Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

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

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "1 Belajar dari Masa Lalu Memahami Risiko Bencana Berdasarkan kejadian dan dampak bencana alam Ridwan Yunus Padang, 22 Februari 2010."— Transcript presentasi:

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

2 2  Database kerugian bencana dan pengurangan risiko bencana  Pembangunan Database Kerugian Bencana  Contoh Analisa Data Bencana untuk Indonesia dan Sumatera Barat  Usulan langkah-langkah untuk membangun database kerugian bencana di Prov. Sumatera Barat Outline Presentasi:

3 3 Source: CRED (2004)

4 4

5 5

6 Situasi Saat ini :  Belum ada metode yang sistematik untuk mengumpulkan informasi tentang bahaya dan dampaknya.  Kebanyakan informasi tersebar diberbagai lembaga tanpa koherensi dan terkoordinasi.  Akibatnya, tidak ada analisa berarti untuk dapat memahami kecenderungan, dampak ruang dan waktu dan oleh karena itu terbatas pemahaman tentang potensi risiko dan dampaknya.  Akhirnya, tidak ada integrasi dengan perencanaan pembangunan dikarenakan bukti tidak tersedia. 6

7 7 Dampak Langsung: kehilangan nyawa, luka-luka, hancur/rusaknya bangunan (rumah, sekolah, rumah sakit, industri) & infrastructur (telekomunikasi, listrik, jalan, dll), pertanian, dll. Dampak Tidak Langsung: kerugian ekonomi, dampak jangka panjang, pekerjaan, sektor informal,… Database kerugian mencakup: kerugian langsung Dampak dari Bencana Alam

8  Sejarah kerugian bencana merupakan indikator wakil risiko.  Kerugian bencana yang lalu memperlihatkan dampak kumulatif dari bencana atas pembangunan. 8

9 “realized risk” Kerugian masa lalu “unrealized risk” Kerugian masa depan 9 Tsunami????

10 10 “Realized risk” (Historical losses) “Unrealized risk” (Probable future losses) Data bahaya Elemen dari risiko Manusia Aset Kegiatan ekonomi Kerentanan Statis/dinamis Data sejarah kerugian bisa menilai tingkat kerugian, pola, kecenderungan dan dampak kumulatif atas pembangunan Data sejarah kerugian bisa digunakan untuk menilai risiko untuk kerugian masa depan

11 Pembangunan Database Kerugian Bencana Menggunakan Metodologi DesInventar (DiBi) 11

12  Metodologi pengumpulan data  Metodologi analisa pendahuluan/awal  Satu alat bantu (perangkat lunak) 12 Isi DiBi  Sebagai database sejarah bencana  Sebagai alat bantu pengumpulan data kerusakan dan kerugian setelah bencana

13 … pada hakekatnya merupakan koleksi data homogen tentang bencana semua skala. Informasi yang disusun dan diolah dalam skala waktu dan merujuk pada satuan geografis terkecil.  Metodologi ini sangat didasarkan pada serangkaian definisi dan klasifikasi, dan konsep ruang yang dibagi dalam beberapa tingkat pembagian wilayah, seperti: ◦ Membagi dan memberi rujukan geografis dari data yang akan dianalisa pada tingkat resolusi geografis minimum. ◦ Pengumpulan dan penggunaan data mengenai bencana skala kecil dan menengah. 13

14  AKSI TEROR / SABOTASE  ANGIN TOPAN  BANJIR  BANJIR DAN TANAH LONGSOR  EPIDEMI  GELOMBANG PASANG / ABRASI  GEMPA BUMI  GEMPA BUMI DAN TSUNAMI  HAMA TANAMAN  KEBAKARAN HUTAN  KEBAKARAN PEMUKIMAN  KEGAGALAN TEKNOLOGI  KEKERINGAN  KONFLIK / KERUSUHAN SOSIAL  LETUSAN GUNUNG API  PERUBAHAN CUACA  TANAH LONGSOR 14 GLOSARY OF TERMS: KEJADIAN

15 15 DEFINISI DAMPAK

16 16 Analisa pendahuluan adalah suatu pekerjaan SEDERHANA yang secara rutin bisa dilakukan dengan sangat cepat dengan menggunakan DiBi dengan menggunakan indikator wakil Risiko dan membantu mengenali pola dan kecenderungan. Dinamakan “Pendahuluan” karena tidak menghubungkan data dengan sumber data lain seperti kependudukan, topografi, penggunaan lahan, dll. Sebaiknya dilakukan analisa yang lebih mendalam sesudahnya untuk menguatkan kesimpulan dan penyebabnya.

17  Analisa Komposisi (type and effects)  Analisa Sementara (trends and patterns)  Analisa Ruang (spatial patterns)  Analisa korelasi  Analisa Statistik (mean, max, deviation, variance) 17

18 Analisa Komposisi : …… menunjukkan bagaimana variable-variabel efek dan laporan terdiri dari berbagai peristiwa. Analisa ini biasanya dibuat dengan membuat diagram-diagram yang membandingkan nilai variabel untuk masing-masing jenis peristiwa.  Menunjukkan jenis bencana apa yang terjadi disuatu wilayah.  Membandingkan dampak dari jenis bencana yang berbeda  Analisa terhadap jenis dampak secara spesifik (kehidupan manusia, perumahan, pertanian, dll)  Bisa dilakukan untuk seluruh wilayah atau spesifik sub wilayah 18

19 Penggunaan Analisa Komposisi:  Memberikan gambaran awal yang terpilah dalam waktu dan wilayah yang menunjukkan dampak bencana secara total.  Membantu analisa selanjutnya lebih focus dengan mengetahui macam peristiwa kritis. 19

20 Jenis analisa ini, seperti yang ditunjukkan oleh namanya, menunjukkan perilaku berbagai variabel efek (atau jumlah laporan) dari waktu ke waktu. Serupa dengan analisis komposisi, analisis sementara dapat digunakan dengan berbagai variabel (#laporan, kematian, perumahan, dll.) 20

21 Analisa ini menunjukkan pola kejadian bencana di suatu wilayah, ditunjukkan dengan warna seperti jumlah laporan dan variabel efek berbeda, jumlah orang meninggal, jumlah rumah rusak, dll. 21

22 Kegunaan Analisa Spatial:  Menghasilkan peta indikator wakil risiko (“perwakilan peta risiko”) dan menghindari biaya yang sangat tinggi, peta risiko jangka panjang.  Dapat digunakan sebagai masukan layer pada model peta risiko.  Bisa digunakan untuk meyakinkan dan melengkapi peta risiko.  BUKAN PENGGANTI DARI MODEL YANG ADA– KAJIAN DASAR PETA RISIKO atau GIS 22

23  Memberikan form tabulasi data untuk membantu tipe analisa yang dihasilkan.  Menghasilkan data terpilah dalam berbagai kriteria dengan operasi pivot sederhana.  Menghasilkan perhitungan dasar statistik (mean, variance, std. deviation, maximums, etc).  Menghasilkan informasi untuk proses selanjutnya dengan sistem lain (export data terpilah). 23

24  Masukan berbagai layer kerentanan pada Model Kajian Risiko (‘proxy’ indicators).  Membantu perencanaan (Kesiapsiagaan, Mitigasi Risiko, dll.)  Untuk validasi Peta Bahaya dan Peta Risiko  Membantu kebijakan/undang-undang dan investasi  Strategis dalam perundingan  Sistem Kajian Kerusakan untuk bencana utama  Aplikasi lainnya. 24

25 25

26 26

27 27

28 28

29 29

30 30

31 31

32 32 Total 6,648 data cards

33 33

34 34

35 35 #2 Kekeringan (1.149 data cards) #1 Banjir (2.209 data cards) #3 Tanah Longsor (735 data cards) #4 Kebakaran (719 data cards)

36 36

37 37 Laporan meninggal Data cards

38 38 Rumah hancur Data cards

39 39

40 40

41 41

42

43 43 Kab. Garut 62 meninggal

44 44

45 45

46 46 Kekeringan (18 kejadian) Banjir (78 kejadian) Laporan Kejadian Longsor (35 kejadian)

47 47

48 48

49 49 Laporan tahunan & kematian ( ) Total meninggal dari gempa bumi ( )

50  Trend dan pola kejadian bencana dan penyebarannya.  Kesiapan data untuk merencanakan rencana persiapan, pencegahan dan perlindungan.  Analisis untuk mengerti dampak kumulatif dari kejadian bencana kecil berlawanan dengan kejadian bencana besar.  Persiapan manajemen bencana untuk tingkat provinsi dan tingkat dibawahnya.  Pemberian prioritas pada area yang rentan terkena bencana.  Perencanaan dukungan untuk investasi.  Mendukung laporan bencana secara langsung.  Meningkatkan pengertian akan dampak kumulatif dari bencana dari segi pengembangan yang diperlukan. 50

51  Institusi Pelaksana: BPBD atau ……  BPBD akan menjadi pusat dari database dan membaginya dengan semua institusi lain yang berkepentingan.  BPBD akan mengumpulkan dan memvalidasi data dan memasukkannya ke system.  BPBD mempublikasikan dan membagi analisis datanya.  UNDP dibawah Program SC-DRR menyediakan perangkat lunak yang diperlukan.  UNDP menyediakan training untuk installasi, konfigurasi, koleksi data, masukan dan data analisis. 51

52 1. Diskusi Group Terfokus (FGD):  Mengumpulkan data sejarah bencana 30 tahun.  System laporan kejadian yang sesuai untuk pengumpulan data kejadian bencana di masa depan.  Dataset yang ada saat ini hanya meliputi Kabupaten oleh karenanya membatasi analisa untuk Kabupaten itu sendiri.  Koleksi keseluruhan dari data di tingkat Kecamatan untuk analisa yang lebih baik. 2. Launching DIBI Prov. Sumatera Barat:  Keseluruhan database akan tersedia secara online.  Data yang baru akan secara regular dikumpulkan dan di update di situs internet. 3. Training untuk User dan Admin: BPBD dengan dukungan SC- DRR akan secara periodik menyelenggarakan pelatihan dan workshop untuk mendukung analisa data. 52

53 53 TERIMA KASIH


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

Presentasi serupa


Iklan oleh Google