ESTIMASI NILAI KERUGIAN EKONOMI AKIBAT BANJIR SUNGAI PESANGGRAHAN PADA SEKTOR KOMERSIL (Studi Kasus Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara, Jakarta Selatan)
WILLY TAMAELA
DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Estimasi Kerugian Ekonomi Akibat Banjir Sungai Pesanggrahan Pada Sektor Komersil (Study Kasus Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran lama Utara, Jakarta Selatan) adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan merupakan penelitian yang berada di bawah penelitian Estimation of Floof River Damage in Jakarta dengan sumber pendanaan dari Environmental Economics Program for South East Asia (EEPSEA). Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka dibagian akhir skirpsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, November 2013
Willy Tamaela NIM H44090053
ABSTRAK WILLY TAMAELA, Estimasi kerugian ekonomi akibat banjir sungai pesanggrahan pada sektor komersil (studi kasus: Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara, Jakarta Selatan). Dibimbing oleh UJANG SEHABUDIN. Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara merupakan dua kelurahan di Jakarta Selatan yang dilalui oleh Sungai Pesanggrahan. Kedua kelurahan tersebut merupakan daerah yang rentan banjir. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui persepsi risiko banjir, mengestimasi nilai kerugian ekonomi banjir dan mengidentifikasi strategi pelaku usaha dalam menghadapi banjir. Jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 40 pelaku sektor komersil. Pemilihan sampel menggunakan metode purposive sampling. Banjir yang diteliti adalah banjir yang terjadi pada tanggal 17-19 januari 2013. Banjir yang terjadi disebabkan oleh meluapnya Sungai Pesanggrahan. Pemerintah saat ini sedang melaksanakan program Jakarta Emegency Dredging Initiative (JEDI) sebagai salah satu upaya pencegah banjir sungai yang sering terjadi di Jakarta. Sektor komersil atau sektor ekonomi produktif di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan merupakan salah satu sektor yang terkena dampak banjir dari Sungai Pesanggrahan. Metode analisis yang digunakan adalah analisis korelasi spearman, stage damage function (SDF), dan analisis deskriptif. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa persepsi risiko banjir masyarakat untuk melakukan upaya mitigasi secara privat lebih rendah dibanding persepsi kebutuhan masyarakat terhadap upaya mitigasi banjir oleh pemerintah. Kerugian rata-rata per responden adalah sebesar Rp 22 761 173 per kejadian banjir tanggal 17-19 Januari 2013 dan kerugian total dua kelurahan sebesar Rp 1 229 103 342 per kejadian banjir tanggal 17-19 Januari 2013. Diketahui kerugian ekonomi pada sektor komersil dipengaruhi oleh kedalaman banjir, durasi banjir, luas bangunan dan omzet perhari. Diketahui kerugian banjir akan berkurang menjadi 38% bila terjadi penurunan durasi banjir dan 39% bila terjadi penurunan ketinggian banjir dan penurunan kerugian sebesar 72% apabila kedua asumsi penurunan tersebut terjadi secara bersamaan. Melalui hasil wawancara dan pengamatan lapang diketahui strategi adaptasi yang dapat dilakukan oleh pelaku usaha adalah membuat meja atau bangku penopang aset, membuat loteng, menambah lantai bangunan, meninggikan lantai bangunan, membuat tanggul penahan air masuk dan melakukan upaya penyelamatan aset setelah aset terendam. Kata kunci: sungai pesanggrahan, banjir sungai, kerugian ekonomi banjir, stage damage function, jakarta emergency dredging initiative (JEDI).
ABSTRACT
WILLY TAMAELA, Flood losses Estimated of an Commercial Sector in Pesanggrahan River (Case Study on Ulujami and Kebayoran Lama Utara Urban Village South Jakarta). Supervised by UJANG SEHABUDIN. Ulujami and Kebayoran Lama Utara urban village are two villages in Southern Jakarta, that passed by the Pesanggrahan River. This urban village is a flood prone area. The objective of this research was to analize the risk perception, value of flood losses, reduction of flood losses from the JEDI program and business people strategy in facing the flood. This research using 40 businessman sample that choosen by purposive sampling method. Flood river that choosen was flood that was happen on 17 january till 19 january 2013. Flood caused by Pesanggrahan River overflow. As one of the flood risk management in order to reduce the impact of the upcoming flood damages, the government now is implementing Jakarta Emergency Dredging Initiave (JEDI) program. Commercial sector in Ulujami and Kebayoran lama Utara urban village is one of the sector of life support which was affected by flood of Pesanggrahan River. The method of this research was spearman correlation, stage damage function (SDF) and descriptive analysis. According to the result, risk perception analysis showed that respondents perception of the flood mitigation effort was lower than respondents perception of expectations of the government flood mitigation policy. According to the loss variables, the loss per business unit was Rp 22 761 173 and the total loss of two villages was Rp 1 229 103 342. Result of the flood estimation losses on commercial sector known that flood loss was affected by the flood depth, duration of the flood, building size and business unit revenue per day. Based on the government JEDI program, estimated losses would be reduced by 38% for the duration of flood reduce, 39% for flood depth reduce and 72% for both of assumption reduce. According to interview result and the observations, that known that business people strategy to facing flood was created table and chair to protect asset, created attic, add of the building floor, raised building floor, created flood dams and incidental strategy. Keywords: pesanggrahan river, riverine flood, economy flood losses, stage damage function, jakarta emergency dredging initiative (JEDI)
ESTIMASI KERUGIAN EKONOMI AKIBAT BANJIR SUNGAI PESANGGRAHAN PADA SEKTOR KOMERSIL (Studi Kasus Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara, Jakarta Selatan)
WILLY TAMAELA
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan
DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
Judul Skripsi
Nama NIM
: Estimasi Kerugian Ekonomi Akibat Banjir Sungai Pesanggrahan Pada Sektor Komersil (Studi Kasus: Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara, Jakarta Selatan) : Willy Tamaela : H44090053
Disetujui oleh
Ir. Ujang Sehabudin Dosen Pembimbing
Diketahui oleh
Dr. Ir. Aceng Hidayat, MT Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat serta karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Judul skripsi ini adalah “Estimasi Kerugian Ekonomi Akibat Banjir Sungai Pesanggrahan pada Sektor Komersil (studi kasus: Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan)”. Penulis menyadari bahwa selama penyusunan skripsi ini tidak lepas dari dukungan banyak pihak. Penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih dan penghargaan kepada:
Kedua orang tua yaitu Ir. Prawito dan Ir Nurlaelatul Ch yang selalu memberikan didikan, doa, dukungan, kasih sayang, dan perhatian.
Bapak Ir. Ujang Sehabudin selaku dosen pembimbing pertama yang telah memberikan bimbingan dan arahan dalam penulisan skripsi ini.
Ibu Pini Wijayanti, SP, M.Si selaku dosen pembimbing kedua yang telah memberikan bimbingan dan arahan selama penelitian serta kemudahan dalam menyelesaikan skripsi ini.
Bapak Rizal Bahtiar, S.Pi, M.Si selaku dosen penguji utama dan Ibu Nuva, SP, M.Sc selaku dosen perwakilan departemen ESL.
Terima kasih kepada lembaga EEPSEA (Economy and Environment Program For Southeast Asia).
Seluruh Perangkat Kecamatan Pesanggrahan dan Kebayoran Lama, Perangkat Kelurahan Ulujami dan Kebayoran Lama Utara, BPS, serta Pemprov DKI Jakarta atas kesempatan yang telah diberikan kepada penulis untuk melakukan penelitian dan informasi yang diberikan. Terima kasih khusus untuk Bapak Oding dan sekeluarga yang telah membantu selama penelitian.
Teman-teman satu tim penelitian banjir Indah, Sandra, Dita, Nur Cahaya, Ibu Hastuti, Bapak Tono, Bapak Danang, Bapak Bahroin, Ibu Lidya, Ibu Tina, Bapak Rizki, Bapak Andrian, Bapak Erfan dan Bapak Hendra atas dukungan, bantuan dan kerjasamanya selama ini.
Teman-teman satu bimbingan Kukuh Trisnani, Faithy Trifosa, Lestari Ningsih, Gugat Jelang Ramadhan, Putu Debby dan Mufky Haris.
Keluarga ESL 46 yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang telah meluangkan waktunya untuk berdiskusi.
Keluarga besar Departemen ESL Bapak Erwin, Bapak Husen, Ibu Odah, Ibu Kokom, Ibu Putri, Ibu Aam, Ibu Merry, Ibu Angga, Bapak Muhajirin, Bapak Dayat, Ibu Santi dan yang tidak bisa disebutkan satu-persatu.
Keluarga besar Pondok AA IPB yang tidak bisa disebutkan satu-persatu.
Terima kasih untuk Rinda Dewi Astuti, Mirza Listio Talis, Ahmad Tri, Friest Titian Satria Kusuma yang selalu memberikan dukungan dan bantuannya. Penulis menyadari bahwa skripsi ini jauh dari sempurna. Akhir kata,
semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi semua pihak, khususnya pihak yang terkait dengan penelitian ini.
Bogor, November 2013
Willy Tamaela
DAFTAR ISI
Halaman DAFTAR ISI ............................................................................................................ i DAFTAR TABEL ................................................................................................. iv DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. iv DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................... v I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang ................................................................................................. 1 1.2. Perumusan Masalah ......................................................................................... 4 1.3. Tujuan Penelitian ............................................................................................ 5 1.4. Ruang Lingkup Penelitian ............................................................................... 6 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Banjir di DKI Jakarta ....................................................................................... 7 2.2. Konsep Kerentanan (Vulnerability) ................................................................. 9 2.2.1. Indikator Exposure Banjir dan Indikator Elemen Risiko Banjir .............9 2.2.2. Indikator Kerentanan ............................................................................10 2.3. Kerugian Ekonomi Akibat Banjir .................................................................. 11 2.4. Stage Damage Function (SDF) ...................................................................... 12 2.5. Strategi Adaptasi Masyarakat Terhadap Banjir Sungai ................................. 14 III. KERANGKA PEMIKIRAN ........................................................................... 15 IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu ......................................................................................... 18 4.2. Jenis dan Sumber Data................................................................................... 18 4.3. Metode Pengambilan Contoh ........................................................................ 19 4.4. Metode Pengolahan dan Analisis Data .......................................................... 19 4.4.1. Persepsi Pelaku Sektor Komersil Terhadap Risiko Banjir ..................20 4.4.2. Estimasi Nilai Kerugian Ekonomi Akibat Banjir Sungai Pesanggrahan di Jakarta Selatan ..........................................................22 4.4.3. Prediksi Penurunan Kerugian Setelah Program JEDI ..........................25 4.4.4. Analisis Deskriptif ...............................................................................25 4.4.5. Pengujian Parameter ............................................................................26 4.5. Hipotesis ........................................................................................................ 29 i
V. GAMBARAN UMUM 5.1. Keadaan Umum Lokasi Penelitian ................................................................ 32 5.2. Karakteristik Responden ............................................................................... 34 5.2.1. Jenis Usaha .......................................................................................... 34 5.2.2. Waktu Operasional Usaha Berjalan Per Hari ..................................... 35 5.2.3. Jumlah Tenaga Kerja ........................................................................... 36 5.2.4. Omzet Per Hari .................................................................................... 36 5.2.5. Lama Usaha ......................................................................................... 38 5.2.6. Jarak Terhadap Sungai......................................................................... 38 5.2.7. Luas Bangunan Unit Usaha ................................................................. 39 5.2.8. Unit Usaha Berdasarkan Jumlah Lantai Tingkat ................................. 40 5.2.9. Pengetahuan Pelaku Usaha Terhadap Kerentanan Banjir ................... 40 5.2.10. Kedalaman dan durasi banjir ............................................................. 41 VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1. Persepsi Responden Terhadap Risiko Banjir Sungai Pesanggrahan ............. 42 6.2. Struktur Kerugian Ekonomi Akibat Banjir .................................................... 45 6.3. Stage Damage Function ................................................................................. 46 6.3.1. Kedalaman Banjir (KDLM)................................................................. 49 6.3.2. Durasi Lamanya Banjir Terjadi (DRBJ) .............................................. 49 6.3.3. Luas Bangunan (LSBG) ...................................................................... 50 6.3.4. Omzet Perhari (OMPH) ....................................................................... 50 6.4. Estimasi Nilai Kerugian Ekonomi Sektor Komersil Akibat Banjir Sungai Pesanggrahan di Jakarta Selatan ............................................. 50 6.5. Prediksi Penurunan Kerugian Ekonomi Akibat Banjir Dengan Adanya Progam Jakarta Emergency Dredging Initiative (JEDI) ... 52 6.6. Strategi Adaptasi Pelaku Usaha Terhadap Banjir .......................................... 54 VII. KESIMPULAN DAN SARAN 7.1. Simpulan ........................................................................................................ 57 7.2. Saran ............................................................................................................. 58 DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 59 LAMPIRAN .......................................................................................................... 61 RIWAYAT HIDUP ............................................................................................... 75
ii
DAFTAR TABEL
Nomor
Halaman
1
Sebaran pelaku usaha ............................................................................... 19
2
Matriks metode analisis data ..................................................................... 20
3
Skala penilaian kelompok persepsi ........................................................... 21
4
Perincian biaya kerusakan struktural bangunan, biaya kerusakan aset, biaya kerugian omzet, biaya tenaga kerja dan biaya perbaikan ........ 23
5
Skenario penurunan banjir setelah pelaksanaan program JEDI ............... 26
6
Sebaran jenis usaha ................................................................................... 34
7
Waktu operasional unit usaha per hari ...................................................... 35
8
Jumlah tenaga kerja .................................................................................. 36
9
Sebaran omzet unit usaha per hari ............................................................. 37
10 Sebaran lama usaha berjalan ..................................................................... 37 11 Sebaran jarak unit usaha terhadap sungai.................................................. 38 12 Sebaran luas bangunan unit usaha ............................................................. 39 13 Sebaran jumlah lantai tingkat .................................................................... 40 14 Sebaran pengetahuan pemilik usaha terhadap kerentanan Banjir ............. 41 15 Rata-rata persepsi responden pelaku usaha ...............................................42 16 Persepsi responden pelaku usaha ...............................................................44 17 Struktur kerugian ekonomi langsung banjir sungai pesanggrahan pada sektor komersil ...................................................................................46 18 Hasil uji signifikansi dengan regresi linear berganda ................................49 19 Data rata-rata masing-masing variabel independent ..................................51 20 Estimasi kerugian .......................................................................................51 21 Prediksi penurunan kerugian setelah program JEDI ..................................54 22 Persentase pilihan strategi adaptasi yang dilakukan oleh responden .........56
iii
DAFTAR GAMBAR
Nomor
Halaman
1
Kondisi banjir tahun 2002 (kiri) dan kondisi banjir tahun 2007 (kanan) ... 7
2
Indikator yang digunakan dalam analisis kerentanan banjir .................... 11
3
Diagram alur pikir .................................................................................... 17
4
Peta daerah lokasi penelitian di Kelurahan Ulujami dan Kebayoran Lama Utara ........................................................ 33
5
Persentase responden dalam melakukan pilihan strategi adaptasi dalam menghadapi banjir ............................................... 55
DAFTAR LAMPIRAN
Nomor
Halaman
1
Output korelasi spearman persepsi risiko banjir ...................................... 62
2
Hasil analisis regresi linear berganda ........................................................ 62
3
Data kerusakan unit usaha ......................................................................... 68
4
Data karakteristik responden unit usaha .................................................... 70
5
Dokumentasi penelitian ............................................................................. 72
iv
1
I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Provinsi DKI Jakarta merupakan ibu kota Negara Republik Indonesia. Provinsi ini memiliki jumlah penduduk tertinggi di Indonesia saat ini (Sakethi 2010). Tingkat pertumbuhan ekonomi di DKI Jakarta rata-rata mencapai 6,35% per tahun, mengindikasikan begitu tingginya aktifitas perekonomian di ibukota tersebut lebih tinggi dari tingkat pertumbuhan ekonomi nasional yang rata-rata 6% (BPS 2010). Namun, tingkat pertumbuhan ekonomi di DKI Jakarta yang tinggi tersebut berbanding terbalik dengan kondisi lingkungan di wilayah setempat. Artinya pertumbuhan ekonomi Jakarta yang tinggi namun kondisi kerusakan lingkungan yang terjadi juga tinggi. Salah satu contoh permasalahan lingkungan di DKI Jakarta adalah banjir. Penanganan yang kurang tepat dari tahun ke tahun menjadikan Banjir di DKI Jakarta menjadi permasalahan yang kompleks dan tak pernah tuntas. Salah satu penyebab banjir yang terjadi di Jakarta adalah tumpukan sampah yang diperkirakan sekitar 23.400 m3 tumpukan sampah perhari, dimana sebanyak 14.700 m3diantaranya berasal dari sektor perkantoran
dan sampah tersebut
dibuang oleh warga di tempat pembuangan sampah, sungai bahkan kanal (Steinberg 2007). Belum lagi maraknya pembangunan infrastruktur yang tidak ramah lingkungan, seperti pembangunan jalan dengan material padat yang mengurangi jumlah area resapan air, alih fungsi lahan dan sebagainya, semuanya itu menimbulkan permasalahan dengan efek multiplier yang luas dan berimbas kepada semua sektor penunjang kehidupan. Salah satu permasalahan yang sering terjadi dan sangat serius adalah ketika musim hujan tiba. Air hujan yang turun dalam beberapa jam
segera akan menggenang, dan semakin lama berubah
menjadi banjir. Banjir yang terjadi hampir setiap tahun merupakan bukti bahwa Jakarta sangat rentan terhadap banjir. Jakarta merupakan kota yang sangat rentan terhadap banjir, baik karena gejala alam seperti kenaikan air laut (banjir rob) maupun banjir buatan sebagai
2 akibat tindakan oleh manusia seperti pencemaran lingkungan dan ekstraksi air tanah yang berlebihan (Firman et al 2011). Jakarta memiliki luas daratan sekitar 40% (24.000 ha) yang letaknya lebih rendah dari permukaan laut (Sakethi, 2010) sehingga dapat dipastikan Jakarta merupakan wilayah yang rawan banjir. Adapun penyebab umum banjir di Jakarta tersebut dipengaruhi oleh beberapa penyebab inti diantaranya adalah kurangnya daya dukung pengendalian banjir, pengurangan kapasitas sistem yang ada untuk mengontrol pembuangan sampah, pengurangan lahan serapan air hujan akibat urbanisasi dan laju kerusakan hutan dan sistem banjir kanal kota yang tidak memadai (Steinberg 2007). Infrastruktur yang sangat berguna untuk mengalirkan derasnya aliran air langsung menuju ke laut salah satunya adalah sungai. Sungai merupakan salah satu drainase utama yang memiliki fungsi penampung dan menyalurkan aliran dari suatu daerah aliran sungai (DAS) yang secara alami mengalir dari hulu ke laut. Debit pengaliran sangat dipengaruhi oleh bentuk dan luas sungai, pola aliran sungai utama dan anak sungai, keadaan topografi dan jenis tanah sungai (Budi 2008). Penyimpangan penggunaan bantaran sungai, seperti terus bertambahnya bangunan-bangunan di pinggir sungai, pendangkalan sungai akibat sedimentasi, sampah dan pengendapan zat lain, telah menyebabkan menyempitnya aliran sungai menuju ke laut. Hal tersebut meningkatkan vulnerability (kerentanan) terjadinya banjir di DKI Jakarta. Dampaknya adalah memicu meningkatnya risiko kerugian dan kerusakan akibat banjir khususnya pada sektor perekonomian DKI Jakarta dalam hal ini pelaku sektor UMKM dan UKM di kawasan Sungai Pesanggrahan Jakarta Selatan. Beberapa upaya pencegahan banjir telah dilakukan oleh pemerintah daerah DKI Jakarta, diantaranya seperti pembangunan kanal banjir barat dan kanal banjir timur, pengembangan sistem peringatan banjir dan merehabilitasi daerah aliran sungai (DAS) dengan program reboisasi (Steinberg 2007). Upaya mitigasi tersebut juga perlu ditunjang dengan adanya pengelolaan sistem drainase yang baik, pembangunan waduk dan normalisasi sungai. Normalisasi sungai dilakukan untuk menciptakan kondisi sungai dengan lebar dan kedalaman tertentu, sehingga
3 sungai tersebut mampu mengalirkan air sampai pada tingkat tertentu sehingga tidak terjadi luapan air dari sungai tersebut. Kegiatan normalisasi sungai dapat dilakukan dengan cara mengeruk sungai dari endapan lumpur dan memperdalam kedalaman sungai agar kapasitas sungai dalam menampung air dapat meningkat dan air tidak mengalami kemacetan di titik-titik tertentu (Sakethi 2010). Namun tidak semua program normalisasi sungai berjalan dengan
lancar, salah
satu
masalah yang
menyebabkan terhambatnya pelaksanaan normalisasi sungai di DKI Jakarta adalah karena sebagian bantaran sungai telah digunakan sebagai pemukiman (BAPPENAS 2007). Hal ini menjadikan pelaksanaan normalisasi sungai terhambat. Selain Normalisasi sungai upaya lain yang dapat diterapkan untuk mengurangi kerugian akibat banjir yaitu strategi adaptasi terhadap perubahan iklim. Faktor yang menentukan tingkat adaptasi masyarakat adalah persepsi risiko. Persepsi risiko mengacu kepada penilaian masing-masing individu dan kelompok yang sifatnya terbatas dan informasi tidak pasti (Messner dan Meyer 2004). Penilaian terhadap persepsi risiko sangat bermacam-macam karena antar individu memiliki penilaian yang berbeda, hal tersebut disebabkan karena informasi yang dimiliki tidak sama terkait kemungkinan peristiwa bahaya banjir yang terjadi di wilayah masing-masing. Umumnya Individu yang memiliki persepsi risiko banjir rendah akan berdampak pada rendahnya kesiapan mereka dalam menghadapi banjir, sehingga individu dengan persepsi resiko banjir yang rendah cenderung akan mengalami tingkat kerugian di atas rata-rata atau kerentanan mereka terhadap terjadinya banjir cukup tinggi (Messner dan Meyer 2004). Guna mengetahui sejauh mana pengaruh dari persepsi risiko dan kerentanan masyarakat terhadap kerugian banjir, maka perlu dilakukan penilaian terhadap kerugian ekonomi akibat banjir. Salah satu tujuannya adalah untuk mengetahui besaran kerugian akibat banjir yang terjadi di awal tahun 2013 pada sektor usaha mikro kecil menengah (UMKM) dan usaha kecil menengah (UKM) di Jakarta Selatan. Namun karena kerugian yang dirasakan sangat bervariasi antar pelaku sektor UMKM dan UKM maka perlu dilakukannya penelitian lebih lanjut terkait kerugian akibat banjir pada tahun 2013.
4 1.2 Perumusan Masalah Banjir di Jakarta sering disebut dengan banjir siklus lima tahunan. Artinya, setiap dalam setiap kurun lima tahun sekali akan ada siklus banjir besar di Jakarta. Banjir di Jakarta pada tahun 2002 dan 2007 diperkirakan merupakan banjir terburuk yang telah melanda Ibukota dimana banjir telah melumpuhkan beberapa bagian Ibukota (Firman et al 2011). Kerugian yang cukup besar dialami pada sektor ekonomi produktif dengan jumlah kerugian diperkirakan sebesar Rp 2 851 447 juta, yang terdiri dari sektor industri besar, usaha kecil menengah, usaha mikro informal dan perdagangan (BAPPENAS 2007). Sektor komersil yang terletak di kawasan S.Pesanggrahan tepatnya di daerah Jakarta Selatan pun tak luput dari bencana banjir yang terjadi setiap tahunnya. Kawasan Sungai Pesanggrahan Jakarta Selatan merupakan salah satu daerah dimana sektor komersilnya dalam hal ini sektor UMKM dan UKMnya lumpuh akibat banjir. Tercatat pada tahun 2009 sektor komersil di Jakarta Selatan menyumbang sebesar 22.37% sumbangan persentase terhadap total produk domestik regional bruto (PDRB) DKI Jakarta (BPS 2010). Banjir yang terjadi pada awal tahun 2013 juga telah menyebabkan banyak sektor penunjang kehidupan di DKI Jakarta khususnya Jakarta Selatan lumpuh. Dalam penelitian yang telah dilakukan di Inggris diketahui bahwa sektor komersil berpotensi mengalami kerugian dan kerusakan ekonomi lebih besar, yaitu 67% dibanding pada sektor pemukiman yang hanya 33% (Tobin 1997). Banjir yang terus terjadi menyebabkan kerugian ekonomi yang semakin bersar tiap tahunnya sehingga menjadi penting untuk dilakukannya penilaian kerugian akibat banjir pada sektor komersil. Penilaian atas kerusakan dan kerugian banjir di Jakarta dimaksudkan untuk memberikan informasi dan gambaran kepada seluruh lembaga terkait (instansi pemerintah pusat dan daerah), legislatif dan masyarakat luas, (BAPPENAS 2007). Sehingga masyarakat dapat mempersiapkan diri sebelum terjadi banjir kembali. Kerentanan pelaku sektor komersil terhadap bencana banjir dipengaruhi oleh persepsi risiko, sedangkan persepsi risiko antar pelaku sektor komersil sangat berbeda sehingga penerapan strategi adaptasi sebagai upaya pencegahan bagi
5 masing-masing pelaku sektor komersil terhadap bencana banjir juga sangat berbeda. Kerusakan akibat banjir dapat dikategorikan ke dalam efek langsung dan tidak langsung, tangible dan intangible yang mengacu kepada kerugian. Namun kompleksnya permasalahan yang menjadi penyebab dan akibat dari terjadinya banjir yang rutin di Jakarta, menjadi dasar untuk dilakukan penelitian dan penghitungan lebih lanjut terkait kerugian akibat banjir yang terjadi. Secara khusus estimasi nilai kerugian ekonomi yang terjadi akibat banjir memberikan kontribusi yang besar dalam proses penentuan manajemen untuk meminimalisir risiko banjir (Merz et al 2010). Berdasarkan permasalahan-permasalahan tersebut maka perumusan masalah dari penelitian ini antara lain : 1. Bagaimana persepsi pelaku sektor komersil terhadap risiko banjir sungai ? 2. Berapa nilai kerugian ekonomi banjir sungai yang dialami oleh pelaku sektor komersil ? 3. Berapa prediksi penurunan kerugian ekonomi banjir sungai dengan adanya program JEDI ? 4. Apa saja strategi adaptasi terhadap banjir yang dilakukan pelaku sektor komersil dalam menghadapi banjir sungai ? 1.3 Tujuan Penelitian 1. Mengetahui
persepsi
pelaku sektor komersil mengenai risiko banjir
sungai. 2. Mengestimasi nilai kerugian ekonomi banjir sungai yang dialami pelaku sektor komersil 3. Memprediksi penurunan kerugian ekonomi banjir sungai dengan adanya program JEDI 4. Mengidentifikasi strategi adaptasi yang dilakukan pelaku sektor komersil dalam menghadapi banjir sungai.
6 1.4 Ruang Lingkup dan Batasan Penelitian Penelitian ini dilakukan di sekitar Daerah Aliran Sungai (DAS) Pesanggrahan Jakarta Selatan Provinsi DKI Jakarta. Penelitian ini tidak mengestimasi kerugian intangible. Responden adalah pelaku sektor komersil unit usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) yang terkena banjir pada tangga 17 sampai 19 januari 2013. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data cross section. UMKM yang dijadikan responden merupakan UMKM yang memiliki bangunan khusus untuk melakukan kegiatan jual beli sehari-harinya dan memiliki omzet atau hasil penjualan harian dan tahunan sesuai dengan UU No 20 tahun 2008. Menurut UU No 20 tahun 2008 unit usaha mikro adalah unit usaha yang memiliki hasil penjualan tahunan paling banyak Rp 300 000 000 (tiga ratus juta rupiah), unit usaha kecil adalah unit usaha yang memiliki hasil penjualan tahunan lebih dari Rp 300 000 000 (tiga ratus juta rupiah) dan paling banyak Rp 2 500 000 000 (dua milyar lima ratus juta rupiah) dan unit usaha menengah adalah unit usaha yang memiliki hasil penjualan tahunan lebih dari Rp 2 500 000 000 (dua milyar rupiah) sampai dengan Rp 50 000 000 000 (lima puluh milyar rupiah). Penelitian ini tidak mengestimasi biaya strategi adaptasi responden dalam upaya menghadapi banjir.
7
II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Banjir di DKI Jakarta Banjir adalah kondisi dimana terendamnya daratan yang biasanya kering, yang disebabkan oleh naiknya permukaan air laut (rob) maupun meningkatnya volume air di daratan akibat ketidakmampuan penyerapan air ke dalam tanah dan bisa juga merupakan kombinasi dari keduanya (BPBD 2012). Banjir sungai adalah banjir yang disebabkan oleh peningkatan volume air sungai (Marschiavelli 2008). Beberapa indikator penyebab banjir penting untuk diketahui, guna mengetahui seberapa tinggi potensi kerugian dan kerusakan akibat banjir yang akan dialami apabila banjir melanda. Gambar 1 adalah peningkatan kondisi banjir dari tahun 2002 ke 2007.
Sumber: Abidin 2011 Ket: : daerah yang terkena banjir
Gambar 1. Kondisi banjir tahun 2002 (kiri) dan kondisi banjir tahun 2007 (kanan) Penting
tidaknya suatu kejadian tergantung kepada persepsi masing-
masing individu masyarakat. Salah satu kejadian tersebut adalah bencana alam, bencana alam selalu menimbulkan dampak, baik yang bersifat global, regional maupun lokal. Kemungkinan terjadinya bencana dipengaruhi oleh vulnerability (kerentanan) suatu daerah terhadap risiko terjadinya bencana (Messner dan Meyer 2004). Namun sebagian masyarakat menganggap kejadian bencana tidak terlalu merugikan dan sebagian lagi beranggapan sebaliknya, hal ini dipengaruhi oleh
8 sejauh mana kesiapan masyarakat dalam menghadapi kejadian bencana tersebut, dan yang mempengaruhi kesiapan masyarakat adalah persepsi masing-masing individu (Messner dan Meyer 2004). Melalui persepsi dapat diketahui sejauh mana tingkat pengetahuan dan pandangan masyarakat mengenai bahaya bencana, serta dampak lokal yang kemungkinan diterimanya (Messner dan Meyer 2004). Kerentanan dan persepsi masyarakat terhadap bencana mempengaruhi sejauh mana kesiapan masyarakat menghadapi bencana. Semakin tinggi persepsi masyarakat akan rentannya daerah mereka terhadap bencana maka semakin tinggi pula tingkat kesiapan dalam menghadapi bencana, namun sebaliknya semakin rendah persepsi masyarakat terhadap rentannya daerah mereka terhadap bencana maka semakin rendah pula kesiapan dalam menghadapi bencana (Messner dan Meyer 2004). Tinggi atau rendahnya kesiapan masyarakat dalam menghadapi bencana mempengaruhi besaran kerusakan dan kerugian yang akan diterima (Messner dan Meyer 2004). Oleh sebab itu, fenomena ini penting untuk dipahami guna mengetahui kondisi banjir yang terjadi di Jakarta beberapa waktu terakhir ini. Persepsi risiko dapat didefinisikan sebagai faktor penting yang mencakup pembelajaran sosial didalamnya dan cara masyarakat dalam mengelola risiko bencana di masa mendatang guna meningkatkan ketahanan terhadap bencana (Fatti 2013). Acuan untuk mengetahui persepsi risiko adalah risiko intutif penilaian individu dan kelompok-kelompok sosial dalam konteks yang terbatas dan informasi yang tidak pasti (Messner dan Meyer 2004). Banjir bukanlah masalah baru di Jakarta, pemerintah kolonial belanda sedari awal pun dipusingkan dengan masalah banjir dan tata kelola air di Jakarta (Sakethi 2010). Masalah banjir di Jakarta sudah sangat berlarut-larut dan hal tersebut menimbulkan banyak permasalahan lanjutan yang timbul sebagai efek multiplier akibat banjir tersebut, salah satunya adalah kerugian dan kerusakan ekonomi akibat banjir yang terjadi terus-menerus setiap tahun. Berdasarkan beberapa pengalaman kejadian banjir, banjir merupakan salah satu bencana yang tidak dapat dihindari, tapi dampak dari kejadian banjir (kerusakan dan kerugian akibat banjir) dapat dikurangi dan untuk mengurangi dampak tersebut perlu
9 diketahui jumlah kerusakan dan kerugian yang terjadi akibat banjir sehingga penilaian terhadap kerusakan dan kerugian banjir perlu untuk dilakukan (Suriya 2012). Gambar 1 adalah indikator yang digunakan dalam menganalisis kerentanan banjir. 2.2 Konsep Kerentanan Banjir Kerentanan dipengaruhi oleh exposure risiko dan ketidakmampuan untuk menghindari atau mengatasi potensi bahaya (Marschiavelli 2008). Dimana kerentanan berakar pada dua konteks yaitu sosial dan fisik yang dirasakan oleh masyarakat (Fatti 2013).Empat puluh persen atau kurang lebih sekitar 24 000 ha dari seluruh wilayah DKI Jakarta adalah dataran yang terletak lebih rendah dari permukaan laut (Sakethi 2010). Ditambah lagi dengan kurang baiknya tata kelola air serta maraknya pembangunan fisik di kawasan tangkapan air di hulu yang juga tidak tertata menjadikan wilayah DKI Jakarta menjadi wilayah yang memiliki kerentanan tinggi terhadap banjir (Sakethi 2010). Sehingga Penilaian kerentanan penting untuk dilakukan guna mengurangi dampak baik langsung mapun tidak langsung akibat banjir yang sudah terjadi dan yang akan datang dan penilaian terhadap kerentanan terhadap banjir pernah dilakukan sebelumnya oleh Marschiavelli (2008) di Kampung Melayu, Jakarta Timur. Dari penilaian kerentanan yang dilakukan oleh Marschiavelli (2008) diperoleh hasil
bahwa
kerentanan tidak hanya dipengaruhi oleh kondisi geografi dan topografi saja, namun juga oleh tipe bangunan yang berada didaerah tersebut dan karakteristik penduduk (umur, jenis kelamin, tingkat pendidikan dan pekerjaan) yang bertempat tinggal didaerah tersebut. 2.2.1
Indikator Exposure Banjir dan Indikator Elemen Risiko Banjir Jumlah kerusakan akibat banjir dapat diketahui dengan mengetahui
indikator elemen yang berisiko, antara lain jumlah unit sosial, ekologi, unit ekonomi dan sistem yang berisiko terkena dampak pada suatu area yang rentan terhadap banjir (Messner dan Meyer 2004). Elemen berisiko dapat disebut juga sebagai kerusakan aktual yang dapat dihitung nilai ekonominya, karena semua yang termasuk kedalam elemen berisiko memiliki kerentanan terhadap bahaya
10 banjir, sehingga elemen berisiko dapat menjadi acuan dalam melakukan penilaian kerusakan dan kerugian ekonomi terhadap banjir (Messner dan Meyer 2004). Selain elemen yang berisiko perlu juga diketahui indikator dari exposure atau kondisi sekitar yang dianggap berbahaya seperti jarak dari sumber banjir (sungai/laut), ketinggian daratan, frekuensi terjadinya banjir dan karakteristik banjir itu sendiri (Messner dan Meyer 2004). Indikator exposure secara umum dilihat berdasarkan karakteristik umum banjir yang umumnya fokus kepada durasi atau lama terjadinya banjir, kecepatan air banjir, ketinggian genangan banjir dan area yang terkena banjir. Kedua indikator ini mengarah kepada seberapa rentan suatu daerah terhadap bahaya banjir, karena semakin dekat indikator elemen yang berisiko dengan indikator exposure maka semakin rentan indikator elemen berisiko tersebut terkena bahaya banjir (Messner dan Meyer 2004). 2.2.2
Indikator Kerentanan Selain indikator exposure dan indikator elemen yang berisiko terhadap
banjir ada satu indikator lagi yang digunakan dalam analisis kerentanan banjir, yaitu indikator kerentanan. Indikator kerentanan secara luas menggambarkan karakteristik sistem dan kondisi sosial yang membentuk terjadinya kerugian banjir. Antara lain adalah bagaimana kesiapan dan kesadaran individu dalam hal ini pelaku sektor komersil yang terkena banjir dan dampaknya sebelum, selama dan sesudah banjir terjadi serta upaya yang dilakukan guna memulihkan kembali kondisi fisik dan mental pasca banjir. Hal ini menunjukkan bahwa adanya hubungan antara indikator kerentanan, ekologi, sistem sosial dan ekonomi. Salah satu contoh adalah hubungan antara ketinggian genangan air dan durasi lamanya terjadi banjir dengan indikator elemen berisiko dalam hal ini dicontohkan dengan kategori bangunan milik pelaku sektor komersil. Tentu bangunan dengan bahan utama kayu akan lebih rentan bila terkena banjir dibandingkan dengan bangunan yang menggunakan beton atau batu bata, begitu juga jumlah lantai, bangunan dengan jumlah lantai lebih dari satu akan lebih mampu meminimalisir kerugian akibat banjir dibandingkan dengan bangunan yang hanya satu lantai. ketiga indikator tersebut
11 digunakan untuk mengukur kesensitifan dari karakteristik elemen yang berisiko terhadap bahaya banjir yang saling terkait satu sama lain (Gambar 1).
exposure
· · ·
Jarak ke sungai/laut Ketinggian area Frekuensi banjir
Karakteristik exposure
Perkiraan kerusakan
Indikator exposure
Karakteristik banjir
· · · ·
Elemen Yang Beresiko
· · · · ·
Durasi Kecepatan Area genangan dan kedalaman Dan lain-lain
Orang, perusahaan Bangunan Produksi Ekologi populasi Lain-lain
Bahaya banjir
Exposure dan karakteristik banjir (contoh: kedalaman banjir)
Unit yang terkena dampak serta nilainya (kerusakan potensial)
· Unit sosial Dan ekonomi Serta sistem
·
Kerentanan dalam arti sempit Kerentanan termasuk kemampuan sosial: - kesiapan - mengatasi - pemulihan
Analisis kerentanan banjir
Perkiraan kerusakan Tingkat kesadaran akan kerusakan
Indikator kerentanan
Unit ekologi, sistem
·
Indikator ketahanan
Efek jangka panjang
Karakteristik kerentanan (contoh: kesiapan)
Sumber: Messner dan Meyer 2004
Gambar 2. Indikator yang digunakan dalam analisis kerentanan banjir 2.3 Kerugian Ekonomi Akibat Banjir Kerugian ekonomi banjir dapat didefinisikan sebagai kerugian yang disebabkan oleh banjir yang dihitung berdasarkan jumlah kerusakan banjir aktual (Messner dan Meyer 2004). Semua kerusakan yang disebabkan oleh banjir merupakan kerugian ekonomi akibat banjir (Messner dan Meyer 2004). Ini mencakup berbagai macam efek berbahaya pada manusia seperti kesehatan, barang-barang, infrastruktur publik, warisan budaya, sistem ekologi, kegiatan produksi dan kekuatan kompetitif perekonomian (Messner dan Meyer 2004).
12 Kerusakan dan kerugian ekonomi akibat banjir dapat dapat terjadi secara langsung (direct) maupun tidak langsung (indirect) dan terbagi dalam intangible damage dan tangible damage (Messner dan Meyer 2004). Berikut adalah beberapa contoh terkait kerusakan dan kerugian ekonomi akibat banjir : 1. Kerusakan dan kerugian direct, tangible : kerusakan bangunan dan isinya. 2. Kerusakan dan kerugian langsung direct, intangible : hilangnya nyawa dan cedera. 3. Kerusakan dan kerugian indirect, tangible : hambatan pelayanan publik diluar daerah banjir yang terkoneksi dengan daerah yang terkena banjir. 4. Kerusakan dan kerugian indirect, intangible : trauma psikologis. Umumnya kerusakan langsung lebih mudah diukur dibandingkan dengan kerusakan tidak langsung hal ini dikarenakan kerusakan tidak langsung memiliki kemungkinan terhadap skala waktu (Merz 2010). Dalam penelitian yang telah dilakukan di Inggris diketahui bahwa sektor komersil berpotensi mengalami kerugian dan kerusakan ekonomi lebih besar, yaitu 67% dibanding pada sektor pemukiman yang hanya 33% (Tobin 1997). 2.4 Stage Damage Function Salah satu Pendekatan yang dapat digunakan dalam mengestimasi besaran kerugian dan ekonomi akibat banjir adalah stage damage function. Pendekatan ini menggunakan data empiris dan sintetis seputar kejadian banjir dan sejarahnya, digunakan untuk mengetahui kondisi trend kerusakan yang terjadi akibat banjir sebagai persentase atau perkiraan dari total nilai bangunan yang terkena dampak banjir (Merz et al 2004). Ketinggian genangan dan durasi banjir menjadi indikator utama dalam kerusakan secara langsung yang timbul akibat banjir yang digunakan pada stage damage function (Merz et al 2004). Stage damage function biasanya digunakan untuk mengetahui kerusakan langsung yang terkait dengan dampak fisik dari bahaya banjir (Jonkman et al 2008). Secara konseptual stage damage function memiliki kesamaan dengan stage damage curve dalam disiplin ilmu lain dan dalam kasus banjir (Jonkman et al 2008). Stage damage function ditentukan berdasarkan hubungan antara
13 karakteristik banjir (karakteristik yang umumnya digunakan adalah kedalaman air) dan tingkat kerusakan ekonomi (Jonkman et al 2008). Penelitian terkait yang sebelumnya juga menggunakan stage damage function adalah penelitian oleh Jonkman (2008). Ada dua langkah dalam mengestimasi kerusakan fisik langsung, pertama adalah mengestimasi kerusakan struktural pada suatu objek yang terkena banjir seperti bangunan, barang dan lainnya, selanjutnya pada langkah kedua dilakukan pemberian nilai moneter atau harga pasar dari kerusakan fisik tersebut, dan didapat nilai dari kerusakan dan kerugian ekonomi langsung tersebut (Jonkman et al 2008). Dalam penelitian yang menggunakan stage damage functiondibutuhkan tiga komponen penelitian yaitu ketersediaan data dilapangan, survey langsung kondisi lapang dan loss adjuster (rujukan kerusakan). Namun dalam penelitian ini ada salah satu komponen yang tidak terpenuhi yaitu loss adjuster (rujukan kerusakan) atau surveyor yang memank ahli dalam bidang loss adjuster dikarenakan memank tidak ada pedoman baku atau terbitan yang melangsir berapa patokan baku untuk standar estimasi kerusakan tiap item responden dan peneliti pun belum termasuk kedalam surveyor yang ahli dalam loss adjuster sehingga untuk penelitian ini jumlah kerusakan dan kerugian yang dialami oleh responden diserahkan sepenuhnya kepada persepsi responden sebagai korban atau yang mengalami secara langsung kejadian banjir. Berikut adalah sistematika penghitungan model stage damage function yang pernah dibuat oleh Tang tahun 1992 dalam penelitiannya estimation of flood damage cost for Bangkok di Bangkok Thailand: FLD = a + b DEP + c DUR……………………………………… .................. ..(2.1) Keterangan : FLD : Kerugian banjir (baht) DEP : kedalaman banjir (cm) DUR : Durasi banjir (Jam) a, b, c : Parameter Estimasi
14 Dalam penelitiannya Tang tahun 1992 menggunakan stage damage function dengan flood damage (FLD) sebagai variabel dependent dan kedalaman banjir (DEP) dan durasi banjir (DUR) sebagai variabel independent menggunakan metode analisis data regresi linear berganda dengan hasil bahwa variabel kedalaman banjir (DEP) berpengaruh nyata pada kerugian di sektor komersil dan variabel durasi banjir (DUR) tidak berpengaruh nyata pada kerugian di sektor komersil. 2.5 Strategi Adaptasi Masyarakat Terhadap Banjir Sungai Adaptasi adalah proses mengatasi perubahan dengan dan menanggapi (Fatti 2013). Sedangkan strategi adaptasi adalah kemampuan masyarakat untuk beradaptasi dan proses pembelajaran dengan mengembangkan perilaku untuk bertahan (Fatti 2012). Beberapa cara adaptasi tersebut berpotensi dikembangkan diberbagai daerah khususnya di Jakarta sehingga perlunya pengembangan strategi adaptasi untuk menanggulangi banjir secara mandiri. Dalam penelitiannya yang dilakukan di Provinsi Gauteng Timur Afrika Selatan, Fatti (2013) menemukan beberapa kelompok masyarakat yang berhasil mengurai kelemahan dalam sistem dan merubahnya menjadi cara-cara alternatif yang dapat digunakan untuk memperkuat kelemahan tersebut, yaitu adalah kemampuan adaptif masyarakat yang telah berhasil menyatukan masyarakat serta menggalang dana dan
menciptakan ide bersama untuk
menyelesaikan
permasalahan-permasalahan akibat banjir (Fatti 2013). Sehingga selain upaya pencegahan yang dilakukan oleh pemerintah, masyarakat juga bisa melakukan upaya pencegahan terhadap banjir secara mandiri dengan menerapkan strategi adaptasinya masing-masing (Fatti 2013).
15
III KERANGKA PEMIKIRAN Banjir yang terjadi di DKI Jakarta telah menyebabkan kerusakan dan kerugian ekonomi yang tidak sedikit. Tercatat pada banjir di Jakarta tahun 2007 diperkirakan kerusakan dan kerugian aset mencapai Rp 5,16 triliun (BAPPENAS 2007). Kerusakan dan kerugian ekonomi yang terjadi diperkirakan semakin meningkat setiap tahunnya, termasuk diantaranya yang sulit dinilai dengan uang. Mengingat begitu luasnya lingkup kerusakan dan kerugian akibat banjir, penelitian ini membatasi diri pada aspek kerusakan dan kerugian dari tinjauan ekonomi. Lebih spesifik akan mengarah kepada aspek yang lebih sempit lagi, yaitu kerusakan dan kerugian di sektor komersil. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu untuk pencegahan dan pengurangan risiko banjir. Tujuan pertama dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana persepsi pelaku usaha sektor komersil di DAS Pesanggrahan Jakarta Selatan terhadap risiko banjir sungai. Hal ini penting
sebagai acuan seberapa besar
pengetahuan atau informasi pelaku usaha sektor komersil terhadap risiko banjir sungai yang terjadi. Dengan mengetahui persepsi terhadap risiko banjir yang terjadi kita bisa mengetahui tingkat kerentanan suatu daerah terhadap suatu bencana alam (Messner dan Meyer 2004). Oleh sebab itu perlu dilakukan interpretasi mengenai persepsi pelaku sektor komersil di DAS Pesanggrahan Jakarta Selatan, sebagai langkah awal dari proses identifikasi yang selanjutnya. Karena dengan mengetahui persepsi pelaku sektor komersil terhadap risiko banjir yang terjadi, peneliti dapat memperoleh informasi mengenai kondisi dan tingkat kerentanan yang terjadi di lokasi penelitian, yaitu wilayah di sekitar DKI Jakarta umunya dan di DAS Pesanggrahan Jakarta Selatan Khususnya. Tujuan selanjutnya yang akan dilakukan adalah mengestimasi berapa besar kerugian ekonomi banjir sungai yang terjadi di sektor komersil DAS Pesanggrahan Jakarta Selatan. Hal ini penting bila mengacu pada pengalaman negara lain. Dengan mengetahui besaran kerugian dan kerusakan ekonomi akibat banjir tersebut, dapat diketahui besaran manfaat yang dapat diperoleh dari
16 program pencegahan banjir di masa depan dan diharapkan dapat mengurangi risiko kerugian dan kerusakan ekonomi dimasa mendatang. Sedangkan tujuan yang terakhir dari penelitian ini adalah mengidentifikasi pilihan strategi adaptasi pelaku usaha sektor komersil di DAS Pesanggrahan Jakarta Selatan terhadap banjir sungai dan respon terhadap program normalisasi sungai. Strategi adaptasi akan didapat dari informasi kuesioner dan informasi tersebut akan dimanfaatkan sebagai acuan dalam proses identifikasi selanjutnya. Selain itu hasil identifikasi persepsi tersebut juga dapat digunakan sebagai pendorong dan input komunikasi yang efektif dalam melakukan kegiatan wawancara dengan responden. Semua langkah diatas akan memperoleh hasil yang nantinya akan menjadi acuan bagi peneliti dalam memberikan rekomendasi kebijakan kepada pemerintah dan masyarakat setempat, khususnya pelaku usaha sektor komersil di DAS Pesanggrahan Jakarta Selatan guna mengurangi dampak ekonomi yang disebabkan oleh banjir sungai. Antara lain adalah diperolehnya besaran kerugian ekonomi banjir sungai yang terjadi di sektor komersil, intepretasi persepsi pelaku sektor komersil terhadap risiko banjir sungai dan pilihan adaptasi yang dapat dilakukan pelaku sektor komersil. Hasil penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi bagi pemerintah dalam penentuan kebijakan mitigasi banjir yang akan datang. Alur penelitian dapat dilihat pada gambar 3.
17 Kerugian dan kerusakan ekonomi akibat banjir yang setiap tahun semakin meningkat
Kerugian dan kerusakan ekonomi akibat banjir Sungai Pesanggrahan di sektor komersil yang setiap tahun semakin meningkat
Mengestimasi nilai kerugian ekonomi banjir sungai yang dialami pelaku sektor komersil
Mengetahui persepsi pelaku sektor komersil mengenai risiko banjir sungai
Memprediksi penurunan kerugian ekonomi akibat banjir dengan adanya program JEDI
Mengidentifikasi strategi adaptasi pelaku sektor komersil terhadap banjir sungai
Nilai kerugian ekonomi banjir sungai yang dialami oleh pelaku sektor komersil
Intepretasi persepsi pelaku sektor komersil mengenai risiko banjir sungai
Prediksi penurunan kerugian ekonomi akibat banjir dengan adanya program JEDI
Strategi adaptasi yang dilakukan pelaku sektor komersil
Strategi adaptasi sebagai salah satu solusi mengurangi dampak ekonomi akibat banjir oleh pelaku sektor komersil Gambar 3. Diagram alur pikir Keterangan : Berkaitan langsung dengan kegiatan penelitian
18
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di 4 RW dan 10 RT yang tersebar di Kelurahan Kebayoran Lama Utara dan Kelurahan Ulujami Jakarta Selatan. Lokasi penelitian ini dipilih secara sengaja (purposive) karena selain merupakan salah satu daerah dengan kejadian banjir sungai cukup parah, penelitian seputar banjir sungai di daerah sekitar Sungai Pesanggrahan di Jakarta Selatan masih belum terintegrasi. Banjir sungai yang terjadi menimbulkan kerugian ekonomi dan strategi adaptasi, serta persepsi yang ditanggung masyarakat khususnya pelaku sektor komersil. Proses pengambilan data primer dan data sekunder berlangsung selama bulan Maret sampai dengan Mei 2013. 4.2 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder. Data primer diperoleh melalui proses wawancara terstruktur kepada responden yang merupakan pelaku sektor komersil dengan menggunakan kuesioner. Pemilihan calon responden dilakukan secara tertuju(purposive). Data primer yang dibutuhkan meliputi: karakteristik responden, respon responden terkait persepsi terhadap risiko banjir sungai, data kerusakan dan strategi adaptasi apa saja yang dilakukan. Jumlah responden dalam penelitian ini yaitu sebanyak 40 pelaku sektor komersil. Data sekunder meliputi data-data publikasi terkait sektor komersil yang terkena banjir sungai. Data tersebut diperoleh melalui berbagai data yang relevan berupa buku referensi, jurnal ilmiah, laporan kegiatan, informasi dari internet dan data dari instansi terkait seperti Biro Pusat Statistika (BPS) DKI Jakarta, Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (BAPPENAS) dan Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD).
19 4.3 Metode Pengambilan Contoh Sampling frame work dari penelitian ini adalah populasi pelaku sektor komersil mikro, kecil dan menengah (UMKM) dengan berjumlah 54 pelaku usaha yang berada di Kelurahan Kebayoran Lama Utara Kecamatan Kebayoran Lama dan Kelurahan Ulujami Kecamatan Pesanggrahan, Jakarta Selatan. Metode purposive sampling
digunakan dalam pemilihan sampel dengan melakukan
pemilihan elemen populasi secara tertuju (terpilih). Jumlah sampel adalah 40 pelaku usaha, dimana responden merupakan pelaku unit usaha mikro, unit usaha kecil dan unit usaha menengah (UMKM) yang tempat usahanya terkena banjir akibat meluapnya Sungai Pesanggrahan pada tanggal 17-19 Januari 2013. Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Sebaran pelaku usaha Ulujami No Karakteristik Unit Usaha 1 2 3 4
Usaha Manufaktur Usaha Dagang Usaha Jasa Restoran / Rumah makan Total
Jumlah (unit) 11 12 1 3 27
Kebayoran Lama Utara Jumlah (unit) 9 3 1 0 13
Total Jumlah (Unit) 20 15 2 3 40
Sumber: data primer diolah (2013)
4.4 Metode Pengolahan dan Analisis Data Data yang diperoleh dalam penelitian ini akan dianalisis secara kualitatif dan kuantitatif. Kualitatif dengan menggunakan analisis deskriptif untuk mengkaji pilihan strategi adaptasi yang dilakukan pelaku sektor komersil dan kuantitatif dengan menggunakan analisis korelasi spearman, stage damage function dan regresi linear berganda. Analisis korelasi spearman untuk menginterpretasikan persepsi masyarakat terhadap risiko banjir dan stage damage function untuk mengestimasi besaran kerugian dan kerusakan ekonomi akibat banjir, dimana untuk mengestimasi parameter akan digunakan regresi linear berganda. Regresi yang digunakan adalah regresi linear berganda dengan metode kuadrat terkecil atau Ordinary Least Square (OLS) dan pengolahan data menggunakan komputer
20 dengan program Microsoft Office Excel 2007dan SPSS 20. Tabel 2 menampilkan matriks metode analisis yang digunakan dalam menjawab tujuan-tujuan dalam penelitian ini. Tabel 2. Matriks metode analisis data No Tujuan Penelitian 1 Mengetahui persepsi pelaku sektor komersil mengenai risiko banjir sungai
Sumber Data Data primer
Metode Analisis Data Analisis deskriptif dan analisis Korelasi Spearman
2
Mengestimasi nilai kerugian ekonomi banjir sungai yang dialami pelaku sektor komersil
Data primer
Regresi Linear Berganda dan Stage Damage Function
4
Memprediksi penurunan kerugian ekonomi akibat banjir dengan adanya program JEDI
Data Primer
Regresi Linear Berganda dan Stage Damage Function
3
Mengidentifikasi strategi adaptasi yang dilakukan pelaku sektor komersil dalam menghadapi banjir sungai.
Data primer
Analisis Deskriptif
4.4.1 Persepsi Pelaku Sektor Komersil Terhadap Risiko Banjir Analisis persepsi bertujuan untuk mengetahui hubungan persepsi masyarakat
terhadap
kesiapan
menghadapi
banjir.
Responden
diminta
memberikan persepsi mengenai peluang terjadinya banjir di masa yang akan datang di area lokasi usaha (PBMP), persepsi mengenai kemungkinan konsekuensi atau kerusakan yang akan terjadi bila terjadi banjir (KYMD), persepsi terkait sejauh mana tingkat upaya pencegahan yang akan dilakukan untuk mengurangi risiko banjir di masa yang akan datang (TDMP), dan persepsi terkait seberapa besar kebutuhan responden terhadap kebijakan pemerintah dalam upaya melakukan mitigasi banjir (KTKP). Dalam wawancara terkait persepsi, persepsi digolongkan menjadi satu sampai tujuh tingkat penilaian. Satu adalah golongan dimana peristiwa banjir bisa dipastikan sama sekali tidak terjadi dan pada tujuh adalah golongan dimana peristiwa banjir juga dipastikan terjadi dan akan menyebabkan kerugian yang
21 sangat parah. Data hasil persepsi ini selanjutnya akan diolah menggunakan analisis korelasi spearman. Metode ini digunakan untuk mengukur tingkat atau eratnya hubungan antara dua variabel yaitu variabel bebas dan variabel terikat yang berskala parametrik untuk mengetahui tingkat kecocokan dari dua variabel terhadap grup yang sama (Riduwan 2011). Dalam analisis persepsi risiko ini digunakan metode korelasi dengan skala parametrik. Responden diminta untuk menilai persepsi risikonya terhadap banjir dengan menggunakan pilihan jawaban berskala
1
sampai 7 (Bubeck et al 2012) Tabel 3. Skala penilaian kelompok persepsi Kelompok Persepsi
PBMP dan KYMD
Skala 1.
Pasti akan terjadi
2.
sangat tidak mungkin akan terjadi
tidak memiliki konsekuensi sama sekali sangat tidak mungkin memiliki konsekuensi
3.
tidak mungkin akan terjadi
tidak mungkin memiliki konsekuensi
4. 5. 6. 7.
Netral kemungkinan akan terjadi sangat mungkin akan terjadi pasti akan terjadi
Netral kemungkinan memiliki konsekuensi sangat mungkin memiliki konsekuensi konsekuensi yang sangat tinggi
Kelompok Persepsi
TDMP dan KTKP
Keterangan
Skala
Keterangan
1.
tidak sama sekali
tidak penting sama sekali
2.
sangat mungkin tidak
sangat tidak penting
3.
mungkin tidak
agak penting
4. 5.
netral mungkin tidak
Netral kemungkinan penting
6.
sangat mungkin
Penting
7. Pasti akan terjadi Sumber: Bubeck et al 2012
sangat penting
Metode korelasi spearman rank tidak terikat oleh asumsi bahwa populasi yang diselidiki harus terdistribusi secara normal. Data persepsi ini selanjutnya dianalisis menggunakan program SPSS 20.
22 4.4.2
Estimasi Nilai Kerugian Ekonomi Pesanggrahan di Jakarta Selatan
Akibat
Banjir
Sungai
Analisis ini bertujuan untuk mengetahui besarnya nilai kerugian ekonomi akibat banjir Sungai Pesanggrahan di Jakarta Selatan yang dialami oleh pelaku sektor komersil khususnya UMKM dan UKM. Pendekatan Stage Damage Function akan digunakan untuk mengetahui trend besaran kerugian dan kerusakan akonomi akibat banjir sungai dalam penelitian ini. Digunakan beberapa variabel untuk mengetahui tingkat persepsi dan kerentanan suatu daerah terhadap banjir guna menginterpretasikan persepsi dan menentukan besaran kerugian ekonomi di sektor komersil akibat banjir Sungai Pesanggrahan Jakarta Selatan. Variabel yang dimasukkan kedalam model estimasi kerugian dan kerusakan ekonomi banjir antara lain adalah kedalaman banjir (KDLM), durasi atau lamanya banjir (DRBJ), luas bangunan yang tergenang banjir (LSBG), lama usaha (THML), omset perhari (OMPH). Variabel KRGN pada model penduga diperoleh dari data yang telah di dapat melalui proses wawancara langsung
terstruktur kepada 40 responden
pelaku usaha. Nilai dari variabel dependent KRGN merupakan hasil dari penjumlahan antara biaya kerusakan, biaya kerusakan aset, biaya kerugian omset dan biaya penggunaan tenaga kerja untuk perbaikan aset dan struktur bangunan yang nantinya akan digunakan sebagai data dari nilai kerugian yang selanjutnya menjadi variabel dependent dalam model stage damage function. Berikut dijelaskan rincian biaya kerusakan struktural bangunan, biaya kerusakan aset, biaya kerugian omzet, dan biaya tenaga kerja (Tabel 4).
23 Tabel 4. Perincian biaya kerusakan struktural bangunan, biaya kerusakan aset, biaya kerugian omzet, biaya tenaga kerja dan biaya perbaikan Jenis Biaya
Keterangan
Kerusakan Struktural Bangunan
merupakan biaya kerusakan atau kehilangan yang dialami oleh responden yang terjadi pada struktur bangunan yang menempel pada struktur baku bangunan. Seperti dinding, pintu, jendela, lantai, atap, sistem sanitasi, sistem listrik, sistem hidrologi rumah tangga, pintu gerbang dan pagar (Smith, 1994)
merupakan biaya kerusakan atau kehilangan yang dialami oleh responden yang terjadi pada komponen isi bangunan yang terpasang Kerusakan terpisah dari struktur baku bangunan baik yang terdapat di dalam Aset (konten bangunan maupun diluar bangunan tapi masih dalam jarak yang isi bangunan) terjangkau. seperti produk jadi siap jual namun gagal terjual atau hilang, bahan baku produksi, alat-alat penunjang kegiatan produksi dan kegiatan usaha (Smith, 1994)
Kerugian Omzet
merupakan biaya kerugian yang diakibatkan karena unit usaha terpaksa berhenti melakukan kegiatan jual beli dan produksi yang mengakibatkan tidak terjualnya produk dan terhentinya produksi pada saat itu yang menyebabkan hilangnya omzet pada hari tersebut. biaya kerugian omzet dihitung dengan menanyakan kepada responden barapa rata-rata omzet perhari atau perbulan lalu setelah itu di kali dengan lamanya unit usaha tidak beroperasi
biaya perbaikan dan waktu yang dihabiskan tenaga kerja dalam unit Tenaga Kerja usaha maupun luar unit usaha untuk memperbaiki atau membersihkan (Perbaikan) struktur bangunan dan aset (konten isi bangunan)
Biaya tenaga kerja atau biaya perbaikan merupakan biaya yang harus dikeluarkan oleh responden untuk melakukan perbaikan baik perbaikan terhadap kerusakan struktural bangunan, kerusakan struktural aset ataupun permbersihan dari lumpur pasca banjir. Biaya perbaikan dihitung berdasarkan besaran waktu yang dihabiskan oleh tenaga kerja baik tenaga kerja dalam usaha maupun tenaga kerja luar usaha. Data waktu yang dihabiskan oleh tenaga kerja diperoleh melalui proses wawancara kepada responden dengan menggunakan satuan jam yang nantinya akan dikalikan dengan standar upah tenaga kerja per jam.
24 Standar upah tenaga kerja yang digunakan diperoleh dari peraturan Gubernur Provinsi DKI Jakarta No. 189 Tahun 2002 mengenai Upah Minimum Provinsi Tahun 2013 yaitu sebesar Rp 2 200 000 per bulan yang dibagi 30 hari. Didapati upah per hari sebesar Rp 75 000 yang nantinya akan dikalikan dengan jumlah hari kerja. Jumlah hari kerja menggunakan standar jam kerja perhari yang telah ditetapkan oleh Pasal 77 ayat (2) UU No. 13 Tahun 2003 tentang ketenagakerjaan yang mengatur jumlah jam kerja menjadi dua pola yaitu 7 jam perhari atau 6 hari kerja dalam seminggu dan 8 jam perhari atau 5 hari kerja dalam seminggu. Komponen-komponen variabel tersebut akan dibentuk dalam model regresi linier berganda. Model regresi linier berganda memliki asumsi bahwa variabel dependent Y merupakan fungsi linier dari beberapa variabel independent X1, X2, …, Xn dan komponen sisaan ε (error). Nilai kerugian yang dimaksud merupakan hasil penjumlahan dari kerugian struktural bangunan beserta asset yang dimiliki, omset perhari, biaya perbaikan yang digunakan untuk memulihkan kerusakan struktural bangunan beserta aset dan biaya tenaga kerja yang digunakan untuk memulihkan kondisi struktural bangunan dan asset. Dari pemaparan variabel-variabel di atas maka variabel independent dalam penelitian ini adalah: KRGN = f (KDLM, DRBJ, LSBG, THML, OMPH, ε)……………………… (4.2) Variabel-variabel tersebut lalu dianalisis menggunakan metode regresi linier berganda pada aplikasi SPSS 20. Model yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi besaran kerugian ekonomi di sektor komersil akibat banjir Sungai Pesanggrahan di Jakarta Selatan adalah : KRGN = b0 + b1KDLM + b2 DRBJ + b3 LSBG + b4THML + b5OMPH + ε .... (4.3) Estimasi parameter yang diharapkan adalah b1, b2, b3, b5,> 0 ; b4 < 0 Dimana : KRGN
= Nilai kerugian ekonomi akibat banjir (Rp 000 per responden)
b0
= Intersep
b1,…….b5
= Koefisien regresi
KDLM
= Kedalaman banjir (cm)
25 DRBJ
= Durasi lamanya banjir (jam)
LSBG
= Luas bangunan yang tergenang banjir (m2)
THML
= Lama usaha (tahun)
OMPH
= Omset usaha perhari (Rp 000 )
ε
= Error Term.
4.4.3
Prediksi Penurunan Kerugian Setelah Program JEDI Salah satu program pemerintah yang dilaksanakan guna menanggulangi
banjir di DKI Jakarta adalah Jakarta Emergency Dredging Initiative (JEDI) atau yang lebih dikenal dengan program normalisasi sungai dan floodways di DKI Jakarta. program ini diperkirakan akan selesai pada tahun 2014 dengan kontrak pengerjaan selama dua tahun yang dimulai dari awal tahun 2013 lalu. Program ini diharapkan dapat mengurangi jumlah titik banjir di Jakarta dengan penambahan lebar sungai, kedalaman dan panjang sungai yang sekarang telah menyempit dan banyak beralih dari fungsi aslinya1. Diperkirakan apabila program JEDI terlaksana maka akan dapat mengurangi 60% dari kondisi banjir di DKI Jakarta. Sungai Pesanggrahan adalah yang termasuk dalam 13 sungai yang di normalisasi. Diperkirakan dengan normalisasi Sungai Pesanggrahan maka akan mampu menurunkan ketinggian ratarata limpasan banjir sungai menjadi 20-30 cm dan durasi banjir menjadi 2-3 jam. Hal tersebut berarti dengan kondisi ketinggian rata-rata banjir yang dialami oleh pelaku usaha saat ini yaitu 94.35 cm (cateris paribus) dan durasi banjir rata-rata banjir yaitu 96.6 jam (cateris paribus) akan berkurang masing-masing sebesar 68.2% untuk ketinggian banjir dan 96.89% untuk durasi banjir, sehingga skenario penurunan banjir adalah penurunan kedalaman sebesar 68.20%, penurunan durasi banjir sebesar 96.89% dan penurunan kedalaman serta durasi banjir. Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 5.
1
http://www1.pu.go.id/uploads/berita/PPW090811SONY.htm di akses pada tanggal 2 September 2013
26 Tabel 5. Skenario penurunan banjir dengan program JEDI No Skenario penurunan banjir 1 I 2 II 3
4.4.4
III
Keterangan Penurunan kedalaman banjir menjadi 30 cm Penurunan durasi banjir menjadi 3 jam Penurunan kedalaman banjir menjadi 30 cm dan penurunan durasi banjir menjadi 3 jam
Analisis Deskriptif Statistik dengan analisis deskriptif digunakan untuk meresume data secara
umum, seperti berapa jumlah responden laki-laki, brapa jumlah responden perempuan dan sebagainya. Disamping itu analisis ini juga memiliki kegunaan untuk menyediakan informasi deskripsi data dan demographic sample yang diambil (Teguh, 2009). Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi prilaku dan pilihan strategi adaptasi apa saja yang dilakukan oleh pelaku sektor komersil di DAS Pesanggrahan Jakarta Selatan dalam mempersiapkan dirinya menghadapi banjir, baik sebelum, selama dan sesudah banjir terjadi. Analisis deskripif diharapkan dapat menjelaskan prilaku dan pilihan strategi adaptif pelaku sektor komersil di DAS Pesanggrahan Jakarta Selatan dalam mempersiapkan dirinya saat menghadapi banjir. Baik dengan memberikan gambaran secara sistematis terkait fakta-fakta dilokasi mengenai prilaku dan pilihan pilihan strategi adaptasi terhadap banjir. 4.4.5 Pengujian Parameter Guna mengetahui tingkat kebenaran dari hasil yang telah diregresikan, maka perlu dilakukan pengujian parameter atau evaluasi model. Evaluasi model ditentukan oleh beberapa kriteria dan kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah kriteria uji statistik dan kriteria uji ekonometrika. Uji kriteria statistik dilakukan untuk melihat nilai Adjusted R Square dari model F-hitung yang digunakan serta nilai model t-hitung dari masing-masing parameter yang diestimasi. Kriteria ekonometrika digunakan untuk melihat apakah terjadi pelanggaran asumsi klasik dari model regresi linear (Juanda 2009).
27 Pengujian kriteria statistik perlu dilakukan untuk melihat korelasi antar variabel model, yaitu dengan menggunakan uji t, F dan R2. a.
Uji t Uji t digunakan untuk melihat tingkat signifikansi variabel bebas, artinya
apakah variabel bebas (eksogen) berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel terikat (endogen). Perbandingan antara nilai t-statistik dengan nilai t-tabel dapat menunjukkan wilayah penolakan. Hipotesis: H0
: bi = 0
H1
: bi > 0 untuk b1, b2, b3, b5
bi < 0 untuk b4 Kriteria uji: t-hitung > tα/2 (n-k), maka tolak H0 t-hitung < tα/2 (n-k), maka terima H0 jika H0 ditolak berarti dalam model ini variabel bebas berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas. Sebaliknya, jika H0 diterima berarti variabel bebas tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas b.
Uji F-statistik Uji F digunakan untuk melihat pengaruh variabel eksogen terhadap variabl
endogen secara keseluruhan dengan menggunakan pengujian F hitung. Selain itu, uji F juga untuk mengetahui apakah model penduga yang diajukan sudah layak untuk menduga parameter yang ada dalam fungsi. Rumus yang digunakan untuk menguji F-statistik adalah: F–Hitung=
……………………………………………………....(4.4)
Dimana: R = Koefisien determinasi n
= Banyak data
k
= Jumlah koefisien regresi dugaan
Hipotesis: H0 : b0 = b1 = b2 = b3 …= bi = 0
28 (tidak ada pengaruh nyata variabel – variabel model) H1 : minimal salah satu bi ≠ 0 (paling sedikit ada 1 variabel eksogen yang berpengaruh nyata terhadap variabel endogen) Kriteria uji: F-Hitung > Fb(k-1, n-k), maka tolak H0 F-Hitung < Fb(k-1, n-k), maka terima H0 Jika H0 ditolak dalam uji F berarti minimal ada satu variabel eksogen yang tidak nol dan berpengaruh nyata terhadap keragaman variabel endogen. Sebaliknya jika H0 diterima tidak ada satupun variabel eksogen yang berpengaruh nyata terhadap keragaman variabel endogen. c.
Uji Koefisien Determinasi (R2) Uji koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur sejauh mana
besar keragaman yang dapat dijelaskan oleh variabel eksogen terhadap variabel endogen dengan mempertimbangkan derajat bebas. Pada penelitian ini skala pengukuran yang digunakan adalah Adjusted R Square. Sifat dari Adjusted R Squareadalah jika Adjusted R Square sama dengan nol berarti tidak ada hubungan antara variabel eksogen dengan endogen. Namun, jika nilai Adjusted R Square mendekati satu maka terdapat hubungan yang erat antara variabel eksogen dengan variabel endogen. Uji ekonometrika dilakukan untuk melihat adanya pelanggaran asumsi pada model, antara lain adalah: a.
Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah hubungan linear yang sama kuat antar variabel independent
dalam persamaan regresi
berganda. Multikolinearitas
menyebabkan pendugaan koefisien menjadi tidak stabil. Multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nial Variance Inflation Factor (VIF) pada masing-masing variabel independent. Model dikatakan multikolinearitas apabila nilai VIF relatif besar atau lebih dari 10 (Juanda 2009). b.
Uji Heteroskedastisitas
29 Heteroskedastisitas adalah pelanggaran asumsi dari homoskedastisitas. Homoskedastisitas adalah ragam sisaan (error) konstan dalam tiap pengamatan. Heterokedastisitas mengakibatkan Ordinary Least Square (OLS) tidak efisien. Heteroskedastisitas dapat dideteksi menggunakan uji Glesjer. Uji Glesjer dilakukan dengan cara meregresi nilai standar residual terhadap
variabel
independent
model.
Model
mengalami
heteroskedastisitas apabila P-value lebih kecil dari taraf nyata (α) (Juanda 2009). c.
Uji Autokolerasi Uji Autokolerasi dilakukan untuk mengetahui keadaan error pada suatu persamaan yang bersifat independent atau dependent. Autokolerasi diuji dengan melakukan uji Durbin Watson (DW), dengan prosedur: H0 : tidak ada serial autokolerasi baik positif maupun negatif H1 : terdapat serial autokolerasi. Nilai hitung statistik Durbin Watson (DW) yang diperoleh dari hasil perhitungan komputer kemudian dibandingkan dengan nilai pada dtabel. Nilai yang dilihat adalah nilai batas bawa (dL) dan batas atas (dU). Penentuan nilai dL dan dU didasarkan pada jumlah variabel bebas dan jumlah pengamatan yang terdapat pada model. Kesimpulan yang dapat diambil dari perbandingan adalah: 1. Jika DW < dL, berarti ada autkolerasi positif 2. Jika DW > dL, berarti ada autokelarsi negatif 3. Jika dL < DW < 4-dU, berarti tidak terjadi autokolerasi 4. Jika dL ≤ DW ≤ dU atau 4-dL ≤ DW ≤ 4-Du, berarti tidak dapat disimpulkan 4.5 Hipotesis Penelitian ini akan menilaipersepsi dan fenomena kerugian dan kerusakan
ekonomi yang terjadi akibat banjir Sungai Pesanggrahan. Sebagai bentuk antisipasi terhadap pengurangan risiko terhadap tingkat kerugian dan kerusakan ekonomi akibat banjir yang semakin meningkat, masyarakat dalam hal ini para pelaku sektor komersil membentuk suatu strategi adaptasi secara mandiri untuk
30 mencegah dampak ekonomi banjir. Bentuk adaptasi tersebut sangat beragam sehingga ada berbagai pilihan tindakan yang dapat dilakukan oleh pelaku sektor komersil untuk lebih adaptif terhadap banjir sungai. Adapun hipotesis yang digunakan dalam interpretasi persepsi dan estimasi kerugian dan kerusakan ekonomi akibat banjir adalah: 1. Persepsi keinginan masyarakat terhadap tindakan mitigasi banjir dimasa yang akan datang setara dengan persepsi masyarakat terhadap probability terjadinya banjir memiliki hubungan positif dan persepsi masyarakat terhadap probability konsekuensi terjadinya banjir 2. Persepsi permintaan publik terhadap kebijakan mitigasi banjir oleh pemerintah
memiliki
hubungan
positif
dengan
dengan
persepsi
masyarakat terhadap probability terjadinya banjir dan persepsi masyarakat terhadap probability konsekuensi terjadinya banjir 3. Kedalaman banjir diduga berpengaruh positif pada nilai kerugian banjir, karena semakin tinggi kedalaman banjir yang terjadi, maka akan semakin tinggi nilai kerugian yang terjadi. 4. Durasi lamanya banjir diduga berpengaruh positif terhadap nilai kerugian banjir, karena semakin lama genangan banjir terjadi, maka akan semakin tinggi nilai kerugian banjir yang terjadi. 5. Omset perhari diduga berpengaruh positif pada nilai kerugian banjir, karena semakin besar omset atau pendapatan sebuah usaha, maka akan semakin besar kerugian banjir yang terjadi karena terhambatnya kegiatan perekonomian. 6. Lama usaha berjalan diduga berpengaruh negatif pada nilai kerugian banjir, karena semakin mudaunit usaha berjalan, maka semakin rentan unit usaha saat banjir terjadi dan akan berdampak pada semakin besarnya kerugian yang terjadi. 7. Luas bangunan diduga berpengaruh positif pada nilai kerugian banjir, karena semakin luas bangunan yang terkena banjir, maka akan semakin besar kerugian saat banjir terjadi.
31 8. Program JEDI atau normalisasi Sungai Pesanggrahan diprediksi dapat menurunkan
jumlah
kerugian
ekonomi
akibat
banjir
Sungai
Pesanggrahan. Faktor-faktor yang mempengaruhi nilai kerugian akan dijadikan variabel independent.
Variabel-variabel
independent
tersebut
diduga
signifikan
menggunakan Ordinary Least Square (OLS). Seluruh peubah bebas diduga signifikan pada taraf nyata 15%, taraf nyata adalah batasan toleransi kesalahan yang ditentukan langsung oleh peneliti, dimana nilai tersebut dibawah dari taraf nyata yang telah ditetapkan dan disepakati oleh para ahli untuk ilmu sosial yaitu sebesar 20%. Selanjutnya dilakukan berbagai pengujian yang terkait dengan penelitian.
32
V GAMBARAN UMUM PENELITIAN 5.1 Keadaan Umum Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di dua kelurahan yang berada di dua kecamatan yang berbeda, namun terletak pada bantaran sungai yang sama yaitu bantaran Sungai Pesanggrahan yaitu, Kelurahan Ulujami, Kecamatan Pesanggrahan dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara, Kecamatan Kebayoran Lama, Kota Madya Jakarta Selatan. Sungai Pesanggrahan merupakan salah satu sungai yang akan segera dinormalisasi oleh Pemerintah Provinsi DKI Jakarta dimana normalisasi ini akan mulai dikerjakan pada tahun 20132. Kelurahan Kebayoran Lama Utara merupakan kelurahan yang terletak di Kecamatan Kebayoran Baru, Jakarta Selatan. Kelurahan Kebayoran Lama Utara disebelah Utara Berbatasan dengan Kelurahan Grogol Selatan dan Kelurahan Cipulir, di sebelah timur berbatasan dengan Kelurahan Kramat Pela dan Kelurahan Kebayoran Lama Selatan, di sebelah Selatan berbatasan dengan Kelurahan Kebayoran Lama Selatan dan di sebelah barat berbatasan dengan Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Cipulir (Kelurahan Kebayoran Lama Utara 2012). Kelurahan Ulujami merupakan salah satu Kelurahan di Kecamatan Pesanggrahan Kota Madya Jakarta Selatan. Sebelah utara Kelurahan Ulujami berbatasan dengan Kelurahan Srengseng, di sebelah timur berbatasan dengan Kelurahan Grogol Selatan dan Kelurahan Cipulir, disebelah selatan berbatasan dengan Kelurahan Pesanggrahan dan Kelurahan Bintaro serta di sebelah barat berbatasan dengan Kelurahan Pertukangan Utara dan Kelurahan Pertukangan Selatan (Kelurahan Ulujami 2013). Kelurahan Kebayoran Lama Utara meiliki luas 178.22 Ha yang terbagi dalam 11 RW namun karena ada 1 RW yaitu RW 04 yang kini sedang dilakukan penataan wilayah maka yang terdata hanya 10 RW dengan 107 RT, lalu Kelurahan Ulujami memiliki luas wilayah 170.50 Ha dengan 9 RW dan 94 RT. Kedua kelurahan tersebut sangat sering dilanda banjir, terutama banjir 2
http://www1.pu.go.id/uploads/berita/PPW090811SONY.htm diakses pada 2 September 2013
33 yang berasal dari luapan air sungai yang disebabkan oleh tingginya curah hujan di daerah Puncak, Bogor, Depok dan sekitar aliran Sungai Pesanggrahan. Terutama pada RW 11 untuk Kelurahan Kebayoran Lama Utara dan RW 7, 5, 3 di Kelurahan Ulujami hal tersebut dikarenakan letak hunian warga yang berada di sepanjang Daerah Aliran Sungai (DAS) Sungai Pesanggrahan dengan rata-rata jarak rumah ke sungai adalah 0,5-120 m ditambah dengan kemiringan tanah yang cukup rendah yaitu 15-30 m di atas permukaan laut menyebabkan dua lokasi hunian warga tersebut sangat rentan terhadap banjir, hampir dapat dipastikan jika terjadi curah hujan dengan intensitas tinggi di wilayah Hulu (Puncak, Bogor dan Depok) maka akan terjadi banjir di daerah ini akibat luapan air Sungai Pesanggrahan. Berikut adalah denah peta daerah penelitian di Kelurahan Ulujami dan Kebayoran Lama Utara (gambar 3)
Sumber: www.google-map.com/ulujami/kebayoranlamautara/ Ket:
: lokasi pelaku usaha yang terkena banjir : Sungai Pesanggrahan
Gambar 4. Lokasi penelitian di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan.
34 5.2 Karakteristik Responden Karakteristik umum responden di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara pada penelitian ini diperoleh melalui survey yang telah dilakukan kepada 40 pelaku usaha. Karakteristik umum berikut akan dijelaskan berdasarkan beberapa ciri dari masing-masing unit usaha yang terdiri dari jenis usaha, jam operasional usaha, jumlah tenaga kerja yang dipakai pelaku usaha, omzet per hari, lamanya usaha, jarak lokasi usaha ke sungai, pengetahuan pelaku usaha akan kerentanan lokasi usaha mereka dengan bahaya banjir, jumlah lantai pada unit usaha dan luas bangunan, kedalaman banjir dan durasi banjir. 5.2.1 Jenis Usaha Jenis usaha berjalan dibagi menjadi beberapa sebaran, antara lain usaha manufaktur, usaha dagang, usaha jasa, usaha restoran atau rumah makan dan usaha lainnya yang letaknya tersebar di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara. Berikut adalah Tabel 6 sebaran jenis usaha yang berada pada lokasi penelitian: Tabel 6. Sebaran jenis usaha
No 1. 2. 3. 4.
Karakteristik Unit Usaha Usaha manufaktur Usaha dagang Usaha jasa Restoran/ rumah makan Jumlah
Ulujami
Kebayoran Lama Utara Jumlah Persentase (unit) (%) 9 69.2
Jumlah (unit) 11
Persentase (%) 40.8
12 1 3
44.4 3.7 11.1
3 1 0
27
100.0
13
Total Jumlah (unit) 20
Persentase (%) 50.0
23.1 7.7 0.0
15 2 3
37.5 5.0 7.5
100.0
40
100.0
Sumber: data primer 2013 (diolah)
Hasil dari tabel di atas menunjukkan bahwa karakteristik responden unit usaha berdasarkan jenis usaha berjalan didominasi oleh usaha manufaktur, sebanyak 50% unit usaha pada lokasi penelitian adalah unit usaha yang bergerak pada bidang produksi seperti konveksi (baju, tas, peci, sarung dan celana jeans), pengrajin tahu, pengrajin tempe, pabrik pengolahan roti, pengrajin ikan olahan, pengrajin tahu gejrot dan pabrik mebel. 37.5% unit usaha lainya bergerak pada bidang usaha dagang seperti warung sembako, pemancingan ikan, toko kue dan
35 pengumpul rongsok. Selanjutnya 7.5% dibidang restoran atau rumah makan warung tegal. 5% yang terakhir merupakan unit usaha yang bergerak di bidang jasa yaitu jasa perjalanan liburan (travel agent).
Mayoritas unit usaha yang
bergerak di bidang manufaktur dikarenakan dekat dengan beberapa pusat perekonomian seperti pasar dan pusat grosir garmen walaupun daerah tersebut merupakan lokasi yang rentan akan banjir. Berbeda dengan pelaku usaha seperti pengrajin tempe, pengrajin tahu dan pengrajin ikan olahan, selain karena lokasi pasar yang tidak jauh dari lokasi produksi, para pengrajin juga memang sengaja memilih lokasi produksi yang dekat dengan sungai karena dapat
mudah
membuang sisa produksi ke sungai. 5.2.2
Waktu Operasional Usaha Berjalan Per Hari Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan waktu
operasional usaha berjalan setiap harinya, lamanya usaha berjalan per hari berikut dibagi menjadi sesuai dengan jenis usahanya yaitu manufaktur, dagang, jasa dan restoran. Tabel 7 akan menyajikan sebaran waktu operasional unit usaha per hari yang berada pada lokasi penelitian: Tabel 7. Rata-rata waktu operasional unit usaha per hari
No
Karakteristik Unit Usaha
1 2 3 4
Usaha Manufaktur Usaha Dagang Usaha Jasa Restoran / Rumah Makan
Jam Operasional Unit Usaha (Jam / Hari) Terkecil Rata-rata Tertinggi 4 14 24 8 13 17 8 10 12 9 13 17
Sumber: data primer 2013 (diolah)
Hasil dari tabel di atas dapat dilihat bahwa jenis unit usaha manufaktur memiliki jam operasional terlama dibandingkan dengan jenis unit usaha lainnya yaitu 24 per hari, hal tersebut dikarenakan unit usaha manufaktur memiliki 2 shift kerja yaitu shift pagi dan shift malam. Masing-masing shift kerja memiliki durasi yang berbeda-beda dengan durasi terlama per harinya adalah 12 jam per hari, dengan sistem istirahat secara bergantian. Unit usaha dagang memiliki waktu
36 operasional terlama 17 jam per hari sama dengan unit usaha restoran. Berikutnya adalah unit usaha jasa dengan waktu operasional terlama 12 jam per hari. 5.2.3 Jumlah Tenaga Kerja Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan jumlah tenaga kerja yang digunakan pelaku usaha dalam unit usahanya. Jumlah tenaga kerja dibagi berdasarkan jenis unit usaha yaitu manufaktur, dagang, jasa dan restoran. Tabel 8 menunjukkan sebaran jumlah tenaga kerja yang digunakan unit usaha: Tabel 8. Jumlah tenaga kerja
No
Karakteristik Unit Usaha
1 2 3 4
Usaha Manufaktur Usaha Dagang Usaha Jasa Restoran / Rumah Makan
Jam Tenaga Kerja (Orang) Terkecil Rata-rata Tertinggi 2 11 40 1 5 11 2 5 8 1 2 4
Sumber: data primer 2013 (diolah)
Hasil olah data menunjukkan bahwa unit usaha di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan yang klasifikasikan berdasarkan jenis unit usaha memiliki jumlah tenaga kerja terbesar untuk jenis unit usaha manufaktur yaitu 40 orang tenaga kerja, unit usaha dagang 11 orang tenaga kerja, unit usaha jasa 8 orang tenaga kerja dan unit usaha restoran 4 orang tenaga kerja. Komposisi tenaga kerja yang digunakan masing-masing tenaga kerja sangat bervariasi hal tersebut dipengaruhi beberapa faktor diantaranya skala usaha dan omzet perhari. 5.2.4 Omzet Per Hari Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan omzet yang diterima unit usaha per hari. Rata-rata omzet yang diperoleh diklasifikasikan sesuai dengan jenis unit usaha sesuai dengan pembagian menurut UU No 20 tahun 2008 mengenai unit usaha Mikro, Kecil dan menengah (Tabel 9).
37 Tabel 9. Sebaran omzet unit usaha per hari Skala Unit Usaha
No
Omzet (Rp / tahun)
Jumlah Per Kelurahan
1
Mikro
11
Kebayoran Lama Utara 2
2
Kecil
14
3 Menengah 2 Sumber: data primer 2013 (diolah)
Ulujami
Terkecil
Rata-rata
Tertinggi
73 000 000
168 367 930
292 000 000
10
310 250 000
1 003 141 667
2 190 000 000
1
2 847 000 000
3 382 333 333
3 650 000 000
Besarnya omzet dipengaruhi oleh banyak faktor seperti banyaknya tenaga kerja yang dipekerjakan sampai dengan jumlah transaksi perharinya. Unit usaha mikro yang terdapat pada lokasi penelitian terdiri dari unit usaha yang bergerak dibidang pusat kebugaran, konveksi, pengepul rongsok, toko barang kebutuhan pokok, warung makan tegal, pemancingan dan pengrajin roti rumahan. Unit usaha kecil yang terdapat pada lokasi penelitian terdiri dari unit usaha yang bergerak dibidang konveksi, pengrajin tahu, pengrajin tempe, pengepul rongsok, penyedia jasa agent perjalanan, pengrajin bandeng presto, pengrajin tahu gejrot, pemancingan, warung makan tegal dan home industry perabotan rumah tangga. Terakhir adalah unit usaha menengah yang terdapat pada lokasi penelitian terdiri dari unit usaha yang bergerak dibidang konveksi dan home industry pengolahan ikan asin. 5.2.5
Lama Usaha Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan lama usaha.
Lama usaha dibagi berdasarkan jenis unit usaha yaitu manufaktur, dagang, jasa dan restoran. Tabel 10 menunjukkan sebaran lama usaha: Tabel 10. Sebaran lama usaha No
Karakteristik Unit Usaha
1 2 3 4
Usaha Manufaktur Usaha Dagang Usaha Jasa Restoran / Rumah Makan
Sumber: data primer diolah (2013)
Lama usaha (Tahun) Terkecil Rata-rata Terlama 1 9 38 1 8 15 6 7 9 4 10 22
38 Karakteristik unit usaha berdasarkan lama usaha berjalan menunjukkan sebaran yang bervariasi dengan umur usaha termuda adalah 1 tahun dan yang tertua adalah 38 tahun. Usaha dengan umur yang termuda mulai berjalan sejak tahun 2012 dan usaha dengan umur usaha tertua mulai berjalan sejak tahun 1975. Umur usaha akan digunakan untuk mengetahui tingkat adaptif pelaku usaha terhadap bahaya banjir. Pelaku yang tinggal lebih lama umumnya akan cenderung lebih adaptif terhadap kejadian-kejadian alam yang sering terjadi disekitarnya disbanding pelaku usaha yang umur usahanya terbilang masih baru. Perilaku adaptif yang dimaksud adalah upaya mitigasi terhadap bencana atau fenomena-fenomena alam lainnya yang sering terjadi di lingkungan tempat usahanya dalam hal ini adalah bahaya banjir. Selain prilaku adaptif dapat diketahui juga respon terhadap bahaya banjir melalui umur usaha berjalan. Umumnya pelaku usaha yang umur usahanya terbilang tua akan cenderung bersikap biasa saja daripada pelaku usaha yang umur usahanya masih baru. Hal tersebut dikarenakan pelaku usaha dengan umur usaha yang sudah tua sudah terbiasa dan sudah melakukan upaya-upaya mitigasi bencana terlebih dahulu sehingga respon pelaku usaha dengan umur usaha tua cenderung lebih adaptif daripada pelaku usaha dengan umur usaha yang masih muda. 5.2.6 Jarak Terhadap Sungai Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan jarak unit usaha terhadap sungai. Jarak terhadap sungai berikut dibagi berdasarkan jarak lurus dan jarak liku ke sungai. Tabel 11 menunjukkan sebaran jarak unit usaha terhadap sungai: Tabel 11. Sebaran jarak unit usaha terhadap sungai
No
Karakteristik Unit Usaha
Jarak unit usaha ke sungai (m) Terdekat Rata-rata Terjauh
1 2 3 4
Usaha Manufaktur Usaha Dagang Usaha Jasa Restoran / Rumah Makan
Lurus Liku Lurus Liku Lurus Liku 1 1 78 107 225 282 1 1 86 122 258 352 48 67 68 92 89 118 134 170 193 250 273 353
Sumber: data primer diolah (2013)
39 Karakteristik unit usaha berdasarkan jarak lokasi usaha terhadap sungai memiliki jarak terdekat dengan sungai adalah 1 m dan terjauh adalah 353 m dari Sungai Pesanggrahan. Jarak suatu unit usaha ke sungai digunakan untuk melihat seberapa rentan suatu unit usaha tersebut terhadap bahaya banjir sungai yang terjadi dari Sungai Pesanggrahan. Umumnya semakin dekat unit usaha ke sungai maka akan semakin rentan suatu usaha terhadap bahaya banjir. Hal tersebut dikarenakan lokasi usaha yang paling dekat memiliki risiko terlebih dahulu bila terjadi banjir. Hasil kuesioner data yang diperoleh diketahui secara keseluruhan unit usaha yang terletak pada lokasi penelitian memiliki jarak yang relatif dekat dengan Sungai Pesanggrahan dengan jarak terjauh adalah 353 m hal tersebut menandakan bahwa lokasi usaha yang terkena banjir memang berada tidak jauh dari sumber banjir berasal yaitu Sungai Pesanggrahan. 5.2.7
Luas Bangunan Unit Usaha Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan luas
bangunan unit usaha. Luas bangunan unit usaha berikut dibagi berdasarkan jenis usaha yaitu manufaktur, dagang, jasa dan rumah makan. Tabel 12 menunjukkan sebaran luas bangunan unit usaha: Tabel 12. Sebaran luas bangunan unit usaha No
Karakteristik Unit Usaha
1 2 3 4
Usaha Manufaktur Usaha Dagang Usaha Jasa Restoran / Rumah Makan
Luas bangunan unit usaha (m2) Terkecil Rata-rata Tertinggi 20 84 400 4 116 500 80 140 200 6 14 20
Sumber: data primer diolah (2013)
Karakteristik unit usaha berdasarkan luas bangunan unit usaha menunjukkan bahwa unit usaha dengan luas bangunan yang cukup luas umumnya memiliki kecenderungan mengalami kerugian yang lebih besar dibanding dengan unit usaha yang memiliki luas bangunan lebih kecil. Namun hal tersebut harus diuji lebih lanjut dengan mengaitkan luas bangunan dengan kondisi aset yang disimpan didalam bangunan. Luas bangunan yang didata adalah luas bangunan
40 yang digunakan untuk melakukan kegiatan jual beli. Diketahui luas terendah adalah 4 m2 dan terluas adalah 500 m2. 5.2.8 Unit Usaha Berdasarkan Jumlah Lantai Unit Usaha Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan jumlah lantai pada masing-masing unit usaha, jumlah lantai pada unit usaha akan dibagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok unit usaha dengan jumlah lantai tingkat satu dan unit usaha dengan jumlah lantai tingkat lebih dari satu. Berikut adalah Tabel 13 sebaran unit usaha berdasarkan jumlah lantai tingkat yang berada pada lokasi penelitian: Tabel 13. Sebaran jumlah lantai unit usaha Ulujami
Kebayoran Lama Utara
Total
Karakteristik Unit Usaha Jumlah Lantai a. Satu lantai b. Lebih dari 1 lantai Total
Jumlah (unit)
Persentase (%)
Jumlah (unit)
Persentase (%)
Jumlah (unit)
Persentase (%)
23 5
82.2 17.8
10 2
83.3 16.7
33 7
82.5 17.5
28
100.0
12
100.0
40
100.0
Sumber: data primer 2013 (diolah)
Mayoritas bangunan pada unit usaha di dua kelurahan hanya memiliki satu tingkat lantai dengan angka sebesar 82.5% dan 17.5% lainnya memiliki tingkat lantai lebih dari 1. 5.2.9
Pengetahuan Pelaku Usaha Terhadap Kerentanan Banjir Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan pengetahuan
dari pelaku usaha terhadap kerentanan daerah usahanya terhadap bahaya banjir, hal ini akan dilihat berdasarkan mengetahui atau tidaknya pelaku usaha terhadap kerentanan daerah usahanya terhadap bahaya banjir. Berikut adalah Tabel 14 sebaran pengetahuan pelaku usaha terhadap kerentanan banjir yang berada pada lokasi penelitian:
41 Tabel 14. Sebaran pengetahuan pemilik usaha terhadap kerentanan banjir Ulujami
Kebayoran Lama Utara
Total
Karakteristik Unit Usaha Jumlah (unit) Pengetahuan Pemilik Usaha a. Mengetahui b. Tidak mengetahui Total Sumber: data primer 2013 (diolah)
Persentase (%)
Jumlah (unit)
Persentase (%)
Jumlah (unit)
Persentase (%)
25
89.3
12
100.0
37
92.5
3 28
10.7 100.0
0 12
0.0 100.0
3 40
7.5 100.0
Dari hasil sebaran frekuensi mengenai pengetahuan pemilik usaha mengenai kerentanan daerah usahanya terhadap bahaya banjir terdapat mayoritas 92.5% dari dua Kelurahan tersebut mengaku mengetahui jika daerah tempat mereka melakukan kegiatan produksi merupakan daerah yang rentan atau sering mengalami banjir dan 7.5% yang lain mengaku tidak mengetahui jika lokasi usaha mereka merupakan daerah yang rawan akan bahaya banjir. 5.2.10 Kedalaman dan durasi banjir Karakteristik unit usaha yang berikutnya adalah berdasarkan kedalaman dan durasi banjir. Berdasarkan 40 responden, kedalaman dan durasi yang dialami oleh responden menunjukkan bahwa rata-rata kedalaman banjir pada lokasi penelitian adalah 94.35 cm (cateris paribus) dan rata-rata durasi banjir adalah 96.6 jam (cateris paribus). Kedalaman banjir tertinggi adalah 165 cm dan ternedah adalah 15 cm. Durasi banjir terlama adalah 336 jam dan terendah adalah 24 jam sehingga pelaku usaha memiliki kemungkinan mengalami kerugian ekonomi yang cukup besar. Namun hal tersebut harus diuji lebih lanjut. Kedalaman dan durasi banjir tersebut adalah kondisi aktual yang terjadi pada periode banjir tanggal 17-19 Januari 2013.
42
VI HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Persepsi Responden Terhadap Risiko Banjir Sungai Pesanggrahan Analisis persepsi pelaku usaha digunakan untuk melihat tingkat respon dari pelaku usaha dalam menghadapi bahaya banjir. Respon tersebut akan berhubungan dengan tingkat kesiapan pelaku usaha dalam mengetahui risiko yang mungkin diterimanya bila banjir terjadi. Analisis persepsi pelaku usaha menggunakan analisis korelasi spearman. Analisis korelasi spearman dapat melihat hubungan antara persepsi pelaku usaha terhadap peluang terjadinya banjir, persepsi pelaku usaha terhadap konsekuensi terjadinya banjir kembali, persepsi pelaku usaha terhadap upaya mitigasi individu pelaku usaha dalam menghadapi risiko banjir dan persepsi pelaku usaha terhadap kebutuhan akan kebijakan pemerintah dalam upaya mengatasi bahaya banjir. Persepsi yang dinilai adalah persepsi pelaku usaha terhadap peluang kemungkinan terjadinya banjir di masa yang akan datang (PBMP), persepsi pelaku usaha terhadap konsekuensi yang mungkin akan diterima oleh pelaku usaha apabila terjadi banjir terjadi kembali (KYMD), persepsi pelaku usaha terhadap kebutuhan pelaku usaha sebagai individu untuk mengupayakan tindakan mitigasi banjir secara privat (TDMP) dan persepsi pelaku usaha terhadap kebutuhan pelaku usaha sebagai ndividu akan kebutuhan kebijakan pemerintah dalam hal ini kebijakan untuk mengatasi permasalahan banjir (KTKP). Tabel 15 adalah tabel sebaran persepsi pelaku usaha secara umum. Tabel 15. Rata-rata persepsi responden pelaku usaha Persepsi Peluang Banjir Masa Depan (PBMP) Konsekuensi yang Mungkin Diterima (KYMD) Tindakan Upaya Mitigasi Pribadi (TDMP) Kebutuhan Terhadap Kebijakan Pemerintah (KTKP)
Rata-rata 6.02 5.60 3.17 6.72
Sumber: data primer 2013 (diolah)
Hasil tabel di atas menunjukkan bahwa rata-rata responden memiliki persepsi bahwa banjir pada lokasi usaha mereka sangat mungkin akan terjadi kembali hal tersebut ditunjukkan pada data tabel dengan skor persepsi PPBMP
43 sebesar 6.02 dikarenakan jumlah kejadian banjir yang telah terjadi pada lokasi tempat mereka melakukan kegiatan jual beli sudah sangat sering sehingga menurut pelaku usaha peluang terjadinya banjir kembali sangat mungkin terjadi, selain faktor curah hujan dan intensitas meluapnya air sungai yang cukup sering yang terjadi pada periode November 2012 sampai April 2013. Persepsi tersebut dikarenakan responden beranggapan bahwa selama kondisi lingkungan yang ada tidak mengalami perubahan atau perbaikan seperti pengelolaan drainase yang baik dan sarana tangkapan air yang belum memadai dipenuhi maka peluang terjadinya banjir kembali akan tetap besar. Berikutnya persepsi responden pelaku usaha terhadap KYMD juga menunjukkan skor sebesar 5.60 yang berarti sudah sangat seringnya responden mengalami kerugian akibat terjadinya banjir sehingga banyak dari responden yang mengatakan bahwa bila banjir terjadi kembali maka akan ada konsekuensi atau kerugian yang akan mereka terima. Hasil olah data menunjukkan persepsi pelaku usaha terhadap upaya mitigasi yang mereka lakukan (TDMP) memperoleh skor sebesar 3.17 yang berarti keinginan melakukan upaya mitigasi privat oleh pelaku usaha rendah dikarenakan banjir mereka hadapi adalah sesuatu yang sudah biasa terjadi sehingga responden bersikap bahwa kejadian banjir adalah sesuatu yang rutin atau sudah biasa, menyebabkan upaya mitigasi secara individu yang dilakukan oleh responden dirasa hanya mengurangi tingkat kerugian sedikit saja namun biaya yang dikeluarkan untuk upaya mitigasi sangat besar, sehingga pelaku usaha merasa perlu untuk dilakukannya upaya penanggulangan risiko banjir secara kolektif atau melalui pemerintah dan ini ditunjukkan dari hasil yang diperoleh yaitu skor sebesar 6.72 untuk persepsi pelaku usaha terhadap kebutuhan kebijakan pemerintah akan program penanggulangan banjir (KTKP). Program pemerintah yang saat ini sedang berjalan guna menanggulangi banjir adalah program normalisasi sungai, waduk, situ dan semua daerah yang berfungsi sebagai sarana tangkapan air di DKI Jakarta dimana salah satu dari 13 sungai yang sedang dinormalisasi adalah Sungai Pesanggrahan. Selanjutnya analisis korelasi akan melihat persepsi pelaku usaha.
44 Analisis berikut dilakukan untuk melihat keterkaitan antara persepsi PBMP, KYMD, TDMP dan KTKP. Umumnya semakin tinggi persepsi responden terhadap PBMP dan KYMD maka akan semakin tinggi pula kebutuhan akan TDMP atau KTKP. Berikut adalah korelasi yang terjadi antara PBMP, KYMD, TDMP dan KTKP yang dapat dilihat pada Tabel 16. Tabel 16. Persepsi responden pelaku usaha
Spearman,s rho
PBMP KYMD TDMP KTKP
MSDP 1 0.45** 0.3 0.11
MSSK
MTDP
MTPM
1 0.12 0.34*
1 0.26
1
Sumber: data primer 2013 (diolah) *: korelasi signifikan pada taraf nyata alpha 5% **: korelasi signifikan pada taraf nyata alpha 1%
Hasil dari tabel diatas menunjukkan keterkaitan antara persepsi PBMP, KYMD, TDMP dan KTKP dari responden pelaku usaha yang berada di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan. Koefisien korelasi antara peluang terjadinya banjir (PBMP) dengan kemungkinan konsekuensi yang akan diterima apabila banjir terjadi kembali (KYMD) diperoleh sebesar 0.45, angka tersebut signifikan pada taraf nyata alpha 5% serta bersifat positif dan memiliki hubungan yang sangat erat. Nilai yang positif menjelaskan bahwa semakin tingginya peluang terjadinya banjir kembali pada lokasi penelitian maka akan semakin tinggi pula kemungkinan konsekuensi yang akan diterima oleh responden pelaku usaha apabila banjir terjadi kembali. Hasil korelasi tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar responden mengakui dan sadar bahwa lokasi tempat usaha mereka berada memang rentan akan banjir dan apabila banjir tersebut terjadi kembali maka dapat dipastikan responden akan menerima konsekuensi atau mengalami kerugian akibat terjadinya banjir. Persepsi kemungkinan konsekuensi yang mungkin diterima apabila banjir datang (KYMD), dengan persepsi kebutuhan responden akan kebijakan pemerintah untuk menyelesaikan masalah banjir (KTKP) diperoleh sebesar 0.34 signifikan pada taraf nyata 1% dan tidak ditemukan korelasi dengan tingkat keinginan untuk melakukan upaya mitigasi secara privat (PBMP). Hasil korelasi
45 tersebut menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara persepsi kemungkinan konsekuensi yang diterima oleh responden bila banjir terjadi kembali dengan persepsi kebutuhan responden akan kebijakan pemerintah untuk menanggulangi banjir, dikarenakan mayoritas responden pelaku usaha yang berada pada lokasi penelitian sudah tidak memiliki keinginan untuk melakukan upaya mitigasi banjir secara privat, namun upaya mitigasi yang bersifat kolektif. Hasil pengamatan pada lokasi panalitian ditemukan beberapa pelaku usaha yang sudah melakukan upaya mitigasi sebelumnya guna mencegah konsekuensi yang akan mereka terima jika banjir terjadi namun upaya mitigasi tersebut
hanya dapat mengurangi
kerugian akibat banjir sedikit saja dibanding dengan biaya yang telah mereka gunakan untuk melakukan upaya mitigasi secara privat, sehingga mayoritas responden berpendapat banjir dan kerugian akan tetap terjadi apabila penyebab banjir yang berada di hulu tidak diselesaikan. Sampai saat ini upaya yang telah dilakukan pemerintah dirasa masih belum optimal sehingga kebutuhan akan kebijakan pemerintah untuk penanggulangan banjir masih sangat tinggi. Saat ini sebagian responden mulai beralih dari upaya mitigasi menjadi upaya adaptasi. Seperti melakukan pemindahan barang dan aset ke daerah yang lebih tinggi begitu mendapat peringatan banjir atau menahan pasokan bahan baku begitu mendapat peringatan banjir dan memindah lokasi produksi ke tempat yang tidak banjir selama banjir. 6.2 Struktur Kerugian Ekonomi Akibat Banjir Setelah dilakukan wawancara secara terstruktur kepada 40 responden pelaku usaha diperoleh data kerugian ekonomi langsung yang nantinya akan dijadikan variabel dependent pada model penduga. Variabel dependent tersebut adalah kerugian (KRGN) yang didapat dari hasil penjumlahan antara biaya kerusakan struktural, biaya kerusakan aset, biaya kerugian omzet dan biaya tenaga kerja atau biaya perbaikan. Melalui hasil data wawancara diperoleh data estimasi kerugian total sebagai berikut.
46 Tabel 17. Struktur kerugian ekonomi langsung banjir Sungai Pesanggrahan pada sektor komersil No
Jenis Kerugian
1 2 3 4
Total Kerugian Responden (n=40)
Kerusakan Struktural Bangunan Kerusakan Aset (konten) Kerugian Omzet TK dan Perbaikan Total Sumber: data primer 2013 (diolah) Ket: Persentase terhadap masing-masing total
49 985 000 141 667 000 638 916 662 80 761 875 911 330 537
Kerugian Rata-rata Per responden 1 249 625 3 541 675 15 972 916 2 019 046 22 783 262
Total Kerugian Populasi (N=54) 67 479 750 191 250 450 862 537 464 109 128 484 1 230 296 148
persentase (%) 5.5 15.5 70.1 8.9 100.0
Berdasarkan hasil penjumlahan data kerusakan diperoleh struktur kerugian ekonomi akibat banjir yang dialami oleh responden dengan proporsi kerugian terbesar yang dialami adalah dari biaya kerugian omzet yaitu sebesar 70.1%. Diketahui bahwa kerugian atau kehilangan omzet harian yang dialami oleh pelaku usaha dikarenakan terhentinya kegiatan ekonomi akibat banjir adalah yang paling merugikan bagi pelaku usaha pada lokasi penelitian. 6.3 Stage Damage Function Analisis estimasi nilai kerugian ekonomi di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan dilakukan dengan menggunakan model dari Stage Damage Function (SDF). Berikut model regresi linear berganda nilai kerugian ekonomi akibat banjir Sungai Pesanggrahan pada sektor komersil di Jakarta Selatan. KRGN = -12 882.792+ 139.246 KDLM + 81.105 DRBJ + 53.697 LSBG205.319 THML + 4.612 OMPH……..……………………………..(6.1) Di mana: KRGN
= Nilai kerugian ekonomi akibat banjir (Rp 000 per responden)
KDLM
= Kedalaman banjir (cm)
DRBJ
= Durasi lamanya banjir (jam)
LSBG
= Luas bangunan yang tergenang banjir (m2)
THML
= Lama beroperasi usaha (tahun)
OMPH
= Omset usaha perhari (Rp 000 )
47 Kerugian yang dihitung dalam estimasi nilai kerugian ekonomi pada sektor komersil di Jakarta Selatan adalah hasil penjumlahan dari kerusakan struktural, kerusakan aset, biaya perbaikan, biaya tenaga kerja, dan besarnya omset yang hilang perharinya. Model di atas merupakan kombinasi indikatorindikator yang mewakili kerugian ekonomi akibat banjir Sungai Pesanggrahan pada sektor komersil di Jakarta selatan yaitu antara lain, kedalaman air banjir, durasi banjir, luas bangunan yang tergenang, tahun beroperasinya usaha dan omzet usaha perhari. Hasil olah data menunjukkan R2 model sebesar 65.8% hal tersebut berarti keragaman yang dapat dijelaskan oleh variabel independent dalam model sebesar 65.8%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar model. Taraf nyata yang digunakan yaitu sebesar 15%. Selanjutnya dilakukan pengujian parameter terhadap hubungan antara variabel dependent pada model terhadap variabel independent yang terdiri dari uji statistik dan uji ekonometrika. Pengujian yang pertama adalah uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov dari hasil olah data menggunakan SPSS 20 didapat Asymp.Sig (2-tailed) sebesar 0.248 dan nilai tersebut lebih besar dari alpha yang digunakan yaitu 15% dimana hal tersebut berarti residual menyebar dengan normal. Pengujian yang berikutnya adalah uji multikolinearitas dengan membandingkan nilai VIF pada masing-masing variabel independent dengan batas nilai pelanggaran yaitu 10 dari hasil pengujian terbukti model tidak mengalami pelanggaran multikolinearitas, karena nilai VIF pada masing-masing variabel independent kurang dari 10. Pengujian yang berikutnya adalah uji pelanggaran asumsi autokolerasi dengan menggunakan uji Durbin-Watson dimana dari hasil pengujian menyatakan model bebas dari pelanggaran asumsi autokorelasi, yang dibuktikan dengan didapat nilai DW sebesar 2.053 dimana nilai tersebut telah memenuhi asumsi dL < DW < 4-dU atau terletak dalam selang 1.23 – 2.21, yang artinya model bebas dari pelanggaran autokorelasi (Juanda 2009). Selanjutnya yang terakhir adalah pengujian Uji terakhir yang dilakukan adalah homoskedastisitas dengan menggunakan uji Glejser. Diperoleh nilai Pvalueabresid variabel lebih kecil dari taraf nyata alpha 15%. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi pelanggaran asumsi heteroskedastisitas. Berdasarkan hasil berbagai
48 uji tersebut, dapat disimpulkan bahwa terdapat satu pelanggaran asumsi yaitu heteroskedastisitas, sisanya tidak terjadi pelanggaran asumsi. Setelah dilakukan beberapa pengujian terhadap model ternyata diperoleh variabel independent yang berpengaruh nyata dan tidak berpengaruh nyata terhadap besaran nilai kerugian ekonomi akibat banjir Sungai Pesanggrahan pada sektor komersil di Jakarta Selatan. Variabel yang tidak berpengaruh nyata terhadap kerugian ekonomi tersebut adalah tahun beroperasi usaha (THML) hal tersebut dilihat dari P-value sebesar 0.553 yang tidak signifikan pada alpha 15% meskipun tanda pada koefisien dari variabel THML sudah sesuai dengan hipotesis. Semakin muda umur usaha atau usaha mulai beroperasi maka akan semakin tinggi kerugian ekonomi yang akan dirasakan oleh responden. Hal tersebut ternyata sesuai dengan yang terjadi di lapangan dimana masih banyak pelaku usaha yang mengalami kerugian ekonomi yang besar walaupun usia usaha mereka pada lokasi penelitian terbilang cukup lama, hal tersebut terjadi karena seringnya banjir datang secara tiba-tiba di waktu malam hari di saat semua penghuni sedang tidur dan beberapa lokasi usaha terpisah dengan tempat tinggal pelaku usaha sehingga baik pelaku usaha dan tenaga kerjanya tidak menyadari akan datangnya banjir. Selain itu banjir yang datang sangat sering juga memiliki ketinggian yang cukup tinggi dan kecepatan datangnya debit air yang cepat menyebabkan waktu yang dimiliki para pelaku usaha untuk menyelamatkan aset mereka tidak mencukupi, sehingga para pelaku usaha tetap mengalami kerugian. Variabel yang berpengaruh nyata terhadap kerugian ekonomi akibat banjir Sungai Pesanggrahan pada sektor komersil di Jakarta Selatan adalah kedalaman air banjir (KDLM), durasi lamanya banjir terjadi (DRBJ), luas bangunan yang tergenang banjir (LSBG) dan omset perhari (OMPH). Berikut keterangan lebih lanjut terkait variabel-variabel yang berpengaruh nyata terhadap kerugian ekonomi akibat banjir Sungai Pesanggrahan pada sektor komersil di Jakarta Selatan selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 18 dan lampiran 3.
49 Tabel 18 hasil uji signifikansi dengan regresi linear berganda Model (Constant) kedalaman banjir (cm) durasi banjir (jam) luas bangunan (m2) Tahun mulai usaha (tahun) Omzet perhari (Rp 000 ) R2: 65.8%
Coefficientsa Unstandardized Coefficients B Std. Error -12882.792c 7064.443 139.246c 72.446 81.105d 51.287 53.697c 27.748 -205.319 342.745 4.612a 51.287
Sig. 0.07 0.06 0.12 0.06 0.55 0.00
Collinearity Statistics VIF 1.93 1.66 1.54 1.08 1.08
DW: 2.053
Sumber: Data primer 2013 (diolah) Ket: a: nyata pada alpha 0.01 b: nyata pada alpha 0.05 c: nyata pada alpha 0.1 d: nyata pada alpha 0.15
6.3.1
Kedalaman Banjir (KDLM) Hasil regresi menunjukkan bahwa variabel KDLM memiliki nilai
koefisien sebesar 139.246 dan signifikan pada alpha 10%, hal tersebut berarti jika kedalaman air banjir meningkat sebesar 10 cm maka rata-rata nilai kerugian ekonomi akan meningkat sebesar Rp 1 392 460, cateris paribus. Baik tanda dan uji taraf nyata sesuai dengan hipotesis, yaitu semakin tinggi kedalaman banjir maka akan semakin banyak barang, aset dan bangunan yang terendam banjir yang menyebabkan semakin tingginya kerugian yang diterima responden. Hal tersebut menunjukkan bahwa pada kondisi di lapangan kedalaman banjir mempengaruhi besarnya kerugian ekonomi yang diterima oleh responden. 6.3.2
Durasi Lamanya Banjir Terjadi (DRBJ) Hasil regresi dari variabel durasi lamanya banjir terjadi (DRBJ) juga
menunjukkan adanya hubungan antara durasi dari banjir dengan kerugian ekonomi yang ditimbulkan akibat banjir sungai Sungai Pesanggrahan hal tersebut ditunjukkan dari tanda dan besaran nilai koefisien dari DRBJ yang sesuai dengan hipotesis dengan nilai koefisien sebesar 81.105 yang signifikan pada alpha 15%. Hal tersebut membuktikan bahwa durasi terjadinya banjir mempengaruhi besaran dari kerugian ekonomi yang terjadi akibat banjir di Sungai Pesanggrahan pada sektor komersil di Jakarta Selatan, dimana bertambahnya durasi banjir selama 1 jam akan meningkatkan besaran kerugian ekonomi sebesar Rp 81 105, cateris
50 paribus. Hal tersebut sesuai dengan dugaan awal dimana semakin lama banjir menggenang maka kerugian ekonomi yang terjadi akan semakin tinggi. 6.3.3 Luas Bangunan (LSBG) Selain KDLM dan DRBJ variabel yang juga mempengaruhi besaran kerugian ekonomi akibat banjir adalah luas bangunan (LSBG). Hasil regresi menujukkan bahwa luas bangunan (LSBG) berpengaruh nyata terhadap besaran kerugian ekonomi akibat banjir.Hal tersebut dibuktikan dengan tanda dan nilai koefisien dari LSBG yang sesuai dengan hipotesis dengan nilai koefisien LSBG sebesar 53.697 signifikan pada taraf nyata 10%. Hal tersebut berarti bertambahnya luas bangunan sebesar 1 m2 akan menyebabkan peningkatan kerugian ekonomi sebesar Rp 53 697, cateris paribus hal tersebut sesuai dengan dugaan awal bahwa semakin luas bangunan maka semakin tinggi pula kemungkinan kerugian ekonomi yang akan dialami apabila terjadi banjir. 6.3.4 Omzet Perhari (OMPH) Variabel terakhir yang mempengaruhi kerugian ekonomi akibat banjir di Sungai Pesanggrahan pada sektor komersil di Jakarta Selatan adalah omzet yang didapat unit usaha perharinya (OMPH). Berdasarkan hasil regresi didapati bahwa tanda dan nilai besaran koefisien dari OMPH sesuai dengan hipotesis. Diketahui nilai koefisien dari OMPH sebesar 4.612 nyata pada alpha 1%. Dugaan awal dimana semakin besar omzet yang dimiliki masing-masing unit usaha maka akan semakin tinggi pula kerugian ekonomi yang akan diterima apabila terjadi banjir dibuktikan dengan intepretasi hasil regresi dimana peningkatan omset sebesar Rp 1 000 akan mengakibatkan peningkatan kerugian ekonomi sebesar Rp 4 612 6.4 Estimasi Nilai Kerugian Ekonomi Sektor Komersil Akibat Banjir Sungai Pesanggrahan di Jakarta Selatan Melalui model yang telah digunakan selanjutnya akan dihitung kerugian ekonomi total pada sektor komersil di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan. Model akan dikombinasikan dengan ratarata nilai dari masing-masing variabel independent yang telah diolah untuk mencari nilai rata-rata kerugian ekonomi akibat banjir yang nantinya akan
51 dikalikan dengan total populasi sehingga diperoleh nilai kerugian ekonomi total pada sektor komersil di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan. Hasil pengolahan rata-rata variabel independent dapat dilihat pada Tabel 19 berikut. Tabel 19. Data rata-rata masing-masing variabel independent Minimum 1 4 15 24 200
THML (tahun) LSBG (m2) KDLM (m) DRBJ (jam) OMPH (Rp 000)
Maksimum 38 500 250 336 10000
Rata-rata 9.1 93.82 94.35 96.6 2493.91
Sumber: Data primer 2013 (diolah)
Berikut adalah penghitungan rata-rata kerugian ekonomi yang dialami oleh pelaku usaha di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Jakarta Selatan: KRGN = -12882.792 + 139.246 (KDLM) + 81.105 (DRBJ) + 53.697 (LSBG) 205.319 (THML) + 4.612 (OMPH)…….…………………………..(6.2) KRGN = -12882.792 + 139.246 (94.35) + 81.105 (96.6) + 53.697 (93.82) 205.319 (9.1) + 4.612 (2493.91)……..……………………………(6.3) KRGN= Rp 22 761 173 / periode banjir tanggal 17-19 Januari 2013 Hasil penghitungan menunjukkan bahwa rata-rata responden mengalami kerugian ekonomi sebesar Rp 22 761 173 dan kerugian total seluruh populasi pelaku
usaha
di
kedua
Kelurahan
dengan
54
pelaku
usaha
adalah
Rp 1 229 103 342. Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 20. Tabel 20. Estimasi kerugian No 1 2 3 4 5
Keterangan Responden (n=40) Rata-rata per responden Populasi (N=54) Ulujami (n=37) Kebayoran lama Utara (n=17)
Sumber: data primer diolah (2013)
Estimasi Kerugian (Rp) 910 446 920 22 761 173 1 229 103 342 842 163 401 386 939 941
52 6.5 Prediksi Penurunan Kerugian Ekonomi Banjir Sungai Dengan Adanya Program Jakarta Emergency Dredging Initiative (JEDI) Sungai merupakan salah satu drainase utama yang memiliki fungsi penampung dan menyalurkan aliran air dari suatu daerah alisan sungai yang secara alami mengalir dari hulu ke laut. Debit pengaliran sangat dipengaruhi oleh bentuk dan luas sungai, pola aliran sungai utama dan anak sungai, topografi dan jenis tanah sungai (Budi 2008). Penyimpangan penggunaan bantaran sungai, seperti terus bertambahnya bangunan-bangunan di pinggir sungai, pendangkalan sungai akibat sedimentasi, sampah dan pengendapan zat lain, telah menyebabkan menyempitnya aliran sungai menuju ke laut. Saat ini pemerintah Provinsi DKI Jakarta sedang melaksanakan upaya mitigasi banjir yang dilakukan menyeluruh di 13 sungai yang menjadi saluran drainase air banjir. Jakarta Emergency Dredging Initiative (JEDI) adalah program normalisasi sungai yang dilakukan dengan tujuan merehabilitasi dan pengerukan floodways, saluran air dan cekungan retensi banjir. Program ini diperkirakan akan selesai dalam jangka waktu dua tahun sedikit meleset dari target awal pengerjaan yang dimulai tahun 2011 sampai dengan 2014, namun baru dimulai april 2013 lalu. Diperkirakan dengan dilaksanakannya program JEDI tersebut dapat mengurangi 60% dari total titik genangan air di Jakarta3. salah satu sungai yang juga termasuk di dalam JEDI adalah Sungai Pesanggrahan. Sungai Pesanggrahan Memiliki panjang sungai 66.7 km2 dengan total aliran dari hulu sampai dengan hilirnya di cengkareng drain yaitu 67 515 km2. Diperkirakan normalisasi sungai nantinya akan meningkatkan kapasitas tampung debit air dari 30 m3/detik menjadi 220 m3/detik sehingga ketinggian limpasan air Sungai Pesanggrahan hanya 20-30 cm dan durasi genangan yang sebelumnya bisa berhari-hari menjadi hanya sekitar 2-3 jam4. Maka dengan kondisi ketinggian rata-rata banjir yang dialami oleh pelaku usaha saat ini yaitu 94.35 cm (cateris paribus) akan berkurang sebesar 68.2%, durasi banjir rata-rata saat ini yaitu 96.6 jam (cateris paribus) akan berkurang sebesar 96.89%..
3
http://www.poskotanews.com/2013/08/14/jokowi-sepakat-keruk-13-kali/ di akses pada tanggal 2 September 2013 4 http://www1.pu.go.id/uploads/PPW090811SONY.htm di akses pada tanggal 2 September 2013
53 Pernyataan di atas menjadi dasar justifikasi bahwa diasumsikan setelah normalisasi sungai kemungkinan perkiraan pengurangan banjir yang dapat dirasakan dari program normalisasi Sungai Pesanggrahan adalah pengurangan ketinggian banjir menjadi rata-rata 30 cm (cateris paribus) dari ketinggian ratarata awal sebelum normalisasi adalah 94.35 cm (cateris paribus) dan durasi banjir rata-rata menjadi 3 jam (cateris paribus) dari rata-rata durasi banjir awal yaitu 96.6 jam (cateris paribus), maka total kerugian per unit usaha menjadi: KRGN = -12882.792 + 139.246 (30) + 81.105 (96.6) + 53.697 (93.82) 205.319(9.1) + 4.612 (2493.91)…..………………………………(6.4) KRGN = Rp 13 800 693 Skenario pertama prediksi penurunan kerugian dengan asumsi pertama yaitu penurunan kedalaman banjir sehingga kerugian banjir responden turun dari Rp 910 446 920 (cateris paribus) menjadi Rp 552 027 720 atau turun sebesar Rp 358 419 200 (cateris paribus). KRGN = -12882.792 + 139.246 (94.35) + 81.105 (3) + 53.697 (93.82) -205.319 (9.1) + 4.612 (2493.91)…..…………………………………………(6.5) KRGN = Rp 14 047 213 Skenario kedua prediksi penurunan kerugian dengan asumsi kedua yaitu penurunan durasi banjir sehingga kerugian banjir rata-rata per responden turun dari Rp 910 446 920 (cateris paribus) menjadi Rp 561 888 520 atau sebesar Rp 348 558 400 (cateris paribus). KRGN = -12882.792 + 139.246 (30) + 81.105 (3) + 53.697 (93.82) -205.319 (9.1) + 4.612 (2493.91)….…………………………………………(6.6) KRGN = Rp 6 209 265 Skenario ketiga prediksi penurunan kerugian dengan penurunan durasi banjir dan penurunan kedalaman banjir sehingga kerugian banjir rata-rata per responden turun dari Rp 910 446 920 (cateris paribus)menjadi Rp 248 370 600 atau turun sebesar Rp 662 076 320 (cateris paribus). Berdasarkan hasil penghitungan yang dilakukan sesuai dengan ketiga skenario di atas diketahui skenario terbaik dalam pengurangan kerugian banjir adalah skenario III atau
54 penurunan kedalaman banjir dan durasi banjir menjadi 30 cm dan 3 jam. Selengkapnya dijelaskan pada Tabel 21. Tabel 21. Prediksi penurunan kerugian setelah program JEDI Kerugian responden (n=40) No
Skenario
1
Kerugian populasi (N=54) Persentase (%)
Sebelum JEDI (Rp)
Sesudah JEDI (Rp)
Penurunan (Rp)
Sebelum JEDI (Rp)
Sesudah JEDI (Rp)
Penurunan (Rp)
I
910 446 920
552 027 720
358 419 200
1 229 103 342
745 237 442
483 865 900
39
2
II
910 446 920
561 888 520
348 558 400
1 229 103 342
758 549 502
470 553 840
38
3
III
910 446 920
248 370 600
662 076 320
1 229 103 342
335 300 310
893 803 032
72
Sumber: data primer 2013 (diolah)
6.6 Strategi Adaptasi Pelaku Usaha Terhadap Banjir Upaya pencegahan dan persiapan untuk menghadapi banjir dapat diupayakan oleh pemerintah dan individu. Banjir yang sangat sering di Kelurahan Ulujami dan Kelurahan Kebayoran Lama Utara membuat pelaku usaha yang tinggal dan bertempat usaha membiasakan diri terhadap banjir tersebut. beberapa faktor yang menyebabkan responden bertahan pada lokasi usaha mereka sekarang antara lain, tidak ada pilihan tempat tinggal dan tempat usaha lain, pasar yang cukup bagus, akses ke berbagai fasilitas publik yang sudah mereka gunakan selama bertahun-tahun dan kenyamanan terhadap lingkungan masyarakat dan ikatan kekeluargaan yang terjalin. Upaya-upaya tersebut adalah pilihan strategi adaptasi. Strategi adaptasi yang dapat dilakukan untuk mengurangi dampak atau kerugian akibat banjir ada banyak sekali seperti membangun tanggul penahan banjir, meninggikan lantai bangunan, menambah lantai bangunan (ditingkat), atau mengungsi setelah membereskan barang-barang mereka dari banjir. Berdasarkan pengumpulan data dari ke 40 responden diketahui beberapa pilihan strategi adaptasi yang dilakukan oleh responden, pilihan strategi adaptasi tersebut antara lainnya adalah membuat meja atau bangku dari kayu atau perabotan rumah tangga yang sudah tidak terpakai untuk menaruh aset diatasnya agar aset tersebut tidak terendam banjir, membuat loteng untuk menaruh aset agar aset tersebut tidak terendam banjir, memindahkan aset ke lantai dua, meninggikan lantai rumah agar
55 lantai rumah lebih tinggi dari jalan sekitar sehingga air banjir tidak masuk kedalam bangunan, membuat tanggul pencegah banjir masuk dan yang terakhir adalah memindahkan aset keluar bangunan. Diketahui dari 40 responden yang ditemui diperoleh 50% mengatakan telah melakukan strategi adaptasi sebelum banjir dan 50% lainnya mengaku melakukan strategi adaptasi setelah banjir terjadi. Responden yang melakukan strategi adaptasi setelah banjir terjadi tersebut dikarenakan banjir yang datang saat waktu-waktu istirahat sehingga pelaku usaha tidak sempat lagi melakukan penyelamatan dan hanya mampu menyelamatkan aset setelah aset terendam banjir. Meskipun
pelaku usaha sudah mengupayakan strategi adaptasi guna
mengurangi dampak atau kerugian ekonomi akibat banjir, tindakan tersebut masih belum efektif untuk mengurangi kerugian akibat banjir.
Strategi Adaptasi 1 15%
Strategi Adaptasi 2
7% Strategi Adaptasi 3
Strategi Adaptasi 6
50%
5% Strategi Adaptasi 4 15%
Strategi Adaptasi 5
8% Sumber data primer 2013 (diolah)
Gambar 5. Persentase responden dalam melakukan pilihan strategi adaptasi dalam menghadapi banjir Dari enam pilihan strategi adaptasi yang ditemukan pilihan strategi adaptasi terbanyak adalah meninggikan lantai rumah lebih tinggi dari jalanan dan membuat meja atau bangku dari kayu atau perabot rumah yang sudah tidak digunakan yang tingginya melebihi tinggi genangan banjir dimana meja atau
56 bangku tersebut digunakan untuk menaruh aset, baik barang elektronik, pakaian, perabot rumah dan mayoritas adalah aset yang mereka perdagangkan agar tidak terendam banjir. Tabel 22 menunjukkan persentase pilihan strategi adaptasi yang telah dilakukan oleh responden di lapang. Tabel 22. Persentase pilihan strategi adaptasi yang dilakukan oleh responden Strategi Adaptasi
Keterangan
Jumlah
Persentase (%)
Sebelum banjir terjadi 1. Strategi adaptasi 1
Membuat meja dan bangku penopang aset
6
15
2. Strategi adaptasi 2
Membuat loteng
3
7.5
3. Strategi adaptasi 3
Menambah lantai bangunan usaha
2
5
4. Strategi adaptasi 4
Meninggikan lantai bangunan usaha
6
15
5. Strategi adaptasi 5
Membuat tanggul penahan air masuk
3
7.5
Sesudah banjir terjadi 6. Strategi adaptasi 6
Memindahkan aset ke tempat yang lebih tinggi Total
20
50
40
100
Sumber: data primer 2013 (diolah)
Sebagian pelaku usaha sudah mengupayakan beberapa tindakan guna mengurangi dampak atau kerugian ekonomi akibat banjir. Tindakan yang telah dilakukan oleh pelaku usaha tersebut masih kurang efektif untuk mengurangi dampak atau kerugian akibat banjir, sehingga perlu adanya tindakan pencegahan secara kolektif yang dilakukan oleh masyarakat dan pemerintah. Seperti dibangunnya infrastruktur pencegah banjir oleh pemerintah yang diikuti dengan tindakan perawatan, pengawasan serta penjagaan oleh masyarakat. Tindakan tersebut diharapkan dapat membuat infrastruktur yang telah dibangun oleh pemerintah guna mengurangi banjir dapat berfungsi seperti yang diharapkan dan benar-benar mampu mengurangi banjir di DKI Jakarta.
57
VII SIMPULAN DAN SARAN 7.1 Simpulan 1. Rata-rata responden telah mengetahui dan sadar bahwa lokasi usahanya merupakan daerah rawanbanjir,namun upaya mitigasisecara individumasih rendah,sehinggaharapan akan upaya mitigasi pemerintah tinggi. 2. Estimasi nilai kerugian ekonomi akibat banjir untuk responden diperolehRp 910 446 920dan untuk populasi adalah sebesar Rp 1 229 103 342. Nilai kerugian rata-rata per unit usaha adalahRp 22 761 173dengan proporsi kerugian terbesar adalah dari kehilangan omzet yaitu 70.1%. 3. Faktor-faktor yang mempengaruhi kerugian ekonomi banjir adalah kedalaman banjir (KDLM), durasi banjir (DRBJ), luas bangunan (LSBG)dan omset usaha perhari (OMPH). 4. Program JEDIdapat mengurangi kerugian ekonomi banjir, pada skenario I diperoleh pengurangan kerugian sebesar 39%, skenario II 38% dan skenario III 72%. Skenario III adalah skenario pengurangan kerugian ekonomi banjir terbaik. 5. Sebanyak 50% responden melakukan strategi adaptasisebelum banjir terjadi dan 50% responden setelah banjir terjadi,.Strategi adaptasi yang dilakukan sebelum banjir terjadi adalah yang membuat meja atau bangku penopang aset dari banjir, membuat loteng, menambah lantai bangunan, meninggikan lantai bangunan, membuat tanggul penahan air masuk. Strategi adaptasi yang dilakukan setelah banjir terjadi adalah melakukan penyelamatan aset yang sudah terendam ke tempat yang lebih tinggi.
58
7.2 Saran 1. Perlu adanya kegiatan akan pentingnya upaya mitigasi secara kolektif yang dilakukan oleh pelaku usaha, selain upaya mitigasi individu untuk mencegah kerugian banjir yang dapat diwujudkan dalam bentuk program kerja bakti membersihkan sistem drainase kelurahan dan program swadaya tanggap banjir sebagai tindakan pendeteksi banjir. 2. Diharapkan program JEDI benar-benar diselesaikan dengan baik dan tepat waktu karena program JEDI mampu mengurangi kerugian ekonomi banjir. 3. Perlu adanya kerjasama administratif dalam melakukan pengelolaan daerah aliran sungai antara pemerintah DKI Jakarta sebagai daerah hilir sungai dengan pemerintah daerah sekitar sebagai daerah aliran sungai. 4. Perlu adanya pedoman kerusakan (loss adjuster) sebagai acuan penilaian kerugian ekonomi banjir. 5. Perlu adanya penelitian lanjutan terkait pengembangan metodologi estimasi kerugian ekonomi banjir untuk menghitung pengurangan kerugian ekonomi banjir setelah program JEDI selesai dilaksanakan.
59 DAFTAR PUSTAKA Anonim. 2013. Jokowi sepakat keruk 13 kali. http:// www.poskotanews.com/2012 /08/14/jokowi-sepakat-keruk-13-kali/ diakses pada 2 September 2013. Abiding Z H, Andreas H, Gumilar I, Fukuda Y, Pohan E Y, Deguchi T. 2011. Land subsidence of Jakarta (Indonesia) and its relation with urban development. Nat Hazards. 59:1753-1771.doi:10.1007/s11069-011-98999. [BAPPENAS] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.2007. Laporan Perkiraan Kerusakan dan Kerugian Pasca Banjir Awal Februari 2007 di Wilayah JABODETABEK. 2007 [BPBD] Badan Penanggulangan Bencana Daerah Pemerintah Provinsi DKI Jakarta. 2012. Rencana Penanggulangan Banjir. 2012. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2010. Jakarta Dalam Angka tahun 2010. 2010. Jakarta. Bubeck P, Botzen WJW, Suu LTT, Aerts JCJH. 2012. Do flood risk perceptions provide useful insights for flood risk management? Finding from central Vietnam. J Flood Risk Management. 5:295-302.doi:10.1111/j.1753318X.2012.01151.x. Budi A. 2008. Normalisasi Sungai Noel Mina pada dataran Linamutu Kabupaten Timor Tengah Selatan NTT. Studia Teknologia. 2(1):170-184. Dutta D, Herath S, Musiake K. 2003. A mathematical model for flood loss estimation. Journal of Hydrology. 277:24-29. Fatti CE, Patel Z. 2013. Perception and responses to urban flood risk: implication for climate governance in the South. Applied Geography. 36:13-22. Firman T, Surbakti IM, Idroes IC, Simarmata HA. 2011. Potential climate-change related vulnerabilities in Jakarta : challenges and current status. Habitat International. 35:372-378. Google map.2013. Peta Kelurahan Ulujami dan peta Kelurahan Kebayoran Lama Utara.http://www.google-map.com/ulujami/kebayoranlamautara/ diakses pada 2 September 2013 Jonkman SN, Bockarjova M, Bernardini P. 2008. Integrated hydrodynamic and economic modeling of flood damage in the Netherlands. Ecologycal Economics. 66:77-90 Juanda B. 2009. Ekonometrika Pemodelan dan Pendugaan. Bogor (ID): IPB Press. Kelurahan Ulujami. 2012. Laporan Tahunan Kelurahan Ulujami Tahun 2012.
60 Kelurahan Kebayoran Lama Utara.2012. Laporan Tahunan Kelurahan Kebayoran Lama Utara Tahun 2012. Marschiavelli MIC. 2008. Vulnerability assessment and coping mechanism related to flood in urban areas: a community-based cae study in Kampung Melayu, Indonesia [tesis]. Yogyakarta (ID):Universitas Gadjah Mada. Merz B, Kreibich H, Schwarze R, Thieken A. 2010. Review article : “assessment of economic flood damage”. Natural Hazards and Earth System Science.10:1697-1724.doi:10.5194/nhess-10-1697-2010. Messner, F., Meyer, V., 2004. Flood damage, vulnerability and risk perception challanges for flood damage research. In: Schance, J., Zeman, E., Marsalek, J. (Eds.), NATO advanced resaerch workshop on Flood risk management: hazards, vulnerability, and mitigation measures. Springer, Ostrov, Chech Republic. Penning R, Green C. 2000. New insights into the appraisal of flood-alleviation benefits : (1) flood damage and flood loss information. 347-353. Pusat Komunikasi Publik. 2013. Komisi V DPR RI Dukung Normalisasi Kali Pesanggrahan.http://www1.pu.go.id/uploads/berita/PPW090811SONY.ht m diakses pada 2 September 2013. Sakethi, Mirah 2010.Mengapa Jakarta Banjir ?. Jakarta. Smith DI. 1981. Actual and potential flood damage: a case study for urban Lismore, NSW, Australia. Applied Geography. 1:31-39. Smith DI. 1994. Flood damage estimation – a review of urban stage-damage curver and loss function. Water SA. 20(3): 231-238. Steinberg F. 2007. Jakarta : environmental problems and sustainability. Habitat Internasional. 1(31):354-365. Suriya S, Mudgal BV, Nelliyat P. 2012. Flood damage assessment of an urban area in India, part I: methodology. Nat Hazards. 62:149167.doi:10.1007/s11069-011-9985-3. Tang JCS, Vongvisessomjai S, Sakmontri K. 1992. Estimation of flood damage cost for Bangkok. Water Resources Management. 6:47-56. Tobin GA. 1979. Flood losses: the significance of the commercial sector. Pergamon Press Ltd. 2(3):217-223.
61
LAMPIRAN
62 Lampiran 1.Output Korelasi Spearman Persepsi Risiko Banjir Correlations MSDP Correlation Coefficient MSDP
MSSK
.308
.118
.
.003
.054
.468
40
40
40
40
**
1.000
.122
.343
.003
.
.453
.030
40
40
40
40
Sig. (2-tailed) N
MSSK
.457
Sig. (2-tailed)
MTPM
**
1.000
Correlation Coefficient
MTDP
.457
*
Spearman's
N
rho
Correlation Coefficient
.308
.122
1.000
.262
Sig. (2-tailed)
.054
.453
.
.103
40
40
40
40
Correlation Coefficient
.118
.343
*
.262
1.000
Sig. (2-tailed)
.468
.030
.103
.
40
40
40
40
MTDP
N
MTPM
N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Lampiran 2. Hasil analisis regresi linier berganda b
Model Summary Model
R
1
.811
R Square
a
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.658
.608
Durbin-Watson
15807.83560
2.053
a. Predictors: (Constant), DRBJ, OMPH000, THML, LSBG, KDLM b. Dependent Variable: KRGN000
a
ANOVA Model
Sum of Squares Regression
1
Residual
Total
16370249542.9 19 8496180657.39 3 24866430200.3
a. Dependent Variable: KRGN000
13
Df
Mean Square 5
34
39
F
3274049908.58 4 249887666.394
13.102
Sig. .000
b
63 Coefficients
a
b. Predictors: (Constant), DRBJ, OMPH000, THML, LSBG, KDLM Unstandardized Coefficients Model
Coefficients B
(Constant)
Std. Error
-12882.792
7064.443
-205.319
342.745
4.612
LSBG
Collinearity Statistics t
Sig.
Beta
Tolerance
VIF
-1.824
.077
-.062
-.599
.553
.924
1.082
1.011
.477
4.561
.000
.920
1.087
53.697
27.748
.241
1.935
.061
.647
1.546
KDLM
139.246
72.446
.268
1.922
.063
.518
1.931
DRBJ
81.105
51.287
.205
1.581
.123
.600
1.667
THML 1
Standardized
OMPH000
a. Dependent Variable: KRGN000
1. Uji F Hipotesis H0
: model tidak signifikan
H1
: model signifikan
Nilai-p (0.000) < α 15% berarti tolak H0, sehingga dapat disimpulkan bahwa model signifikan 2. Uji t Hipotesis H0 : β = 0 (X tidak berpengaruh nyata terhadap Y) H1 : β ≠ 0 (X berpengaruh nyata terhadap Y) ·
·
·
Nilai-p (0.000) < α =1% artinya tolak H0, Sehingga dapat disimpulkan bahwa omset perhari (OMPH) berpengaruh nyata terhadap kerugian ekonomi akibat banjir pada taraf nyata 1% Nilai-p (0.061) < α = 10% artinya tolak H0, sehingga dapat disimpulkan bahwa luas bangunan (LSBG) berpengaruh nyata terhadap kerugian ekonomi akibat banjir pada taraf nyata 10% Nilai-p (0.063) < α = 10% artinya tolak H0, sehingga dapat disimpulkan bahwa kedalaman banjir berpengaruh nyata terhadap kerugian ekonomi akibat banjir pada taraf nyata 10%
64 ·
Nilai-p (0.123) < α = 15% artinya tolak H0, sehingga dapat disimpulkan bahwa durasi banjir berpengaruh nyata terhadap kerugian ekonomi akibat banjir pada taraf nyata 15%
3. Uji Kenormalan K-S H0
: galat menyebar normal
H1
: galat tidak menyebar normal
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
40 Mean
Normal Parameters
a,b
Most Extreme Differences
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed)
Std. Deviation
0E-7 14759.7691745 8
Absolute
.161
Positive
.161
Negative
-.078 1.021 .248
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) < α15%, maka tolak H0 artinya galat tidak menyebar normal
65 1. Uji homoskedastisitas H0 : Homoskedastisitas H1
: Heteroskedastisitas ANOVAa
Model
1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
1341720177.484
5
268344035.497
Residual
2488416291.033
34
73188714.442
Total
3830136468.517
39
a. Dependent Variable: abs b. Predictors: (Constant), OMPH000, DRBJ, THML, LSBG, KDLM
P-value(0.009)
F
Sig. 3.666
.009b
66
67
68 68
Lampiran 3. Data Kerusakan Unit Usaha No
Nama Responden
Kelurahan
Jenis Unit Usaha
Kedalaman (Cm)
Durasi (Jam)
Omzet Per hari (Rp / Hari)
Omzet Pertahun (Rp / Tahun)
Jumlah Tenaga Kerja (Orang)
Waktu Operasional Unit Usaha
1
KONVEKSI TOMY
ULUJAMI
Manufaktur
165
168
7,800,000
2,847,000,000
7
16
2
KONVEKSI PERINTIS
ULUJAMI
Manufaktur
100
72
10,000,000
3,650,000,000
40
14
3
MAKMUR LAUT SENTOSA
KEBAYORAN LAMA UTARA
Dagang
50
24
10,000,000
3,650,000,000
2
9
4
KONVEKSI BANG IRFAN
ULUJAMI
Manufaktur
144
72
6,000,000
2,190,000,000
11
16
5
KONVEKSI ARIS
ULUJAMI
Dagang
147
48
850,000
310,250,000
6
16
6
TAHU PAK H.USMAN
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
148
96
5,000,000
1,825,000,000
6
22
7
KONVEKSI ABDUL KHOLIK
ULUJAMI
Manufaktur
103
96
3,500,000
1,277,500,000
5
16
8
PENGUMPUL RONGSOKAN
ULUJAMI
Dagang
142
72
1,000,000
365,000,000
7
8
9
WARUNG JALI
ULUJAMI
Dagang
138
96
1,000,000
365,000,000
2
16
10
TRAVEL HOTEL RILAH TOUR
KEBAYORAN LAMA UTARA
Jasa
48
72
5,000,000
1,825,000,000
8
8
11
KONVEKSI PECI
ULUJAMI
Manufaktur
96
96
1,200,000
438,000,000
6
14
12
KONVEKSI ROVI JEANS
ULUJAMI
Manufaktur
83
96
3,960,000
1,445,400,000
7
17
13
BANDENG PRESTO
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
50
120
1,500,000
547,500,000
5
5
14
TAHU GEJROT
ULUJAMI
Dagang
68
72
1,600,000
584,000,000
6
9
15
PEMANCINGAN IWARI
ULUJAMI
Dagang
250
336
3,000,000
1,095,000,000
2
15
16
WARTEG BU MIS
ULUJAMI
Restoran
110
168
1,000,000
365,000,000
2
12
17
TEMPE PAK SUPI
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
32
96
1,500,000
547,500,000
3
6
18
TEMPE PAK TAUFIQ
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
23
72
2,000,000
730,000,000
3
5
19
WARTEG BADRIAH
ULUJAMI
Restoran
105
168
1,100,000
401,500,000
1
9
20
PENGUMPUL RONGSOK
ULUJAMI
Dagang
125
168
6,000,000
2,190,000,000
4
8
21
WARUNG UCOK
ULUJAMI
Dagang
69
24
1,500,000
547,500,000
2
17
22
TAHU PAK AHMAD
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
22
24
5,000,000
1,825,000,000
35
24
Skala Usaha
Unit Usaha Menengah
Unit Usaha Kecil
69
23
ALFI HOME STORE-BENGKEL MEBEL
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
128
24
2,000,000
730,000,000
12
8
24
TEMPE PAK TARYONO
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
86
72
1,500,000
547,500,000
3
4
25
KONVEKSI SAEAN
ULUJAMI
Manufaktur
131.5
96
4,500,000
1,642,500,000
15
16
26
TAHU BANDUNG MENAK
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
100
24
3,750,000
1,368,750,000
17
24
27
TAHU BANDUNG UBAY
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
15
96
2,500,000
912,500,000
5
16
28
HMJ FITNES
ULUJAMI
Jasa
47
72
400,000
146,000,000
2
12
29
KONVEKSI PECI ABDUL MAJID
ULUJAMI
Manufaktur
50
24
200,000
73,000,000
2
10
30
WARUNG PUTRA SUNDA
ULUJAMI
Dagang
50
24
500,000
182,500,000
3
14
31
BENGKEL RONGSOK ISA
KEBAYORAN LAMA UTARA
Dagang
113
96
600,000
219,000,000
10
11
32
KONVEKSI BLUE JEANS
ULUJAMI
Manufaktur
125
168
800,000
292,000,000
20
16
33
PEMANCINGAN LELE M.NUH
ULUJAMI
Dagang
170
168
300,000
109,500,000
2
11
34
FAMILY BAKERY
ULUJAMI
Dagang
77
168
580,000
211,700,000
8
11
35
KONVEKSI YUNITA
ULUJAMI
Manufaktur
119
168
416,666
152,083,090
7
9
36
HOME INDUSTRI TAS FARIDA
ULUJAMI
Manufaktur
94
168
300,000
109,500,000
2
16
37
WARUNG BUDE
ULUJAMI
Dagang
61
24
400,000
146,000,000
11
16
38
WATUNG BANG UDIN
ULUJAMI
Dagang
52
24
500,000
182,500,000
1
17
39
WARTEG SLAWI AYU
ULUJAMI
Restoran
72.5
96
800,000
292,000,000
4
17
40
WARUNG SAYUR BU ROKHMAN
KEBAYORAN LAMA UTARA
Dagang
65
96
200,000
73,000,000
2
10
Unit Usaha Mikro
Sumber: data primer 2013 (diolah)
69
70
70
Lampiran 4. Data Karakteristik Responden Unit Usaha No
Nama Responden
Kelurahan
Jenis Unit Usaha
Omzet Per hari (Rp / Hari)
Omzet Pertahun (Rp / Tahun)
Jumlah Tenaga Kerja (Orang)
Waktu Operasional Unit Usaha (Jam / Hari)
1
KONVEKSI TOMY
ULUJAMI
Manufaktur
7 800 000
2 847 000 000
7
16
2
KONVEKSI PERINTIS
ULUJAMI
Manufaktur
10 000 000
3 650 000 000
40
14
3
MAKMUR LAUT SENTOSA
KEBAYORAN LAMA UTARA
Dagang
10 000 000
3 650 000 000
2
9
4
KONVEKSI BANG IRFAN
ULUJAMI
Manufaktur
6 000 000
2 190 000 000
11
16
5
KONVEKSI ARIS
ULUJAMI
Dagang
850 000
310 250 000
6
16
6
TAHU PAK H.USMAN
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
5 000 000
1 825 000 000
6
22
7
KONVEKSI ABDUL KHOLIK
ULUJAMI
Manufaktur
3 500 000
1 277 500 000
5
16
8
PENGUMPUL RONGSOKAN
ULUJAMI
Dagang
1 000 000
365 000 000
7
8
9
WARUNG JALI
ULUJAMI
Dagang
1 000 000
365 000 000
2
16
10
TRAVEL HOTEL RILAH TOUR
KEBAYORAN LAMA UTARA
Jasa
5 000 000
1 825 000 000
8
8
11
KONVEKSI PECI
ULUJAMI
Manufaktur
1 200 000
438 000 000
6
14
12
KONVEKSI ROVI JEANS
ULUJAMI
Manufaktur
3 960 000
1 445 400 000
7
17
13
BANDENG PRESTO
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
1 500 000
547 500 000
5
5
14
TAHU GEJROT
ULUJAMI
Dagang
1 600 000
584 000 000
6
9
15
PEMANCINGAN IWARI
ULUJAMI
Dagang
3 000 000
1 095 000 000
2
15
16
WARTEG BU MIS
ULUJAMI
Restoran
1 000 000
365 000 000
2
12
17
TEMPE PAK SUPI
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
1 500 000
547 500 000
3
6
18
TEMPE PAK TAUFIQ
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
2 000 000
730 000 000
3
5
19
WARTEG BADRIAH
ULUJAMI
Restoran
1 100 000
401 500 000
1
9
20
PENGUMPUL RONGSOK
ULUJAMI
Dagang
6 000 000
2 190 000 000
4
8
21
WARUNG UCOK
ULUJAMI
Dagang
1 500 000
547 500 000
2
17
22
TAHU PAK AHMAD
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
5 000 000
1 825 000 000
35
24
23
ALFI HOME STORE-BENGKEL
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
2 000 000
730 000 000
12
8
Skala Usaha
Unit Usaha Menengah
Unit Usaha Kecil
71
MEBEL 24
TEMPE PAK TARYONO
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
1 500 000
547 500 000
3
4
25
KONVEKSI SAEAN
ULUJAMI
Manufaktur
4 500 000
1 642 500 000
15
16
26
TAHU BANDUNG MENAK
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
3 750 000
1 368 750 000
17
24
27
TAHU BANDUNG UBAY
KEBAYORAN LAMA UTARA
Manufaktur
2 500,000
912 500 000
5
16
28
HMJ FITNES
ULUJAMI
Jasa
400 000
146 000 000
2
12
29
KONVEKSI PECI ABDUL MAJID
ULUJAMI
Manufaktur
200 000
73 000 000
2
10
30
WARUNG PUTRA SUNDA
ULUJAMI
Dagang
500 000
182 500 000
3
14
31
BENGKEL RONGSOK ISA
KEBAYORAN LAMA UTARA
Dagang
600 000
219 000 000
10
11
32
KONVEKSI BLUE JEANS
ULUJAMI
Manufaktur
800 000
292 000 000
20
16
33
PEMANCINGAN LELE M.NUH
ULUJAMI
Dagang
300 000
109 500 000
2
11
34
FAMILY BAKERY
ULUJAMI
Dagang
580 000
211 700 000
8
11
35
KONVEKSI YUNITA
ULUJAMI
Manufaktur
416 666
152 083 090
7
9
36
HOME INDUSTRI TAS FARIDA
ULUJAMI
Manufaktur
300 000
109 500 000
2
16
37
WARUNG BUDE
ULUJAMI
Dagang
400 000
146 000 000
11
16
38
WATUNG BANG UDIN
ULUJAMI
Dagang
500 000
182 500 000
1
17
39
WARTEG SLAWI AYU
ULUJAMI
Restoran
800 000
292 000 000
4
17
40
WARUNG SAYUR BU ROKHMAN
KEBAYORAN LAMA UTARA
Dagang
200 000
73 000 000
2
10
Unit Usaha Mikro
Sumber: data primer 2013 (diolah)
71
72 Lampiran 5. Dokumentasi Penelitian
Foto 5.1. Kondisi banjir pada lokasi penelitian, Ketinggian mencapai betis orang dewasa dan warga mengungsikan kendaraan bermotor
Foto 5.2. Salah satu strategi adaptasi pilihan pelaku usaha, meninggikan lantai bangunan
73
Foto 5.3. Salah satu strategi adaptasi pilihan pelaku usaha, membuat tanggul penahan air masuk
Foto 5.4. Salah satu strategi adaptasi pilihan pelaku usaha, membuat meja atau bangku dari barang yang sudah tidak dipakai untuk menaruh aset diatasnya agar tidak terkena banjir
74
Foto 5.5. Salah satu strategi adaptasi pilihan pelaku usaha, memindahkan aset ketempat yang lebih tinggi diluar bangunan dan bebas banjir
Foto 5.6. Salah satu strategi adaptasi pilihan pelaku usaha, membuat loteng
75 RIWAYAT HIDUP
Penulis bernama lengkap Willy Tamaela, dilahirkan di Jakarta pada tanggal 28 Mei 1991 sebagai anak dari pasangan Ir Prawito dan Ir Nurlaelatul Ch. Penulis mengawali pendidikan di TK Taman Pejuang dan melanjutkan ke jenjang pendidikan SD di SDN Pejuang VII Bekasi tahun 1997-2003. Kemudian melanjutkan pendidikan menengah pertama di SLTP Negeri 19 Bekasi tahun 2003-2006 dan pendidikan menengah atas di SMA Negeri 11 Jakarta Timur tahun 2006-2009. Penulis melanjutkan kuliah di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) tahun 2009 dan diterima sebagai mahasiswa di Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan, Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Selain menempuh pendidikan di IPB, penulis juga aktif di beberapa organisasi kemahasiswaan. Penulis pernah aktif sebagai kepala departemen PSDM, BEM FEM IPB tahun 2010-2011, FEM AMBASSADOR 2010-2011 dan pernah aktif sebagai ketua divisi public relations, REESA ESL FEM IPB tahun 2011-2012. Penulis juga pernah aktif sebagai salah satu penyiar radio di 107,7 AgriFM IPB Bogor, pembawa acara dalam berbagai acara serta beberapa kepanitiaan dikampus. Penulis menerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) 2009-2010.
