ESTIMASI KERUGIAN BANJIR SUNGAI PESANGGRAHAN TERHADAP BISNIS DI PASAR CIPULIR JAKARTA SELATAN RIZKI SANDRA

ESTIMASI KERUGIAN BANJIR SUNGAI PESANGGRAHAN TERHADAP BISNIS DI PASAR CIPULIR JAKARTA SELATAN

RIZKI SANDRA

DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi Estimasi Kerugian Banjir Sungai Pesanggrahan Terhadap Bisnis di Pasar Cipulir Jakarta Selatan adalah karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan merupakan penelitian yang berada di bawah penelitian Estimation of flood river damage in Jakarta dengan sumber dana dari Environmental Economics Program for South East Asia (EEPSEA). Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor,

September 2013

Rizki Sandra NIM H44090073

ABSTRACT RIZKI SANDRA, Estimated Losses of Flood Pesanggrahan River of Business in Cipulir Market South Jakarta. Supervised by AHYAR ISMAIL. An Assessment to estimate the economic losses from flooding of the commercial business sector is needed to determine the benefits of flood mitigation which is expected to reduce the economic losses in that sectore. The general objective of this study was to estimate the economic losses due to flooding. The specific objective of this research were to to know the perception of flood risk businesses, to estimate the direct economic loss of perceived business, and to identify adaptation strategies which conducted by business and market managers. This study applied a stage damage function which is the independent in a model of total economic loss were the sum of the loss of structural damage, loss of building contents damage, losses due to lost earnings, and labor expenses for repairs. Data analysis techniques was used a correlation analysis with spearman correlation, multiple linear regression analysis, and descriptive analysis. An Assessment to estimate the economic losses from flooding of the commercial business sector is needed to determine the benefits of flood mitigation which is expected to reduce the economic losses in that sectore. The general objective of this study was to estimate the economic losses due to flooding . Houses on business in PD Pasar Jaya Cipulir. The specific objective of this research were to to know the perception of flood risk businesses, to estimate the direct economic loss of perceived Results showed that perceptions of business people towards flood mitigation efforts were very low, business people really hope for response of a flood control efforts from the the government Estimation result from the the allegation of total direct economic losses at Cipulir market in the period 17-19 January 2013 reached up to Rp 3 290 779 793 318. Pesanggrahan river normalization program which is being implemented by the city government is expected to reduce the economic losses in the flood Cipulir market. Flood loss reduction scenario, if normalization can reduce the duration of flooding in the ground floor up to one day the total loss, total loss of the ground floor would be reduced by 16%. While, if normalization can reduce the height of the flood up to 50%, the total expected loss is reduced 6% from the total initial loss. The adaptation strategies that have made by business people were conducted with raising the ground floor stalls and making dike. Keywords: economic loss, perception, river floods, stage function damage.

ESTIMASI KERUGIAN BANJIR SUNGAI PESANGGRAHAN TERHADAP BISNIS DI PASAR CIPULIR JAKARTA SELATAN

RIZKI SANDRA

Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelarSarjana Ekonomi pada Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan

DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

Judul Skripsi : Estimasi Kerugian Banjir Sungai Pesanggrahan Terhadap Bisnis di Pasar Cipulir Jakarta Selatan. Nama

: Rizki Sandra

NIM

: H44090073

Disetujui oleh

Dr. Ir Ahyar Ismail, M. Agr Pembimbing

Diketahui oleh

Dr. Ir. Aceng Hidayat, MT Ketua Departemen

Tanggal lulus:

PRAKATA Segala puji dan syukur senantiasa dipanjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan Rahmat dan Karunia-nya sehingga skripsi ini berhasil diselsaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan April-Mei 2013 ini ialah banjir Jakarta, dengan judul “Estimasi Kerugian Banjir Sungai Pesanggrahan Terhadap Bisnis di Pasar Cipulir Jakarta Selatan”. Penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih dan penghargaan kepada: 

Kedua orang tua tercinta yaitu Mama Nora dan Papa Sanusi, kedua saudara tersayang Sally dan Debby, serta segenap keluarga besar atas segala doa, dukungan, perhatian serta kasih sayang.



Dr. Ir. Ahyar Ismail, M.Agr selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan bimbingan, saran, arahan, dan motivasi dalam penyusunan skripsi ini.



Pini Wijayanti, SP, M.Si selaku dosen pembimbing lapang atas bimbingan,saran,arahan, dan motivasi dalam penelitian ini.



Rizal Bahtiar, S.Pi, M.Si selaku penguji utama dan pembimbing akademik.



Kastana Sapanli, S.Pi, M.Si selaku penguji wakil departemen.



Seluruh staff dan Pedagang PD Pasar Jaya Kecamatan Pesanggrahan dan Kebayoran Lama, Kelurahan Ulujami dan Cipulir, serta BPS, 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.



Keluarga besar Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan FEM IPB khususnya dosen-dosen ESL dan rekan atas semua arahan, masukan, dan bantuannya.



Bayu Aditya Destian atas dukungan, semangat, perhatian, kebersamaan, serta motivasinya.



Rekan satu bimbingan Rizqy Yasmin, Nita, Anis, Dita, Nunu, Galuh.



Sahabat dan keluarga pondok unyu : Ika, Resty, Chipy, Yovita, Imas, Novi atas kekeluargaan, kebersamaan, serta semangat dan motivasinya.



Rekan satu tim Dita Maulida, Nur Cahaya, Indah Alsita, Willy, ka iki, ka Danang, ka Ryan,ka Tono, ka Beph, ka Lidya, dan ka Tina terimakasih atas kerjasama, bantuan, dan bimbingannya.



Teman-teman febriana, Citra, Tata, iyey, Adina, Chara, Aisya, Icha, yuki, dyah, Eyi, Yulis, serta seluruh teman-teman ESL 46 yang tidak dapat disebutkan satu persatu atas kebersamaan dan motivasinya. Penulis menyadari masih terdapat banyak kekurangan dalam penyusunan

skripsi ini, sehingga segala saran dan kritik penulis terima. Semoga skripsi ini bermanfaat bagi seluruh pihak yang terkait dan para pembaca.

Bogor, September 2013

Rizki Sandra

i

DAFTAR ISI Nomor

Halaman

DAFTAR ISI .................................................................................................... i DAFTAR TABEL ............................................................................................ iv DAFTAR GAMBAR ....................................................................................... v DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... v I. PENDAHULUAN ........................................................................................ 1 1.1. Latar Belakang .......................................................................................... 1 1.2. Perumusan Masalah .................................................................................. 3 1.3. Tujuan Penelitian ...................................................................................... 5 1.4. Ruang Lingkup Penelitian ......................................................................... 5 II. TINJAUAN PUSTAKA .............................................................................. 7 2.1. Pemahaman Mengenai Banjir ................................................................... 7 2.2. Persepsi Risiko Banjir ............................................................................... 7 2.3. Pengaruh Banjir Terhadap Sektor Bisnis dan Komersial .......................... 8 2.4. Jenis Kerusakan Banjir.............................................................................. 9 2.5. Kerugian Ekonomi Banjir ......................................................................... 10 2.6. Stage Damage Function ............................................................................ 11 2.7. Normalisasi Sungai ................................................................................... 11 2.8. Adaptasi .................................................................................................... 12 2.9. Upaya Mitigasi Banjir .............................................................................. 13 III. KERANGKA PEMIKIRAN ...................................................................... 14 IV. METODE PENELITIAN .......................................................................... 17 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian .................................................................... 17 4.2. Jenis dan Sumber Data .............................................................................. 17 4.3. Metode Pengambilan Contoh .................................................................... 18 4.4. Metode Pengolahan dan Data Analisi ....................................................... 19 4.4.1. Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir ........................................ 20

ii

4.4.2. Mengestimasi Nilai Kerugian Ekonomi Banjir ......................... 22 4.4.2.1. Kriteria Uji Statistik ..................................................... 24 4.4.2.2. Kritera Uji Ekonometrik................................................ 24 4.4.3. Mengidentifikasi Upaya Adaptasi Pelaku Bisnis serta Pengelolah Pasar Cipulir ............................................................................. 25 V. GAMBARAN UMUM ................................................................................ 26 5.1. Gambaran Umum Lokasi Penelitian.......................................................... 26 5.2. Karakteristik Umum Unit Usaha di Pasar Cipulir ..................................... 27 5.2.1. Lama Usaha .................................................................................... 27 5.2.2. Jumlah Karyawan ........................................................................... 28 5.2.3. Jumlah Unit Kios ........................................................................... 29 5.2.4. Status Kepemilikan......................................................................... 39 5.2.5 Omzet per hari ................................................................................. 30 VI. HASIL DAN PEMBAHASAN .................................................................. 31 6.1. Persepsi Pelaku Bisnis di Pasar Cipulir Terhadap Banjir .......................... 31 6.1.1. Hasil Korelasi Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir yang Terjadi Pasar Cipulir ...................................................................... 33 6.1.2. Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir di Pasar Cipulir Berdasarkan Perbedaan Lokasi Lantai........................................... 35 6.1.3. Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir di Pasar Cipulir Berdasarkan Perbedaan Omzet ...................................................... 37 6.1.4. Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir di Pasar Cipulir Berdasarkan Perbedaan Lama usaha ............................................. 38 6.2. Estimasi Kerugian Ekonomi Pelaku bisnis di Pasar Cipulir Akibat Banjir Sungai Pesanggrahan ...................................................................... 40 6.2.1. Total Kerugian Ekonomi Pasar Cipulir Akibat Banjir .................... 43 6.2.2. Analisis Kerugian Ekonomi Banjir di Pasar Cipulir Setelah Program Normalisasi Sungai Pesanggrahan .................................. 45 6.3. Strategi Adaptasi ..................................................................................... 47 VII. KESIMPULAN DAN SARAN................................................................. 52 7.1. Kesimpulan ................................................................................................ 52 7.2. Saran ......................................................................................................... 53

iii

DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 54 LAMPIRAN ..................................................................................................... 57 RIWAYAT HIDUP .......................................................................................... 70

iv

DAFTAR TABEL Nomor

Halaman

1. Jumlah sampel lantai dasar Pasar Cipulir .................................................... 18 2. Jumlah sampel lantai 1 ................................................................................. 19 3. Jumlah sampel lantai 2 ................................................................................. 19 4. Keterkaitan Tujuan, Sumber Data dan Metode Analisis Data...................... 20 5. Skala persepsi risiko terhadap banjir ............................................................ 21 6. Interpretasi dari nilai r ................................................................................. 21 7. Rata-rata persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir tahun 2013 ............................................................................................................. 31 8. Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir tahun 2013.................................................................................................... 34 9. Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis lantai dasar terhadap banjir di Pasar Cipulir tahun 2013 ....................................................................................... 36 10. Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis lantai non dasar terhadap banjir di Pasar Cipulir tahun 2013.............................................................................. 36 11.Hasil korelasi pelaku bisnis di Pasar Cipulir berdasarkan omzet tahun 2013 ............................................................................................................. 38 12.Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis berdasarkan lama usaha di Pasar Cipulir tahun 2013 ....................................................................................... 39 13.Hasil analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kerugian ekonomi akibat banjir di Pasar Cipulir pada Januari tahun 2013 .......................................... 40 14.Rata-rata kerugian ekonomi banjir lantai dasar Pasar Cipulir pada Januari tahun 2013.................................................................................................... 43 15.Rata-rata kerugian ekonomi banjir dengan skenario durasi banjir berkurang satu hari setelah program normalisasi selesai ............................. 46 16.Total dugaaan penurunan kerugian banjir lantai dasar Pasar Cipulir dengan skenario penurunan durasi dan penurunan tinggi banjir setelah program normalisasi .................................................................................... 47 17.Perilaku responden lantai dasar dalam strategi adaptasi banjir di Pasar Cipulir tahun 2013 ....................................................................................... 49

v

DAFTAR GAMBAR Nomor

Halaman

1. Diagram alur berpikir ................................................................................... 16 2. Persentase lama usaha unit bisnis di Pasar Cipulir ...................................... 28 3. Persentase jumlah karyawan unit bisnis di Pasar Cipulir ............................ 28 4. Persentase jumlah unit kios yang dimiliki pelaku bisnis di Pasar Cipulir ... 29 5. Persentase status kepemilikan pelaku bisnis di Pasar Cipulir ...................... 30 6. Persentase jumlah omzet per hari pelaku bisnis di Pasar Cipulir................. 30 7. Stage damage curve ..................................................................................... 45 8. Persentase jumlah responden dalam melaklukan adaptasi ........................... 49 9. (a) Adaptasi membuat tanggul yang digunakan sebagai meja untuk beroprasi dan meninggikan lantai dasar dan (b) Adaptaasi dengan meninggikan lantai dasar .......................................................................................................... 50

DAFTAR LAMPIRAN Nomor

Halaman

1. Peta Pasar Cipulir ......................................................................................... 57 2. Karaktersitik pelaku bisnis ........................................................................... 57 3.Deskriptif statistik persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir .. 59 4. Persentase persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap Banjir ............. 60 5. Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis dengan analisis korelasi spearman.... 62 6. Hasil regresi linear berganda ........................................................................ 64 7. Kondisi lokasi penelitian .............................................................................. 68 8. Denah lantai dasar Pasar Cipulir .................................................................. 68 9. Denah lantai non dasar Pasar Cipulir ........................................................... 69

1

I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jakarta merupakan ibu kota sekaligus pusat pemerintahan Negara Repubik Indonesia. Kota ini merupakan dataran rendah dengan ketinggian rata-rata +7 meter di atas permukaan laut, terletak pada posisi 6°12′ Lintang Selatan dan 106°48′ Bujur Timur. Luas wilayah Provinsi DKI Jakarta, berdasarkan Surat Keputusan Gubernur Nomor 171 tahun 2007 adalah berupa daratan seluas 662,33 km2 dan berupa lautan seluas 6 977.5 km2. Wilayahnya terbagi menjadi enam wilayah kota administrasi yaitu: Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Jakarta Pusat, Jakarta Barat, Jakarta Utara dan Kepulauan Seribu. Kota ini memiliki 40% daratan (240 km2) yang letaknya lebih rendah dibandingkan permukaan air (Firman et al. 2011). Wilayah Jakarta memiliki 27 sungai/saluran/kanal yang digunakan sebagai sumber air minum, usaha perikanan dan usaha perkotaan (BPS 2010). Jumlah penduduk DKI Jakarta tahun 2011 mencapai 10 187 595 juta jiwa. Kepadatan penduduknya mencapai 13 157.63 ribu/km2 dengan luas wilayah 662.33 km2, sehingga menjadikan provinsi ini sebagai wilayah terpadat penduduknya di Indonesia (BPS 2012). Pesatnya kawasan perkotaan memberikan dampak positif serta dampak negatif bagi pembangunan kota Jakarta. Dampak positif yang terjadi adalah meningkatnya pertumbuhan ekonomi sedangkan dampak negatifnya adalah permasalahan lingkungan. Pertumbuhan ekonomi yang tidak

memperhitungkan

daya

dukung

lingkungan

akan

menyebabkan

ketidakseimbangan yang dapat merusak lingkungan. Banjir merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang sering terjadi di Jakarta. Bencana banjir sudah sering terjadi sejak zaman kolonial Belanda. Pada tahun 1619, di lokasi kota pelabuhan Sunda Kelapa, Batavia dirancang dengan kanal-kanal seperti kota Amsterdam dan kota-kota lain di Belanda. Secara historis semenanjung dan Teluk Jakarta memang rawan banjir akibat peningkatan debit air Sungai Cisadane, Sungai Angke, Sungai Ciliwung dan Sungai Bekasi pada musim hujan. Saat itu desain ini gagal diterapkan karena tingginya sedimentasi dan rendahnya pemeliharaan saluran dan kanal.

Berbagai

faktor penyebab

memburuknya kondisi banjir Jakarta saat itu ialah pertumbuhan permukiman yang

2 tidak terkendali di sepanjang bantaran sungai, sedimentasi berat serta tidak berfungsinya kanal-kanal dan sistem drainase yang kurang memadai. Hal ini mengakibatkan Jakarta rentan terhadap banjir1. Jakarta dilanda banjir besar pada tahun 1621, 1654, dan 1918. Selanjutnya banjir besar juga terjadi pada tahun 1976, 1996, 2002, dan 2007. Sebanyak 60% daratan di wilayah ibu kota terendam air akibat banjir siklus lima tahunan pada tahun 2007 (Steinberg 2007). Banjir di Jakarta disebabkan oleh faktor alam dan akibat tingkah laku manusia. Banjir yang disebabkan oleh faktor alam terjadi karena Jakarta terletak di bawah permukaan laut, akibat perubahan iklim, serta curah hujan yang tinggi. Banjir yang disebabkan oleh tingkah laku manusia antara lain karena adanya pemukiman liar di pinggir sungai, sampah yang menghambat saluran air, sistem drainase yang buruk, ekstraksi air tanah, serta alih fungsi lahan. Berkembangnya kawasan perkotaan selalu diiringi dengan peningkatan jumlah penduduk. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya peningkatan kebutuhan lahan, baik untuk lahan permukiman maupun kegiatan ekonomi. Keterbatasan lahan di perkotaan menyebabkan terjadi intervensi kegiatan perkotaan pada lahan yang seharusnya berfungsi sebagai daerah konservasi dan ruang terbuka hijau. Alih fungsi lahan tersebut menyebabkan daerah resapan air semakin sempit sehingga terjadi peningkatan aliran permukaan dan erosi. Hal ini berdampak pada pendangkalan dan penyempitan sungai yang menyebabkan air sungai meluap dan memicu terjadinya bencana banjir, khususnya pada daerah hilir (DPU 2009)2. Sungai di Jakarta rata-rata hanya memiliki lebar sungai sekitar lima meter. Setidaknya dibutuhkan lebar sungai sepanjang 20 meter agar sungai dapat berfungsi sebagai area tangkapan yang normal. Banyaknya bangunan liar di sepanjang tepi sungai membuat lebar sungai terpangkas, sampah-sampah yang dibuang di sungai juga ikut berperan sebagai penyebab utama banjir Jakarta. Meluapnya sungai disebabkan karena penyempitan dan pendangkalan sungai. 1

http://www.jakarta.go.id/web/news/2012/06/dari-kanal-sampai-tanggul-laut diakses tanggal 29 januari 2013 2 http://bebasbanjir2025.wordpress.com/konsep-pemerintah/dinas-pu-dki-jakarta-3-4/ diakses tanggal 23 Desember 2012

3 Selain itu, banjir juga disebabkan oleh perubahan iklim yang berpotensi menyebabkan peningkatan curah hujan (Satterthwaite 2008)3. Banjir memberikan dampak kerugian terhadap berbagai land use seperti perumahan, industri, pertanian dan sektor bisnis. Kerugian akibat banjir berupa kerugian ekonomi dan non ekonomi yang dapat diklasifikasikan menjadi kerusakan langsung dan tidak langsung. Kerugian ekonomi akibat banjir telah meningkat secara signifikan selama dekade terakhir. Kondisi ini menekankan perlunya meningkatkan pengelolaan risiko banjir khususnya terhadap penilaian kerusakan, manajemen risiko banjir yang berguna untuk menilai kerentanan banjir, pemetaan risiko banjir, dan memilih keputusan yang optimal untuk langkah-langkah mitigasi (Merz et al. 2010). Analisis kerugian banjir digunakan berdasarkan kejadian banjir yang berbeda serta berguna untuk mengukur manfaat dari tindakan perlindungan banjir (Messner dan Meyer 2004). Penelitian dan pengkajian lebih lanjut terhadap penghitungan biaya kerugian akibat banjir diperlukan untuk mengetahui manfaat dari tindakan pencegahan banjir guna mengurangi kerugian ekonomi di masa yang akan datang. Salah satu Sungai di Jakarta yang sering meluap adalah Sungai Pesanggrahan, sehingga perlu dilakukan penelitian dan pengkajian terhadap penghitungan biaya kerugiannya. 1.2 Perumusan Masalah Sungai Pesanggrahan merupakan salah satu sungai yang terdapat di Jakarta. Wilayah Kota Administratif Jakarta yang dilalui sungai tersebut yaitu Jakarta Selatan dan Jakarta Barat. Bagian hulu dari Sungai Pesanggrahan terletak di Desa Rancamaya, Bogor, Jawa Barat. Bagian hilir dari sungai terletak di Daerah Kembangan, Jakarta Barat yang kemudian bermuara ke Cengkareng Drain. Sungai ini memiliki panjang saluran sekitar ± 76 km (Faza 2012). Luas daerah aliran sungai sebesar 177 km2 dengan kapasitas debit sungai saat ini hanya mampu menampung 20% dari debit banjir yang ada (BNPB 2012)4. Kondisi sungai tersebut sudah buruk dan sering meluap. Daerah-daerah yang dilalui Sungai 3

http://www.un.org/esa/popolation/meetings/EGM-PopDist/P16_Satterthwaite.pdf diakses 20 Desember 2012

4 Pesanggrahan kerap mengalami genangan akibat luapan sungai. Jakarta Selatan yang merupakan salah satu wilayah aliran Sungai Pesanggrahan sering kali mengalami banjir. Hal yang terjadi akibat luapan sungai tersebut bukan hanya menimbulkan kerugian bagi masyarakat pada kawasan pemukiman tetapi kerugian banjir juga dirasakan oleh sektor bisnis dan komersial seperti pasar, pertokoan, dan unit bisnis lainnya. Salah satu sektor bisnis dan komersial terbesar di kawasan sepanjang Sungai Pesanggrahan adalah Pasar Cipulir. Kerusakan akibat banjir mencakup berbagai macam dampak seperti efek berbahaya pada manusia, kesehatan dan barang-barang, kerusakan pada infrastruktur publik, warisan budaya, sistem ekologi, produksi industri dan kekuatan daya saing perekonomian yang terkena. Kerusakan banjir dapat dibedakan menjadi kerusakan langsung dan kerusakan tidak langsung. Kedua jenis kerusakan lebih lanjut diklasifikasikan ke dalam kerusakan berwujud (tangible) dan tidak berwujud (intangible) (Parker et al. 1987). Dampak banjir yang terjadi pada sektor bisnis dan komersial yaitu berupa kerugian ekonomi dan non ekonomi. Dalam menghitung kerugian banjir perlu dilakukan sebuah analisis kerusakan banjir yang bertujuan untuk mengukur manfaat dari tindakan pencegahan banjir (Messner dan Meyer 2004). Penilaian kerusakan pada sektor bisnis dan komersial membutuhkan persepsi para pelaku bisnis untuk mengetahui, menginterpretasi, dan mengevaluasi permasalahan akibat banjir yang terjadi. Persepsi seseorang individu dipengaruhi oleh perbedaan informasi yang dimiliki tiap individu, perbedaan nilai dalam bersikap, dan kepentingan tiap individu. Perbedaan di atas akan melahirkan perbedaan penilaian terhadap risiko bencana dimana suatu daerah yang memiliki tingkat persepsi risiko banjir rendah dan kesiapan menghadapi banjir rendah, cenderung mengalami tingkat kerusakan banjir di atas rata-rata (Messner dan Meyer 2004). Saat ini, banjir Jakarta masih terjadi di daerah sekitar enam sungai: Sungai Krukut, Sungai Angke, Sungai Cipinang, Sungai Sunter, Sungai Pesanggrahan, dan Sungai Ciliwung. Daerah di sekitar Sungai Pesanggrahan merupakan salah satu daerah yang rutin terkena banjir. Pemerintah sedang melaksanakan program normalisasi sungai ini sepanjang 26.7 km. Proyek ini bertujuan untuk memperluas 4

http://www.bnpb.go.id/news/read/ diakses tanggal 17 Februari 2013

5 sungai dan meningkatkan debit air. Sungai akan diperlebar dari 10 sampai 15 meter menjadi 30 sampai 40 meter, dan diperkirakan bahwa debit air akan meningkat dari 30 m3/detik sampai 220.3 m3/detik5. Genangan daerah sepanjang sungai ini diharapkan dapat berkurang sehingga kerugian banjir terhadap sektor bisnis dan komersial pun juga berkurang. Berdasarkan penjelasan di atas tersebut, maka permasalah yang perlu dibahas dalam penelitian ini yaitu : 1.

Bagaimana persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir yang rutin terjadi akibat luapan Sungai Pesanggrahan?

2.

Berapa nilai kerugian ekonomi yang dirasakan pelaku bisnis di Pasar Cipulir akibat banjir Sungai Pesanggrahan?

3.

Apa saja strategi adaptasi yang dilakukan pelaku bisnis serta pengelola PD Pasar Jaya Cipulir dalam mengatasi banjir ? 1.3 Tujuan Penelitian Berdasarkan perumusan masalah di atas maka tujuan penelitian ini, adalah:

1.

Mengetahui persepsi risiko banjir yang dialami pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir yang terjadi akibat luapan Sungai Pesanggrahan.

2.

Mengestimasi nilai kerugian ekonomi yang dirasakan pelaku bisnis di Pasar Cipulir.

3.

Mengidentifikasi strategi adaptasi yang dilakukan pelaku bisnis dan pengelola PD Pasar Jaya Cipulir. 1.4 Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup dan batasan penelitian ini, adalah :

1.

Penelitian ini dilakukan di Pasar Cipulir, Jakarta Selatan.

2.

Responden adalah pedagang di Pasar Cipulir yang terkena dampak banjir Sungai Pesanggrahan pada banjir 17-19 Januari 2013.

3. 5

Penelitian tidak mengestimasi kerugian intangible.

http://sentanaonline.com/detail_news/main/10991/1/19/03/2013/Atasi-Banjir-Pemkot-JakselMinta-Warga-Dukung---Normalisasi--Kali-Pesanggrahan diakses tanggal 19 Maret 2013

6 4.

Penelitian ini tidak mengestimasi biaya adaptasi responden maupun pengelola PD Pasar Jaya Cipulir dalam menghadapi banjir.

7

II TINJAUAN PUSTAKA 2.1

Pemahaman Mengenai Banjir

Banjir adalah peristiwa atau keadaan terendamnya suatu daerah atau daratan karena volume air yang meningkat (BNPB 2012). Banjir terjadi pada saat air melebihi volume air yang dapat ditampung dalam sungai, danau, rawa, drainase, tanggul, maupun saluran air lainnya pada selang waktu tertentu (Rahayu et al. 2009). Bencana banjir dipengaruhi oleh dua faktor yaitu alam dan manusia. Penyebab banjir yang disebabkan oleh alam yaitu curah hujan di atas normal dan adanya pasang air laut. Banjir yang disebabkan oleh tingkah laku manusia antara lain karena penggunaan lahan yang tidak tepat, penggundulan hutan, pembuangan sampah ke dalam sungai, serta pembangunan pemukiman di daerah dataran banjir. Hal ini menyebabkan berkurangnya daerah resapan air yang dapat menimbulkan terjadinya banjir. Kategori banjir di Jakarta terbagi menjadi dua yaitu banjir sungai dan banjir rob. Banjir di Jakarta disebabkan karena keadaan geografis wilayah ini yang kaya akan sumberdaya air dan akibat perbuatan manusia. Penyebab lainnya yaitu kurangnya daya dukung infrastuktur pengendalian banjir, kurangnya area resapan air hujan akibat urbanisasi dan deforestasi di hulu, serta pembuangan sampah yang tidak terkontrol (Steinberg 2007). 2.2 Persepsi Risiko Banjir Persepsi adalah proses mempengaruhi rangsangan (stimulus) atau pesan yang kita berikan kepada seseorang ketika mereka mencapai kesadaran (Devito 1997). Persepsi didefinisikan sebagai cara responden menilai sesuatu tentang perilakunya sendiri dalam hubungannya dengan orang lain atau lingkungannya (Nazir 1988). Peristiwa banjir dapat menimbulkan berbagai macam persepsi dalam masyarakat. Individu-individu dari masyarakat dapat menilai risiko kemungkinan banjir yang berbeda. Hal ini disebabkan oleh informasi yang berbeda mengenai kemungkinan peristiwa bahaya banjir di wilayah mereka, langkah-langkah

8 mitigasi (peringanan) banjir dan efektivitas, dan latar belakang sejarah yang berbeda mengenai pengalaman hidup di dataran banjir dan dari kemungkinan banjir (Messner dan Meyer 2004). Memahami persepsi yang dimiliki oleh individu dan komunitas yang berbeda merupakan dasar penting untuk membangun struktur yang efektif dan perilaku untuk mengurangi kerentanan serta membangun ketahanan terhadap risiko (Vogel et al. 2007). Pengalaman individu dari bencana mempengaruhi persepsi risiko di masa depan, yang pada gilirannya mempengaruhi respon dan pengelolaan risiko masa depan (Messner dan Meyer 2004). Bubeck et al (2012) melakukan penelitian mengenai persepsi dan sikap masyarakat di Provinsi Thua Thien Hue,Vietnam Tengah terhadap mitigasi banjir. Penelitian ini dilakukan dengan memberikan kuesioner terhadap 300 reponden. Hasil

penelitian

menunjukkan

bahwa

banyak

responden

yang

telah

mempersiapkan langkah-langkah mitigasi risiko banjir di masa depan. Penelitian juga melakukan analisis korelasi serta analisis linear berganda yang dapat memberikan informasi dalam memprediksi pengukuran dua komponen persepsi risiko. Penelitian lain tentang persepsi risiko banjir dilakukan oleh Fatti dan Patel (2013). Penelitian ini mengenai hubungan antara persepsi risiko banjir dan pengelolaan banjir. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui cara masyarakat dan pemerintah setempat dalam menanggapi risiko banjir, serta mengetahui interaksi antar masyarakat dan pemerintah dalam memahami efektivitas pengelolaan banjir. Hasil berdasarkan penelitian ini menunjukkan perbedaan persepsi antara pemerintah dan masyarakat mengenai tanggung jawab terhadap pengelolaan banjir menyebabkan tindakan penanggulangan banjir menjadi kurang efektif. 2.3 Pengaruh Banjir Terhadap Sektor Bisnis dan Komersial Sektor bisnis dan komersial merupakan organisasi bukan homogen yang menjual barang atau jasa kepada konsumen dengan berorientasikan keuntungan. Sektor bisnis dan komersial yang terletak di sepanjang aliran sungai rawan akan

9 bencana banjir. Bencana tersebut dapat menyebabkan kerugian yang tidak sedikit bagi pelaku bisnis. Hasil penelitian Smith (1994) yang menilai kerusakan akibat banjir di wilayah pedesaan dan perkotaan di Afrika Selatan dengan menggunakan metode stage-damage menghasilkan bahwa kerugian tidak langsung yang terjadi di sektor komersial dan industri akibat banjir telah sangat tinggi, kerugian tidak langsung tersebut terkait dengan hilangnya ekonomi secara keseluruhan di tingkat regional maupun nasional. Hasil berdasarkan penelitian tersebut telah membuktikan bahwa banjir yang terjadi pada unit bisnis dan komersial mempengaruhi perekonomian nasional. 2.4 Jenis Kerusakan Banjir Banjir memberikan dampak kerugian terhadap berbagai land use seperti perumahan, industri, pertanian dan sektor bisnis. Menurut Merz et al (2010), kerusakan banjir dapat dibedakan menjadi kerusakan langsung dan kerusakan tidak langsung. Kerusakan langsung pada banjir adalah kerusakan yang terjadi karena kontak fisik air banjir dengan manusia, properti atau benda lainnya. Kerusakan tidak langsung disebabkan oleh dampak langsung dan terjadi dalam ruang atau waktu di luar peristiwa banjir. Kedua jenis kerusakan lebih lanjut diklasifikasikan ke dalam kerusakan berwujud (tangible) dan tidak berwujud (intangible) (Parker et al. 1987). Kerusakan berwujud adalah kerusakan modal buatan manusia atau arus sumber daya yang dapat dengan mudah ditentukan dalam istilah moneter, sedangkan kerusakan tidak berwujud adalah kerusakan aset yang tidak diperdagangkan di pasar dan sulit untuk mentransfer nilai-nilai moneter (Jonkman et al. 2007). Beberapa contoh jenis kerusakan yang berbeda menurut Merz et al. (2010) antara lain: 1. Kerusakan langsung dan dapat dihitung, misalnya kerusakan bangunan dan isinya, kerusakan infrastruktur. 2. Kerusakan langsung dan tidak dapat dihitung, misalnya hilangnya nyawa, tekanan psikologis, serta kerusakan warisan budaya. 3. Kerusakan tidak langsung dan dapat dihitung, misalnya gangguan pelayanan publik di luar daerah banjir.

10 4. Kerusakan tidak langsung dan tidak dapat dihitung, misalnya trauma, dan kehilangan kepercayaan kepada pihak yang berwenang. 2.5 Kerugian Ekonomi Banjir Smith (1981) melakukan penelitian mengenai penilaian dampak banjir besar di Lismore, NSW, Australia. Penilaian ini dilakukan dengan melakukan perhitungan kerusakan aktual dan potensial terhadap sektor perumahan, komersial, dan industri. Berdasarkan hasil penelitian, besarnya kerusakan langsung untuk keseluruhan daerah banjir di Lismore adalah US$ 600 per properti perumahan, US$ 5 500 untuk setiap unit komersial, dan US$ 13 000 untuk setiap perusahan industri. Penelitian Tang et al. (1992), memperkirakan biaya kerusakan akibat banjir di Bangkok. Survei dilakukan pada sampel dari 3 522 perusahaan dimana 1 041 berasal dari kawasan perumahan, 951 sektor komersial, 1 018 sektor pertanian, dan 512 sektor industri. Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan biaya kerusakan akibat banjir dengan memperkirakan fungsi biaya kerusakan banjir dalam hal kedalaman dan jangka waktu menggunakan analisis regresi berganda. Berdasarkan hasil penelitian, kedalaman banjir dan durasi mempengaruhi kerusakan di daerah pemukiman. Umumnya pada sektor komersial, durasi tidak berpengaruh signifikan terhadap kerusakan yang ditimbulkan. Kerusakan yang ditimbulkan yaitu barang dan properti di dalam bangunan. Pada properti industri, biaya kerusakan mesin dan peralatan tetap bergerak bergantung pada faktor kedalaman dan durasi. Berdasarkan hasil studi Tang et al. (1992), dapat disimpulkan bahwa fungsi biaya kerusakan banjir melalui analisis regresi berganda menjadi alat yang berguna dalam perhitungan sistematis kerusakan banjir. Menurut Messner dan Meyer (2004), jumlah aktual (sebenarnya) kerusakan banjir dari suatu peristiwa banjir tergantung pada kerentanan (vulnerability) dari faktor sosio-ekonomi dan sistem ekologi yang terkena dampak. Secara umum, sesuatu yang lebih berisiko mengalami kerusakan atau kerugian lebih rentan terhadap dampak kerusakan atau kerugian tersebut. Setiap analisis kerentanan

11 banjir memerlukan informasi mengenai indikator elemen yang berisiko (element at risk), exposure indicators, dan indikator kerentanan (susceptibility indicators). Elemen berisiko (elemet at risk) menentukan jumlah unit sosial, unit ekonomi, unit ekologi atau sistem yang berisiko terkena dampak yang dapat mengenai masyarakat, rumah tangga, perusahaan, produksi ekonomi, gedung publik dan swasta, infrastruktur publik, aset budaya, dan spesies. Exposure indicators membedakan dua kategori. Kategori pertama diperlukan untuk melambangkan jenis elemen tindakan yang berbeda risikonya. Indikator memberikan informasi tentang lokasi berbagai elemen berisiko, ketinggian, kedekatan dari sungai (jarak ke sungai), kedekatan dengan daerah genangan air. Secara keseluruhan, indikator ini menginformasikan frekuensi banjir di daratan dan ancaman terhadap berbagai elemen berisiko yang terendam. Indikator kerentanan (susceptibility indicators) mengukur seberapa sensitif elemen berisiko (element at risk) berperilaku ketika dihadapkan dengan beberapa jenis bahaya. Indikator kerentanan (susceptibility indicators) dalam arti yang luas yaitu indikator yang berhubungan dengan kemampuan atau kapasitas para aktor untuk mengatasi konsekuensi dari bahaya serta untuk membangun kembali kondisi sebelumnya. 2.6 Stage Damage Function Smith (1994) mengembangkan konsep Stage Damage Function (SDF) yang digunakan untuk mengevaluasi kerugian akibat banjir perkotaan di Afrika Selatan. SDF merupakan suatu model dimana kedalaman banjir digunakan sebagai variabel bebas di dalam fungsi. Menurut Suriya et al (2012), data SDF diperoleh berdasarkan informasi dari survei menggunakan kuesioner. SDF merupakan bagian penting dalam penilaian kerusakan. Hal ini diperlukan untuk menilai manfaat langkah-langkah pencegahan banjir (Smith 1994). 2.7 Normalisasi Sungai Program normalisasi sungai bertujuan untuk menciptakan kondisi sungai dengan lebar dan kedalaman tertentu sehingga sungai tersebut mampu mengalirkan air sampai pada tingkat tertentu sehingga tidak terjadi luapan dari

12 sungai tersebut. Normalisasi sungai merupakan kegiatan membersihkan sungai dari endapan lumpur dan memperdalamnya agar kapasitas sungai dalam menampung air dapat meningkat. Hal Ini dilakukan dengan cara mengeruk sungai tersebut di titik-titik rawan kemacetan aliran air. Upaya pemulihan lebar sungai merupakan bagian penting dari program normalisasi sungai. Pelebaran sungai juga meningkatkan kapasitas sungai dalam menampung dan mengalirkan air ke laut. Saat ini, Sungai Pesanggrahan memiliki luas Daerah Aliran Sungai (DAS) dibagian hulu 67.515 km2 dan panjang sungai 66,7 km2. Proses normalisasi Sungai Pesanggrahan dilakukan di dua wilayah, yaitu Jakarta Selatan dan Jakarta Barat. Sungai tersebut rencananya akan dilebarkan menjadi 65 meter. Total panjang proyek normalisasi sungai mencapai 26,74 kilometer yang dikerjakan oleh Balai Besar Wilayah Sungai Ciliwung-Cisadane (BBWSCC) dari Kementrian Pekerjaan Umum6. Melalui normalisasi maka kapasitas tampung debit air menjadi meningkat dari 30 m3/detik menjadi 220 m3/detik7. Pekerjaan normalisasi dibagi dalam tiga paket meliputi pengerukan alur sungai, perkuatan tebing, jalan inspeksi, jembatan dan pintu air dan saluran. Paket I dimulai dari Jembatan H.Hamid – Jembatan Pos Pengumben (7 750 km). Paket II mulai dari Jembatan Pos Pengumben – Jembatan Bintaro Raya (7 730 km). Sedangkan paket III, dimulai dari Jembatan Bintaro Raya – Jembatan Cireundeu Raya/Lebak Bulus sepanjang 11 260 km8. 2.8 Adaptasi Adaptasi adalah proses dimana suatu perubahan diatasi dengan respon dari perubahan tersebut (Gallopin 2006). Adaptasi dilatarbelakangi oleh berbagai faktor termasuk perlindungan terhadap kesejahteraan dan keselamatan. Hal tersebut dapat dilakukan secara individu atas dasar kepentingan pribadi, atau 6

http://megapolitan.kompas.com/read/2013/04/04/21194575/Normalisasi.Sungai.Pesanggrahan.Te rkendala.Para.Pemukim.Liar diakses tanggal 4 April 2013 7 http://wartakota.tribunnews.com/detil/berita/108676/Normalisasi-Kali-Pesanggrahan-TergangguBanjir diakses tanggal 9 April 2013 8 http://barat.jakarta.go.id/v09/index.php?option=com_content&view=article&id=1046:wargakebon-jeruk-dan-kelapa-dua-ikut-sosialisasi-normalisasi-kali-pesanggrahan-&catid=4:infopembangunan&Itemid diakses tanggal 5 Maret 2013

13 tersusun dalam aksi pemerintah dan publik untuk melindungi penduduknya (Adger et al. 2003). Adaptasi merupakan salah satu bentuk respon masyarakat dalam menyikapi perubahan lingkungan. Dibutuhkan sejumlah pengeluaran dalam melakukan tindakan respontif ini, khususnya yang bersifat pencegahan terhadap nilai kerugian yang lebih tinggi (Berina 2011). 2.9 Upaya Mitigasi Banjir Menurut PP no 21 tahun 2008 Pasal 20 ayat (1), mitigasi adalah serangkaian upaya untuk mengurangi risiko bencana, baik melalui pembangunan fisik maupun penyadaran dan peningkatan kemampuan menghadapi ancaman tertentu9. Mitigasi banjir yang dimaksud adalah upaya yang dilakukan untuk mengurangi risiko dan dampak yang diakibatkan oleh bencana banjir terhadap individu yang berada pada kawasan banjir. Contoh upaya mitigasi seperti pembuatan tanggul, meninggikan lantai, serta mengambil asuransi.

9

http://piba.tdmrc.org/content/mitigasi diakses tanggal 25 Juni 2013

14

III KERANGKA PEMIKIRAN Jakarta merupakan ibu kota sekaligus pusat pemerintahan Negara Indonesia. Hampir semua aktifitas ekonomi terpusat di Jakarta. Pertumbuhan ekonomi

yang

tidak

memperhitungkan

daya

dukung lingkungan

akan

menimbulkan ketidakseimbangan yang dapat merusak lingkungan. Daerah-daerah di sekitar sungai di Jakarta kini rentan terhadap banjir. Hal ini disebabkan sungaisungai telah mengalami pendangkalan dan penyempitan. Sungai Pesanggrahan merupakan salah satu sungai yang rutin mengalami banjir. Banjir yang terjadi akibat luapan Sungai Pesanggrahan ikut menggenangi kawasan sektor bisnis seperti Pasar Cipulir yang berada di Kelurahan Cipulir, Kecamatan Kebayoran Lama, Jakarta Selatan. Banjir tersebut menyebabkan kerugian yang dirasakan oleh para pelaku bisnis di pasar tersebut. Para pelaku bisnis merugi akibat tidak dapat beroperasi saat banjir, kehilangan omzet harian, serta merugi akibat rusaknya barang-barang akibat banjir. Kesejahteraan para pedagang menjadi menurun akibat banjir yang terjadi. Oleh karena itu, perlu diadakan penelitian dan pengkajian lebih lanjut terhadap penghitungan nilai kerugian akibat banjir terhadap unit bisnis dan komersial yang dapat menjadi informasi dalam menentukan tindakan pencegahan guna mengurangi kerugian ekonomi. Kerangka pemikiran operasional dalam penelitian ini merupakan keterkaitan antara tahapan pelaksanaan penelitian dengan tujuan penelitian. Tujuan pertama dari penelitian ini adalah melihat persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir yang terjadi akibat luapan Sungai Pesanggrahan. Persepsi digunakan untuk mengetahui, menginterpretasi, dan mengevaluasi permasalahan akibat banjir yang terjadi pada sektor unit bisnis dan komersial di daerah rentan banjir. Perbedaan persepsi setiap individu tergantung kepada informasi yang dimiliki, perbedaan nilai dalam bersikap, dan kepentingan tiap individu. Perbedaan persepsi para pelaku bisnis dapat melahirkan perbedaan penilaian terhadap risiko bencana. Tujuan kedua dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi kerugian ekonomi langsung , tidak langsung dan tangible yang dirasakan pelaku bisnis akibat banjir sungai yang telah terjadi tersebut. Kerusakan langsung akibat banjir

15 adalah kerusakan yang terjadi karena kontak fisik air banjir dengan manusia, properti atau benda lainnya. Tujuan akhir dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui strategi adaptasi yang dilakukan pelaku bisnis dan pengelola PD Pasar Jaya Cipulir dalam rangka menyikapi serta mempersiapkan tindakan pencegahan terhadap banjir yang akan datang. Penelitian diharapkan dapat memberikan gambaran informasi mengenai persepsi pelaku bisnis, mengetahui besarnya kerugian ekonomi yang dirasakan serta mengetahui strategi adaptasi pelaku bisnis terkait banjir yang terjadi. Hasil penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi bagi pemerintah sebagai penentu kebijakan dalam mengatasi dampak dari banjir terhadap unit bisnis dan komersial. Alur penelitian yang lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 1.

16 Banjir rutin di sepanjang Sungai Pesanggrahan

Banjir yang menggenang kawasan Pasar Cipulir

Program Normalisasi S.Pasanggrahan

Dampak banjir terhadap pedagang Pasar Cipulir yang menyebabkan kerugian ekonomi

Mengetahui Persepsi pelaku bisnis

Mengestimasi Kerugian ekonomi banjir pada unit bisnis dan komersial

Mengetahui Strategi adaptasi

Persepsi pelaku bisnis terhadap banjir yang telah terjadi.

Nilai kerugian ekonomi langsung yang dirasakan pelaku bisnis akibat banjir sungai

Strategi adaptasi yang dilakukan pelaku bisnis dan pengelola Pasar Cipulir

Input rekomendasi kebijakan

: Ruang Lingkup Penelitian Gambar 1. Diagram Alur Berpikir

17

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Pasar Cipulir, Kelurahan Cipulir, Kecamatan Kebayoran Lama, Jakarta Selatan. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) dengan alasan daerah tersebut merupakan daerah sentra bisnis yang rentan terhadap banjir luapan Sungai Pesanggrahan. Banjir sungai yang terjadi menimbulkan berbagai persepsi serta kerugian ekonomi yang dialami para pelaku bisnis. Pengambilan data primer dan data sekunder dilaksanakan selama bulan April-Mei 2013. 4.2 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang dihimpun dalam penelitian adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui proses wawancara dengan responden menggunakan kuesioner, serta melalui wawancara dengan narasumber yang ditunjuk oleh institusi terkait. Data primer meliputi data mengenai persepsi serta kerugian ekonomi langsung yang dirasakan pelaku bisnis akibat banjir yang terjadi. Jumlah responden dalam penelitian ini yaitu sebanyak 90 responden yang terdiri dari 40 responden lantai dasar, 25 responden lantai satu dan 25 responden lantai dua yang merupakan pelaku bisnis di Pasar Cipulir. Adapun alasan pengambilan sampel pada lantai yang berbeda yaitu untuk mendapatkan sebaran data yang merata. Data sekunder diperoleh dari berbagai sumber data yang relevan berupa buku, jurnal, tesis, skripsi, internet, serta informasi dan sumber dari instansi terkait seperti Pengelola PD Pasar Jaya Cipulir, Kelurahan Cipulir dan Kecamatan Kebayoran Lama, Badan Pusat Statistik (BPS), dan Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) DKI Jakarta. Data Sekunder meliputi informasi yang terkait dengan daerah penelitian serta data lain yang dibutuhkan dalam penelitian.

18 4.3 Metode Pengambilan Contoh Responden pada penelitian ini adalah pelaku bisnis atau pedagang yang terdapat di Pasar Cipulir, Kelurahan Cipulir, Kecamatan Kebayoran Lama, Jakarta Selatan. Metode pengambilan contoh dilakukan dengan metode random sampling. Didapatkan sebanyak 90 responden yang merupakan 40 responden lantai dasar, 25 responden lantai satu, dan 25 responden lantai dua. Random sampling digunakan untuk mendapatkan sebaran sampel yang representatif. Pengambilan data melalui teknik random sampling dilakukan dengan cara penghitungan menggunakan microsoft excel. Tahap awal, didapatkan data jumlah seluruh kios dan jumlah blok di setiap lantai. Pasar Cipulir memiliki empat lantai, dengan jumlah kios lantai dasar sebanyak 666 dan jumlah kios lantai non dasar (lantai 1 dan 2) sebanyak 1 570, dimana setiap lantai terdiri dari 5 blok. Data jumlah kios tiap lantai dihitung untuk didapatkan proporsi jumlah sampel tiap blok. Hasil random dikumpulkan dalam sebuah list, kemudian responden didatangi mengikuti urutan list yang tersedia. Kondisi pasar yang sangat sibuk, menyebabkan banyakannya penolakan, sehingga sulit mendapatkan responden yang bersedia diwawancarai. Apabila respoden tidak bersedia diwawancarai maka responden yang berada di list selanjutnya didatangi untuk diminta kesediaannya untuk diwawancara. Proporsi jumlah sampel dapat dilihat pada tabel dibawah ini. Tabel 1 Jumlah sampel lantai dasar Pasar Cipulir No

Blok

Jumlah Kios (Unit)

Jumlah Sampel (unit)

1

BLO_AKS

188

11

2

BLO_BKS

202

12

3

DLO_AKS

69

5

4

ALO_AKS

104

6

5

ALO_BKS

103

6

666

40

Total Sumber : Data Sekunder dan primer (diolah), 2013

19 Tabel 2 Jumlah sampel lantai 1 Pasar Cipulir No

Blok

Jumlah Kios (unit)

Jumlah Sampel (unit)

1

BLO1_AKS

225

8

2

BLO1_BKS

218

7

3

DLO1_AKS

120

4

4

ALO1_AKS

92

3

5

ALO1_BKS

85

3

Total

740

25

Sumber : Data Sekunder dan primer (diolah), 2013

Tabel 3 Jumlah sampel lantai 2 Pasar Cipulir No

Blok

Jumlah Kios (unit)

Jumlah Sampel

1

BLO2_ACT

234

7

2

BLO2_CCT

239

7

3

DLO2_AKS

109

3

4

ALO2_ACT

134

4

5

ALO2_BCT

114

3

830

25

Total Sumber: Data Sekunder dan Primer (diolah), 2013

4.4 Metode Pengelolaan dan Data Analisis Data yang diperoleh dalam penelitian dianalisis secara kuantitatif dan kualitatif. Pengelolaan data secara kuantitatif dilakukan dengan menggunakan komputer program Stastistical Product and Service Solutions (SPSS) 16. Pengelolaan data kualitatif dilakukan secara deskriptif. Tabel 4 menyajikan keterkaitan antara tujuan penelitian, sumber data dan metode analisis data.

20 Tabel 4 Keterkaitan tujuan, sumber data dan metode analisis data NO 1

2

3

Tujuan Penelitian Mengetahui persepsi risiko banjir yang dialami pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir yang terjadi akibat luapan Sungai Pesanggrahan. Mengestimasi nilai kerugian ekonomi langsung yang dirasakan pelaku bisnis di Pasar Cipulir akibat banjir luapan Sungai Pesanggrahan. Mengidentifikasi strategi adaptasi banjir yang dilakukan pelaku bisnis dan pengelola pasar di Pasar Cipulir

Sumber Data

Metode Analisis

Sekunder dan Primer

Analisis deskriptif dan korelasi

Sekunder dan Primer

Analisis Regresi Berganda dan Stage Damage Function (SDF)

Sekunder dan Primer

Analisis Deskriptif

4.4.1 Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir Analisis persepsi pelaku bisnis terhadap banjir akan dianalisis dengan menggunakan metode analisis deskriptif dan analisis korelasi dengan metode korelasi Spearman. Metode analisis korelasi Spearman digunakan untuk mencari hubungan atau untuk menguji signifikansi hipotesis asosiatif bila masing-masing variabel yang dihubungkan berbentuk ordinal, dan sumber data antar variabel tidak harus sama (Sugiyono 2011). Analisis persepsi dengan menggunakan metode korelasi ini menggunakan skala parametrik. Responden diminta untuk menilai persepsi risiko terhadap banjir tersebut dalam suatu skala yang bernilai antara 1 hingga 7 (Bubeck et al. 2012). Skala satu menunjukkan korelasi bernilai rendah, sedangkan skala tujuh menunjukkan korelasi bernilai tinggi. Skala persepsi dapat dilihat pada tabel 5.

21 Tabel 5 Skala persepsi risiko terhadap banjir Persepsi Terhadap Peluang Terjadinya Banjir di Masa Mendatang (PEL)

Tingkat 1 2 3 4 5 6 7

Pasti tidak akan terjadi Sangat tidak mungkin akan terjadi Tidak mungkin akan terjadi Netral Kemungkinan akan terjadi Sangat mungkin akan terjadi Pasti akan terjadi

Tingkat

Persepsi Terhadap Keinginan untuk Melakukan Upaya Mitigasi Banjir (MIT)

1 2 3 4 5 6 7

Tidak sama sekali Sangat mungkin tidak Mungkin tidak Netral Mungkin Sangat mungkin Pasti

Persepsi Terhadap Konsekuensi Dari Banjir yang Akan Datang (KON) Tidak memiliki konsekuensi sama sekali Sangat tidak mungkin memiliki konsekuensi Tidak mungkin memiliki konsekuensi Netral Kemungkinan memiliki konsekuensi Sangat mungkin memiliki konsekuensi Konsekuensi yang sangat tinggi Persepsi Terhadap Kebutuhan Akan Upaya Penanggulangan Banjir dari Pemerintah (PEM) Tidak penting sama sekali Sangat tidak penting Agak penting Netral Mungkinan penting Penting Sangat penting

Sumber: Bubeck et al. 2012

Korelasi akan dinyatakan dalam bentuk r. Bilai r terbesar adalah 1 dan yang terkecil -1 atau dapat ditulis -1 ≤ r ≤ 1. Jika nilai r adalah 1 maka antar variabel memiliki hubungan yang sempurna dan positif, sedangkan jika nilai r adalah -1 maka antar variabel memiliki hubungan yang sempurna dan negatif (Usman dan Akbar 1996). Interpretasi dari nilai r dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6 Interpretasi dari nilai r R 0 0.01-0.2 0.21-0.4 0.41-0.6 0.61-0.8 0.81-0.99 1

Interpretasi Tidak berkorelasi Berkorelasi sangat rendah Berkorelasi rendah Berkorelasi agak rendah Berkorelasi cukup Berkorelasi tinggi Berkorelasi sangat tinggi

Nilai r untuk menganalisis persepsi risiko pelaku komersil dihitung menggunakan rumus korelasi Spearman yaitu sebagai berikut:

rs =

.

.

................................................................. (4.1)

22 di mana: rs= nilai korelasi Spearman d2= selisih tiap pasang rank n= jumlah pasang rang untuk Spearman (5 < n < 30) Persepsi yang dinilai dalam penelitian ini merupakan persepsi pelaku bisnis terhadap banjir yang terjadi di Pasar Cipulir. Persepsi digunakan untuk mengetahui sejauh mana informasi yang dimiliki pelaku bisnis terhadap banjir yang terjadi serta kesiapannya dalam menghadapi banjir. Suatu daerah yang memiliki tingkat persepsi risiko banjir rendah dan kesiapan menghadapi banjir rendah, cenderung mengalami tingkat kerusakan banjir di atas rata-rata (Messner dan Meyer 2004). Persepsi pelaku bisnis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka (PEL), persepsi terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang (KON), persepsi terhadap upaya pencegahan (mitigasi) untuk mencegah bahaya yang akan datang (MIT), dan persepsi terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah (PEM). Hipotesis yang dibangun yaitu, pertama, pelaku bisnis yang memiliki persepsi risiko tinggi terhadap peluang terjadinya banjir di masa depan dan konsekuensi kerusakan, maka diduga akan melakukan upaya mitigasi yang tinggi juga untuk mengurangi risiko banjir. Kedua, pelaku bisnis yang memiliki persepsi risiko tinggi terhadap peluang terjadinya banjir di masa depan dan konsekuensi kerusakan, maka diduga akan meningkatkan permintaan terhadap kebijakan pemerintah dalam rangka melakukan upaya mitigasi untuk mengurangi kerugian banjir. 4.4.2 Mengestimasi Nilai Kerugian Ekonomi Kerusakan Banjir Kerugian ekonomi merupakan dampak yang dirasakan pelaku bisnis akibat banjir yang terjadi. Penelitian ini akan mengestimasi nilai ekonomi dari kerugian langsung banjir aktual. Stage Damage Function (SDF) merupakan metode penghitungan kerugian ekonomi banjir dari total kerugian ekonomi akibat kerusakan struktural sebagai independent dalam model. Model pengembangan SDF yang dipakai dalam penelitian ini menggunakan dependent dalam model berupa total kerugian ekonomi yang merupakan kesatuan dari kerugian kerusakan struktural, kerugian kerusakan isi bangunan, kerugian akibat kehilangan omzet,

23 dan

pengeluaran

biaya

tenaga

kerja.

Terdapat

beberapa

faktor

yang

mempengaruhi dalam mengestimasi kerugian ekonomi. Masing-masing total kerugian yaitu biaya kerugian struktural, kerugian kerusakan isi bangunan, kerugian akibat kehilangan omzet, dan pengeluaran biaya tenaga kerja didapatkan berdasarkan pengakuan responden. Nilai kerugian ekonomi banjir diestimasi menggunakan stage damage function dengan analisis regresi berganda. Fungsi persamaan tersebut adalah sebagai berikut: Y = β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4 +  ................................................................

(4.1)

Estimasi parameter dugaan yang diharapkan berdasarkan hipotesis: β1,β2,β3,β 4 > 0 Dimana: Y

= Total kerugian ekonomi (Rp 000/Responden)

X1

= Kedalaman banjir (Cm)

X2

= Durasi banjir (Jam)

X3

= Omzet (Rp 000/Responden)

X4

= Jumlah unit kios yang dimiliki (Unit)



= error Faktor yang berpengaruh dalam kerugian ekonomi tersebut dianalisis

melalui metode regresi linear berganda pada aplikasi Stastistical Product and Service Solutions (SPSS). Model akan diuji berdasarkan kriteria ekonomi, statistik dan ekonometrika. Kriteria ekonomi dinilai dengan melihat tanda dan besaran yang terdapat pada tiap koefisien dugaan sesuai dengan teori ekonomi. Apabila model tersebut memenuhi kriteria ekonomi, maka model tersebut dapat dikatakan baik. Kriteria uji statistik dilakukan dengan memperhatikan R2 atau Ajdusted R2 (R2 adj), nilai F-hitung model yang digunakan, dan nilai t-hitung masing-masing parameter yang diestimasi. Kriteria uji ekonometrika digunakan untuk memastikan ada atau tidaknya pelanggaran asumsi yang terjadi pada model (Koutsiyiannis 1997). Seluruh variabel independent diduga berhubungan positif dengan variabel dependent. Semakin tinggi kedalaman banjir yang dirasakan pelaku bisnis maka semakin besar jumlah kerugian ekonomi langsung yang dialami. Durasi banjir diduga berhubungan positif dengan kerugian ekonomi banjir, dimana peningkatan

24 pada durasi banjir diduga akan meningkatkan besaran kerugian ekonomi. Omzet diduga berbanding lurus dengan kerugian, dimana semakin besar omzet yang dihasilkan unit bisnis diduga akan meningkatkan kerugian ekonomi banjir. Jumlah unit yang dimiliki responden juga diduga berbanding lurus dengan kerugian ekonomi banjir, dimana semakin banyak jumlah unit yang dimiliki di lokasi pasar maka kerugian semakin meningkat. 4.4.2.1 Kriteria Uji Statistik Dalam kriteria uji statistik, koefisien determinasi atau R2adj menunjukkan proporsi keragaman variabel dependent yang diterangkan variabel independent. R2 adj berada pada selang 0
25 Model mengalami heteroskedastisitas apabila P-value lebih kecil dari taraf nyata (Juanda 2009). 3. Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Uji Autokorelasi digunakan untuk mengetahui keadaan error pada suatu persamaan bersifat independent atau dependent. Autokorelasi diuji dengan melakukan uji Durbin Watson (DW). H0 : tidak ada serial autoorelasi baik positif maupun negatif H1 : terdapat serial autokorelasi. 4.4.3 Mengidentifikasi Upaya Adaptasi Pelaku Bisnis serta Pengelola Pasar Cipulir Mengetahui strategi adaptasi pelaku bisnis dan pengelola Pasar Cipulir terhadap banjir yang dianalisis dengan menggunakan analisis deskriptif. Analisis deskriptif merupakan suatu deskripsi, gambaran, atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat, serta hubungan antar fenomena yang diselidiki.

26 V GAMBARAN UMUM

5.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di Pasar Cipulir, Kelurahan Cipulir, Kecamatan Kebayoran Lama. Lokasi ini merupakan salah satu sentra bisnis terbesar di kawasan aliran Sungai Pesanggrahan. Sungai tersebut merupakan sungai yang sedang dilaksanakan proyek normalisasi oleh Pemerintah Provinsi DKI Jakarta mulai tahun 2013. Normalisasi bertujuan untuk meningkatkan kapasitas aliran sungai. Kelurahan Cipulir merupakan satu dari enam Kelurahan yang terdapat di Kecamatan Kebayoran Lama, Jakarta Selatan. Secara geografis, Kelurahan Cipulir memiliki luas 193.3 Ha. Secara administratif Kelurahan Cipulir berbatasan dengan Jl. Kangkung (Kelurahan Grogol Selatan) di sebelah Utara, Jl. Kebayoran Lama (Kel. Kebayoran Lama Utara) di sebelah Timur, Jl. Kebayoran Lama (Kel. Kebayoran Lama Utara) di sebelah Selatan, dan Sungai Pesanggrahan (Kelurahan Ulujami) di sebelah Barat. Daerah-daerah di kawasan Cipulir yang terletak berdekatan dengan aliran Sungai Pesanggrahan sering kali dilanda banjir akibat luapan sungai. Pasar Cipulir merupakan salah satu kawasan bisnis yang sering terkena dampak akibat luapan Sungai Pesanggrahan, hal ini dikarenakan kawasan pasar tersebut terletak persis di sebelah aliran Sungai Pesanggrahan. Pasar Cipulir yang berdiri sejak tahun 1983 adalah salah satu pusat grosir tekstil di Jakarta dengan penjualan skala nasional yang melayani pembelian dalam dan luar kota. Pasar dengan luas wilayah sebesar 12 531 m2 memiliki 3 tipe tempat usaha yaitu Pasar Existing Cipulir blok A, Pasar Existing Cipulir blok B, dan Pasar blok hasil PT.MPI. Pasar ini memiliki sebanyak 3 311 unit tempat usaha yang terdiri dari kios, counter, dan pujasera dengan jumlah unit setiap blok yang berbeda-beda. Jumlah kios di Pasar Existing Cipulir blok A sebanyak 593 unit, Pasar Existing blok B sebanyak 1 532 unit, dan Pasar Cipulir blok MPI sebanyak 1 186 unit. Pasar ini terdiri dari empat lantai yaitu, lantai dasar, lantai satu, dua, dan tiga. Setiap lantai di Pasar Cipulir dibagi lagi menjadi lima blok yang terdiri dari blok bloo AKS, aloo AKS, bloo BKS, aloo BKS, dan dloo AKS. Jenis usaha yang terdapat di Pasar Cipulir yaitu tekstil dan usaha makanan. Pasar Cipulir yang buka mulai pukul 05.30 WIB sampai dengan pukul 13.00 WIB

27 ini merupakan satu dari 150 pasar yang dikelola oleh PD. Pasar Jaya yaitu perusahaan daerah milik pemda DKI. Terdapat sebanyak 2 020 pedagang yang membuka usaha di Pasar Cipulir. Adapun beberapa fasilitas yang tersedia di Pasar Cipulir yaitu seperti tempat ibadah, halaman parkir, keamanan, kebersihan, dan pemadam kebakaran. Pada tanggal 17 sampai 19 Januari 2013 sebanyak 666 kios yang terdapat di lantai dasar terendam banjir. Banjir yang terjadi akibat luapan Sungai Pesanggrahan bukan hanya menimbulkan pengaruh terhadap keberlangsungan bisnis di lantai dasar. Kios-kios yang berada di lantai selain dasar ikut merasakan dampak dari banjir yang menggenangi lantai dasar. Banjir yang hampir rutin terjadi di Pasar Cipulir menyebabkan para pelaku bisnis sudah lebih siap terhadap banjir yang akan terjadi. Dalam setahun Pasar Cipulir dilanda banjir sebanyak tiga sampai empat kali. Letak pasar yang berada di bibir sungai menjadi salah satu penyebab Pasar Cipulir sering di landa banjir. 5.2 Karakteristik Umum Unit Usaha di Pasar Cipulir Karakteristik umum unit usaha di Pasar Cipulir didapatkan dari hasil kuesioner kepada 90 responden yang terdiri dari 40 responden lantai dasar dan 50 responden lantai non dasar. Karakteristik umum unit bisnis meliputi lama operasional unit usaha, jumlah karyawan, jumlah unit kios yang dimiliki, status kepemilikan kios, dan jumlah omzet per hari unit bisnis. Beberapa karakteristik umum unit bisnis tersebut merupakan faktor yang mempengaruhi kerugian ekonomi pada bisnis akibat banjir yang terjadi. 5.2.1 Lama Usaha Sejak tahun 1983, PD Pasar Jaya Cipulir telah berdiri di Kelurahan Cipulir, Kecamatan Kebayoran Lama, Jakarta Selatan. Tingkat lama usaha responden di Pasar Cipulir bervariasi dengan distribusi lama usaha kurang dari sama dengan 5 tahun hingga lebih dari 20 tahun. Hasil wawancara dengan responden, hasil terbanyak yaitu sebanyak 26 responden (29%) telah membuka usaha di Pasar Cipulir selama lebih dari 20 tahun. Persentase lama usaha responden dapat dilihat pada Gambar 2.

28

Sumber : Data Primer 2013

Gambar 2 Persentase lama usaha unit bisnis di Pasar Cipulir 5.2.2 Jumlah karyawan Karakteristik unit bisnis dapat dilihat dari jumlah karyawan yang dimiliki. Dari 90 responden unit bisnis di Pasar Cipulir rata-rata memiliki satu hingga dua karyawan dalam kios mereka. Hasil survei menunjukkan, sebanyak 34 responden (38%) memiliki sebanyak satu orang karyawan, 30 responden (33%) memiliki karyawan sebanyak dua orang, sedangkan jumlah responden paling sedikit mimiliki karyawan sebanyak tujuh orang, yaitu sebanyak satu responden. Variasi jumlah karyawan dalam satu unit bisnis dapat dilihat pada Gambar 3.

Sumber : Data Primer 2013

Gambar 3 Persentase jumlah karyawan unit bisnis di Pasar Cipulir

29 5.2.3 Jumlah Unit Kios Pelaku bisnis di Pasar Cipulir yang memiliki satu unit kios, yaitu sebanyak 48 responden. Sebanyak 33 responden memiliki kios sebanyak dua unit. Sedangkan sisanya memiliki kios sebanyak tiga unit sebanyak 5 responden, memiliki empat unit kios sebanyak 3 responden, dan memiliki enam unit kios sebanyak satu responden. Responden yang memiliki jumlah kios lebih dari satu rata-rata berada di lantai yang berbeda dengan kios lain yang dimilikinya. Responden juga menjadikan salah satu unit yang dimiliki digunakan sebagai gudang penyimpanan stok dagangan. Gudang tersebut juga dapat berguna untuk evakuasi saat banjir. Variasi jumlah unit kios yang dimiliki pelaku bisnis dapat dilihat pada Gambar 4.

Sumber : Data Primer 2013

Gambar 4 Persentase jumlah unit kios yang dimiliki pelaku bisnis di Pasar Cipulir 5.2.4 Status Kepemilikan Status kepemilikan unit usaha di pasar Cipulir terdiri dari status hak pakai dan sewa. Berdasarkan hasil dari wawancara kepada 90 responden, sebanyak 67 reponden menyewa kios/konter yang terdapat di Pasar Cipulir. Sebanyak 23 reponden mempunyai status kepemilikan hak pakai terhadap kios atau konter yang digunakan di Pasar Cipulir. Kepemilikan kios di Pasar Cipulir bukan merupakan kepemilikan bangunan melainkan hak pakai. Hak tersebut merupakan suatu hak untuk menggunakan kios dengan membeli hak pakai terlebih dahulu sebelum menggunakan kios, kemudian dapat di perpanjang setiap 15-25 tahun sekali. Hak pakai yang dimiliki tersebut dapat dijual kepada orang lain. Berbeda dengan hak

30 pakai, sewa kios melakukan pembayaran sewa setiap satu bulan sekali atau satu tahun sekali sesuai dengan perjanjian antara pemilik dan penyewa. Variasi status kepemilikan unit usaha di Pasar Cipulir dapat dilihat pada Gambar 5.

Sumber : Data Primer 2013

Gambar 5 Persentase status kepemilikan pelaku bisnis di Pasar Cipulir 5.2.5 Omzet per hari Jumlah omzet perhari unit usaha di Pasar Cipulir didominasi oleh Hak Pakai responden yang beromzet kurang dari sama dengan Rp 10.000.000 per hari

dengan jumlah responden sebanyak 70 orang. Sisanya, yaitu sebanyak 10 responden beromzet 11-20 juta per hari, dua responden beromzet 21-30 juta per hari, tiga responden beromzet 41-50 juta per hari, dan lima responden beromzet lebih dari 50 juta per hari. Besarnya omzet yang diterima para pelaku bisnis di Pasar Cipulir disebabkan pasar tersebut merupakan pasar grosir yang setiap harinya melayani penjualan dalam dan luar kota. Hal tersebut dapat di lihat pada Gambar 6.

Sumber : Data Primer, 2013

Gambar 6 Persentase jumlah omzet per hari pelaku bisnis di Pasar Cipulir

31 VI HASIL DAN PEMBAHASAN

6.1 Persepsi Pelaku Bisnis di Pasar Cipulir Terhadap Banjir Persepsi pelaku bisnis terhadap risiko banjir merupakan suatu penilaian pelaku bisnis terhadap dampak dari banjir yang terjadi sesuai dengan pengalaman dan latar belakang masing-masing pelaku bisnis. Penilaian terhadap Persepsi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka (PEL), persepsi terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang (KON), persepsi terhadap upaya pencegahan (mitigasi) untuk mencegah bahaya yang akan datang (MIT), dan persepsi terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah (PEM). Penilaian ini dilakukan dengan memberikan peringkat satu sampai tujuh pada setiap variabel. Peringkat satu menunjukkan bahwa penilaian terhadap persepsi pelaku bisnis rendah, sedangkan peringkat tujuh menunjukkan penilaian terhadap persepsi tinggi. Rata-rata persepsi pelaku bisnis Pasar Cipulir terhadap banjir yang terjadi dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7 Rata-rata persepsi pelaku bisnis terhadap banjir di Pasar Cipulir tahun 2013 Lantai PEL KON MIT PEM Rata-rata lantai dasar 6.4 5.8 2.5 6.7 Rata-rata Lantai non dasar 6.3 5.2 1.6 6.6 *Ket : dalam skala 1-7 Sumber : Data Primer (diolah), 2013

Rata-rata persepsi pelaku bisnis antara lantai dasar dengan lantai non dasar menunjukkan persepsi pelaku bisnis terhadap banjir berada pada peringkat yang hampir sama. Persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama pada tabel menunjukkan bahwa pelaku bisnis lantai dasar dan non dasar samasama yakin bahwa banjir sangat mungkin akan terjadi. Dapat dikatakan bahwa seluruh pelaku bisnis di Pasar Cipulir sangat sadar bahwa lokasi unit bisnis mereka berada di kawasan rawan banjir. Hal ini dibuktikan persepsi berada pada peringkat di atas enam. Begitu pula hasil rata-rata persepsi pelaku bisnis terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang (KON), pelaku bisnis lantai dasar maupun lantai non dasar menyatakan bahwa banjir yang akan datang

32 kemungkinan memiliki konsekuensi terhadap usaha mereka. Pada persepsi terhadap upaya pencegahan untuk mencegah bahaya yang akan datang (MIT), pelaku bisnis lantai dasar mempunyai peringkat penilaian yang lebih tinggi dibandingkan lantai non dasar. Hal ini disebabkan karena lantai dasar terkena dampak langsung dari banjir sehingga upaya pencegahan masih akan dilakukan. Walaupun persepsi akan upaya pencegahan banjir sedikit berberbeda dan dalam peringkat nilai yang kecil, persepsi pelaku bisnis lantai dasar dan non dasar terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah (PEM) tinggi. Mereka sama-sama mengharapkan penanggulangan banjir dari pemerintah terhadap lokasi usaha mereka. Normalisasi sungai merupakan salah satu upaya penanggulangan banjir dari pemerintah. Berdasarkan hasil survei yang dilakukan terhadap 90 pelaku bisnis, terdiri dari 40 reponden lantai dasar dan 50 responden lantai non dasar, didapatkan bahwa persentase persepsi pelaku bisnis terhadap banjir dalam skala satu sampai tujuh adalah sebagai berikut. a) Persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama Persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama yaitu, sebanyak 64% pelaku bisnis yakin bahwa banjir yang sama pasti akan terjadi lagi pada lokasi bisnis mereka. Banyaknya pelaku bisnis yang yakin akan datangnya banjir yang sama disebabkan karena pelaku bisnis menilai banjir yang datang bukan hanya dari luapan sungai saja tetapi banjir juga datang melalui celah-celah lantai kios yang belum ditinggikan lantainya. Selain itu, pelaku bisnis menilai bahwa lokasi bisnis mereka berada di dataran yang lebih rendah serta berbatasan langsung dengan Sungai Pesanggrahan. b) Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Konsekuensi dari Banjir yang Akan Datang Pelaku bisnis berpersepsi bahwa banjir yang akan datang memiliki konsekuensi yang sangat tinggi terhadap bisnis yang mereka jalankan. Jumlah terbanyak yaitu 36% pelaku bisnis menyatakan bahwa banjir yang akan datang kemungkinan memiliki konsekuesi terhadap bisnis yang mereka jalankan bahkan, sebanyak 4% menyatakan bahwa banjir yang akan datang tidak memiliki konsekuensi sama sekali terhadap usaha yang mereka jalankan. Perbedaan persepsi ini disebabkan oleh beberapa faktor antara lain adalah letak posisi lantai

33 unit bisnis, kesiapan dalam menghadapi banjir, serta beberapa faktor lainnya yang mempengaruhi tingkat konsekuensi akibat banjir. c) Persepsi pelaku bisnis terhadap upaya pencegahan (mitigasi) akan bahaya banjir Sebanyak 67% pelaku bisnis berpersepsi bahwa sama sekali tidak akan melakukan upaya mitigasi. Pelaku bisnis yang menyatakan pasti akan melakukan upaya mitigasi hanya 3%. Sedikitnya jumlah pelaku bisnis yang menyatakan akan melakukan mitigasi didasarkan bahwa para pelaku bisnis sudah melakukan upaya adaptasi terhadap banjir yang lebih dulu terjadi. Rutinnya banjir yang terjadi menyebabkan para pelaku bisnis telah melakukan upaya adaptasi seperti membuat tanggul yang sekaligus dijadikan meja untuk beroprasi kegiatan bisnis, memindahkan barang dagangan ketempat yang lebih tinggi setiap hari setelah tutup toko untuk mengantisispasi datangnya banjir setiap waktu, meninggikan lantai kios yang mereka tempati, serta beberapa unit bisnis membawa barang dagangannya ke rumah ataupun memindahkan ke gudang yang ada di lantai atas. d) Persepsi terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah Dari hasil wawancara, sebanyak 78% pelaku bisnis berpersepsi bahwa kebutuhan akan penanggulangan banjir dari pemerintah sangat penting, hal ini membuktikan bahwa para pelaku bisnis sangat ingin memiliki tempat bisnis yang lebih baik dan bebas dari banjir. Para pelaku bisnis mengaku penanggulangan banjir dari pemerintah terhadap unit bisnis terkesan lambat padahal pasar yang mereka tempati merupakan perusahaan daerah yang seharusnya juga mendapatkan perhatian. 6.1.1 Hasil Korelasi Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir yang Terjadi Pasar Cipulir Dengan menggunakan metode korelasi Spearman, diperoleh hasil korelasi persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir adalah sebagai berikut :

34 Tabel 8 Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis terhadap banjir di Pasar Cipulir tahun 2013 Persepsi PEL KON MIT PEM PEL

1.000

KON

0.230*

1.000

MIT

-0.103

-0.066

1.000

PEM

0.273**

-0.022

0.041

1.000

Ket : *signifikan pada taraf nyata 0.05 ** signifikan pada taraf nyata 0.01 Sumber : Data Primer (diolah), 2013

Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis terhadap banjir di Pasar Cipulir menunjukkan bahwa terjadi korelasi yang siginifikan dan positif antara persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama dilokasi bisnis mereka (PEL) dengan persepsi pelaku bisnis terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang (KON). Hal ini menunjukkan bahwa pelaku bisnis sadar lokasi bisnis mereka rawan banjir. Berdasarkan hasil analisis Spearman, nilai koefisisen korelasi yang diperoleh dari kedua persepsi tersebut sebesar 0.230. Artinya, peningkatan terhadap persepsi pelaku bisnis terhadap peluang banjir yg sama akan meningkatkan persepsi terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang. Hubungan yang sangat signifikan dan positif terjadi antara persepsi peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka (PEL) dengan persepsi terhadap kebutuhan penanggulangan banjir dari pemerintah (PEM). Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi yang diperoleh dari korelasi kedua persepsi sebesar 0.273. Dapat disimpulkan bahwa pelaku bisnis di Pasar Cipulir sadar bahwa lokasi usaha mereka berada di kawasan rawan banjir, pelaku bisnis lebih mengharapkan akan upaya kebutuhan penanggulangan banjir dari pemerintah dibandingkan dengan upaya pencegahan (mitigasi) yang dilakukan secara sendiri. Hal ini disebabkan karena pelaku bisnis telah melakukan strategi adaptasi sebelumnya sehingga cenderung tidak akan melakukan upaya mitigasi. Dalam hipotesis dijelaskan bahwa suatu daerah yang memiliki tingkat persepsi risiko banjir rendah dan kesiapan menghadapi banjir rendah, cenderung mengalami tingkat kerusakan banjir di atas rata-rata (Messner dan Meyer 2004). Perbedaan antara hasil metode korelasi dengan hipotesis dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu pelaku bisnis di Pasar Cipulir mayoritas merupakan

35 pedagang yang sudah lama mendirikan usaha di Pasar Cipulir sehingga tingkat persiapan para pelaku bisnis terhadap banjir sudah tinggi dari pengalaman banjir sebelumnya. Hasil wawancara dengan pelaku bisnis di Pasar Cipulir menunjukkan bahwa para pelaku bisnis tidak melakukan upaya mitigasi dikarenakan para pelaku bisnis sudah melakukan strategi adaptasi yaitu dengan meninggikan lantai kios serta membuat tanggul serbaguna dapat dijadikan sebagai meja untuk kegiatan usaha mereka. Selanjutnya, para pedagang menyerahkan upaya mitigasi kepada pengelola PD Pasar Jaya Cipulir untuk dapat mengurangi risiko banjir yang bertujuan agar lokasi Pasar Cipulir bisa bebas dari banjir. Menurut Weinstein et al (1998), persepsi risiko dari seorang individu yang telah menerapkan langkah mitigasi cenderung menurun. Para pelaku bisnis di Pasar Cipulir paling banyak berpersepsi bahwa banjir yang akan datang kemungkinan memiliki konsekuensi, para pelaku bisnis merasa telah melakukan upaya adaptasi sehingga tidak akan melakukan upaya mitigasi. Analisis korelasi dibahas lebih lanjut dengan menilai hubungan antara persepsi berdasarkan faktor-faktor tertentu seperti letak lokasi lantai kios yang dimiliki pelaku bisnis, serta berdasarkan omzet yang dihasilkan. Faktor-faktor tersebut mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap persepsi pelaku bisnis. Berikut adalah pembahasan hasil korelasi berdasarkan faktor yang mempengaruhi tersebut. 6.1.2 Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir di Pasar Cipulir Berdasarkan Perbedaan Lokasi Lantai Banjir di Pasar Cipulir yang menggenangi lantai dasar pasar bukan hanya memberikan dampak pada lantai dasar saja. Dampak banjir juga dirasakan oleh para pelaku bisnis yang berada dilantai non dasar. Perbedaan letak lokasi lantai dan perbedaan dampak yang dirasakan akibat banjir ternyata memberikan perbedaan hubungan antar persepsi pelaku bisnis di lantai dasar dan lantai non dasar. Pada korelasi dengan menggunakan metode korelasi Spearman, persepsi dianalisis secara khusus dengan membagi persepsi antara lantai dasar dan non dasar. a) Lantai dasar

36 Diperoleh hasil analisis korelasi persepsi pelaku bisnis lantai dasar di Pasar Cipulir adalah sebagai berikut : Tabel 9 Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis lantai dasar terhadap banjir di Pasar Cipulir tahun 2013 Persepsi PEL KON MIT PEM 1.000 PEL 0.107 1.000 KON -0.225 -0.153 1.000 MIT 0.341* -0.007 0.053 1.000 PEM Ket : *korelasi signifikan pada taraf nyata 0.05 Sumber: Data Primer (diolah), 2013

Hasil korelasi menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka (PEL) dengan persepsi terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah (PEM). Nilai koefisien korelasi yang di dapat dari kedua persepsi tersebut sebesar 0.341. Pelaku bisnis sadar bahwa lokasi bisnis mereka berada di kawasan rawan banjir, mereka lebih mengharapkan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah untuk mengurangi risiko banjir di lokasi bisnis dibandingkan dengan melakukan upaya mitigasi sendiri. b) Lantai non dasar Hasil analisis korelasi persepsi pelaku bisnis lantai non dasar di Pasar Cipulir adalah sebagai berikut : Tabel 10 Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis lantai non dasar terhadap banjir di Pasar Cipulir tahun 2013 Persepsi PEL KON MIT PEM 1.000 PEL 0.322* 1.000 KON 0.023 -0.067 1.000 MIT 0.219 -0.053 0.062 1.000 PEM Ket : *korelasi signifikan pada taraf nyata 0.05 Sumber: Data Primer (diolah), 2013

Hasil korelasi menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka (PEL) dengan persepsi pelaku bisnis terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang (KON). Nilai koefisien korelasi sebesar

37 0.322. Pelaku bisnis di lantai non dasar sangat sadar bahwa lokasi bisnis mereka merupakan daerah yang rawan banjir. Pelaku bisnis di lantai non dasar tidak terkena dampak langsung dari banjir. Meskipun demikian, pelaku bisnis di lantai non dasar tetap merasakan konsekuensi dari banjir tersebut. Omzet yang didapatkan menurun akibat sepinya pengunjung, sehingga persepsi terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang tinggi. Tanda positif pada nilai koefisien korelasi menunjukkan bahwa hubungan berbanding lurus. Hal ini sesuai dengan hipotesis yaitu semakin tinggi persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka maka persepsi terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang juga akan meningkat. Lantai non dasar yang tidak merasakan dampak langsung dari banjir menyebabkan persepsi terhadap upaya pencegahan (mitigasi) untuk mencegah bahaya yang akan datang dan persepsi terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah tidak menghasilkan hubungan yang signifikan terhadap peluang terjadinya banjir yang sama maupun terhadap persepsi konsekuensi dari banjir yang akan datang. Pelaku bisnis lantai non dasar rata-rata berpersepsi tidak akan melakukan upaya pencegahan (mitigasi). Hal ini disebabkan karena bisnis mereka tidak terkena dampak langsung dari air banjir. Persepsi terhadap permintaan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah lantai non dasar tinggi, akan tetapi tidak berkorelasi dengan variabel persepsi lain. Terdapat perbedaan persepsi lantai dasar dengan lantai non dasar pada persepsi terhadap upaya kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah. Pelaku bisnis lantai dasar Pasar Cipulir lebih membutuhkkan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah. Hal ini disebabkan lantai dasar Pasar Cipulir terkena dampak langsung dari air banjir luapan sungai. 6.1.3 Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir di Pasar Cipulir Berdasarkan Perbedaan Omzet Persepsi seorang individu dapat berbeda-beda dengan pengaruh berbagai faktor. Dalam suatu kawasan unit bisnis seperti Pasar Cipulir yang merupakan lokasi dalam penelitian ini, dapat dibedakan persepsi pelaku bisnis berdasarkan perbedaan omzet. Dari 90 responden, dihasilkan rata-rata omzet per hari sebesar Rp 16 074 910. Dari hasil rata-rata omzet responden ditentukan data responden

38 yang memilki omzet di atas rata-rata dan responden dengan omzet di bawah ratarata. Hasil korelasi persepsi antara variabel-variabel persepsi dalam penelitian ini, yaitu pada pelaku bisnis dengan omzet di bawah rata-rata tidak terdapat hubungan korelasi antar variabel. Menurut hasil pengamatan dilapang, pelaku bisnis yang memiliki omzet di bawah rata-rata cenderung lebih cuek dalam menghadapi banjir dengan alasan tidak ada biaya untuk melakukan upaya mitigasi. Pelaku bisnis cenderung pasrah dengan keadaan yang dialami sekarang. Hal tersebut dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11 Hasil korelasi pelaku 2013 Omzet PEL KON Dibawah rata-rata MIT PEM

Diatas rata-rata

PEL KON MIT PEM

bisnis di Pasar Cipulir berdasarkan omzet tahun PEL 1.000 0.203 -0.030 0.187 1.000 0.405 -0.356 0.503*

KON

MIT

PEM

1.000 -0.165 -0.004

1.000 0.101

1.000

1.000 0.272 -0.036

1.000 -0.116

1.000

Ket : *korelasi signifikan pada taraf nyata 0.05 Sumber: Data Primer (diolah), 2013

Pada pelaku bisnis dengan omzet di atas rata-rata, dari hasil korelasi didapatkan bahwa terdapat korelasi positif dan signifikan antara persepsi peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka (PEL) dengan persepsi terhadap kebutuhan penanggulangan banjir dari pemerintah (PEM). Nilai koefisien korelasi sebesar 0.503 atau berkorelasi agak rendah. Pelaku bisnis dengan omzet di atas rata-rata memiliki rasa khawatir yang lebih tinggi apabila banjir datang. Hal ini disebabkan karena omzet mereka yang tinggi dapat hilang apabila terjadi banjir. Pelaku bisnis dengan omzet di atas rata-rata sangat sadar akan keberadaannya di lokasi rawan banjir sehingga mereka mengharapkan sekali upaya penanggulangan dari pemerintah. 6.1.4 Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir di Pasar Cipulir Berdasarkan Perbedaan Lama usaha

39 Hasil

korelasi

persepsi

antara

variabel-variabel

persepsi

dengan

membandingkan antara persepsi pelaku bisnis dengan lama usaha di bawah ratarata terhadap pelaku bisnis dengan lama usaha di atas rata-rata menunjukkan hasil korelasi yang berbeda. Berdasarkan survei, didapatkan rata-rata lama usaha pelaku bisnis di Pasar Cipulir adalah selama 14 tahun. Hasil korelasi dengan metode Spearman terhadap persepsi pelaku bisnis dengan lama usaha di bawah rata-rata menunjukkan bahwa tidak terjadi korelasi antar variabel satupun, sedangkan hasil korelasi persepsi pelaku bisnis dengan lama usaha di atas rata-rata menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang positif dan sangat signifikan antara persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka (PEL) dengan persepsi terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah (PEM). Hal ini terjadi karena pelaku bisnis Pasar Cipulir dengan lama usaha di atas rata-rata sudah sangat paham dengan kondisi lokasi bisnis mereka. Para pelaku bisnis merasakan banjir yang rutin selalu terjadi sehingga mereka sangat mengharapkan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah guna mengatasi banjir di Pasar Cipulir. Nilai koefisien korelasi sebesar 0.406 yang berarti bahwa terdapat hubungan positif dan sangat signifikan antara persepsi pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka dengan persepsi terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah. Hasil korelasi dapat dilihat pada Tabel 12. Tabel 12 Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis berdasarkan lama usaha di Pasar Cipulir tahun 2013 Lama Persepsi PEL KON MIT PEM Usaha PEL 1.000 KON 0.290 1.000 ≤ 14 tahun MIT -0197 -0.143 1.000 PEM -0.187 0.051 -0.015 1.000 PEL 1.000 KON 0.176 1.000  14 tahun MIT 0.015 0.029 1.000 PEM 0.406** -0.119 0.118 1.000 Ket : **korelasi signifikan pada taraf nyata 0.01 Sumber: Data Primer (diolah), 2013

40 6.2 Estimasi Kerugian Ekonomi Pelaku bisnis di Pasar Cipulir Akibat Banjir Sungai Pesanggrahan Banjir yang terjadi di Pasar Cipulir menimbulkan kerugian ekonomi yang dirasakan para pelaku bisnis. Dilakukan pengolahan data untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kerugian ekonomi banjir dengan menggunakan pendekatan regresi linier berganda. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model linier. Fungsi kerugian ekonomi diamati dengan memasukkan empat variabel bebas (dependent) yaitu, kedalam model yaitu, kedalaman banjir (X1), durasi banjir (X2), omzet per hari (X3), dan jumlah unit yang dimiliki (X4). Dari keempat variabel tersebut, variabel durasi banjir dan ketinggian banjir merupakan variabel dengan indikator exposure. Berdasakan hasil analisis regresi berganda dengan bantuan program Microsoft Excel, kemudian diregresikan dengan program SPSS 16, maka didapatkan model stage damage function untuk faktor-faktor yang mempengaruhi nilai kerugian ekonomi banjir pelaku bisnis adalah sebagai berikut Tabel 13 Hasil analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kerugian ekonomi akibat banjir di Pasar Cipulir pada Januari tahun 2013 Variabel Koefisien P-value VIF C 29 652.145 0.481 X1 137.187 0.805 1.189 X2 555.420 0.018* 1.209 X3 2.921 0.000* 1.467 X4 -43 682.657 0.003* 1.449 R.Square 83.7% 2 R adj 81.9% Durbin-Watson 1.913 Ket : *nyata dalam taraf nyata 5% Sumber: Data Primer (diolah), 2013

Model hasil analisis regresi linear berganda yang menghubungkan antara variabel tidak bebas dengan variabel bebas ditulis menjadi sebuah persamaan, sebagai berikut : Y = 29 652.145 + 137.187 X1 + 555.420 X2 + 2.921 X3 – 43 682.657 X4+ ....(6.1) Dimana : Y

= Total kerugian ekonomi responden (Rp 000/Responden)

X1

= Kedalaman banjir (cm)

X2

= Durasi banjir (Jam)

41 X3

= Omzet (Rp 000/Responden)

X4

= Jumlah unit kios yang dimiliki (unit)



= error Nilai R2 adj yang dihasilkan pada model ini adalah sebesar 81.9%, artinya

keragaman yang mampu dijelaskan oleh faktor-faktor penjelas dalam model ini sebesar 81.9% sedangkan sisanya 18.1% dijelaskan oleh faktor lain diluar model. Taraf nyata yang digunakan dalam model ini sebesar 5%. Selain itu, setelah melihat hubungan antara dependent dan peubah tak bebas (independent) dilakukan pengujian terhadap model. Berdasarkan hasil estimasi regresi linier berganda dengan uji t, variabelvariabel yang berpengaruh nyata terhadap model pada taraf nyata 0.05 (5%), yaitu durasi banjir, omzet per hari, dan jumlah unit kios. Hasil output regresi menunjukkan kedalaman banjir berpengaruh tidak nyata terhadap model. Model yang dihasilkan dari analisis regresi berganda kemudian dilakukan pengujian guna mengetahui kebaikan suatu model. Pertama model diuji kenormalannya untuk pemeriksaan asumsi sisaan menyebar normal dilakukan dengan uji kolomogrov-Smirnov. Pada output SPSS 16 dengan melihat Asymp.Sig (2-tailed) menunjukkan nilai 0.245. Nilai tersebut berada di atas taraf nyata 0.05 sehingga menunjukkan error menyebar normal. Kedua, dilakukan uji terhadap multikolinearitas dengan menggunakan Variance Inflation Faktor (VIF). Berdasarkan pengolahan data, diperoleh VIF dari tiap peubah bebas berkisar antara 1.209 sampai dengan 1.449. Hal ini menunjukkan tidak terjadi multikolinearitas, dimana keberadaan multikolinearitas ditunjukkan apabila VIF>10. Ketiga, dilakukan uji terhadap autokorelasi. Berdasarkan pengolahan data, diperoleh angka Durbin watson sebesar 1.913 (terdapat pada selang 1.552.46) sehingga tidak terjadi autokorelasi. Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan uji glesjer menunjukkan terjadi pelanggaran heteroskedastisidas. Menurut Gujarati (2006), heteroskedastisitas sering terjadi pada data cross section. Tanda koefisien positif memiliki arti pengaruh dari independen tersebut bersifat berbanding lurus, yaitu peningkatan terhadap peubah bebas (dependent) tersebut akan meningkatkan kerugian ekonomi. Sedangkan, tanda koefisien negatif memiliki arti sebaliknya, yaitu peningkatan dependent tersebut akan

42 menurunkan kerugian ekonomi. Adapun dependent yang berpengaruh nyata pada taraf nyata 5% adalah durasi banjir, omzet per hari, dan jumlah unit kios yang digunakan. 1. Durasi Banjir Durasi banjir memiliki koefisien positif sebesar 555.421 dan signifikan pada alpha 5%. Variabel ini memiliki koefisien yang positif (+) 555.421, berarti terdapat hubungan positif antara durasi banjir dengan besaran kerugian ekonomi pelaku bisnis akibat banjir. Hal ini sesuai dengan hipotesis yaitu peningkatan terhadap durasi banjir sebesar 10 jam, diduga akan meningkatkan kerugian ekonomi banjir sebesar Rp 5 554.21 (cateris paribus). 2. Omzet per hari Hasil regresi menunjukkan bahwa dependent omzet per hari memiliki hubungan positif dan sangat signifikan terhadap kerugian ekonomi banjir. Koefisien sebesar 2.921 menunjukkan hubungan yang positif antara variabel independent dan dependent. Hal ini sesuai hipotesis awal yaitu peningkatan omzet sebesar Rp 100 000 per hari diduga akan meningkatkan kerugian ekonomi banjir sebesar Rp 292 100 (cateris paribus). Hal ini disebabkan pelaku bisnis yang memiliki omzet harian tinggi cenderung memiliki jumlah barang yang lebih banyak di dalam toko dan memiliki barang dagangan yang harganya mahal sehingga cenderung mengalami kerugian ekonomi yang lebih tinggi. Dependent ini memiliki P-value 0.000 yang artinya variabel berpengaruh sangat nyata terhadap besaran kerugian ekonomi pada taraf nyata 5%. 3. Jumlah Unit Kios Hasil regresi menunjukkan bahwa dependent jumlah unit kios berpengaruh nyata terhadap besaran kerugian ekonomi akibat banjir. Hal ini dibuktikan dengan perolehan P-value sebesar 0.003 pada taraf nyata 5%. Koefisien variabel sebesar 43 682.657, menunjukkan bahwa terdapat hubungan berbanding terbalik antara jumlah unit kios dengan kerugian ekonomi akibat banjir. Hal ini menunjukkan ketidaksesuaian terhadap hipotesis awal, setiap peningkatan unit kios sebanyak 1 unit kios diduga akan menurunkan besaran kerugian ekonomi akibat banjir sebesar Rp 43 682.657 cateris paribus. Berdasarkan pengamatan di lapang, hal ini terjadi karena unit kios yang bertambah rata-rata berada dilantai non dasar. Unit

43 kios tambahan tersebut dijadikan tempat evakuasi yang sekaligus tempat berjualan semenntara saat banjir datang sehingga kerugian ekonomi pelaku bisnis yang memiliki unit lebih banyak cenderung mengalami kerugian ekonomi yang lebih sedikit. Ada pun dependent yang tidak berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5% adalah tinggi banjir. Dependent tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut. 4. Kedalaman Banjir Hasil regresi menunjukkan bahwa kedalaman banjir tidak berpengaruh nyata terhadap besar kerugian ekonomi akibat banjir. P-value dari hasil regresi sebesar 0.805 dengan taraf nyata 5%. Nilai koefisien variabel sebesar 137.186 menunjukan tanda positif yang berarti setiap kenaikan kedalaman banjir sebesar 10 cm, diduga akan meningkatkan kerugian ekonomi sebesar Rp 1 371.87. 6.2.1 Total Kerugian Ekonomi Pasar Cipulir Akibat Banjir 1. Total kerugian ekonomi dugaan pelaku bisnis lantai dasar Hasil

regresi

berganda

menghasilkan

fungsi

ekonomi

yang

menghubungkan antara variabel tidak bebas dengan variabel bebas dapat menghasilkan total kerugian ekonomi Pasar Cipulir. Dari data kuesioner didapatkan jumlah rata-rata variabel pada Tabel 14 berikut : Tabel 14 Rata-rata kerugian ekonomi banjir lantai dasar Pasar Cipulir pada Januari tahun 2013 Variabel (X) Koefisien Mean (X) C 29 652.145 Kedalaman banjir (X1) 137.187 67.3 Durasi banjir (X2) 555.420 76.2 Omzet (X3) 2.921 24 625 Jumlah unit kios (X4) -43 682.657 1.65 Ket : * dalam ribu rupiah Sumber: Data Primer (diolah), 2013

= 29 652.145 + 137.187 X1 + 555.420 X2 + 2.921 X3 – 43 682.657 X4 29 652.145 + 137.187(67.3) + 555.420(76.2) + 2.921(24 625) – 43 682.657(1.65) ................................................................................... (6.2) = 81 061.07505 (Rp 000) = Rp 81 061 075

44 Dari hasil penghitungan didapatkan rata-rata dugaan total kerugian pelaku bisnis adalah sebesar Rp 81 061 075. Dengan mengetahui rata-rata total kerugian pelaku bisnis, dapat diestimasi nilai kerugian total lantai dasar cipulir akibat banjir yaitu mengalikan rata-rata dugaan kerugian pelaku bisnis dengan jumlah kios lantai dasar sebanyak 666 kios. Didapatkan dugaan total kerugian lantai dasar Pasar Cipulir sebesar Rp 53 986 675 980. 2. Total kerugian ekonomi lantai non dasar Saat banjir terjadi dilantai dasar, seluruh lantai di Pasar Cipulir ikut merasakan dampak dari banjir. Walaupun tidak terkena dampak langsung dari air banjir, lantai non dasar Pasar Cipulir terkena dampak berupa penurunan omzet saat banjir datang. Para pelaku bisnis mengaku bahwa penurunan omzet diakibatkan karena para pembeli malas untuk masuk kedalam pasar dengan kondisi lantai dasar yang banjir. Penurunan omzet yang dialami para pedagang di lantai non dasar merupakan suatu kerugian ekonomi akibat banjr yang terjadi di Pasar Cipulir. Dapat diestimasi nilai kerugian ekonomi akibat banjir pada lantai non dasar dengan menggunakan kisaran penutunan omzet yang terjadi yaitu :

Rata-rata penurunan omzet (non dasar) Rata-rata omzet (non dasar) Rata-rata kerugian akibat penurunan omzet

24,4% Rp 8 923 340 Rp 2 177 295

Rata-rata kerugian akibat penurunan omzet = Rp 8 923 340 x 24,4% = Rp 2 177 295 Total kerugian lantai non dasar = Rata-rata kerugian akibat penurunan omzet x Total jumlah kios lantai non dasar = Rp 2 177 295 x 1570 = Rp 3 418 196 150 Rata-rata kerugian ekonomi banjir akibat penurunan omzet pada pelaku bisnis lantai non dasar adalah sebesar Rp 2 177 295. Setelah mengetahui rata-rata kerugian akibat penurunan omzet, dapat diestimasi nilai kerugian seluruh lantai non dasar Pasar Cipulir dengan asumsi bahwa pada saat banjir lantai non dasar

45 mengalami kerugian ekonomi berupa penurunan omzet. Jumlah seluruh pelaku bisnis yang berada di lantai non dasar adalah sebanyak 1 570 kios yang merupakan pelaku bisnis lantai satu dan dua maka didapatkan total kerugian ekonomi lantai non dasar adalah sebesar Rp 3 418 196 150. Dari penghitungan total dugaan kerugian ekonomi Pasar Cipulir pada lantai dasar dan non dasar, dapat diketahui estimasi total kerugian ekonomi akibat banjir Pasar Cipulir dengan menjumlahkan seluruh kerugian lantai dasar dan non dasar. Nilai estimasi total kerugian Pasar Cipulir saat banjir Januari 2013 adalah sebesar Rp 57 404 872 130. 6.2.2 Analisis Kerugian Ekonomi Banjir di Pasar Cipulir Setelah Program Normalisasi Sungai Pesanggrahan Dalam mengatasi banjir, pemerintah DKI Jakarta sedang melaksanakan normalisasi di sepanjang Sungai Pesanggrahan. Proyek tersebut bertujuan untuk menciptakan kondisi sungai dengan lebar dan kedalaman tertentu sehingga sungai tersebut mampu mengalirkan air sampai pada tingkat tertentu sehingga tidak terjadi luapan dari sungai tersebut. Pada program normalisasi, Sungai Pesanggrahan akan dilebarkan menjadi 30 sampai 40 meter, sedangkan saat ini lebar Sungai Pesanggrahan sekitar 10 sampai 15 meter. Berdasarkan hasil wawancara, direncanakan proyek normalisasi akan selesai pada tahun 2014. Dengan kondisi sungai yang sudah baik nantinya, yaitu dengan lebar dan kedalaman dua kali lebih besar maka banjir dapat diprediksi akan berkurang. Pasar Cipulir rata-rata mengalami kerugian banjir akibat berkurangnya omzet yang disebabkan genangan air di lantai dasar. Dengan mengasumsikan setelah program normalisasi selesai akan terjadi penurunan durasi genangan (X2) hingga satu hari dari rata-rata durasi sebelumnya 76,2 jam, maka dapat diduga besaran kerugian ekonomi pelaku bisnis di Pasar Cipulir akan berkurang. Hal tersebut tercantum dalam Tabel 15.

46 Tabel 15 Rata-rata kerugian ekonomi banjir dengan skenario durasi banjir berkurang satu hari setelah program normalisasi selesai Variabel C Tinggi banjir (X1) Durasi banjir (X2) Omzet (X3) Jumlah unit kios (X4)

Koefisien 29 652.145 137.187 555.420 2.921 -43 682.657

Mean 67.3 52.2 24 625 1.65

Ket : * dalam ribu (000) rupiah Sumber : Data Primer (diolah), 2013

Perhitungan asumsi pengurangan kerugian banjir ini menggunakan model regresi linier berganda yang telah dijelaskan pada sub bab sebelumnya. Hasil perhitungannya adalah sebagai berikut: KRG = 29 652.145 + 137.187 (67.3) + 555.420 (52.2) + 2.921 (24 625) – 43 682.657 (1.65) + ε ............................................................................. (6.3) = 67 730,995 Dapat dihitung dugaan rata-rata kerugian ekonomi pelaku bisnis lantai dasar dengan menggunakan fungsi yang didapat dalam model analisis regresi berganda. Caranya yaitu dengan memasukkan rata-rata variabel ke dalam fungsi. Hasil perhitungan total kerugian dengan skenario durasi banjir akan berkurang selama satu hari (24 jam) setelah normalisasi selesai, yaitu dari rata-rata durasi selama 76,2 jam menjadi 52,2 jam dengan asumsi cateris paribus, maka didapat dugaan rata-rata kerugian ekonomi akibat banjir lantai dasar Pasar Cipulir setelah kondisi program normalisasi selesai adalah sebesar 67 730,995 (Rp 000/responden) atau Rp 67 730 995. Didapatkan bahwa dugaan total kerugian ekonomi di lantai dasar Pasar Cipulir dengan jumlah kios sebanyak 666 adalah Rp 45 108 842 670. Hasil yang diperoleh dari penghitungan, didapatkan total dugaan kerugian ekonomi lantai dasar sebelum normalisai sebesar Rp 53 986 675 980 dan saat setelah normalisasi yaitu sebesar Rp 45 108 842 670. Dapat disimpulkan bahwa program normalisasi dengan asumsi dapat mengurangi durasi banjir hingga 24 jam, kerugian ekonomi Pasar Cipulir lantai dasar dapat turun sebesar Rp 8 877 833 310. Dapat disimpulkan bahwa total kerugian akibat banjir pada lantai dasar

47 Pasar Cipulir dengan skenario program normalisasi dapat mengurangi durasi banjir hingga satu hari dapat mengurangi kerugian banjir lantai dasar hingga 16%. Skenario lain yaitu program normalisasi juga diharapkan dapat menurunkan genangan tinggi banjir 50% dari tinggi rata-rata banjir sebesar dari 67,3 cm hingga menjadi 33,75 cm dengan asumsi variabel lain tetap sama (cateris paribus). Hasil penghitungan menghasilkan total dugaan kerugian ekonomi lantai dasar Pasar Cipulir adalah sebesar Rp 50 921 328 366. Dapat disimpulkan bahwa total dugaan kerugian ekonomi lantai dasar Pasar Cipulir setelah normalisasi dapat berkurang hingga Rp 3 065 347 614 atau turun sebanyak 6% dari total kerugian sebelumnya. Total dugaan penurunan kerugian banjir di Pasar Cipulir setelah program normalisasi selesai dapat dilihat pada Tabel 16. Tabel 16 Total dugaan penurunan kerugian banjir lantai dasar Pasar Cipulir dengan skenario penurunan durasi dan penurunan tinggi banjir setelah program normalisasi selesai Total kerugian sebelum normalisasi (Juta Rp) (a)

Total kerugian sesudah normalisasi (Juta Rp) (b)

Penurunan total kerugian ( Juta Rp) (c=b-a)

Persentase penurunan kerugian (c/a * 100%)

Durasi banjir dapat berkurang satu hari (24 jam)

53 986

45 108

8 877

16 %

Tinggi banjir berkurang 50%

53 986

50 921

3 065

6%

Skenario

dapat

6.3. Strategi Adaptasi Kondisi lokasi bisnis di Pasar Cipulir yang rawan akan banjir tidak membuat pelaku bisnis berniat untuk pindah ke lokasi bisnis lain. Hampir seluruh responden menyatakan akan tetap bertahan di lokasi usaha tersebut. Sebanyak 42% responden mengaku telah beroprasi lebih dari 15 tahun. Selama itu mereka tetap bertahan di lokasi Pasar Cipulir. Hal ini disebabkan sudah banyaknya langganan yang mereka miliki, Pasar Cipulir yang memiliki skala penjualan nasional menyebabkan para pelaku bisnis beromzet tinggi, letak pasar yang strategis, dan para pelaku bisnis mengaku sudah nyaman beroprasi di Pasar Cipulir. Kondisi pasar yang rawan banjir tidak menjadikan penghalang bagi para pelaku bisnis untuk tetap memilih Pasar Cipulir sebagai lokasi usaha. Rutinnya

48 banjir yang terjadi menjadikan para pelaku bisnis sudah memperhitungkan omzet yang mereka hasilkan dalam setahun dengan asumsi bahwa banjir akan terjadi sehingga para pelaku bisnis sudah memperkirakan omzet yang akan di dapat. Saat banjir terjadi seluruh responden lantai dasar memilih untuk menutup toko, sedangkan hanya sebanyak 18% responden lantai non dasar yang memilih untuk menutup toko. Pilihan responden untuk tetap bertahan di lokasi pasar menimbulkan konsekuensi untuk beradaptasi dengan kondisi lingkungan, yaitu dengan meningkatkan kapasitas dan daya tahan tempat usaha mereka dari dampak yang ditimbulkan banjir. Adaptasi merupakan salah satu bentuk respon masyarakat dalam menyikapi perubahan lingkungan. Berdasarkan data yang diperoleh seluruh responden lantai dasar telah melakukan adaptasi tempat usaha terhadap banjir yaitu seperti membuat tanggul yang sekaligus digunakan sebagai meja saat beroprasi, meninggikan lantai dasar kios, serta membuat rak-rak di dinding. Pengelola PD Pasar Cipulir tidak pernah lepas tanggung jawab dalam rangka mengatasi banjir. Berbagai upaya telah dilakukan pengelola untuk menciptakan pasar yang nyaman dan bebas dari banjir. Beberapa upaya telah dilakukan oleh pengelola pasar seperti membangun tanggul di sepanjang bibir sungai yang melingkari pasar serta telah melakukan revitalisasi pasar dengan meninggikan lantai dasar secara bertahap. Berdasarkan data dan pengamatan yang diperoleh dari pelaku bisnis lantai dasar, strategi adaptasi dibagi menjadi strategi tunggal dan strategi kombinasi. Adaptasi tunggal merupakan pola strategi adaptasi dengan melakukan hanya satu bentuk adaptasi seperti pembuatan tanggul atau meninggikan lantai dasar. Strategi adaptasi kombinasi, yaitu melakukan lebih dari satu bentuk adaptasi.

49

3% Tidak Melakukan Adaptasi Melakukan Adaptasi

98%

Sumber : Data Primer, 2013

Gambar 7 Persentase jumlah responden dalam melakukan adaptasi Sebanyak 97% responden mengaku telah melakukan adaptasi. Dalam hal ini responden tersebut tidak mengeluarkan tambahan biaya untuk meningkatkan daya tahan atau kapasitas lokasi bisnis mereka. Hal tersebut disebabkan responden merupakan pelaku bisnis yang masih baru beroperasi di Pasar Cipulir dan merupakan penyewa. Tabel 17 Perilaku responden lantai dasar dalam strategi adaptasi banjir di Pasar Cipulir tahun 2013 Kombinasi Adaptasi Pembuatan tanggul Peninggian lantai dasar Pembuatan tanggul dan peninggian lantai dasar Total

Pelaku 5 5 29 39

% 13 13 74 100

Sumber: Data Primer (diolah), 2013

Dari hasil wawancara dengan pelaku bisnis di Pasar Cipulir terkait starategi adaptasi yang telah dilakukan, sebanyak 26% responden hanya melakukan strategi adaptasi tunggal yaitu hanya melakukan pembuatan tanggul atau hanya melakukan peninggian lantai dasar kios saja. Mayoritas sebanyak 74% responden mengkombinasikan strategi adaptasi dengan melakukan pembuatan tanggul dan meninggikan lantai dasar kios. Responden berpendapat bahwa strategi adaptasi tersebutlah yang paling efektif. Hasil persentase tersebut menjadi prioritas strategi adaptasi pelaku bisnis di Pasar Cipulir. Adaptasi dengan meninggikan lantai dasar kios merupakan adaptasi yang awal dilakukan oleh pelaku bisnis di Pasar Cipulir. Adapun pelaku bisnis yang

50 tidak melakukan tindakan adaptasi dengan meninggikan lantai merupakan pelaku bisnis yang berada di lokasi blok yang lebih tinggi. Rata-rata biaya adaptasi yang dikeluarkan responden untuk meninggikan lantai dasar satu unit kios sebesar Rp 5 000 000 per kios. Adaptasi berupa pembuatan tanggul merupakan adaptasi kedua yang mayoritas dilakukan pelaku bisnis di Pasar Cipulir. Hal ini disebabkan bahwa tanggul yang dibuat dapat sekaligus dipergunakan sebagai meja saat beroperasi. Rata-rata biaya adaptasi yang dikeluarkan reponden untuk membuat tanggul sebesar Rp 15 000 000 per tanggul per kios yaitu berupa tanggul berbentuk meja yang terbuat dari batu marmer.

(a)

(b)

Sumber : Data Primer

Gambar 8 (a) Adaptasi membuat tanggul yang digunakan sebagai meja untuk beroprasi dan meninggikan lantai dasar (b) Adaptaasi dengan meninggikan lantai dasar Dari data hasil wawancara dengan pengelola PD Pasar Jaya Cipulir, saat ini secara bertahap pengelola sedang melakukan revitalisasi terhadap Pasar Cipulir yaitu dengan meninggikan lantai disetiap blok lantai dasar yang bertujuan untuk mengurangi kerugian para pedagang. Pengelola dan pelaku bisnis pun sedikit lega dengan adanya program normalisasi Sungai Pesanggrahan yang diharapankan program pemerintah tersebut dapat mengurangi banjir yang sering terjadi di lokasi bisnis mereka. Terdapat banyak tindakan struktural dan non strukturan yang dapat diterapkan untuk mengurangi dampak dari bencana banjir, seperti pembuatan tanggul atau bendungan, meninggikan lantai dasar, peramalan banjir, dan peraturan penggunaan lahan.

51 Upaya yang dilakukan pemerintah yaitu dengan melakukan program normalisasi Sungai Pesanggrahan yaitu pengerukan dan pelebaran sungai yang diharapkan dapat mengurangi genangan serta menambah kapasitas dan volume air sungai. Respon para pelaku bisnis dan pengelola di Pasar Cipulir terhadap proyek normalisasi Sungai Pesanggrahan sangat positif. Pelaku bisnis dan pengelola sangat mendukung dengan proyek normalisasi dengan harapan setelah proyek tersebut selesai lokasi usaha mereka bisa bebas dari banjir. Dari hasil wawancara dengan responden, sebanyak 76 responden (84%) sangat mendukung dengan adanya proyek normalisasi Sungai Pesanggrahan.

52 VII KESIMPULAN DAN SARAN 7.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian, maka akan dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1.

Pelaku bisnis di Pasar Cipulir sudah sangat sadar bahwa lokasi bisnis mereka berada di kawasan rawan banjir. Banjir yang terjadi memiliki konsekuesi terhadap bisnis mereka. Adapun bagi pelaku bisnis di lantai dasar, rata-rata konsekuensi yang dirasakan adalah kerugian akibat kehilangan omzet karena tidak bisa beroprasi, sedangkan pelaku bisnis pada lantai non dasar mengalami kerugian akibat penurunan omzet karena sepi pengunjung saat banjir. Rendahnya persepsi pelaku bisnis terhadap upaya mitigasi banjir di lokasi bisnis Pasar Cipulir disebabkan karena pelaku bisnis sudah melakukan strategi adaptasi sebelumnya, sehingga tidak mau melakukan upaya mitigasi. Pelaku bisnis lebih memiliki permintaan yang tinggi terhadap kebutuhan akan upaya penanggulangan banjir dari pemerintah. Para pelaku bisnis menggantungkan harapan kepada pemerintah untuk dapat mengatasi banjir.

2.

Estimasi kerugian ekonomi banjir menggunakan analisis regresi linear berganda

dengan

pengembangan

model

stage

damage

function

menghasilkan total kerugian ekonomi langsung Pasar Cipulir adalah sebesar Rp 57 404 872 130. Adanya program normalisasi Sungai Pesanggrahan diharapkan dapat mengurangi kerugian banjir di Pasar Cipulir. Skenario bahwa program normalisasi tersebut dapat mengurangi durasi banjir hingga satu hari diduga dapat menurunkan kerugian ekonomi lantai dasar hingga 16%. Skenario kedua yaitu ketinggian genangan banjir dapat berkurang hingga 50% diduga dapat menurunkan kerugian ekonomi lantai dasar hingga 6% dari kerugian sebelum normalisasi. Kerugian ekonomi sektor bisnis di Pasar Cipulir merupakan masalah yang dapat mempengaruhi perekonomian daerah. 3.

Pelaku bisnis Pasar Cipulir telah melakukan adaptasi terhadap kios yang mereka miliki, adaptasi tersebut meliputi pembuatan tanggul serta meninggikan lantai dasar kios. Pengelola PD Pasar Cipulir juga telah

53 melakukan upaya membuat tanggul di bibir sungai dan revitalisasi pasar dengan meninggikan lantai dasar secara bertahap. Strategi adaptasi yang dilakukan pelaku bisnis dan pengelola pasar belum bisa mengatasi permasalahan banjir di Pasar Cipulir. 7.2 Saran Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, adapun saran-saran yang diberikan peneliti, yaitu : 1.

Perlunya dukungan dari pengelola PD Pasar Jaya Cipulir dan pemerintah untuk

meningkatkan

persepsi

pelaku

bisnis

terhadap

upaya

penanggulangan (mitigasi) banjir di Pasar Cipulir, baik dukungan materi, informasi, moral, serta dukungan fisik yang dapat meningkatkan minat pelaku bisnis terhadap upaya penanggulangan banjir. 2.

Penelitian selanjutnya yang akan menggunakan model stage damage function (SDF), dalam menghitung kerugian ekonomi akibat banjir, penghitungan harus dilakukan secara terinci.

3.

Pemerintah Provinsi DKI Jakarta harus segera merampungkan program normalisasi Sungai Pesanggrahan guna dapat segera meminimalisir kerugian pelaku bisnis yang lebih tinggi dari potensi dampak banjir yang akan datang.

4.

Perlunya diadakan suatu pertemuan antara pelaku bisnis, pengelola PD Pasar Jaya Cipulir, dan Pemerintah Provinsi DKI untuk dapat berdiskusi guna menemukan solusi penanggulangan banjir di Pasar Cipulir. Pemerintah dapat mengetahui permasalahan banjir yang terjadi di Pasar Cipulir dan pelaku bisnis juga dapat mengutarakan keinginan terhadap kebutuhan akan penanggulangan banjir dari pemerintah yang harapannya dapat menemukan suatu solusi terbaik.

54 DAFTAR PUSTAKA

Adger WN, Huq S, Bodron K, Conway D. 2003. Adaptation to climate change in developing world. Progress in Development Studies. 3(3): 179-195 [BPS] Badan Pusat Statistik DKI Jakarta. 2010. Jakarta dalam angka. Badan Pusat Statistik. Jakarta (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik DKI Jakarta. 2012. Jakarta dalam angka. Badan Pusat Statistik. Jakarta (ID): BPS. [BAPPENAS] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. 2007. Laporan perkiraan kerusakan dan kerugian pasca bencana banjir awal Februari 2007 di wilayah Jabodetabek (Jakarta, Bogor, Depok, Tanggerang, Bekasi). Jakarta (ID): BAPPENAS. [BNPB] Badan Nasional Penanggulangan Bencana. 2012. Definisi dan jenis bencana. www.bnpb.go.id diakses tanggal 17 februari 2012. Berina D. 2011. Strategi dan biaya adaptasi masyarakat Teluk Jakarta terhadap dampak banjir rob akibat perubahan iklim [skripsi]. Bogor (ID). Institut Pertanian Bogor. Bubeck P, Botzen WJW, Suu LTT, Aerts JCJH. 2012. Do flood risk perceptions provide useful insights for flood risk management? findings from central Vietnam. Journal of Flood Risk Management. 5:295-302. [DPU] Dinas Pekerjaan Umum DKI Jakarta. 2009. Review masterplan pengendalian banjr dan drainase. Jakarta (ID): DPU. http://bebasbanjir2025.wordpress.com/konsep-pemerintah/dinas-pu-dkijakarta-3-4/. Diakses tanggal 23 Desember 2012. Devito JA. 1997. Human Communication. New York (US): Professional. Fatti CE, Patel Z. 2013. Perceptions and responses to urban flood risk: implications for climate governance in the South. Applied Geography 36:13-22. Faza MF. 2012. Struktur komunitas plankton di Sungai Pesanggrahan dari bagian hulu (Bogor,Jawa Barat) hingga bagian hilir (Kembangan, DKI Jakarta). [Skripsi]. Depok (ID): Universitas Indonesia. Firman T, Surbakti IM, Idroes IC, Simarmata HA. 2011. Potential climate-change related vulnerabilities in Jakarta: challengs and current status. Habitat International. 35(1):372-378. Gallopin, G.C. 2006. Linkages between Vulnerability, Resilience, and Adaptive Capacity. Global Environmental Change 16 (2006) 293-303. Gujarati, Damodar. 2006. Dasar-Dasar Ekonometrika.Jakarta: Erlangga. Juanda B. 2009. Ekonometrika : Permodelan dan pedugaan. Bogor (ID): IPB Pr

55 Jonkman SN.2007. Loss of life estimation in flood risk assessment [tesis]. The Netherlands : Delft University. Jonkman SN, Bockarjova M, Kok M, Bernardin P. 2007. Integrated hydrodynamic and economic modelling of flood damage in the Netherlands. Ecological Economic. 66:77-90. Koutsiyannis A. 1997. Theory of econometrics: an introductory exposition of econometric method second edition. New York (US): barnes and nobel. Merz B, Kreibich H, Schwarze R, Thieken A. 2010. Review Article “Assessment Of economic flood damage”. Natural Hazards and Earth System Sciences journal.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. Nazir M. 1988. Metode Penelitian. Jakarta (ID) : Ghalia Indonesia. Parker DJ, Green CH, Thompson PM. 1987. Urban flood protection benefits: A project appraisal guide. Aldershot: Gower Technical Press. Rahayu H, Wahdiny I, Utami A, Asparini M. 2009. Banjir dan Upaya Penangulangannya. Bandung (ID): Pusat Mitigasi Bencana ITB. Satterthwaite D. 2008. Climate change and urbanization. Effect and implications for urban goverrnance. [Editor tidak diketahui]. The united nations expert group meeting on population distribution urbanization,internal migration, and development. United Nations Secretariat, 21-23 Januari. New York (USA). [Halaman tidak diketahui]. http://www.un.org/esa/popolation/meetings/EGM-PopDist/P16 Satterthwaite.pdf . diakses pada tanggal 20 Desember 2012. Sentana. 2013. Atasi banjir, pemkot Jaksel minta warga dukung normalisasi Kali Pesanggrahan. Jakarta (ID) .http://sentanaonline.com/detail_news/main/10991/1/19/03/2013/AtasiBanjir-Pemkot-Jaksel-Minta-Warga-Dukung---Normalisasi--KaliPesanggrahan. Diakses tanggal 19 Maret 2013. Smith K, Ward R. 1998. Floods – Physical processes and human impacts. Chichester. Smith DI. 1981. Actual and potential flood damage: a case study for urban Lismore, NSW, Australia. Applied Geography. 3:31-39. Smith DI. 1994. Flood damage estimation – a review of urban stage – damage curves and loss functions. Water SA. 20(3):231-238. Steinberg F. 2007. Jakarta: Environmental problems and sustainability. Habitat International.31(2):1-8.

56 Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kualitatif dan R&D. Bandung (ID) : CV Alfabeta. Suriya S, Mudgal BV, Nelliyat P. 2012. Flood damage assessment of an urban area in Chennai, India, part I: methodology, and part II: results and discussions. Natural Hazard. 62:149-167. Tang JCS, Vongvisessoomjai S, Sahasakmontri K. 1992. Estimation of flood damage cost for Bangkok. Water Resources Management. 6:47-56. Usman H, Akbar PS. 1996. Metodelogi Penelitian Sosial. Jakarta(ID): Bumi Aksara. Vogel C, Moser SC, Kasperson RE, Dabelko GD. 2007. Linking vulnerability, adaptation, and resilience science to practice: pathways, players and partnerships. Global Environmental Change. 17: 349-364. Weinstein ND, Rothman AJ, Nicolich M. 1998. Use of correlational data to examine the effects of risk perception on precautionary behavior. Psychology and healt. 13(3):479-501.

57 Lampiran 1. Peta pasar cipulir

U

Sumber: www.streetdirectory.com, diakses tanggal 26 juni 2013

Lampiran 2. Karakteristik pelaku bisnis Tabel Karakteristik unit usaha berdasarkan lama usaha pelaku bisnis di Pasar Cipulir tahun 2013 No Lama Usaha (tahun) Jumlah Responden (Unit) Frekuensi(%) 1 ≤5 20 22 2 6 – 10 14 15 3 11 – 15 14 16 4 16 – 20 16 18 5 › 20 26 29 Total 90 100 Sumber : Data Primer (diolah), 2013

58 Tabel Karakteristik unit usaha berdasarkan jumlah karyawan di Pasar Cipulir tahun 2013 No Jumlah Karyawan Jumlah Responden Frekuensi(%) (orang) (Unit) 1 1 34 38 2 2 30 33 3 3 10 11 4 4 6 7 5 5 4 5 6 6 2 2 7 7 1 1 8 8 3 3 Total 90 100 Sumber : Data Primer (diolah), 2013

Tabel Karakteristik unit usaha berdasarkan jumlah kios pelaku bisnis di Pasar Cipulir tahun 2013 No Jumlah Kios (unit) Jumlah Responden (Unit) Frekuensi(%) 1 1 48 53 2

2

33

37

3

3

5

6

4

4

3

3

5

5

0

0

6

6

1

1

Total

90

100

Sumber : Data Primer (diolah), 2013

Tabel Karakteristik unit usaha berdasarkan omzet perhari perlaku bisnis di Pasar Cipulir tahun 2013 No Omzet/hari (juta) Jumlah Responden (Unit) Frekuensi (%) 1 ≤ 10 70 78 2 11 – 20 10 11 3 21 – 30 2 2 4 31 – 40 0 0 5 41 – 50 3 3 6 › 50 5 6 Total 90 100 Sumber : Data Primer (diolah), 2013

59 Lampiran 3 Deskriptif statistik persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir Frequencies Statistics Persepsi Peluang Banjir N

Valid

Persepsi Konsekuensi Banjir

Persepsi

Persepsi

Upaya Mitigasi

PB Pemerintah

90

90

90

90

0

0

0

0

Valid

Cumulative

Missing Frequency Table

Persepsi Peluang Banjir

Frequency Valid

Percent Percent

Percent

pasti tidak akan terjadi

1

1.1

1.1

1.1

Tidak mungkin akan terjadi

2

2.2

2.2

3.3

Netra

1

1.1

1.1

4.4

13

14.4

14.4

18.9

15

16.7

16.7

35.6

Pasti akan terjadi

58

64.4

64.4

100.0

Total

90

100.0

100.0

kemungkinan akan terjadi Sangat

mungkin

terjadi

akan

60 Lampiran 4 Persentase persepsi pelaku bisnis di Pasar Cipulir terhadap banjir Persepsi Konsekuensi Banjir

Frequency Percent Valid

Tidak

memiliki

konsekuensi

Cumulative

Percent

Percent

4

4.4

4.4

4.4

1

1.1

1.1

5.6

3

3.3

3.3

8.9

2

2.2

2.2

11.1

32

35.6

35.6

46.7

24

26.7

26.7

73.3

Konsekuensi yang sangat tinggi

24

26.7

26.7

100.0

Total

90

100.0

100.0

sama sekali Sangat tidak mungkin memiliki konsekuensi Tidak

mungkin

memiliki

konsekuensi Netral Kemungkinan

memiliki

konsekuensi Sangat

mungkin

memiliki

konsekuensi

Valid

Valid

Frequency

Percent

60

66.7

66.7

66.7

Sangat mungkin tidak

5

5.6

5.6

72.2

Mungkin tidak

9

10.0

10.0

82.2

Netral

1

1.1

1.1

83.3

10

11.1

11.1

94.4

Sangat mungkin

2

2.2

2.2

96.7

Pasti

3

3.3

3.3

100.0

Total

90

100.0

100.0

Tidak sama sekali

Mungkin

Valid Percent

Cumulative Percent

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid

Tidak penting sama sekali

1

1.1

1.1

1.1

Mungkin penting

2

2.2

2.2

3.3

Penting

17

18.9

18.9

22.2

Sangat penting

70

77.8

77.8

100.0

Total

90

100.0

100.0

61 MEANS TABLE

Persepsi Lantai

Peluang Banjir Konsekuensi Banjir

Lantai dasar Mean N Std. Deviation Lantai

Persepsi

non Mean

Persepsi Upaya

Persepsi PB

Mitigasi

Pemerintah

6.4000

5.8750

2.5500

6.7500

40

40

40

40

.95542

.91111

2.09945

.49355

6.3200

5.2000

1.6400

6.6600

50

50

50

50

1.20272

1.70234

1.27391

.93917

6.3556

5.5000

2.0444

6.7000

90

90

90

90

1.09453

1.43980

1.74118

.77096

dasar N Std. Deviation Total

Mean N Std. Deviation

62 Lampiran 5 Hasil korelasi persepsi pelaku bisnis dengan analisis spearman Hasil Korelasi Persepsi Berdasarkan Omzet 1. Persepsi responden dengan omzet (< rata-rata) Correlations Persepsi Peluang Banjir Spearman's rho

Persepsi Peluang Correlation Banjir Coefficient

-.030

.187

.

.087

.804

.116

72

72

72

72

Correlation Coefficient

.203

1.000

-.165

-.004

Sig. (2-tailed)

.087

.

.166

.977

72

72

72

72

-.030

-.165

1.000

.101

.804

.166

.

.400

72

72

72

72

.187

-.004

.101

1.000

.116

.977

.400

.

72

72

72

72

N Persepsi Upaya Correlation Mitigasi Coefficient Sig. (2-tailed) N PB Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

2.

Persepsi PB Pemerintah

.203

N

Persepsi Pemerintah

Persepsi Upaya Mitigasi

1.000

Sig. (2-tailed)

Persepsi Konsekuensi Banjir

Persepsi Konsekuensi Banjir

Persepsi responden dengan omzet di atas rata-rata Correlations Persepsi Persepsi Persepsi Persepsi Peluang Konsekuensi Upaya PB Banjir Banjir Mitigasi Pemerintah

Spearman's Persepsi Peluang Correlation rho Banjir Coefficient

.405

-.356

.503

.

.095

.147

.033

18

18

18

18

Correlation Coefficient

.405

1.000

.272

-.036

Sig. (2-tailed)

.095

.

.275

.886

18

18

18

18

-.356

.272

1.000

-.116

.147

.275

.

.646

18

18

18

18

*

-.036

-.116

1.000

.033

.886

.646

.

18

18

18

18

Sig. (2-tailed) N Persepsi Konsekuensi Banjir

N Persepsi Mitigasi

Upaya Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

Persepsi Pemerintah

*

1.000

PB Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

.503

63 Correlations Persepsi Persepsi Persepsi Persepsi Peluang Konsekuensi Upaya PB Banjir Banjir Mitigasi Pemerintah Spearman's Persepsi Peluang Correlation rho Banjir Coefficient

1.000

.405

-.356

.503

Sig. (2-tailed)

.

.095

.147

.033

18

18

18

18

Correlation Coefficient

.405

1.000

.272

-.036

Sig. (2-tailed)

.095

.

.275

.886

18

18

18

18

-.356

.272

1.000

-.116

.147

.275

.

.646

18

18

18

18

*

-.036

-.116

1.000

.033

.886

.646

.

18

18

18

18

N Persepsi Konsekuensi Banjir

N Persepsi Mitigasi

Upaya Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

Persepsi Pemerintah

*

PB Correlation Coefficient

.503

Sig. (2-tailed) N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2tailed).

Hasil Korelasi Persepsi Berdasarkan Lama Usaha 1.

Persepsi responden dengan lama usaha di bawah rata-rata Correlations Persepsi Persepsi Persepsi Persepsi Peluang Konsekuensi Upaya PB Banjir Banjir Mitigasi Pemerintah

Spearman's Persepsi rho Banjir

Peluang Correlation Coefficient

1.000

.290

-.197

.187

.

.051

.190

.214

46

46

46

46

Correlation Coefficient

.290

1.000

-.143

.051

Sig. (2-tailed)

.051

.

.343

.735

46

46

46

46

-.197

-.143

1.000

-.015

.190

.343

.

.920

46

46

46

46

.187

.051

-.015

1.000

.214

.735

.920

.

46

46

46

46

Sig. (2-tailed) N Persepsi Konsekuensi Banjir

N Persepsi Mitigasi

Upaya Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

Persepsi Pemerintah

PB Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

64

2.

Persepsi responden dengan lama usaha di atas rata-rata Correlations Persepsi Persepsi Persepsi Persepsi Peluang Konsekuensi Upaya PB Banjir Banjir Mitigasi Pemerintah

Spearman's Persepsi Peluang Correlation rho Banjir Coefficient

1.000

.176

.015

.406**

.

.253

.925

.006

44

44

44

44

Correlation Coefficient

.176

1.000

.029

-.119

Sig. (2-tailed)

.253

.

.851

.442

44

44

44

44

.015

.029

1.000

.118

.925

.851

.

.444

44

44

44

44

.406**

-.119

.118

1.000

.006

.442

.444

.

44

44

44

44

Sig. (2-tailed) N Persepsi Konsekuensi Banjir

N Persepsi Upaya Correlation Mitigasi Coefficient Sig. (2-tailed) N Persepsi Pemerintah

PB Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2tailed).

Lampiran 6 Hasil regresi linear berganda

Regression Model Summaryb Model

R

1

R Square .915

a

Std. Error of the Estimate

Adjusted R Square

.837

.819

Durbin-Watson

63876.43518

1.913

a. Predictors: (Constant), Jumlah unit, Tinggi Banjir, Durasi Banjir, omzet b. Dependent Variable: Kerugian Total ANOVAb Model 1

Sum of Squares

Df

Mean Square

Regression

7.340E11

4

1.835E11

Residual

1.428E11

35

4.080E9

Total

8.768E11

39

a. Predictors: (Constant), Jumlah Unit, Tinggi Banjir, Durasi Banjir, omzet b. Dependent Variable: Kerugian Total

F 44.971

Sig. .000a

65 Coefficients

Unstandardized Coefficients Model (Constant) 1

B

a

Standardized Coefficients

Std. Error

Beta

Collinearity Statistics T

29652.145 41603.752

Sig.

.713

.481

Tolerance

VIF

Tinggi Banjir

137.187

551.995

.018

.249

.805

.841

1.189

Durasi Banjir

555.420

223.327

.187

2.487

.018

.827

1.209

2.921

.235

1.029

12.454

.000

.682

1.467

-43682.657 13788.923

-.260

-3.168

.003

.690

1.449

Omzet Jumlah Unit

a. Dependent Variable: Kerugian Total

Collinearity Diagnosticsa Variance Proportions Model Dimension Eigenvalue 1

Condition Index (Constant)

Tinggi Banjir

Durasi Banjir

omzet

Jumlah Unit

1

3.844

1.000

.00

.00

.01

.01

.01

2

.801

2.190

.00

.00

.03

.56

.00

3

.196

4.433

.04

.01

.78

.20

.14

4

.125

5.553

.04

.16

.12

.17

.65

5

.034

10.634

.92

.83

.05

.06

.20

a. Dependent Variable: Kerugian Total Residuals Statisticsa Minimum Predicted Value -3.3505E4 Std. Predicted Value -.835 Standard Error of Predicted 1.275E4 Value Adjusted Predicted Value -3.7245E4 Residual -1.50460E5 Std. Residual -2.355 Stud. Residual -4.142 Deleted Residual -4.65216E5 Stud. Deleted Residual -5.717 Mahal. Distance .580 Cook's Distance .000 Centered Leverage Value .015 a. Dependent Variable: Kerugian Total

Maximum

Mean

Std. Deviation

N

7.8126E5 5.104

8.1063E4 .000

1.37184E5 1.000

40 40

5.542E4

2.094E4

8568.406

40

6.9333E5 8.6076E4 2.60096E5 .00000 4.072 .000 4.196 -.028 2.76192E5 -5.01318E3 5.866 -.026 28.385 3.900 7.178 .206 .728 .100

1.49592E5 60512.12296 .947 1.129 97362.55627 1.450 5.546 1.134 .142

40 40 40 40 40 40 40 40 40

66

Charts

67

Standardized Residual N Normal Parametersa

40 Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal.

.0000000 .94733093

Absolute

.162

Positive

.162

Negative

-.141 1.024 .245

68 Lampiran 7 kondisi lokasi penelitian

Sumber : Data Primer Kondisi Pasar Cipulir yang terletak di bibir Sungai Pesanggrahan

Lampiran 8. Denah lantai dasar Pasar Cipulir

69 Lampiran 9. Denah lantai non dasar Pasar Cipulir

70

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 16 Juli 1991. Penulis merupakan anak pertama dari tiga saudara pasangan Sanusi dan Nora. Penulis mengawali pendidikan formalnya di TK Restu Ibu pada tahun 1996. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SD Negeri 07 Pejaten Barat pada tahun 2003 dan melanjutkan sekolah di SMP Negeri 107 Jakarta yang tamat pada tahun 2006. Setelah itu, penulis kembali melanjutkan sekolah di SMA Negeri 55 Jakarta pada program IPA dan lulus pada tahun 2009. Penulis memasuki Institut Pertanian Bogor di tahun yang sama melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) di Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan. Selama

kuliah

penulis

aktif

dalam

berbagai

kegiatan

kemahasiswaan dan kepanitiaan. Penulis aktif sebagai Angkatan Muda REESA (AMR) pada tahun 2010, yang kemudian menjadi sekretaris divisi

Badan

Pengurus

Harian

Resource

Economic

Student

Association (REESA) pada tahun 2010-2011. Pada tahun 2011-2012 penulis menjadi anggota Badan Pengawas Himpunan Profesi Mahasiswa Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan, FEM-IPB. Penulis pernah menjadi asisten peneliti pada Estimation of flood rive damage in Jakarta. Selain itu, penulis juga aktif di berbagai kegiatan baik sebagai panitia maupun sebagai peserta.