Analisis Spasial Tingkat Risiko Bencana COVID-19 Di Provinsi Bali
Main Article Content
Abstract
Provinsi Bali memiliki tingkat mobilitas tinggi sebagai pusat pariwisata di Indonesia, sehingga memiliki potensi bahaya yang kemungkinan bertransmisi melalui wisatawan. Seperti bahaya COVID-19 yang saat ini menyebar dengan masif di wilayah Provinsi Bali. Tujuan penelitian ini untuk mengukur tingkat bahaya COVID-19, mengukur tingkat kerentanan COVID-19, mengukur tingkat kapasitas wilayah terhadap COVID-19, dan menganalisis tingkat risiko bencana COVID-19 di Provinsi Bali. Menggunakan metode pengharkatan disetiap parameter bahaya, kerentanan, kapasitas dan risiko bencana dengan analisis spasial pendekatan kuantitatif berjenjang tertimbang. Pemberian nilai pada skor dan bobot didasarkan pada besarnya pengaruh parameter terhadap peningkatan risiko bencana COVID-19. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Kecamatan Buleleng, Kediri, dan Denpasar Utara merupakan kecamatan dengan skor tingkat bahaya COVID-19 tinggi, (2) Kecamatan Denpasar Barat merupakan kecamatan dengan skor tingkat kerentanan COVID-19 sangat tinggi, (3) Kecamatan Mengwi, Kintamani, dan Kediri merupakan kecamatan dengan skor tingkat kapasitas wilayah COVID-19 sangat tinggi, (4) Kecamatan Denpasar Timur dan Sidemen merupakan kecamatan dengan skor tingkat risiko bencana COVID-19 sangat tinggi.
Article Details
References
Adi, N. N. S., Oka, D. N., & Wati, N. M. S. (2021). Dampak Positif dan Negatif Pembelajaran Jarak Jauh di Masa Pandemi COVID-19. Jurnal Ilmiah Pendidikan Dan Pembelajaran, 5(1), 43–48. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.23887/jipp.v5i2
Aminatun, S. (2017). Kajian Analisis Risiko Bencana Tanah Longsor Sebagai Dasar Dalam Pembangunan Infrastruktur Di Desa Sriharjo Kecamatan Imogiri Kabupaten Bantul. Jurnal Teknisia, 22(2).
Apriyani, S., & Suharyadi, R. (2018). Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi untuk Pemodelan Spasial Potensi Karbon Monoksida (CO) Ambien (Studi Kasus: Kecamatan Ngampilan dan Gondomanan). Jurnal Bumi Indonesia, 7(1).
Bayuaji, D. G., Nugraha, A. L., & Sukmono, A. (2016). Analisis Penentuan Zonasi Risiko Bencana Tanah Longsor Berbasis Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus : Kabupaten Banjarnegara). Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 326–335.
BNPB. Peraturan Kepala BNPB Nomor 2 Tahun 2012, Pub. L. No. 02 (2012). Indonesia.
BPSProvinsiBali. (2020). Perkembangan Pariwisata Provinsi Bali Januari 2020. Provinsi Bali.
Cartaxo, A. N. S., Barbosa, F. I. C., Bermejo, P. H. de S., Moreira, M. F., & Prata, D. N. (2021). The Exposure Risk to COVID-19 in Most Affect Countries: A Vulnerability Assessment Model. PLoS ONE, 16(3), 1–20. https://doi.org/https://doi.org/10.1371/journal.pone.0248075
Dlamini, W. M., Dlamini, S. N., Mabaso, S. D., & Simelane, S. P. (2020). Spatial Risk Assessment of an Emerging Pandemic Under Data Scarcity: A Case of COVID-19 in Eswatini. Applied Geography, 125, 1–10. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2020.102358
Garbutt, K., Ellul, C., & Fujiyama, T. (2015). Mapping social vulnerability to flood hazard in Norfolk, England. Environmental Hazard, 14(2), 156–186. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1080/17477891.2015.1028018
Geraghty, E. (2020). Geographic Information Systems for Coronavirus Planning and Response. New York. Retrieved from esri.com/covid-19
Kang, D., Choi, H., Kim, J. H., & Choi, J. (2020). Spatial Epidemic Dynamics of the COVID-19 Outbreak in China. Internastional Journal of Infectious Diseases, 94, 96–102. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03.076
LPBINU. (2017). Penyusunan Peta Kapasitas Menghadapi Bencana. Indonesia.
Macharia, P. M., Joseph, N. K., & Okiro, E. A. (2020). A vulnerability index for COVID-19: spatial analysis at the subnational level in Kenya. BMJ Global Health, 5. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2020-003014
Nelwan, J. E. (2020). Kejadian Corona Virus Disease 2019 Berdasarkan Kepadatan Penduduk dan Ketinggian Tempat per Wilayah Kecamatan. Journal of Public Health and Community Medicine, 1(2), 32–45.
Prayudhatama, A. (2017). Kajian Bahaya dan Kerentanan Banjir Di Yogyakarta (Studi kasus DAS Code). Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
Purghasemi, H. R., Pouyan, S., & Heidari, B. (2020). Spatial modelling, risk mapping, change detection, and outbreak trend analysis of coronavirus (COVID-19) in Iran (days between february 19 and June 14, 2020). International Journal of Infectious Diseases, 98, 90–108. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.06.058
Purwahita, A. A. . R. M., Wardhana, P. B. W., Ardiasa, I. K., & Winia, I. M. (2021). Dampak COVID-19 Terhadap Pariwisata Bali Ditinjau Dari Sektor Sosil, Ekonomi, Dan Lingkungan (Suatu Tinjauan Pustaka). Jurnal Kajian Dan Terapan Pariwisata (JKTP), 1(2), 68–80.
Putri, M. A., Rahayu, M. J., & Putri, R. A. (2016). Bentuk kenampakan Fisik (Morfologi) Kawasan Permukiman Di Wilayah Pinggiran Selatan Kota Surakarta. Jurnal Pengembangan Kota, 4(2), 120–128. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.14710/jpk.4.2.120-128
Rahman, M. R., Islam, A. H. M. H., & Islam, M. N. (2020). Geospatial modelling on the spread and dynamics of 154 day outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) pandemic in Bangladesh towards vulnerability zoning and management approaches. Modelling Earth Systems and Environment. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s40808-020-00962-z
Rahmani, S. E. A., Chibane, B., Hallouz, F., & Benemar, N. (2020). Spatial distribution of COVID-19, a modeling approach: case of Algeria. Research Square. https://doi.org/https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-40447/v1
Rahmanti, A. R., & Pasetyo, A. K. N. (2012). Sistem Informasi Geografis: Trend Pemanfaatan Teknologi Informasi Untuk Bidang Terkait Kesehatan. In Seminar Nasional Informatika Medis III (SNIMed III) (pp. 6–12).
Ristya, W. (2012). Kerentanan Wilayah Terhadap Banjir di Sebagian Cekungan Bandung. Universitas Indonesia.
Sarfo, A. K., & Karuppannan, S. (2020). Application of Geospatial Technologies in the COVID-19 Fight of Ghana. Transactions of the Indian National Academy of Engineering, 5, 193–204. https://doi.org/doi.org/10.1007/s41403-020-00145-3
Sari, P. L. P. (2013). Analisis Variabel-variabel Yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) Provinsi Bali. Ilmiah Akuntansi Dan Humanika JINAH, 2(2), 715–736.
SatuanTugasPenangananCOVID-19. (2021). Perkembangan Akumulatif. Retrieved June 22, 2021, from https://infocorona.baliprov.go.id/2021/06/19/update-penanggulangan-covid-19-sabtu-19-juni-2021/
Sugianto, & Agus, M. (2020). Daerah Risiko COVID-19 Di Kabupaten Badung. Jurnal Kesehatan Medika Udayana, 6(2), 79–92.
Sulaiman, M. R. (2021). Data Tim Mitigasi IDI: Sudah 647 Tenaga Kesehatan Meninggal Karena COVID-19. Suara.Com. Retrieved from https://www.suara.com/health/2021/01/27/214647/data-tim-mitigasi-idi-sudah-647-tenaga-kesehatan-meninggal-karena-covid-19
UnitedNations. (2020). The Social Impact of COVID-19. Retrieved from https://www.un.org/development/desa/dspd/2020/04/social-impact-of-covid-19/
WorldHealthOrganization. (2020). ’Pneunomia of Unknown cause - China’Emergencies preparedness, response, Disease outbreak news. Retrieved from https://www.who.int/csr/don/05-january-2020-pneunomia-of-unknown-cause-china/en/.
Xiaong, Y., Wang, Y., Chen, F., & Zhu, M. (2020). Spatial statistics and influencing factors of the novel coronavirus pneumonia 2019 epidemic in Hubei Province, China. Research Square, 1–30. https://doi.org/https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-16858/v2