Model Regresi Probit Spasial Error Untuk Mengidentifikasi Faktor Kesiapsiagaan Bencana Alam di Kabupaten Kupang
No Thumbnail Available
Date
2023-04-06
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Kesiapsiagaan/mitigasi bencana alam merupakan serangkaian upaya
untuk mengurangi risiko bencana, baik melalui pembangunan fisik maupun
penyadaran dan peningkatan kemampuan menghadapi ancaman bencana.
Upaya kesiapsiagaan bencana tidak hanya melibatkan aparat pemerintahan
dalam pelaksanaannya tapi juga perlu keterlibatan masyarakat. Kabupaten
Kupang merupakan kabupaten dengan indeks risiko bencana paling tinggi di
Provinsi Nusa Tenggara Timur. Unit analisis dalam penelitian ini merupakan
data wilayah yaitu level desa/kelurahan di Kabupaten Kupang. Data
kewilayahan merupakan data spasial. Pada data spasial, penyelesaian
menggunakan regresi klasik mengalami keterbatasan dalam memenuhi
asumsi, terutama asumsi yang berkenaan dengan masalah error yang
berkorelasi pada amatan spasial. Variabel kesiapsiagaan/mitigasi bencana
alam dalam penelitian ini merupakan variabel respon yang memiliki kategori
biner. Dalam model spasial biner digunakan spesifikasi probit spasial yang
memiliki struktur kovarian fleksibel.
Efek spasial dalam penelitian ini merupakan dependensi spasial yang
ditunjukkan pada faktor unobserved yaitu dampak/risiko bencana alam.
Faktor tersebut merupakan variabel prediktor yang tidak dilibatkan dalam
model sehingga merupakan error dan berkorelasi antar lokasi. Faktor tersebut
dapat mempengaruhi kesiapsiagaan/mitigasi bencana alam dan menyebabkan
adanya autokorelasi spasial, sehingga dalam penelitian ini digunakan Probit
Spatial Error Model (SEM). Estimasi parameter model spasial probit salah
satunya dapat dilakukan menggunakan conditional approximate likelihood.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel pengalaman bencana alam
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kesiapsiagaan bencana alam di
Kabupaten Kupang. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa nilai akurasi
baik yaitu sebesar 76,27 persen. Sedangkan nilai sensitivity rendah yaitu
sebesar 8,69 persen dan nilai specificity sebesar 100 persen. Sementara nilai
prediksi negatif sebesar 75,72 persen dan nilai prediksi positif sebesar 100
persen.
Description
Keywords
Kesiapsiagaan, Bencana, Probit