PEMETAAN KERENTANAN DAN KAPASITAS ADAPTIF
ANALISIS RISIKO IKLIM
6.1. Metodologi untuk Pemetaan Risiko Iklim
Untuk menilai risiko iklim saat ini dan masa depan, kita mengadopsi definisi risiko iklim seperti yang disarankan oleh Beer dan Ziolkowski (1995) dan Jones et al. (2004). Risiko didefinisikan sebagai fungsi dari probabilitas dari kejadian iklim tak terduga untuk terjadi dan konsekuensi dari kejadian iklim tak terduga jika itu terjadi. Dengan demikian risiko dapat disajikan dalam bentuk matriks risiko (Tabel 6-1). Dari Tabel 6-1, kita dapat mendefinisikan risiko iklim akan sangat tinggi jika kemungkinan terjadi kejadian tak terduga sangat mungkin dan konsekuensi dari peristiwa bencana bersifat katastrofik.
Tabel 6-1. Matriks risiko sebagai fungsi dari probabilitas dari kejadian tak terduga untuk terjadi dan konsekuensi jika kejadian tak terduga itu terjadi.
Kemungkinan Konsekuensi
Probabilitas terjadinya suatu kejadian yang tidak diharapkan Sangat Mungkin Mungkin
Kemungkinan kecil
katastropik Sangat Tinggi Tinggi Medium
kritis Tinggi Medium Rendah
Marginal Medium Rendah Sangat Rendah
Konsekuensi dari kejadian akan tergantung pada rentang adaptasi (coping range) yang dibentuk oleh berbagai biofisik, sosial dan faktor-faktor ekonomi. Coping range merupakan selang toleransi dari suatu sistem terhadap keragaman iklim. Apabila kondisi iklim melewati selang toleransi ini maka sistem akan rusak atau keberlanjutan dari sistem akan terganggu (Boer, 2007). Dalam konteks ini, coping range dapat diwakili oleh indeks kerentanan dan kapasitas. Jadi jika peristiwa tak terduga terjadi di kelurahan dengan indeks kerentanan tinggi dan kapasitas yang rendah, dampak dari kejadian itu akan tinggi. Jika itu terjadi di kelurahan dengan kerentanan rendah dan kapasitas yang tinggi, dampaknya diharapkan akan rendah. Dalam studi ini, kami mengadopsi lima tingkat coping capacity index seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.4. Untuk memasukkan beberapa bencana iklim yang ditampung dalam matriks risiko iklim, kita memodifikasi kemungkinan kejadian tak terduga yang didefinisikan dalam Tabel 6-2 sebagai indeks yang disebut indeks komposit bencana iklim/composite climate hazard index (CCHI).
The Climate Hazard Index (indeks bencana iklim/CHI) is dihitung mengikuti formula: ij n j ij i w CHI CCHI * 1
∑
= =di mana CCHIi adalah indeks bencana iklim komposit dari kelurahan ke-i, wij adalah bobot bencana iklim ke-j di kelurahan ke-i dan CHIij adalah indeks bencana iklim ke-j dari kelurahan ke-i. Jenis bencana iklim yang dianalisis dalam studi ini adalah
88
banjir, kekeringan, longsor dan kenaikan permukaan laut (robs). Angin yang kuat sangat jarang terjadi di kota karena itu kita mengecualikan dalam analisis ini. Bobot dan formula yang digunakan untuk menghitung indeks bencana iklim diberikan pada Tabel 6-2. Matriks risiko iklim yang disesuaikan disajikan pada Tabel 6-3.
Tabel 6-2. Bobot dan rumus untuk menghitung indeks bencana iklim Tipe
bencana Bobot* Formula
Banjir 1.25
Probabilitas untuk mempunyai curah hujan melebihi 339 mm dikalikan dengan rataan wilayah Kelurahan yang dipengaruhi oleh banjir. Untuk mendapatkan nilai index antara 0 – 1, maka nilai yang diperoleh dari hitungan dinormalisasikan dengan nilai maksimumnya.
Kekeringan 1.50
Probabilitas untuk mempunyai bulan kering dengan panjang lebih dari 6 bulan dikalikan dengan jumlah bulan kering di atas 6 bulan (DM6+). Bulan kering adalah bulan dengan curah hujan kurang dari 129 mm. Jika total bulan kering adalah 8 bulan, maka DM6+ = 2 bulan. Untuk
mendapatkan nilai index antara 0 – 1, maka nilai yang diperoleh dari hitungan dinormalisasikan dengan nilai maksimumnya.
Tanah
Longsor 0.75
Probabilitas untuk mempunyai curah hujan lebih besar dari nilai Q2 dikalikan dengan indikator kelerengan dari kelurhan bersangkutan. Kelurahan yang memiliki lokasi dengan kelerengan lebih besar dari 45o, maka nilai indikator sama dengan 1, selainnya bernilai 0.
Kenaikan muka air
laut 1.00 Fraksi dari kelurahan yang tergenang akibat kenaikan permukaan air laut Max CCHI 4.50
Catatan: Bobot sangat subjektif dan ditentukan berdasarkan Expert Judgement. Kekeringan memiliki bobot tertinggi karena dampaknya bisa lebih parah daripada banjir pada durasi dan luas wilayah yang terkena dampak. Dampak banjir, longsor dan kenaikan permukaan laut lebih lokal daripada kekeringan.
Tabel 6-3. Matriks risiko iklim menurut coping capacity index dan composite climate hazard index (CCHI, indeks komposit bencana iklim)
Coping Capacity Index
Indeks komposit bencana iklim (CCHI)
Lebih dari 3.5 Antara 2.0 dan 3.5 Kurang dari 2.0
5 Sangat Tinggi Tinggi Sedang - Tinggi
4 Tinggi Sedang - Tinggi Sedang
3 Sedang - Tinggi Sedang Sedang - Rendah
2 Sedang Sedang - Rendah Rendah
1 Sedang - Rendah Rendah Sangat Rendah
Metodologi untuk menentukan ambang curah hujan yang menyebabkan banjir dan kekeringan didasarkan pada distribusi statistik dari curah hujan bulanan dan data bencana dari 7 kelurahan (Tabel 6-4). Ambang batas kritis curah hujan tersebut ditetapkan berdasarkan karakteristik dari bencana dan waktu terjadinya bencana (bulan dan tahun) dan intensitas curah hujan bulanan regional dari tahun yang bersangkutan (berdasarkan data dari Stasiun Masgar, 05°10'12" LS dan 105°10'29.4" BT).
89
Table 6-4. Kejadian banjir dan kekeringan di Kota Bandar Lampung Type of
Disasters Name of Village Sub-District Lon Lat
Date and Month
Incident Year Flood Panjang Selatan Panjang 105.3231 -5.4752 Oct-Dec 1981-2007
Sukabumi Indah Sukabumi 105.2956 -5.3983 Jul 2008
Pasir Gintung Tanjung Karang Pusat 105.2571 -5.4047 18-Dec 2008 Kota Karang Teluk Betung Barat 105.2606 -5.4547 Aug-Oct 2008.2009 Kangkung Teluk Betung Selatan 105.2677 -5.4465 Jan 2006.2009 Batu Putu Teluk Betung
Utara 105.2229 -5.4314 Rainy season 2006
Drought Panjang Selatan Panjang 105.3231 -5.4752
May-Aug,
Jan-Mar Every year Sukabumi Indah Sukabumi 105.2957 -5.3983 May-Oct Every year Pasir Gintung
Tanjung Karang
Pusat 105.2571 -5.4047 Apr-Oct Every year
Kota Karang
Teluk Betung
Barat 105.2606 -5.4547 Feb-Sept Every year
Kangkung
Teluk Betung
Selatan 105.2677 -5.4465 Every month Every year
Batu Putu
Teluk Betung
Utara 105.2229 -5.4314 May-Oct Every year
Sumber: Bappeda Lampung (2006)
Berdasarkan Boxplot data curah hujan bulanan musim kemarau dan musim hujan (Gambar 6-1), kami menemukan curah hujan yang memisahkan dua distribusi curah hujan bulanan yaitu sebesar 129 mm. Nilai ini diambil sebagai ambang curah hujan yang menyebabkan kekeringan ketika kekeringan terjadi setiap tahun (Tabel 6-4). Ini berarti bahwa jika curah hujan di bawah 129 mm, kekeringan akan terjadi. Untuk banjir, kita mengadopsi nilai kritis 339 mm (kuartil 3 dari distribusi) karena banjir tidak terjadi setiap tahun sebagaimana kekeringan. Jadi, jika curah hujan musim hujan di atas nilai ini, banjir akan terjadi.
Figure VI-1.
Gambar 6-1
Box plot curah hujan bulanan pada musim hujan dan kemarau selama tahun-tahun terjadi bencana dan tahun-tahun tidak terjadi bencana
Threshold for drought, 129 mm Threshold for flood, 339 mm
90 6.2. Klasifikasi Kelurahan (Desa) berdasarkan Tingkat Eksposur terhadap Risiko Iklim
Gambar 6.2 menunjukkan Indeks Komposit Bencana Iklim baseline 2005, skenario bencana iklim A2 pada tahun 2025, A2 pada tahun 2050, B1 pada`tahun 2025 dan skenario bencana iklim B1 pada tahun 2050. Analisis menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah berada pada kisaran indeks <1,5 (ditunjukkan dengan warna hijau dan kuning pada gambar), dan hanya sebagian kecil yang >1,5 (ditampilkan dalam warna merah pada skenario A2 dan B1), yaitu di bagian selatan Kecamatan Panjang.
Gambar 6-2.
Indeks Bencana Iklim komposit Bandar Lampung.Catatan: (A) & (D) Bencana Iklim Baseline, (B) Bencana Iklim skenario A2 2025, (C) Bencana Iklim skenario A2 2050, (E) Bencana Iklim skenario B1 2025, (F) Bencana Iklim skenario B1 2050. Catatan: Hijau (<0,75), Kuning (1,75-1,50), Merah (> 1,50)
A B C
91
Dalam skenario A2, daerah yang memiliki indeks >1,5 sedikit lebih lebar (Gambar 6.2 B dan C) dari pada baseline atau skenario B1, yang ditunjukkan oleh sebagian dari Kecamatan Teluk Betung Barat. Baseline Bencana Iklim tahun 2005, ketika diproyeksikan dengan skenario A2 dan B1 pada tahun 2025 dan 2050, pada banyak wilayah tidak mengalami perubahan. Hal ini menunjukkan kemampuan adaptasi yang baik. Adaptasi akan menentukan lebar atau sempitnya coping range (interval toleransi). Kemampuan adaptasi yang lebih tinggi akan memiliki interval toleransi dari sistem yang lebih luas.
Gambar 6-3.
Klasifikasi Kelurahan berdasarkan tingkat eksposur mereka terhadap risiko iklim (A) & (D) Risiko Iklim Baseline, (B) Risiko Iklim skenario A2 2025, (C) Risiko Iklim skenario A2 2050, (E) Risiko Iklim skenario B1 2025, (F) Risiko Iklim B1
skenario 2050
A B C
92
Klasifikasi Kelurahan berdasarkan tingkat eksposur risiko iklim ditunjukkan pada Gambar 6.3. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada Kelurahan dengan kategori risiko iklim Sangat Tinggi (VH) saat ini (kondisi baseline). Kategori tertinggi adalah hanya Menengah ke Tinggi (M-H). Ada sekitar 14 Kelurahan (14,2%) dengan kategori risiko M-H. Ini termasuk Kota Karang dan Perwata (Kecamatan Teluk Betung Barat), Kelurahan Gunung Terang (Kecamatan Tanjung Karang Barat), Kelurahan Tanjung Senang dan Way Kandis (Kecamatan Tanjung Senang Sub-distrik), Kelurahan Waydadi (Kecamatan Sukarame), Sepang Jaya dan kelurahan Kedaton (Kecamatan Kedaton), Kelurahan Kangkung, Bumi Waras dan Teluk Betung (Kecamatan Teluk Betung Selatan), dan Kelurahan Panjang Selatan dan Srangsem (Kecamatan Panjang). Sisanya adalah 5 Kelurahan (5.1%) berada pada risiko iklim M (Menengah), 36 Kelurahan (36,7%) pada risiko iklim L-M (Rendah ke Medium), 22 Kelurahan (22,4%) pada risiko L (rendah) dan 21 (21,4%) Kelurahan pada risiko iklim VL (sangat rendah). Di masa depan (skenario 2025 dan 2050), lebih banyak Kelurahan, terutama di bawah skenario SRESB1, akan terkena risiko iklim yang lebih tinggi (Gambar 6.4). Ada dua Kelurahan akan pindah dari M-H ke kategori risiko iklim tinggi, yaitu kelurahan Gunung Mas di Kecamatan Teluk Betung Utara dan Kelurahan Garuntang di Kecamatan Teluk Betung Selatan. Sementara banyak dari Kelurahan dengan kategori risiko L-M akan pindah ke kategori risiko sedang (M) (Gambar 6.4).
Gambar 6.4. Jumlah Kelurahan menurut kategori Indeks Risiko Iklim
Analisis di atas menunjukkan bahwa bagaimana perubahan dalam kondisi sosial-ekonomi dan biofisik akan mengubah kapasitas ketahanan Kelurahan. Program adaptasi harus diprioritaskan di Kelurahan dengan indeks kerentanan tinggi dan indeks kapasitas rendah dan sedang terkena atau berpotensi terkena indeks bencana iklim yang tinggi. Untuk mengurangi tingkat risiko Kelurahan terhadap dampak perubahan iklim, infrastruktur dan program pengembangan masyarakat harus diarahkan untuk meningkatkan indikator-indikator sosial-ekonomi dan biofisik dalam mempersiapkan kapasitas kerentanan dan adaptasi dari Kelurahan.
93