PERKIRAAN MODEL HUNIAN PERLINDUNGAN SEMENTARA UNTUK KEBUTUHAN PASCA BENCANA
Perkiraan kebutuhan tempat tinggal
untuk orang-orang yang dipindahkan setelah terjadinya peristiwa-peristiwa gempa
besar adalah tantangan utama yang dihadapi oleh responden darurat saat ini.
Berdasarkan skala bencana, permintaan hunian jangka pendek dapat menjadi
kebutuhan perumahan sementara bagi penduduk yang terlantar, yang juga merupakan
tanggung jawab pemerintah lokal. Studi kasus yang dibahas dalam makalah ini
difokuskan pada kritik tinjauan terhadap yang tersedia saat ini berdasarkan
metodologi dan menggunakan perangkat lunak (software)
yang sesuai yang dikembangkan khusus untuk memperkirakan jumlah orang-orang
yang terlantar dan mereka yang kemungkinan besar akan mencari perlindungan
publik dan membutuhkan hunian perlindungan sementara. Kelebihan utama dan
kekurangan alat-alat tersebut menjadi sorotan dan dibekali kemampuan untuk
mengetahui atau memproyeksi di masa depan dan penerapan di bidang manajemen bencana.
Dua perangkat lunak, ERGO-EQ dan HAZUS-MH, telah diketahui sebagai software yang lebih teliti dalam
mempertimbangkan semua variabel yang beragam
yang ada di dalam prediksi
estimasi kebutuhan hunian perlindungan sementara. Sebagai alasan, penelitian ini
juga menggunakan bantuan aplikasi lengkap dari kedua perangkat lunak (software) tersebut untuk studi kasus
nyata. Secara khusus, pemodelan/peragaan gempa bumi Christchurch 22 Februari
2011 ditampilkan, di mana resiko, kerentanan dan kepadatan (baik fisik maupun
sosial) pada area tertentu di Christchurch dicirikan sebagai daerah perkotaan
dimana sebagai bahan masukan (input) untuk perangkat lunak (software) yang disebutkan di atas. Alat
yang digunakan menghasilkan hasil yang masing-masing berbeda seperti hasil
untuk korban terluka dan perkiraan kebutuhan hunian perlindungan sementara,
yang mana diskusi singkat dilakukan untuk tentang cara-cara memperbaiki dan
untuk lebih mencerminkan kondisi sekitar, untuk menghasilkan output yang lebih
realistis.
PARAMETER
YANG TERMASUK DALAM DISLOKASI POPULASI DAN / ATAU PERHITUNGAN KEBUTUHAN TEMPAT
TINGGAL SEMENTARA
|
SYNER-G
|
HAZUS- MH
|
ERGO- EQ
|
MCEER
|
INASAFE
|
RISKSCAPE
|
Kerusakan Bangunan
Struktural
|
✓
|
✓
|
✓
|
✓
|
✓
|
✓
|
Usia
|
✓
|
✓
|
✓
|
✓
|
|
|
Pendapatan
|
✓
|
✓
|
✓
|
✓
|
|
|
Etnis
|
✓
|
✓
|
✓
|
✓
|
|
|
Kepemilikan Rumah Tangga
|
✓
|
✓
|
✓
|
✓
|
|
|
Kerugian Utilitas
|
✓
|
✓1
|
✓2
|
✓
|
|
|
Kondisi Cuaca
|
✓
|
|
✓5
|
✓
|
|
|
Tipe Perumahan
|
✓
|
|
|
✓
|
|
|
Kepemilikan Mobil
|
✓
|
|
|
✓
|
|
|
Jarak ke Tempat Berlindung
|
✓
|
|
|
✓
|
|
|
Keamanan
|
✓
|
|
|
|
|
|
Lokasi Evakuasi
|
✓
|
|
|
|
|
|
Pendidikan
|
✓
|
|
✓
|
|
|
|
Kerusakan ekonomi langsung
|
|
|
|
✓
|
|
|
Kondisi lingkungan
|
|
|
|
|
|
|
Kebakaran, genangan dan bahan berbahaya lainnya setelah gempa
bumi
|
|
✓3
|
|
|
|
|
Dari pengamatan Tabel 3 diatas, dapat terlihat bahwa
semua model yang dianalisis termasuk kerusakan banguna struktural sebagai dasar
untuk dislokasi populasi perkiraan. Khususnya, untuk InaSAFE dan RiskScape, ini
adalah satu-satunya parameter yang digunakan untuk perhitungan tersebut yang berdasarkan
pada pelampauan ambang yang diberlakukan untuk tingkat kerusakan yang
ditentukan dan pengukuran kerapuhan berdasarkan negara, masing-masing.
Pada Tabel 3 juga menunjukkan bahwa beberapa variabel
bersifat eksklusif untuk beberapa model tertentu. Ini adalah kasus SYNER-G
untuk keamanan yang dirasakan, area evakuasi yang dipaksakan dan pendidikan,
dan HAZUS-MH untuk kebakaran, banjir dan bahan berbahaya lainnya setelah gempa
bumi. Di sisi lain, MCEER dan ERGO-EQ mencakup variabel spesifik berikut dalam
prosedur kebutuhan tempat tinggal mereka: kondisi lingkungan dan kerusakan
ekonomi langsung, masing-masing.
Dalam
output yang dihasilkan dislokasi populasi dan
kebutuhan tempat tinggal umum adalah variabel yang dicakup oleh sebagian besar
program sedangkan, ERGO-EQ tampaknya menjadi alat perangkat lunak yang paling
lengkap dengan menyediakan pendekatan yang lebih komprehensif. InaSAFE dan
RiskScape dapat memberikan perkiraan hanya untuk apa yang terkait dengan
populasi pengungsi sementara semua model lain juga dapat menilai kebutuhan
penampungan umum, seperti yang dibahas di atas. Skala yang dihasilkan dari
rentang ini dihasilkan dari InaSAFE, pada tingkat area studi, ke ERGO-EQ dan
MCEER, pada tingkat unit hunian. Pada tingkat menengah, SYNER-G, HAZUS-MH dan
RiskScape menghitungnya dengan traktat. RiskScape membuat perbedaan dengan
menyediakan kerangka waktu perpindahan manusia juga. Akhirnya, ERGO-EQ dan
InaSAFE juga dapat menghitung kebutuhan kebutuhan hunian sehubungan dengan
SYNER-G dan HAZUS-MH.
Penelitian yang
disajikan menggambarkan enam model untuk estimasi kebutuhan hunian setelah
peristiwa bahaya alam yang besar, dalam hal input yang diperlukan, model yang
diterapkan dan output yang diharapkan. Beberapa model pasti lebih lengkap dan
kuat daripada yang lain (misalnya ERGO-EQ dan HAZUS-MH) tetapi mereka sering,
dalam mayoritas mereka, sangat terbatas pada kerentanan fisik dan sosial
spesifik yang ditentukan untuk konteks lokal di mana mereka dikembangkan. Ini
mungkin salah satu kelemahan utama dari algoritma menjanjikan yang termasuk
dalam set awal.
Secara perbandingan,
kerangka kerja SYNER-G mencakup rentang parameter terbesar dan terluas dalam
perhitungan populasi dislokasi dan penghitungan tempat tinggal, bahkan jika
outputnya tidak dalam hal nilai absolut dari populasi pengungsi dan tempat
penampungan tetapi dalam hal peringkat relatif yang diungkapkan oleh indeks
populasi pengungsi (DPI) dan indeks kebutuhan tempat tinggal (SNI). Model
penampungan MCEER, di sisi lain, dapat menghasilkan hasil di unit hunian dan
hasilnya adalah fungsi dari banyak faktor yang digunakan dalam SYNER-G, tetapi
perlu diterjemahkan oleh pengguna dalam alat operasi, biasanya menggunakan
spreadsheet kalkulus. Di sisi lain, HAZUS-MH dan ERGO-EQ disajikan dalam bentuk
paket perangkat lunak tertutup dan menggunakan logika HAZUS-MH yang sama
(berdasarkan pendapatan, etnis, usia dan kepemilikan rumah tangga) untuk
penghitungan kebutuhan hunian. ERGO-EQ memiliki algoritma yang berbeda untuk
menghitung orang-orang yang mengungsi, di samping pendekatan HAZUS-MH yang
dimodifikasi, yang juga memperhitungkan kerugian utilitas, kondisi cuaca dan
kerusakan ekonomi langsung. Di ERGO-EQ hasilnya berada di level unit hunian.
InaSAFE dan metodologi RiskScape hanya menyediakan perpindahan manusia sebagai
akibat dari kerusakan bangunan saja.
Selain itu, pekerjaan
ini termasuk penilaian kebutuhan hunian jangka pendek untuk studi kasus
tertentu di daerah perkotaan Christchurch, yang terkena dampak gempa bumi 22
Februari 2011. Berdasarkan tinjauan terhadap model-model yang tersedia saat ini
untuk estimasi kebutuhan hunian yang dilakukan pada awalnya, model oleh ERGO-EQ
dan HAZUS-MH diidentifikasi sebagai yang paling menjanjikan, dan, untuk alasan
ini, digunakan untuk mereproduksi, sebaik mungkin, bahaya, model kerentanan dan
kerapuhan dari daerah perkotaan Christchurch dan peristiwa gempa 22 Februari
2011. Aplikasi teladan mencoba untuk menjamin kompromi antara keakuratan ilmiah
/ teknis dan reproduksi pemanfaatan oleh pengguna reguler, tidak harus ahli.
Pemanfaatan kedua alat terbukti tidak mudah, karena mereka bergantung pada
sejumlah besar variabel. Khususnya, HAZUS-MH mempresentasikan tantangan khusus
karena tidak dikonsepsikan untuk wilayah non-AS. Namun demikian ditunjukkan
bahwa, dengan beberapa asumsi, adalah mungkin untuk menerapkannya ke area studi
kasus. Hasil yang diperoleh sangat berbeda dari perangkat lunak ke perangkat
lunak. Keduanya memperkirakan kebutuhan tempat penampungan sangat rendah (16
hingga 23 orang, dari 1668, di ERGO-EQ) atau nol (HAZUS-MH). Mengingat bahwa
kedua perangkat lunak menggunakan nilai-nilai standar HAZUS-MH untuk
Penimbangan Kategori Shelter dan Faktor-faktor Modifikasi Relatif Hunian dalam
model mereka, perbedaan yang tercatat terutama disebabkan oleh output yang
berbeda dalam perkiraan kerusakan bangunan (konten struktural dan
non-struktural) . Tingkat ketidaksesuaian itu sebagian terkait dengan
penggunaan fragilitas bangunan baku, yang kemungkinan besar kerusakan bangunan
bergantung. Ini menyoroti pentingnya penggunaan kurva kerapuhan ad hoc yang
secara akurat mencerminkan perilaku struktural dan non-struktural dari tipologi
bangunan di dalam wilayah studi. Kedua alat perangkat lunak pada kenyataannya
memungkinkan pengguna untuk mengimpor kurva kerapatan yang ditentukan pengguna
untuk lebih mewakili fitur bangunan lokal. Namun, jenis informasi ini mungkin
tidak tersedia bagi para pemangku kepentingan nasional yang biasanya akan
menggunakan aplikasi semacam ini (misalnya perencana darurat).
Ada beberapa sumber
ketidakpastian yang mencirikan hasil studi kasus yang disajikan di sini.
Beberapa terkait dengan data yang digunakan untuk memodelkan acara dalam paket
perangkat lunak yang dipilih - misalnya kurva keruwetan default wilayah AS yang
digunakan untuk menghitung kerusakan bangunan; Sensus (tanggal 2006) atau data
inventaris bangunan (tanggal 2010). Ketidakpastian tambahan lebih berkaitan
dengan landasan teoritis di mana kebutuhan model hunian dibangun - misalnya
faktor pembobotan baik untuk probabilitas kerusakan negara dan kategori tempat
tinggal, serta faktor modifikasi relatif tempat tinggal, yang didasarkan pada
pendapat ahli. Dalam pengertian ini, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk
menentukan faktor modifikasi relatif hunian baru dalam model HAZUS-MH serta
faktor pembobotan yang tepat untuk diterapkan di negara-negara lain dengan
karakteristik sosio-ekonomi yang berbeda, membangun tipologi dan catatan
bencana. Studi parametrik masa depan juga akan membantu memahami sensitivitas
output model terhadap faktor-faktor yang disebutkan di atas. Untuk sepenuhnya
menyimpulkan latihan validasi, mengetahui jumlah nyata untuk permintaan
penampungan yang diamati setelah terjadinya gempa 22 Februari (angka pastinya
tidak tersedia, terlepas dari perkiraan kasar dari rilis media), serta
perpanjangan dari model ke seluruh area yang terkena dampak akan sangat penting
sebagai perkembangan masa depan. Studi kasus lebih lanjut, mengacu pada
peristiwa masa lalu lainnya, juga pasti akan meningkatkan relevansi kesimpulan.
Menurut apa yang telah
disajikan dan dibahas, kebutuhan tempat penampungan saat ini yang tersedia
memperkirakan alat masih dalam tahap pengembangan, sebagian besar karena fakta
bahwa mereka menangani topik yang sangat subyektif dan multi-variabel, sulit
diukur dari perspektif rekayasa. Selain itu, setiap situasi sangat bergantung
pada konteks lokal sehingga setiap alat perangkat lunak yang berniat untuk
keperluan umum perlu memperkirakan model yang mudah beradaptasi dan variabel
opsional yang akan dapat menyesuaikan komponen sosial dari perkiraan.
Penelitian lebih lanjut masih diperlukan untuk mengidentifikasi dan
mengkalibrasi secara kuantitatif parameter spesifik lokasi sosial dan budaya
yang relevan, yang akan mampu menangkap proses putusan aktual yang mengarah
untuk mencari tempat penampungan umum setelah terjadinya gempa bumi. Hal ini
dapat dicapai dengan memasukkan jenis variabel yang sudah ada dalam estimasi
orang-orang yang terlantar, seperti yang diamati pada SYNER-G, MCEER atau
ERGO-EQ, melalui Logistic Regression atau OLS melalui algoritma Asal
Pendekatan. Tentu saja, juga kelas pendapatan dan etnis yang digunakan dalam
modul perlindungan (HAZUS-MH dan ERGO-EQ) harus disesuaikan dengan konteks
analisis spesifik. Dalam fase kalibrasi dari variabel-variabel lokal ini juga
bisa berguna untuk mengurangi ketidakpastian dari hasil analisis kerusakan
bangunan dengan menggunakan pengamatan kerusakan bangunan yang sebenarnya
(dalam pengertian ini, alternatif bisa untuk menyimpulkannya dari membangun
sistem penandaan).
Komentar
Posting Komentar