PENDEKATAN

IPCC AR5 digunakan sebagai pendekatan dalam proses perhitungan dalam SIDIK untuk menilai tingkat Kerentanan, Potensi Dampak dan Risiko Iklim

Kerentanan (V) merupakan sebagai "derajat, ukuran, atau tingkat kemudahan terkena atau ketidakmampuan untuk menghadapi¹ dampak buruk suatu bencana/ bahaya²".

1. Menghadapi dapat diartikan sebagai mencegah, meredam, mencapai kesiapan, dan menanggapi dampak dari bahaya/bencana alam tertentu.

2. Bencana/bahaya dapat diartikan sebagai perubahan iklim termasuk keragaman iklim dan iklim ekstrim.

Tinggi rendahnya tingkat kerentanan ditentukan oleh Sensitivitas (SE) dan Kemampuan Adaptasi (KA). Sedangkan Keterpaparan (KE) tidak lagi merupakan fungsi dari kerentanan. Kerentanan (V) dan Keterpaparan (KE) akan menentukan besar Potensi Dampak (PD).

Sensitivitas merupakan kondisi internal dari sistem yang menunjukkan tingkat kepekaannya terhadap gangguan.

Kemampuan Adaptasi menunjukkan kemampuan dari suatu sistem untuk melakukan penyesuaian (adjust) terhadap perubahan iklim sehingga potensi dampak negatif dapat dikurangi dan dampak positif dapat dimaksimalkan atau dengan kata lain kemampuan untuk mengatasi konsekuensi dari perubahan iklim.

Keterpaparan didefinisikan sebagai “keberadaan orang, mata pencaharian, spesies atau ekosistem, fungsi lingkungan, jasa, dan sumber daya, infrastruktur, atau aset sosial atau budaya ekonomi di tempat dan pengaturan yang dapat terkena dampak buruk”.

(Boer et.al, 2022)

Sensitivitas, Keterpaparan berbanding lurus dengan Kerentanan dan Potensi Dampak. Semakin tinggi tingkat sensitivitas dan keterpaparan suatu sistem maka akan semakin tinggi juga tingkat kerentanan dan potensi dampak yang akan dialami oleh sistem tersebut.

Sedangkan Kemampuan Adaptasi berbanding terbalik dengan Kerentanan dan Potensi Dampak. Semakin tinggi kemampuan adaptasi suatu sistem maka akan semakin rendah tingkat kerentanan dan potensi dampak yang akan dialami oleh sistem tersebut disebabkan semakin tingginya kemampuan sistem tersebut untuk menghadapi atau menyesuaikan dengan hal yang akan dihadapi.

TAHAPAN PENGHITUNGAN

(Boer et.al, 2022)

Identifikasi Data

Data yang diperoleh dari Kementerian atau Lembaga (K/L) digunakan sebagai data nasional ataupun data dengan resolusi yang rendah untuk pemerintah daerah, sedangkan daerah dapat menggunakan data yang diperoleh dari Satuan Kerja Pemerintah Daerah (SKPD). Data yang digunakan mewakili kondisi sosial, ekonomi, biofisik, instrastruktur, sumber daya manusia dan kelembagaan baik dalam bentuk data Tabular ataupun data Spasial.

Penetapan Indikator

Data Tabular biasanya bersifat administrasi dan dirubah terlebih dalam bentuk rasio untuk merubah data menjadi indikator, dimana pembagi yang dapat digunakan:

1. Data jumlah penduduk

2. Data jumlah keluarga

3. Data luas area (untuk data berbasis administrasi)

Setiap indikator yang dihasilkan harus diklasifikasi untuk mempresentasikan faktor Keterpaparan, Sensitivitas dan Kemampuan Adaptasi mengikuti pengertian dari masing-masing faktor

Merubah Data dalam Bentuk Grid

Data yang digunakan dirubah dalam bentuk "grid" dengan memilih sistem grid yang sudah disiapkan

Pembobot & Normalisasi

Pembobotan

Nilai bobot dihitung berdasarkan ragam dari faktor (fi). Faktor mewakiliki indikator yang mana ditentukan dengan tehnik rotasi matrix (Varimax ratiation) terhadap nilai korelasi Faktor dengan peubah asal (indikator)

Normalisasi (Winsor Min-Max)

1. Identifikasi pencilan (nilai yang jauh berbeda dari nilai lainnya dalam kumpulan data)

Rentang nilai yang digunakan dalam penghitungan hanya nilai yang berada dalam batas threshold (nilai batas), nilai yang berada diluar batas threshold akan diberi nilai batas threshold (nilai thresh_bottom untuk nilai dibawah batas thresh_bottom dan thresh_up untuk nilai diatas batas thresh_up)

2. Normalisasi menggunakan metode Min-Max

Dibandingkan dengan metode Z-score, metode winsor Min-Max tidak merubah sebaran data awal dan hanya akan menghilangkan nilai pencilan dari kumpulan data.

Penghitungan Kerentanan, Potensi Dampak dan Risiko Iklim

Indikator yang sudah dihasilkan dari perhitungan sebelumnya akan digabung untuk menjadi faktor Keterpaparan, Sensitivitas dan Kemampuan Adaptasi dengan menggunakan persamaan:

ID_i merupakan nilai indikator ke-i yang sudah dinormalisasi dan w_i adalah nilai bobot dari indicator ke-i untuk setiap faktor Keterpaparan, Sensitivitas dan Kemampuan Adaptasi

Kerentanan (V)

Kerentanan dihitung dengan mengkombinasikan faktor Sensitivitas dan Kemampuan Adaptasi dengan persamaaan:

w_SE & w_KA adalah nilai bobot dari setiap faktor Sensitivitas dan Kemampuan Adaptasi (KA berbanding terbalik terhadap V, sehingga faktor KA itu harus dibuat 1-KA)

Potensi Dampak (PD)

PD dihitung dengan mengkombinasikan antara Keterpaparan (KE) dan Kemampuan Adaptasi (KA) menggunakan sistem Matriks

Risiko Iklim (RI)

Risiko Iklim (RI) dihitung dengan mengkombinasikan antara Potensi Dampak (PD) dengan Analisis Iklim Ekstrim (yang diasumsikan sebagai potensi bencana iklim) yang dihitung berdasarkan data curah hujan historis dan proyeksi

Pada pengembangan berikutnya penghitungan potensi bencana iklim menggunakan data iklim dengan bencana iklim

REFERENSI

Boer, R., Rakhman, A., Faqih, A., Perdinan., and Situmorang, A.P., 2015. Indeks Kerentanan dan Risiko Iklim Nusa Tenggara Timur. UNDP-SPARC Project. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. Jakarta

Boer, R., Rakhman, A., 2015. Kerangka Kerja Untuk Konvergensi Pengurangan Risiko Bencana Dan Adaptasi Perubahan Iklim di Indonesia. UNDP-SPARC Project. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. Jakarta

Boer, R., Perdinan, Faqih, A., Amanah, S., Rakhman, A., 2015. Kerentanan Dan Pengelolaan Risiko Iklim Pada Sektor Pertanian, Sumberdaya Air & Sumber Kehidupan Masyarakat Nusa Tenggara Timur. UNDP-SPARC Project. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.  Jakarta

Perdinan, Boer, R., Rakhman, A., Situmorang, A., Zulaikha, M., Nurbaeti, B., 2015. Pilihan Adaptasi Perubahan Iklim Nusa Tenggara Timur (UNDP-SPARC Project). Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, Jakarta.

Estiningtyas, W., Syahbuddin, H., Harmanto, Sumaryanto, Mulyani, A., Setyorini, D., Kartiwa,B., Susanti, E., Surmaini, E., Sujono, R., Haryono, Rakhman, A., Suciantini, Apriyana, Y., Pramudia, A., Sarvina, Y., Nengsusmoyo, C., Kurniawan, H., Nugroho, A., Samudera, R., Hutami, A., 2016b.Analisis dan Pemetaan Tingkat Kerentanan Usahatani Tanaman Pangan dan Risiko Iklim (Laporan Akhir). Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi, Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Kementerian Pertanian.

Rizaldi Boer, A Rakhman, J Pulhin, and S Schuster.  2019.  Methodology for assessing vulnerability and climate risk of villages in Citarum River Basin, West Java, Indonesia.  IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 363 (2019) 012007, doi:10.1088/1755-1315/363/1/012007

Boer, R et.al, 2022, Improving SIDIK and Enhancing Capacity For Designing Climate Change Adaptation Strategies and Action, Final Report of JICA Activity