## MULTIPLE CORRESPONDENCE ANALYSIS ( MCA ) UNTUK

## MEMETAKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN DATA POTENSI DESA DALAM UPAYA MITIGASI BENCANA
Oki Dwipurwani Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya, Palembang e-mail: okidwip@unsri.ac.id

## ABSTRACT
The problem of the disaster becomes an important issue related to the resilience of an area in dealing with it. So it becomes the government's priority to determine excellent and appropriate disaster mitigation policies. Data is essential in supporting the mitigation policy. So the purpose of this study is to map the area in the form of plots of 34 provinces in Indonesia based on data on the number of villages that have disaster mitigation efforts and types of disasters. The data used is sourced from the Central Statistics Agency (CSA). Mapping uses the Multiple Correspondence Analysis (MCA) method. The results showed that the provincial MCA plot with the number of villages in disaster mitigation efforts explained 93.2% of the diversity of the data. The plot shows that some provinces have a high level of Mitigation efforts in their villages. Meanwhile, the Provincial MCA plot, with its type of disaster, explained the diversity of data at 78.6%. The plot shows that several provinces need attention because they have a large number of villages affected by the disaster .
Keywords: Multiple Correspondence Analysis, Village potential data

## ABSTRAK
Masalah kebencanaan menjadi isu penting yang berhubungan dengan ketahanan suatu daerah dalam menghadapi bencana, sehingga hal tersebut menjadi prioritas pemerintah untuk menentukan kebijakan mitigasi bencana yang baik dan tepat. Oleh karena data merupakan hal penting dalam mendukung kebijakan mitigasi tersebut, sehingga tujuan penelitian ini adalah untuk memetakan daerah berupa plot 34 provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah desa yang memiliki upaya mitigasi bencana dan jenis bencananya. Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan pemetaan menggunakan metode Multiple Correspondence Analysis (MCA). Hasil penelitian menunjukan bahwa plot MCA provinsi dengan jumlah desa dalam upaya mitigasi bencana mampu menerangkan 93,2% keragaman data. Plot memperlihatkan bahwa beberapa provinsi telah memiliki tingkat upaya mitigasi yang tinggi di desanya. Sementara itu, plot MCA Provinsi dengan jenis bencananya mampu menerangkan keragaman data sebesar 78,6%. Plot tersebut menunjukkan bahwa ada beberapa provinsi yang perlu mendapatkan perhatian karena memiliki jumlah desa yang cukup banyak terdampak bencana.
Kata kunci: Multiple Correspondence Analysis, Data potensi desa, Kebencanaan
Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar di dunia yang terletak di antara Benua Asia dan Benua Australia, serta Samudera Hindia dan Samudera Pasifik. Indonesia juga memiliki kurang lebih 129 gunung api aktif, dan berada pada pertemuan tiga lempeng tektonik aktif dunia, yaitu lempeng Indo-Australia, Eurasia serta Pasifik. Kondisi tersebut membuat Indonesia sangat berpotensi mengalami bencana alam. Disisi lain Indonesia memiliki iklim tropis dan kondisi hidrologis yang dapat memicu bencana alam lainnya, seperti banjir, tanah longsor, angin puting beliung, dan lain sebagainya (Larasati, 2018)
Kejadian bencana telah meningkat secara signifikan dalam satu dekade terakhir. Pada kurun waktu tersebut Indonesia dilanda 11.274 kejadian bencana yang telah menelan korban jiwa sebanyak 193.240 orang dan mengakibatkan total kerugian sekurang-kurangnya Rp 420 triliun. Oleh karena besarnya kerugian akan berpengaruh pada beban Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) per tahun, maka perlu adanya satu rencana terpadu penanggulangan bencana dalam 5 tahun kedepan. Dalam BNPB (2019), rencana ini disebut sebagai Rencana Nasional Penanggulangan Bencana (RENAS PB).
Wilayah pedesaan merupakan salah satu wilayah yang terdampak dari bencana. Kemunduran pembangunan kawasan pedesaan akibat bencana menjadi masalah tersendiri. Satu sisi pemerintah telah mengalokasikan anggaran pembangunan desa dan disisi lain pembangunan yang dilakukan tersebut memiliki ancaman bencana. Sejatinya dampak yang ditimbulkan oleh bencana dapat diminimalisir jika kesadaran suatu daerah yang rawan bencana terpupuk sejak dini. Kesadaran bencana lahir dari mitigasi bencana, baik melalui mitigasi struktural, maupun non struktural (Aswadi, 2017).
Oleh karena dis eluruh Indonesia terdapat 5.744 desa rawan Tsunami dan sebanyak 584 desa diantaranya ada di pesisir selatan Jawa dengan warga desa di selatan Jawa yang berpotensi terkena dampak bencana tsunami bisa mencapai 600 ribu orang, maka BNPB melakukan ekspedisi Desa Tangguh Bencana (Destana) tsunami (Sahana, 2019). Keberadaan desa sebagai satuan wilayah dan pemerintahan terkecil memiliki peran strategis dalam pencegahan dan penanganan pertama pada bencana alam (Yuswantoro, 2019).
Deputi  Bidang  Statistik  Sosial  BPS  mengatakan  bahwa  tidak  mungkin  kebijakan  mitigasi bencana yang efektif dapat dibuat tanpa didukung data statistik yang baik. BPS memiliki dua sumber data  utama  untuk  isu  bencana,  yaitu  data  Potensi  Desa  (Podes)  yang  biasanya  dilakukan  3  kali dalam 10 tahun dan Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) (Admin RB BPS Pusat, 2017) . Berdasarkan uraian di atas maka perlu melakukan pemetaan terhadap provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah desa dengan upaya mitigasi bencana dan jenis bencananya, agar pemerintah dapat mengambil kebijakan mitigasi bencana dengan baik dan tepat. Peningkatan jumlah desa di provinsi-provinsi yang masih sedikit memiliki upaya mitigasi bencana, namun sering terkena bencana diharapkan dapat diminimalisir jumlah kerugian materi dan korban yang jatuh akibat kejadian bencana.
Beberapa metode analisis statistika multivariat yang dapat digunakan untuk pemetaan dengan menampilkan gambaran plot atau grafik diantaranya adalah analisis Biplot, analisis Klaster, Multidimensional Scaling (MDS) , Correspondence Analysis ( CA ) dan Multiple Correspondence Analysis ( MCA ). Metode MCA merupakan metode eksplorasi berupa tampilan grafik dari sebuah tabel kontingensi. MCA adalah analisis korespondensi yang datanya melibatkan lebih dari dua kategori variabel, dan variabelnya masih memiliki tingkatan (Greenacre, 1984). Secara khusus, penelitian ini bertujuan untuk memetakan daerah Provinsi di Indonesia menggunakan MCA .

## METODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan Data Sosial dan Kependudukan yang bersumber dari BPS, yaitudata Potensi Desa untuk tiga tahun terakhir sampai tahun 2018. Khususnya, data banyaknya desa/kelurahan menurut jenis bencana alam dan banyaknya desa/kelurahan menurut upaya antisipasi/mitigasi bencana alam. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Pemetaan yang dibuat berupa plot dua dimensi antara objek berupa 34 Provinsi dan variabel data jenis bencana dan upaya mitigasi bencana.Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini beserta simbol variabelnya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.  Variabel-variabel Yang Digunakan Dalam Penelitian
Sub Data Nama variabel Simbol Variabel Banyaknya desa/keluarahan menurut upaya antisipasi/mitigasi bencana alam Jalur Evakuasi A Perlengkapan keselamatan B Sistem peringatan dini tsunami C Sistem peringatan dini bencana alam D Banyak desa menurut jenis bencana alam Kekeringan a Kebakaran hutan b Gunung meletus c Angin puyuh dan puting beliung d Gelombang pasang laut e Tsunami f Gempa bumi g Banjir badang h Banjir i Tanah longsor j
Ada dua tahapan alisis yang dilakukan, yaitu analisis deskripsi data berupa diagram batang dan analisis dari penggunaan metode MCA . Pengolahan data dengan metode MCA dibantu software R , berupa syntax program R (Greenacre & Oleg, 2007). Adapun tahapan pengolahan data dengan MCA adalah sebagai berikut:
1. Membentuk matriks indikator Z berukuran ( ) n J  , dengan 𝑛 adalah banyaknya objek, J adalah banyaknya kategori variabel ke-1 sampai ke- Q ,dan q J banyaknya kategori dalam setiap variabel, jadi    1 Q q q J J (Blasius & Greenacre, 2006).
2. Membentuk matriks Burt  T

## B Z Z
3. Membentuk matriks korespondensi P dari matriks indikator Z atau dari matriks Burt B . Jika dari matriks indikator, maka     n Q Z P , dengan    n Q adalah grand total dari matriks Z . Jika dari matriks Burt maka     2 n Q
B P
, dengan    2 n Q adalah grand total dari matriks B .
4. Mencari vektor  1 r P yang elemennya adalah jumlah baris dari matriks P dan  T 1 c P yang elemennya adalah jumlah kolom dari matriks P .
5. Melakukan penguraian Nilai Singular atau Singular Value Decomposition ( SVD ) terhadap matriks residual standar       1/2 1/2 T r c
S D P r c D . Matriks r D adalah matriks diagonal elemen- elemen vektor r . Matriks c D adalah matriks diagonal elemen-elemen vektor c . SVD dari matriks S adalah  T S U V  dengan  adalah matriks diagonal nilai singular matriks S yang berurut dari besar sampai kecil.
6. Mencari matriks   1/2 c
F D V  sebagai koordinat profil kolom dan   1/2 r G D U  sebagai koordinat profil baris. Dua baris pertama matriks F dan G di plot dalam ruang dimensi dua.
7. Mencari nilai inersia untuk dua dimensi yaitu       2 2 1 2 2 1 J i i dengan  2 i adalah nilai inersia dimensi ke-i.
8. Menghitung nilai Chi Square (D’Enza & Greenacre, 2012).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Data Podes tentang jumlah desa/kelurahan berdasarkan jenis bencana dan upaya mitigasi bencana untuk tiga tahun terakhir dalam bentuk tabel dan diagram batang dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 1.
Tabel 2.  Jumlah Desa/Kelurahan Menurut Jenis Bencana Alam
No  Provinsi a b c d e f g h i j 1 Aceh 744 103  106 183 137 0 1.962 225 2.209 361 2 Sumut 491 122  238 418 55 3 1.061 160 942 738 3 Sumbar 191 145 10 191
56 0 366 100 440 293 4 Riau 208 468 0 79 41 0 3 22 584 34 5 Jambi 195 171 0 63 13 0 64 59 575 98 6 Sumsel 430 274 0 110 0 0 42 16 584 172 7 Bengkulu 72 13 0 26 27 0 212 28 231 128 8 Lampung 232 44 0 215 62 0 36 60 584 147 9 Kep. Babel 24 30 0 66 18 0 6 6 186 5 10  Kep. Riau 35 40 0 58 71 0 0 1 76 24 11  DKI 0 0 0 6 12 0 2 0 101 6 12  Jabar 958 200 0 884 68 2 1.427 220 1.185 1.824 13  Jateng 508 128 0 866 102 0 757 122 1.452 1.584 14  Yogyakarta 28 3 4 107 9 0 69 14 215 117 15  Jatim 272 128  100 842 106 1 333 204 1422 843 16  Banten 177 13 0 225 24 2 325 42 501 219 17  Bali 7 11  101 63 24 0 93 23 95 190 18  NTB 121 24 17 184 45 0 217 111 363 91 19  NTT 1.042 264 6 840 143 0 255 42 532 637 20  Kalbar 234 338 0 110 24 0 0 71 957 116 21  Kalteng 310 486 0 71 19 0 0 14 793 57 22  Kalsel 189 236 0 240 20 0 0 17 619 57 23  Kaltim 117 137 0 35 9 0 0 10 411 77 24  Kalut 29 16 0 15 3 0 64 7 253 56
No  Provinsi a b c d e f g h i j 25  Sulut 367 171 24 145 105 0 321 66 480 406 26  Sulteng 311 199 0 136 112 0 608 68 711 215 27  Sulsel 369 118 0 570 63 0 59 30 734 420 28  Sultengra 245 35 0 149 56 0 93 22 623 126 29  Gorontalo 182 37 0 38 29 0 149 14 329 67 30  Sulbar 69 46 0 57 25 0 41 17 193 222 31  Maluku 126 140 0 67 108 0 196 11 221 119 32  Malut 179 144 13 124 147 3 376 31 364 113 33  Papua Brt 22 24 0 17 24 0 286 8 169 98 34  Papua 103 86 0 51 49 1 692 28 541 586 Jumlah 8.587  4.394  619  7.251  1.806  12  10.115  1.869  19.675  10.246
Pada Tabel 2  jumlah desa/kelurahan paling banyak terdampak oleh bencana banjir, yaitu sebanyak 19.675 desa/kelurahan. Sedangkan jumlah desa/kelurahan paling sedikit terdampak oleh jenis bencana tsunami, yaitu 12 desa/kelurahan.
Pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa Provinsi Jawa Barat memiliki jumlah desa dengan upaya mitigasi bencana berupa sistem peringatan dini bencana alam yang paling tinggi. Jumlah desa terbanyak dengan upaya mitigasi bencana berupa perlengkapan keselamatan dan jalur evakuasi ada pada Provinsi Jawa Tengah. Pada Gambar 1 juga tampak bahwa jenis upaya mitigasi yang dilakukan berupa sistem peringatan dini tsunami masih terbilang sedikit.
Gambar 1. Jumlah desa/kelurahan menurut upaya mitigasi bencana
Pengkategorian variabel banyaknya desa menurut upaya mitigasi/antisipasi bencana alam dapat dilihat pada Tabel 3. Pada tabel tersebut, variabel A dengan kategori 1 menunjukkan jumlah desa dengan upaya mitigasi bencana berupa jalur evakuasi berada pada kategori rendah atau
sedikit, yaitu kurang dan sama dengan 150 desa. Kategori 2 adalah kategori sedang dan 3 adalah kategori tinggi. Demikian seterusnya untuk semua kategori variabel-variabel.
Tabel 3.  Kategori Variabel Berdasarkan Upaya Mitigasi/Antisipasi Bencana Alam
Nama variabel Simbol variabel Kategori Keterangan kategori Jalur Evakuasi A Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi =3 A < 150 150 < A < 300 A > 300 Perlengkapan keselamatan B Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 B < 45 45 < B < 90 B > 90 Sistem peringatan dini tsunami C Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 C < 22 22 < C < 44 C > 44 Sistem peringatan dini bencana alam D Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 D < 75 75 < D < 150 D > 150
Penelitian mengenai kebencanaan sebelumnya pernah dilakukan oleh Adiwijaya (2017), tentang pengaruh pengetahuan kebencanaan dan sikap masyarakat terhadap kesiapsiagaan menghadapi bencana tanah longsor di kota Bogor, menggunakan metode analisis statistika regresi berganda, memberikan hasil bahwa pengetahuan kebencanaan dan sikap masyarakat sangat berpengaruh pada kesiapsiagaan bencana longsor. Hal ini menunjukan bahwa pentingnya penduduk desa dibekali pengetahuan tentang kebencanaan, sehingga siap dalam menghadapi bencana yang mungkin terjadi. Penelitian lain juga pernah dilakukan oleh Hamdani, Permana, & Susetyaningsih (2014), yaitu mengenai pemetaan daerah rawan banjir dengan metode Sistem Informasi Geografis (SIG) dan nalytic Hierarchy Process ( AHP ). Penelitian tersebut memberikan hasil bahwa 17,76% daerah pulau Bangka rawan banjir. Jumlah desa yang terdampak bencana banjir menurut data Podes paling banyak terjadi di kepulauan Bangka (BPS, 2019). Sebelum melakukan analisis MCA , variabel-variabel dikategorikan menjadi tiga kategori sebagaimana disajikan pada Tabel 3. Hasil pemetaan menggunakan MCA berupa plot jumlah desa untuk setiap Provinsi berdasarkan upaya antisipasi/mitigasi bencana dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Plot MCA untuk upaya mitigasi bencana setiap Provinsi
Plot pada Gambar 2 tersebut mampu menjelaskan 93,2% keragaman data. Untuk dimensi 1, titik-titik kategori setiap variabel yang menyebar kekiri atau negatif, menunjukkan jumlah desa/kelurahan menurut upaya mitigasi bencana alam semakin tinggi atau banyak, begitu sebaliknya. Provinsi nomor 1 (Aceh), 3 (Sumatera Barat), 12 (Jawa Barat), 13 (Jawa Tengah), dan 15(Jawa Timur) letaknya berada pada kuadran yang sama, searah dan berdekatan dengan A:3, yaitu variabel A (jalurevakuasi) dengan kategori 3 (tinggi), B:3 (perlengkapan keselamatan kategori tinggi), C:3 (sistem peringatan dini Tsunami kategori tinggi), dan D:3 (sistem peringatan dini bencana alam kategori tinggi). Hal ini menunjukan bahwa provinsi-provinsi tersebut telah melakukan upaya mitigasi yang baik dibandingkan provinsi lainnya.
Pada Gambar 2 juga tampak bahwa provinsi nomor 9 (Kep. Bangka Belitung), 10 (Kep. Riau), 23 (Kalimantan timur), 24 (Kalimantan Utara), 28 (Sulawesi Tenggara), 29 (Gorontalo), 30 (Sulawesi Barat), 33 (Papua Barat) dan 34 (Papua) berdekatan dan searah dengan peubah-peubah A:1 (Jalur evakuasi kategori rendah), B:1 (Perlengkapan keselamatan kategori rendah), C:1 (Sistem peringatan dini tsunami kategori rendah), dan D:1 (Sistem peringatan dini bencana alam kategori rendah). Oleh karena itu provinsi-provinsi tersebut perlu meningkatkan upaya mitigasi pada desa/kelurahan di provinsinya lebih banyal lagi, dibandingkan provinsi lainnya.
Tabel 4.  Nilai Chi-Square Untuk Setiap Kategori Upaya Mitigasi
Kategoriv ariabel A Nilai Chi-Square Kategori variabel B Nilai Chi-Square Kategori variabel C Nilai Chi-Square Kategori variabel D Nilai Chi-Square 1 0,580464 1 0,551181 1 0,497230 1 0,869195 2 1,137995 2 1,149072 2 1,258091 2 0,882124 3 1,571054 3 0,917481 3 1,656842 3 0,958639
Pada Tabel 4, variabel C dengan kategori 1mempunyai nilai Chi-Square terkecil yakni 0,497230. Hal ini memberi arti bahwa jumlah desa/kelurahan dengan upaya mitigasi bencana berupa sistem peringatan dini tsunami rata-rata masih dalam kategori rendah di seluruh provinsi.
Dimension 1 (77%) D im e n si o n 2 ( 1 6 .2 % ) -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 -1 .5 -1 .0 -0 .5 0 .0 0 .5 1 .0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 A:1 A:2 A:3 B:1 B:2 B:3 C:1 C:2 C:3 D:1 D:2 D:3
Tabel 5.  Kategori Variabel Berdasarkan Jenis Bencana Alam Nama variabel Simbol variabel Kategori Keterangan kategori Kekeringan a Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 a < 160 160 < a < 320 a > 320 Kebakaran b Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 b < 80 80 < b < 160 b > 160 Gunung meletus c Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 c < 8 8 < c < 16 c > 16 Angin puyuh/ puting belung/ topan d Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 d < 75 75 < d < 150 d > 150 Gelombang pasang laut e Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 e < 85 85 < e < 170 e > 170 Tsunami f Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 f < 1 1 < f < 2 f > 2 Gempa bumi g Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 g < 100 100 < g < 200 g > 200 Banjir bandang h Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 h < 30 30 < h < 60 h > 60 Banjir i Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 i < 533 533 < i < 991 i > 991 Tanah longsor j Rendah = 1 Sedang = 2 Tinggi = 3 j < 135 135 < j < 270 j > 270
Selanjutnya dilakukan analisis MCA terhadap data jumlah desa/kelurahan berdasarkan jenis bencana alam. Sama seperti pada Tabel 3, pengkategorian variabel banyaknya desa menurut jenis bencana alam dapat dilihat pada Tabel 5. Pada Tabel 5, variabel a dengan kategori 1 menunjukkan jumlah desa/kelurahanyang terkena bencana kekeringan berada pada kategori rendah atau sedikit, yaitu kurang atau sama dengan 160 desa/kelurahan. Kategori 2 untuk kategori sedang dan 3 untuk kategori tinggi. Demikian seterusnya untuk kategori pada variabel-variabel lainnya.
Hasil pemetaan MCA dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4, dengan keragaman data yang dapat dijelaskan oleh pemetaan plot tersebut sebesar 78,6%. Pada Gambar 3, titik-titik kategori setiap variabel semakin menyebar kekiri atau negatif pada dimensi 1, menunjukan bahwa umumnya
jumlah desa/Kelurahan menurut jenis bencananya mendekati kategori tinggi atau banyak, begitu pula sebaliknya.
Gambar 3. Plot jenis-jenis bencana
Gambar 4. Plot provinsi berdasarkan jumlah desa dengan jenis bencana
Pada Gambar 4, provinsi nomor 1 (Aceh), 2 (Sumatera Utara), 12 (Jawa Barat), 13 (Jawa Tengah) dan 15 (Jawa Timur) letaknya berdekatan dan searah dengan variabel-variabel yang umumnya berkategori tinggi, yaitua:3 sampai j:3. Hal ini menunjukan kelima provinsi tersebut memiliki jumlah desa/kelurahan yang terdampak bencana alam masuk pada kategori tinggi dibandingkan provinsi lainnya.
Selanjutnya, berdasarkan nilai Chi-Square yang diperoleh, yang dapat dilihat pada Tabel 6, nilai terkecil diberikan oleh variabel f dengan kategori1, sebesar 0.158286. Hal ini memberi arti
Dimension 1 (70.4%) D im e n si o n 2 ( 8 .2 % ) -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 -0 .4 -0 .2 0 .0 0 .2 a:1 a:2 a:3 b:1 b:2 b:3 c:1 c:2 c:3 d:1 d:2 d:3 e:1 e:2 e:3 f:1 f:2 f:3 g:1 g:2 g:3 h:1 h:2 h:3 i:1 i:2 i:3 j:1 j:2 j:3 Dimension 1 (70.4%) D im e n si o n 2 ( 8 .2 % ) -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 -0 .5 0 .0 0 .5 1 .0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 a:1 a:2 a:3 b:1 b:2 b:3 c:1 c:2 c:3 d:1 d:2 d:3 e:1 e:2 e:3 f:1 f:2 f:3 g:1 g:2 g:3 h:1 h:2 h:3 i:1 i:2 i:3 j:1 j:2 j:3
bahwa jumlah desa/kelurahan yang terkena bencana tsunami, umumnya memiliki kategori rendah di setiap provinsi. Pada kategori tinggi, jenis bencana yang rata-rata terjadi di setiap provinsi adalah variabel b3, yaitu jenis bencana kebakaran sebesar 0,658732.
Tabel 6.  Nilai Chi-Square Untuk Setiap Kategori Jenis Bencana
Variabel  Kategori Nilai Chi-Square Variabel  Kategori Nilai Chi-Square a 1 0.698253 f 1 0.158286 2 0.496118 2 1.621066 3 0.966031 3 1.674295 b 1 0.624967 g 1 0.536134 2 0.777005 2 1.065530 3 0.658732 3 0.770372 c 1 0.312634 h 1 0.518949 2 1.099350 2 1.167533 3 1.223240 3 0.868702 d 1 0.639414 i 1 0.463638 2 0.763324 2 0.608064 3 0.746470 3 1.481214 e 1 0.534179 j 1 0.525223 2 0.713375 2 0.804938 3 0.944466 3 0.863357

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa gambar pemetaan berupa plot MCA yang dihasilkan sudah sangat baik. Karena mampu menerangkan keragaman data lebih dari 70%, baik itu pada plot MCA provinsi dengan jumlah desa/kelurahan dalam upaya mitigasi bencana, ataupun plot MCA provinsi dengan jenis bencananya. Provinsi Aceh, Sumatera Utara, Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur memiliki jumlah desa/kelurahan yang terkena bencana jumlahnya banyak atau tinggi dibandingkan provinsi lainnya, untuk setiap jenis bencana. Namun, kelima provinsi tersebut juga memililiki jumlah desa/kelurahan dengan upaya mitigasi bencana yang juga tinggi, dibandingkan provinsi lainnya.
Untuk provinsi Kepulauan Bangka Belitung, Kepulauan Riau dan Kalimantan Utara memililiki jumlah desa/kelurahan dengan upaya mitigasi bencana yang rendah dibandingkan provinsi lainnya, namun keempat provinsi tersebut jumlah desa/kelurahan yang terkena bencana juga rendah dibanding provinsi lainnya. Beberapa provinsi yang perlu mendapatkan perhatian dan prioritas dari pemerintah adalah Banten, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Papua dan Maluku Utara, karena provinsi-provinsi tersebut memiliki jumlah desa/kelurahan dengan upaya mitigasi bencana yang masih sedikit atau rendah dibandingkan provinsi lainnya, namun jumlah desa/kelurahan yang terdampak bencana di provinsi-provinsi tersebuttinggi atau banyak dibandingkan provinsi lainnya. Jenis mitigasi yang masih perlu ditingkatkan di desa/kelurahan adalah upaya mitigasi bencana berupa sistem peringatan dini tsunami. Jenis bencana yang perlu diantisipasi adalah kebakaran.

## REFERENSI
Adiwijaya, C. (2017). Pengaruh pengetahuan kebencanaan dan sikap masyarakat terhadap kesiapsiagaan menghadapi bencana tanah longsor (Studi di Kelurahan Lawanggintung, Kecamatan Bogor Selatan, Kota Nogor). Jurnal Prodi Manajemen Bencana , 3 (2), 81–101. Admin RB BPS Pusat. (2017). Minimalkan dampak bencana lewat data | RB BPS . Badan Pusat Statistik. https://rb.bps.go.id/CIrbbps/index.php/gen_news/generate_berita/96 . Aswadi. (2017). Desa dan pengurangan risiko bencana - Serambi Indonesia . Serambinews. https://aceh.tribunnews.com/2017/12/11/desa-dan-pengurangan-risiko-bencana .
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), I. (2019). Rencana nasional penanggulangan bencana 2015-2019 .
Badan Pusat Statistik BPS-Statistics Indonesia. (2019). Data lingkungan hidup . https://www.bps.go.id/subject/168/potensi-desa.html#subjekViewTab3 .
Blasius, J., & Greenacre, M. (2006). Correspondence Analysis and related methods in practice. In Psychometrika, (Vol. 72, Issue 2, pp. 3–40). https://doi.org/10.1201/9781420011319.ch1 . D’Enza, A. I., & Greenacre, M. (2012). Multiple correspondence analysis for the quantification and visualization of large categorical data sets. In Advanced statistical methods for the analysis of large data-sets, (Issue March 2015, pp. 453–463). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-21037-2_41 .
Greenacre, M. (1984). Theory and applications of correspondence analysis (Third). Academic Press. Inc, London.
Greenacre, M., & Oleg, N. (2007). Correspondence analysis in R, with Two- and Three-dimensional Graphics: The ca Package. Journal of Statistical Software , 20 (3).
Hamdani, H., Permana, S., & Susetyaningsih, A. (2014). Menggunakan applikasi sistem informasi geografis (Studi kasus Pulau Bangka). Online Journal STT Garut , 12 , 1–13.
Larasati, M. D. (2018). Bencana alam: Pengertian, jenis, dampak, dan mitigasi . Fores Act. https://foresteract.com/bencana-alam/ . Sahana, M. (2019). BNPB adakan espedisi desa tangguh bencana tsunami pesisir Selatan Jawa . Radio Republik Indonesia. http://rri.co.id/post/berita/697703/..mitigasi_bencana/ bnpb_adakan_ekspedisi_desa_tangguh_bencana_tsunami_pesisir_selatan_jawa.html . Yuswantoro. (2019). Doni Monardo: Desa ujung tombak pencegahan bencana alam . Sindonews,Com. https://jatim.sindonews.com/read/10104/1/doni-monardo-desa-ujung-tombak-pencegahan- bencana-alam-1556701547 .