean, max, deviation, variance)

18. AnalisaKomposisi: …… menunjukkanbagaimana variable-variabelefekdanlaporanterdiridariberbagaiperistiwa. Analisainibiasanyadibuatdenganmembuat diagram-diagram yang membandingkannilaivariabeluntukmasing-masingjenisperistiwa. • Menunjukkanjenisbencanaapa yang terjadidisuatuwilayah. • Membandingkandampakdarijenisbencana yang berbeda • Analisaterhadapjenisdampaksecaraspesifik (kehidupanmanusia, perumahan, pertanian, dll) • Bisadilakukanuntukseluruhwilayahatauspesifik sub wilayah

19. PenggunaanAnalisaKomposisi: • Memberikangambaranawal yang terpilahdalamwaktudanwilayah yang menunjukkandampakbencanasecara total. • Membantuanalisaselanjutnyalebih focus denganmengetahuimacamperistiwakritis.

20. AnalisaSementara Jenisanalisaini, seperti yang ditunjukkanolehnamanya, menunjukkanperilakuberbagaivariabelefek (ataujumlahlaporan) dariwaktukewaktu. Serupadengananalisiskomposisi, analisissementaradapatdigunakandenganberbagaivariabel (#laporan, kematian, perumahan, dll.)

21. Analisa Spatial Analisainimenunjukkanpolakejadianbencana di suatuwilayah, ditunjukkandenganwarnasepertijumlahlaporandanvariabelefekberbeda, jumlahorangmeninggal, jumlahrumahrusak, dll.

22. KegunaanAnalisa Spatial: • Menghasilkanpetaindikatorwakilrisiko (“perwakilanpetarisiko”) danmenghindaribiaya yang sangattinggi, petarisikojangkapanjang. • Dapatdigunakansebagaimasukan layer pada model petarisiko. • Bisadigunakanuntukmeyakinkandanmelengkapipetarisiko. • BUKAN PENGGANTI DARI MODEL YANG ADA– KAJIAN DASAR PETA RISIKO atau GIS

23. AnalisaStatistik • Memberikan form tabulasi data untukmembantutipeanalisa yang dihasilkan. • Menghasilkan data terpilahdalamberbagaikriteriadenganoperasi pivot sederhana. • Menghasilkanperhitungandasarstatistik (mean, variance, std. deviation, maximums, etc). • Menghasilkaninformasiuntukprosesselanjutnyadengansistem lain (export data terpilah).

24. DiBiberpotensidigunakanuntuk: • Masukanberbagai layer kerentananpada Model KajianRisiko (‘proxy’ indicators). • Membantuperencanaan (Kesiapsiagaan, MitigasiRisiko, dll.) • UntukvalidasiPetaBahayadanPetaRisiko • Membantukebijakan/undang-undangdaninvestasi • Strategisdalamperundingan • SistemKajianKerusakanuntukbencanautama • Aplikasilainnya.

27. Analisis Data Bencanauntuk Indonesia(dengan data tervalidasiuntuktahun1997-2009)

32. LaporanTahunan data card (1997-2009) Total 6,648 data cards

33. Distribusi Spatial data cards (1997-2009)

34. DistribusiJumlahKejadian(1997-2009)

35. LaporanberdasarkanJenisbencana (1997-2009) #4 Kebakaran(719 data cards) #1 Banjir(2.209 data cards) #3 Tanah Longsor(735 data cards) #2 Kekeringan(1.149 data cards)

36. Banjir: Data cards & laporankematian laporanRumahRusakBerat Dan RumahRusa k Ringan

37. Banjir: Distribusi spatial data card & laporanmeninggal Data cards Laporanmeninggal

38. Banjir: Distribusi Spatial data card & rumah yang hancur Data cards Rumah hancur

39. Penyebarankejadian Tanah Longsor per provinsi (1997-2009)

40. KejadianBencanaLongsor (1997-2009)Kejadiandanlaporanjumlahmeninggal

41. Longsor – laporanjumlahmeninggal per provinsi(1997-2009)

42. Sebarankejadiantanahlongsor per KabupatendiProvinsiJawa Barat 1997-2009

43. Jumlahmeninggalakibattanahlongsor per KabupatendiProvinsiJawa Barat 1997-2009 Kab. Garut 62 meninggal

44. SemuakejadianbencanatanahlongsordiKab. Garut (1997-2009)

45. Kejadiandanpenyebaranbencana Prov. Sumatera Barat 1997-2009

46. Provinsi Sumatera Barat LaporanKejadian Banjir (78 kejadian) Kekeringan (18 kejadian) Longsor(35 kejadian)

47. SebaranKejadianBencanaProv. Sumatera Barat(1997-2009

48. KejadianBencana per Kab./Kota diProvinsi Sumatera Barat (1997-2009)

49. Laporantahunan & kematian(1997-2009) ProvinsiSumatera Barat Total 1.282 meninggaldarigempabumi (1997-2009)

50. Keuntungan Database KerugianBencana • Trend danpolakejadianbencanadanpenyebarannya. • Kesiapan data untukmerencanakanrencanapersiapan, pencegahandanperlindungan. • Analisisuntukmengertidampakkumulatifdarikejadianbencanakecilberlawanandengankejadianbencanabesar. • Persiapanmanajemenbencanauntuktingkatprovinsidantingkatdibawahnya. • Pemberianprioritaspada area yang rentanterkenabencana. • Perencanaandukunganuntukinvestasi. • Mendukunglaporanbencanasecaralangsung. • Meningkatkanpengertianakandampakkumulatifdaribencanadarisegipengembangan yang diperlukan.