Vol. 19, No. 1, September 2022, pp. 183 - 194 DOI: 10.20956/j.v19i1.21686

## Measuring and Profiling Social Vulnerability to Natural Disaster in Indonesia in 2019

## Pengukuran dan Profiling Kerentanan Sosial Terhadap Bencana Alam di Indonesia Tahun 2019
Yuliagnis Transver Wijaya 1* , Ian Tryaldi Halim 2 *
1 Politeknik Statistika STIS, 2 BPS Kabupaten Jeneponto Email address : Yuliagnis@stis.ac.id, Ianhalim06@gmail.com

## Abstract
Nowadays, natural hazards are often seen from the nature perspective only. However, it is necessary to know not only about the hazards, but also the community resilience to prepare for, respond to, and recover from disasters based on the social characteristics which are called social vulnerability. This study provides the identification of social vulnerability to natural hazards condition and characterization of the dominant factors at  the  district  level  in  Indonesia  using  secondary  data.  The  principal  component  analysis  (PCA)  is  used  to reduce 13 district-level variables into 4 components that represents the driving factors of social vulnerability. The results of PCA are used to quantify the social vulnerability level of the districts in Indonesia using social vulnerability index (SoVI), followed by the deeper exploration of social vulnerability problem using K-Means Clustering.  The  SoVI  and  cluster  results  were  mapped  by  using  QGIS  to  identify  the  social  vulnerability  at districts level. The research shows that most districts in Indonesia are at a low-level vulnerability. The districts with  low  vulnerability  are  spread  in  the  Sumatera  and  Kalimantan  area.  However,  there  are  43  Districts  in Eastern  Indonesia  are  in  a  high-level  vulnerability.  These  districts  also  suffer  many  problems,  such  low sosioeconomic  status.  The  results  of  this  study  support  not  only  the  previous  social  vulnerability  studies  but also  the  government  as  the policymakers  by  setting  priority  regions  and allocating  the policies  according  to main social vulnerability problem of each district, especially in the most vulnerable regions.
Keywords: Indonesia, K-means clustering, Natural Disasters, Social Vulnerability, SoVI.
[1], [2], [11]–[20], [3], [21]–[25], [4]–[10]

## Abstrak
Hingga saat ini, bencana alam masih sering dilihat dari  perspektif alam saja. Namun, perlu diketahui bahwa  bencana  alam  tidak  hanya  tentang  bahaya,  tetapi  juga  ketahanan  masyarakat  untuk  mempersiapkan, merespons,  dan  pulih  dari  bencana  berdasarkan  karakteristik  sosial  yang  disebut  sebagai  kerentanan  sosial. Penelitian  ini  memberikan identifikasi  kerentanan sosial terhadap bencana alam dan  karakteristik dari  faktor-
faktor  yang dominan  mempengaruhi kerentanan pada tingkat  kabupaten/kota di Indonesia  menggunakan data sekunder. Principal  Component  Analysis (PCA)  digunakan  untuk  mereduksi  13  variabel  ditingkat kabupaten/kota  menjadi  4  komponen  yang  mewakili  faktor  pendorong  kerentanan  sosial  di  Indonesia.  Hasil dari  PCA  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kerentanan  sosial  di  Indonesia  dengan  menggunakan Social Vulnerability Indeks (SoVI). Kemudian dilanjutkan dengan analisis yang lebih dalam menggunakan K- Means Clustering .  Hasil  SoVI  dan Cluster kemudian  dipetakan  dengan  menggunakan  QGIS  untuk mengindentifikasi  kerentanan  sosial  ditingkat  kabupaten/kota  di  Indonesia.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  sebagian  besar  kabupaten/kota  di  Indonesia  berada  pada  level  tingkat  kerentanan  yang  rendah. Kabupaten/kota dengan tingkat kerentanan yang rendah tersebar di wilayah Sumatera dan Kalimantan. Namun, terdapat 43 kabupaten/kota di Indonesia timur yang memiliki tingkat kerentanan sosial sangat tinggi terhadap bencana alam. Kabupaten/kota ini juga mengalami beberapa masalah seperti rendahnya status sosial ekonomi. Hasil penelitian ini tidak hanya mendukung studi kerentanan sosial sebelumnya tetapi juga pemerintah sebagai pembuat  kebijakan  dengan  menetapkan  wilayah  prioritas  dan  mengalokasikan  kebijakan  sesuai  dengan masalah kerentanan sosial utama pada setiap kabupaten/kota, terutama wilayah yang paling rentan.
Kata kunci: Indonesia, K-Means Clustering, Bencana Alam, Kerentanan Sosial, SoVI.

## 1.  Pendahuluan
Bencana  alam  merupakan  fenomena  yang  penuh  dengan  ketidakpastian  dan  terkait  dengan kejadian  bahaya  seperti  besarnya  kejadian  bahaya  alam  dan  tingkat  spasial  dari  bahaya  alam. Bencana  alam  mengacu  pada  peristiwa  alam  yang  dapat  mempengaruhi  suatu  lokasi  pada  waktu tertentu  [23].  Namun,  hingga  saat  ini,  bencana  alam  masih  sering  dilihat  dari  perspektif  alam  saja. Padahal  perlu  diketahui  bahwa  bencana  alam  tidak  hanya  tentang  bahaya,  tetapi  juga  ketahanan masyarakat  dalam  mempersiapkan,  menanggapi  dan  pulih  dari  bencana  alam  berdasarkan karakteristik sosial yang disebut sebagai kerentanan sosial [2], [5]–[7], [18], [23].
Kerentanan  sosial  merupakan  potensi  kerugian  atau  dampak  merugikan  lainnya  saat  terjadi bencana  alam  [3], [5].  Kerentanan  sosial  merupakan  produk  yang  diakibatkan  oleh  ketidaksetaraan sosial antar kelompok yang sering dikaitkan dengan ras, jenis kelamin, usia, etnis, dan karakteristik sosial lainnya yang pada akhirnya mempengaruhi kemampuan masyarakat untuk merespon bencana alam  [2],  [6],  [23].  Selain  itu,  kerentanan  sosial  juga  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat mengubah bahaya alam menjadi bencana alam [14].
Potensi bahaya yang dapat memicu terjadinya bencana alam dimasa yang akan datang sangatlah besar  dan  kemungkinan  akan  menimbulkan  variasi  kerugian  yang  berbada  antar  wilayah  karena perbedaan  kerentanan  sosial  [10],  [24].  Identifikasi  wilayah  yang  rentan  secara  sosial  terhadap bencana  alam  perlu  untuk  dilakukan  sebagai  salah  satu  upaya  untuk  menunrunkan  risiko  terhadap bencana alam dan membangun ketahanan masyarakat terhadap bencana alam [1], [14], [15]. Selain itu,  identifikasi  wilayah  yang  rentan  secara  sosial juga  bertujuan  agar  pemerintah  sebagai  pembuat kebijakan dapat menetapkan wilayah prioritas dan mengalokasikan kebijakan sesuai dengan masalah kerentanan  sosial  utama  yang  dihadapi  oleh  kabupaten/kota  di  Indonesia,  terutama  pada  wilayah yang paling rentan. Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk memetakan kerentanan sosial terhadap bencana alam dan melakukan profiling kerentanan sosial terhadap bencana alam di Indonesia.

## 2.  Metode Penelitian
Wilayah  Indonesia  merupakan  wilayah  yang  rawan  terhadap  bencana  alam,  akan  tetapi gambaran  dan profiling mengenai  kerentanan  sosial  masyarakat  Indonesia  terhadap  bencana  alam masih  belum  banyak  dibahas.  Penelitian  mengenai  perhitungan  indeks  komposit  kerentanan  sosial terhadap  bencana  masyarakat  Indonesia  untuk  level  kabupaten/kota  pun  masih  jarang  dilakukan, padahal  pengukuran  kerentanan  sosial  terhadap  bencana  alam  di  Indonesia  sangat  penting  sebagai dasar  informasi  untuk  menunjang  upaya  preventif  sebelum,  sesaat  dan  setelah  terjadinya  bencana alam  dan  dapat  membantu  pemangku  kebijakan  dalam  mengalokasikan  sumber  daya  secara  lebih efektif  selama  fase  siklus  bencana  alam  mulai  dari  mitigasi  hingga  pemulihan.  Oleh  sebab  itu, penelitian  ini  menggunakan  metode  PCA  untuk  mengukur  kerentanan  sosial  di  Indonesia  serta

## Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
menggunakan  metode  K-Means Clustering untuk  membentuk  profil  kerentanan  sosial  terhadap bencana alam di Indonesia.

## Kajian Teori, Variabel dan Sumber Data
S umber  data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yaitu  data  Survei  Susenas  Ekonomi Nasional (Susenas) yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dan data distribusi peralatan logistik yang  bersumber  dari  BNPB.  Penelitian  ini  mencakup  514  kabupaten/kota  di  Indonesia  pada  tahun 2019  sebagai  unit  analisis.  Adapun  variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada tabel 2.1.
Tabel 2.1.  Ringkasan  variabel  penyusun  indeks  kerentanan  sosial  terhadap  bencana  alam  di
Indonesia. Domain Kajian Teori Variabel Sumber Status sosio ekonomi Kelompok masyarakat dengan status sosio-ekonomi yang rendah terpengaruh lebih besar oleh dampak bencana  alam  karena  keterbatasan akses  ke  sumber  daya  selama  siklus bencana alam. (X1) Persentase penduduk miskin. (X2) Persentase penduduk yang tidak memiliki akses transportasi. [2], [6], [8], [10], [18] Pekerjaan Penduduk yang tidak bekerja terpengaruh lebih besar oleh dampak bencana  alam  karena  tidak  memiliki pendapatan ataupun jaminan kesehatan  akibat  bencana  alam. Penduduk  yang  bekerja  di  sektor pertanian  juga  terpengaruh  lebih besar  oleh  dampak  bencana  alam karena penghasilan yang lebih rendah  serta  pekerjaan  mereka  yang terpengaruh  oleh  peristiwa  bencana alam. (X3) Tingkat pengangguran terbuka (X4) Jumlah penduduk yang bekerja  di  sektor pertanian. [2], [4], [6], [7], [10], [17], [25] Jenis kelamin Penduduk  wanita  terpengaruh  lebih besar  oleh  dampak  bencana  alam karena  memiliki  mobilitas  yang lebih  rendah  dibandingkan  pria untuk merespons bencana alam. (X5) Persentase penduduk wanita. (X6) Persentase kepala rumah tangga wanita. [2], [6], [7], [9], [12], [17], [18] Usia Kelompok usia tertentu seperti balita atau  lansia  terpengaruh  lebih  besar oleh  dampak  bencana  alam  karena kendala  mobilitas  ataupun  kesulitan untuk melindungi diri sendiri selama peristiwa bencana alam. (X7) Persentase penduduk  usia  0-4 tahun. (X8) Persentase penduduk  usia  65 tahun ke atas [2], [6], [8], [10], [16], [18], [25] Pendidikan Kelompok masyarakat yang memiliki  pendidikan  yang  rendah terpengaruh lebih besar oleh dampak bencana  alam  karena  keterbatasan kemampuan untuk memahami informasi  peringatan  serta  akses  ke informasi. (X9) Persentase penduduk buta huruf [2], [6]–[8], [10], [12], [16]– [18] Kepadatan Kelompok  masyarakat  yang  tinggal di wilayah perkotaan dengan
kepadatan  penduduk  yang  tinggi terpengaruh lebih besar oleh dampak bencana alam  karena  sulitnya proses evakuasi  dan  penyelamatan  saat terjadi bencana alam. (X10) Tingkat kepadatan penduduk [2], [6], [7], [12], [17], [25]
Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
Domain Kajian Teori Variabel Sumber Infrastruktur Wilayah yang memiliki infrastruktur yang  kurang  memadai  terpengaruh lebih  besar  oleh  dampak  bencana alam  karena  keterbatasan  akses  saat terjadi bencana alam. wilayah dengan  infrastruktur  yang  kurang memadai  mengindikasikan  bahwa wilayah  tersebut  cukup  terbelakang, terisolasi  dan  sulitnya  akses  untuk mencapai wilayah tersebut. (X11)  Persentase rumah tangga tanpa listrik. (X12)  Persentase penduduk tanpa akses komunikasi. [7], [12], [16] – [19] Kesiapsiagaan  Wilayah yang memiliki perlengkapan  kesiapsiagaan  bencana alam yang kurang memadai terpengaruh lebih besar oleh dampak bencana  alam  karena  keterbatasan sumber  daya  saat  terjadi  bencana alam (X13) Jumlah perlengkapan logistik terhadap penanggulangan bencana alam* [8]
Ket : (*) Menurunkan kerentanan sosial terhadap bencana alam

## Data Processing
Setelah  semua  variabel  yang  akan  digunakan  telah  terkumpul,  maka  seluruh  variabel  tersebut harus  dinormalisasi  yang  bertujuan  agar  variabel  yang  digunakan  memiliki  satuan  yang  sama. Metode normalisasi yang digunakan pada penelitian ini adalah metode normalisasi min-max karena metode ini cukup mudah untuk digunakan. Seluruh variabel pada tabel 2.1 kemudian dinormalisasi menggunakan rumus 2.1 agar menghasilkan data yang memiliki satuan yang sama.. Metode ini akan menghasilkan  nilai  yang  berkisar  antara  0  hingga  1  [21],  yang  kemudian  akan  digunakan  sebagai input dalam proses pembuatan indeks. Adapun formula min-max adalah sebagai berikut :
( ) 2.1 Di mana merupakan data ke-i dari variabel ke-j, merupakan nilai minimum dari variabel ke-j dan
merupakan nilai maksimum dari variabel ke-j.

## Principal Component Analysis (PCA)
Indeks  kerentanan  sosial  merupakan  suatu  indikator  kerentanan  yang  menggambarkan kerentanan  suatu  masyarakat  di  suatu  wilayah  terhadap  bencana  alam  [8].  Penelitian  ini menggunakan  metode principal  component  analysis (PCA)  dalam  pembuatan  indeks  kerentanan sosial  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  komponen  yang  menyusun  faktor  kerentanan  sosial sehingga dapat membantu pemangku kebijakan dalam mengambil keputusan yang efisien dan efektif selama  siklus  bencana  alam.  Langkah-langkah  PCA  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mengacu pada [22]. Adapun tahapan dari PCA adalah sebagai berikut :
1. Pengecekan  kesesuaian  data  untuk  PCA  menggunakan  uji  KMO  dan Bartlett’s  test  of sphericity . Adapun formula dari KMO adalah sebagai berikut :
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.2

## Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
Keterangan:
koefisien korelasi terobservasi antara variabel i dan j koefisien korelasi parsial antara variabel i dan j
KMO  merupakan  perbandingan  antara  koefisien  korelasi  ter-observasi  dengan  koefisien korelasi  parsialnya  secara  keseluruhan.  KMO  dapat  digunakan  sebagai  alat  ukur  untuk menguji apakah kecukupan sampel setiap variabel telah terpenuhi [22].
Sedangkan, formula dari Bartlett’s test of sphericity adalah sebagai berikut:
[ ]   | | 2.3 Keterangan: | | determinan matriks korelasi jumlah sampel atau observasi jumlah variabel
Bartlett’s Test of Sphericity merupakan alat ukur yang digunakan untuk mengetahui apakah terdapat  korelasi  yang  signifikan  antar  variabel  yang  diteliti.  Hipotesis  nol pada  asumsi  ini adalah  tidak  terdapat  korelasi  yang  signifikan  antar  variabel  yang  diteliti.  Hasil  yang diharapkan  dari  pengujian  ini  adalah  keputusan  tolak  hipotesis  nol  (p-value  <  (0,05)). Keputusan tersebut menandakan bahwa terdapat korelasi yang signifikan antar variabel yang diteliti sehingga dapat dilakukan PCA [22].
2. Pengecekan  kelayakan  dari  setiap  variabel  yang  akan  digunakan  dalam  pembuatan  indeks menggunakan MSA. Dimana formula dari MSA adalah sebagai berikut :
∑
∑ ∑ 2.4
Keterangan:
koefisien korelasi terobservasi antara variabel i dan j koefisien korelasi parsial antara variabel i dan j
3. Ekstraksi faktor dan penentuan jumlah faktor. Penentuan jumlah factor yang akan digunakan merujuk  pada  persentase  kumulatif  varians  dan eigen  value .  Apabila  factor  yang  terbentuk memiliki eigen  value kurang  dari  1  maka  factor  tersebut  tidak  akan  dimasukkan  ke  dalam pemodelan.
4. Rotasi  faktor  dan  Interpretasi  serta  pemberian  nama  faktor.  Rotasi  faktor  yang  digunakan adalah rotasi  faktor varimax  orthogonal .  Adapun  formula  rotasi  faktor varimax  orthogonal adalah sebagai berikut :
̂ ̂ dimana 2.5

## K-Means Clustering
K-means clustering merupakan suatu metode yang bertujuan untuk mengelompokkan beberapa objek ke K klaster [20]. Input dari metode ini adalah objek dan jumlah klaster (K) yang diinginkan, kemudian  sebuah  titik  pusat  ( centroid )  akan  merepresentasikan  setiap  klaster  yang  terbentuk.

## Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
Tahapan k-means cluster yang digunakan pada penelitian ini didasarkan pada [20]. Adapun tahapan- tahapannya adalah sebagai berikut :
1. Menetapkan ukuran jarak antar data
2. Melakukan pengklasteran
3. Memberikan nama dan interpretasi pada cluster yang terbentuk

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Seluruh  variabel  yang  akan  digunakan  sebagai  input  pada  proses  pembuatan  indeks  terlebih dahulu dinormalisasi menggunakan rumus 2.1 seperti yang dijelaskan pada bagian sebelumnya agar seluruh  variabel  yang  akan  digunakan  sebagai  input  memiliki  satuan  yang  sama.  Setelah  seluruh variabel  input  memiliki  satuan  yang  sama,  kemudian  dilanjutkan  pada  tahapan  selanjutnya  yaitu PCA. Telihat pada tabel 3.1 bahwa hasil dari KMO menunjukkan nilai sebesar 0,772, nilai tersebut diperoleh  menggunakan  formula  2.2.  Nilai  KMO  yang  berada  pada  rentang  0,7  hingga  0,8 mengindikasikan  bahwa  keucukupan  sampel  dari  setiap  variabel  telah  terpenuhi  dan    data  yang digunakan cukup baik untuk PCA [13].  Selain itu, pada tabel 3.1 juga terlihat bahwa p-value yang dihasilkan  dari  formula  2.3  kurang  dari  (0,05)  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  korelasi yang signifikan antar variabel yang diteliti. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan telah sesuai dan dapat dilanjutkan pada pada tahapan selanjutnya.
Pada  tabel  3.2  terlihat  bahwa  nilai  MSA  dari  setiap  variabel  lebih  dari  0,5,  nilai  tersebut diperoleh  menggunakan  formula  2.4.  Nilai  MSA  yang  lebih  dari  0,5  mengindikasikan  bahwa variabel yang digunakan  masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut [22]. Karena seluruh variabel telah sesuai dan layak untuk digunakan, maka proses selanjutnya adalah ekstraksi faktor dan penentuan  jumlah  faktor  yang  akan  digunakan  dalam  pembentukan  indeks.  Salah  satu  cara  untuk menentukan jumlah faktor yang akan digunakan adalah dengan melihat eigen value dari faktor yang terbentuk.  Apabila  faktor  tersebut  memiliki eigen  value >  1  maka  faktor  tersebut  dapat  digunakan untuk pemodelan [22]. Hasil ekstraksi faktor  menunjukkan bahwa terdapat empat  faktor/komponen yang memiliki eigen value lebih dari 1 seperti yang terlihat pada gambar 3.1. Sehingga jumlah faktor yang terpilih adalah sebanyak empat faktor yang mampu menjelaskan 71,93% dari keragaman data.
Tabel 3.1. KMO, Bartlett’s Test Kaiser Meyer Olkin Bartlett’s Test of Sphericity 0,772 0,000 Sumber: Susenas Maret 2019 (diolah) Tabel 3.2. Measure of Sampling Adequacy. Measure of Sampling Adequacy X1 0,932 X6 0,726 X11 0,844 X2 0,811 X7 0,520 X12 0,835 X3 0,730 X8 0,686 X13 0,515 X4 0,732 X9 0,802 X5 0,630 X10 0,732 Sumber: Susenas Maret 2019 (diolah)

## Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
Sumber: Susenas Maret 2019 (diolah)
Gambar 3.1 . Cut off scree plot berdasarkan eigen value .

## SoVI Faktor
Keempat  faktor  yang  diperoleh  menggunakan  formula  2.5  kemudian  diberi  nama  yang didasarkan  pada  variabel  utama  penyusun  faktor  tersebut.  Keempat  faktor  kerentanan  sosial  yang telah terbentuk dapat dilihat pada tabel 3.3. Adapun keempat faktor tersebut adalah:
Tabel 3.3.
Faktor kerentanan sosial. Faktor  Nama Faktor Variabel Utama dan Korelasi Percentage Varians 1 Sosio-ekonomi Persentase penduduk miskin (0,808) Persentase  penduduk  yang  tidak  memiliki  akses transportas (0,901) Persentase penduduk buta huruf (0,859) Persentase rumah tangga tanpa listrik(0,851) Persentase penduduk tanpa akses komunikasi (0,836) 29,739 2 Penduduk Wanita Persentase penduduk wanita (0,896) Persentase kepala rumah tangga wanita (0,850) 16,658 3 Balita dan Lansia Jumlah  penduduk  yang  bekerja  disektor  pertanian (0,720) Persentase penduduk usia 0-4 tahun (-0,736) Persentase penduduk usia 65 tahun ke atas (0,669) 13,491 4 Kepadatan penduduk dan kelengkapan perlengkapan logistik Tingkat pengangguran terbuka (-0,575) Tingkat kepadatan penduduk (-0,703) Jumlah perlengkapan logistik terhadap penanggulangan bencana alam (0,559) 12,043 Total percentage variance 71,930 Sumber: Susenas Maret 2019 (diolah)

## Sosio-Ekonomi
Faktor  pertama  merupakan  faktor  sosio  ekonomi  yang  terdiri  atas  variabel  persentase penduduk miskin, persentase penduduk yang tidak memiliki akses transportasi, persentase penduduk
Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
buta huruf, persentase rumah tangga tanpa listrik dan persentase penduduk tanpa akses komunikasi. Seluruh  variabel  pada  faktor  ini  sangat  erat  kaitannya  dengan  status  sosial  ekonomi.  Kekurangan kekayaan (kemiskinan) merupakan penyebab utama kerentanan sosial karena memiliki lebih sedikit sumber daya individu dan masyarakat untuk pemulihan yang tersedia, sehingga membuat masyarakat kurang tahan terhadap dampak bahaya [6].  Orang miskin dengan status sosial ekonomi rendah tidak mampu  membeli  persediaan  darurat  dan  membutuhkan  waktu  lebih  lama  untuk  pulih  dari  dampak bencana  alam  dibandingkan  dengan  orang  dengan  status  sosial  ekonomi  tinggi,  dan  kelangsungan hidup mereka sehari hari menghabiskan sumber daya fisik dan mental mereka [18].

## Penduduk Wanita
Faktor  kedua  merupakan  faktor  penduduk  wanita  yang  terdiri  atas  variabel  persentase penduduk wanita dan persentase kepala rumah tangga wanita. Seluruh variabel pada faktor ini sangat erat  kaitannya  dengan  isu  gender.  Penduduk  wanita  lebih  rentan  terhadap  bencana  alam dibandingkan  pria,  hal  tersebut  kemungkinan  disebabkan  karena  wanita  memiliki  mobilitas  yang lebih  rendah  dibandingkan  pria  untuk  merespons  saat  terjadi  bencana  alam  [9].  Selain  itu,  kepala rumah  tangga  wanita  lebih  rentan  terhadap  bencana  alam  karena  mereka  tidak  setanggap  pria  saat terjadi  bencana  alam.  Selain  itu,  mayoritas  rumah  tangga  yang  dikepalai  oleh  wanita  merupakan single parents dan hidup di bawah garis kemiskinan yang menyebabkan mereka menjadi lebih rentan jika terjadi bencana alam.

## Balita dan Lansia
Faktor  ketiga  merupakan  faktor  balita  dan  lansia.  Faktor  ini  terdiri  atas  variabel  jumlah penduduk yang bekerja disektor pertanian, persentase penduduk usia 0-4 tahun, persentase penduduk usia  65  tahun  ke  atas.  Hampir  seluruh  variabel  pada  faktor  ini  berkaitan  dengan  isu  usia.  Balita merupakan  kelompok  usia  termuda  dalam  masyarakat  yang  belum  dapat  melindungi  diri  mereka sendiri  selama  peristiwa  bencana  alam  karena  kurangnya  pengetahuan,  pengalaman  hidup  ataupun sumber  daya  untuk  menghadapi  bencana  alam[6],  [11],  [24]  .  Selain  Balita,  penduduk  berusia  65 tahun  ke  atas  atau  lansia juga  merupakan  salah satu kelompok  yang  lebih rentan  terhadap  bencana alam karena mobilitas dari lansia yang sudah mulai berkurang seiring bertambahnya usia mereka dan membutuhkan bantuan orang lain saat bencana alam terjadi [7], [10], [18], [25].

## Kepadatan Penduduk dan Kelengkapan Perlengkapan Logistik
Faktor  keempat  merupakan  faktor  kepadatan  penduduk  dan  kelengkapan  perlengkapan logistik.  Faktor  ini  terdiri  atas  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka,  tingkat  kepadatan  penduduk dan  jumlah  perlengkapan  logistik  terhadap  penanggulangan  bencana  alam.  Suatu  wilayah  yang memiliki populasi yang besar dan padat membuat mereka lebih rentan terhadap bencana alam karena sulitnya  proses  evakuasi  atau  penyelamatan  pasca  bencana  alam  [7].  Peralatan  logistik  merupakan salah  satu  faktor  yang  berperan  penting  saat  terjadi  bencana  alam  karena  dapat  membantu masyarakat untuk mengurangi ataupun terhindar dari besarnya dampak bencana yang akan terjadi [8] .

## Variasi Kerentanan Sosial Terhadap Bencana Alam di Indonesia
Kerentanan  sosial  di  Indonesia  sangat  bervariasi  dan  tergolong  menjadi  empat  kelompok yaitu  kerentanan  sosial  sangat  rendah,  kerentanan  sosial  rendah,  kerentanan  sosial  tinggi  dan kerentanan sosial sangat tinggi seperti yang terlihat pada gambar 3.2. Dari gambar 3.2 juga terlihat bahwa sebagian besar wilayah Indonesia memiliki kerentanan sosial yang rendah terhadap bencana alam.  Wilayah  yang  memiliki  kerentanan  sosial  tinggi  dan  sangat  tinggi  sebagian  besar  tersebar  di Kepulauan Nias dan Mentawai, Nusa Tenggara, Sulawesi bagian Selatan, Kepulauan Maluku bagian Selatan  dan  Papua.  Rendahnya  status  sosio-ekonomi  merupakan  salah  satu  faktor  yang mengakibatkan  tingginya  tingkat  kerentanan  sosial  di  wilayah  tersebut.  Selain  itu,  sulitnya  akses untuk mencapai wilayah Kepulauan Nias dan pegunungan Tengah di Papua juga menjadi salah satu faktor  yang  menyebabkan  tingginya  tingkat  kerentanan  sosial  di  wilayah  tersebut.  Sedangkan wilayah dengan kerentanan sosial rendah dan sangat rendah sebagian besar tersebar di wilayah Pulau

## Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
Sumatra  bagian  tengah,  Pulau  Kalimantan,  dan  Jakarta.  Rendahnya  tingkat  kerentanan  sosial diwilayah tersebut disebabkan karena tingginya status sosial ekonomi masyarakat dan sudah terdapat banyak peralatan logistik yang memadai dalam menghadapi bencana alam.
Sumber: Susenas Maret 2019 (diolah) Gambar 3.2 . Persebaran kerentanan sosial terhadap bencana alam menurut tingkat kerentanannya di Indonesia tahun 2019.

## K-Means Clustering
Keempat faktor yang telah terbentuk pada bagian sebelumnya, kemudian digunakan sebagai input dalam k-means clustering . Hasil dari clustering kemudian divisualisasikan ke dalam bentuk bar chart dan  peta  persebaran  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  3.3  dan  gambar  3.4.  Dari  gambar  3.4 terlihat  bahwa  kluster  1  dan  kluster  2  merupakan  2  wilayah  prioritas  yang  memiliki  masalah kerentanan berbeda dan perlu penanganan berbeda untuk membentuk ketahanan dalam menghadapi bencana alam. Kluster 1 dicirikan dengan tingginya kerentanan sosial yang disebabkan karena faktor balita  dan  lansia  serta  kepadatan  penduduk  dan  kelengkapan  perlengkapan  logistik.  Hal  ini mengindikasikan bahwa tingginya tingkat kerentanan sosial pada kluster ini disebabkan oleh faktor balita  dan  lansia  serta  kepadatan  penduduk  dan  kelengkapan  perlengkapan  logistik.    Sedangkan kluster 2 dicirikan dengan tingginya kerentanan sosial yang disebabkan karena tingginya kerentanan sosial dari faktor sosio-ekonomi. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor sosial ekonomi merupakan faktor yang cukup berpengaruh pada tingginya tingkat kerentanan sosial terhadap bencana alam pada cluster tersebut.

## Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
Sumber: Susenas Maret 2019 (diolah) Gambar  3.3 .  Persebaran  kerentanan  sosial  terhadap  bencana  alam  menurut  cluster  di  Indonesia tahun 2019.
Sumber: Susenas Maret 2019 (diolah) Gambar 3.4 . Karakteristik cluster kerentanan sosial terhadap bencana alam di Indonesia tahun 2019.

## 3.  Kesimpulan
Secara  umum,  terdapat  empat  faktor  yang  menyusun  indeks  kerentanan  sosial  (SoVI)  di Indonesia  yaitu  sosio  ekonomi,  penduduk  wanita,  balita  dan  lansia  serta  kepadatan  penduduk  dan kelengkapan  perlengkapan  logistik.  Walaupun  sebagian  besar  wilayah  Indonesia  memiliki kerentanan  yang  rendah  terhadap  bencana  alam,  masih  terdapat  beberapa  wilayah  yang  memiliki kerentanan sosial yang sangat tinggi terhadap bencana alam seperti Papua, Nusa Tenggara, Sulawesi bagian selatan dan Jawa bagian tengah. Jika dilihat lebih dalam, tingginya tingkat kerentanan sosial di Papua disebabkan karena faktor sosial ekonomi, sedangkan tingginya tingkat kerentanan di Jawa bagian  tengah  karena  faktor  balita  dan  lansia  serta  kepadatan  penduduk  dan  kelengkapan

## Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
perlengkapan  logistik.  Kemudian  tingginya  tingkat  kerentanan  sosial  di  Sulawesi  bagian  selatan disebabkan karena factor tingginya tingkat  kepadatan penduduk dan terdapat sebagian daerah yang memiliki  jumlah  balita  dan  lansia  yang  cukup  tinggi.  Hasil  penelitian  ini  tidak  hanya  mendukung studi  kerentanan  sosial  sebelumnya  tetapi  juga  pemerintah  sebagai  pembuat  kebijakan  dengan menetapkan  wilayah  prioritas  dan  mengalokasikan  kebijakan  sesuai  dengan  masalah  kerentanan sosial utama pada setiap kabupaten/kota, terutama wilayah yang paling rentan

## REFERENCES
[1]  Birkmann,  J.,  Kienberger,  S.,  &  Alexander,  D.  E.,  2014.  Introduction  Vulnerability:  A  key determinant of risk and its importance for risk management and sustainability. In Assessment of Vulnerability to Natural Hazards: A European Perspective . Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-410528-7.02001-4
[2]  Borden,  K.  A.,  Schmidtlein,  M.  C.,  Emrich,  C.  T.,  Piegorsch,  W.  W.,  &  Cutter,  S.  L.,  2007. Vulnerability  of  U.S.  cities  to  environmental  hazards. Journal  of  Homeland  Security  and Emergency Management , 4 (2). https://doi.org/10.2202/1547-7355.1279
[3]  Burton, C. G., Rufat, S., & Tate, E., 2018. Social {Vulnerability}: {Conceptual} {Foundations} and {Geospatial} {Modeling}. Cambridge University Press , December , 37.
[4]  Chen,  W.,  Cutter,  S.  L.,  Emrich,  C.  T.,  &  Shi,  P.,  2013.  Measuring  social  vulnerability  to natural  hazards  in  the  Yangtze  River  Delta  region,  China. International  Journal  of  Disaster Risk Science , 4 (4), 169–181. https://doi.org/10.1007/s13753-013-0018-6
[5]  Cutter,  S.  L.,  1996.  Vulnerability  to  environmental  hazards. Progress  in  Human  Geography , 20 (4), 529–539. https://doi.org/10.1177/030913259602000407
[6]  Cutter,  S.  L.,  Boruff,  B.  J.,  &  Shirley,  W.  L.,  2003.  Social  vulnerability  to  environmental hazards. Social Science Quarterly , 84 (2), 242–261. https://doi.org/10.1111/1540-6237.8402002 [7]  de  Loyola  Hummell,  B.  M.,  Cutter,  S.  L.,  &  Emrich,  C.  T.,  2016.  Social  Vulnerability  to Natural  Hazards  in  Brazil. International  Journal  of  Disaster  Risk  Science , 7 (2),  111–122. https://doi.org/10.1007/s13753-016-0090-9
[8]  Dintwa, K. F., Letamo, G., & Navaneetham, K., 2019. Measuring social vulnerability to natural hazards at the district level in Botswana. Jamba: Journal of Disaster Risk Studies , 11 (1), 1–11. https://doi.org/10.4102/JAMBA.V11I1.447
[9]  Dwyer,  A.,  Zoppou,  C.,  &  Nielsen,  O.,  2004.  Indicator  selection.  In Quantifying  social vulnerability:  a  methodology  for  identifying  those  at  risk  to  natural  hazards . http://www.ga.gov.au/webtemp/image_cache/GA4267.pdf
[10]  Flanagan, B. E., Gregory, E. W., Hallisey, E. J., Heitgerd, J. L., & Lewis, B., 2020. A Social Vulnerability  Index  for  Disaster  Management. Journal  of  Homeland  Security  and  Emergency Management , 8 (1). https://doi.org/10.2202/1547-7355.1792
[11]  Flanagan,  B.  E.,  Hallisey,  E.  J.,  Adams,  E.,  &  Lavery,  A.,  2018.  Measuring  community vulnerability  to  natural  and  anthropogenic  hazards:  The  Centers  for  Disease  Control  and Prevention’s social vulnerability index. Journal of Environmental Health , 80 (10), 34–36.
[12]  Guillard-Goncąlves,  C.,  Cutter,  S.  L.,  Emrich,  C.  T.,  &  Zêzere,  J.  L.,  2015.  Application  of Social  Vulnerability  Index  (SoVI)  and  delineation  of  natural  risk  zones  in  Greater  Lisbon, Portugal.
Journal of Risk Research , 18 (5), 651–674.
https://doi.org/10.1080/13669877.2014.910689
[13]  Kaiser,  H.  F.,  &  Rice,  J.,  1974.  Little  Jiffy,  Mark  Iv. Educational  and  Psychological Measurement , 34 (1), 111–117. https://doi.org/10.1177/001316447403400115
[14]  Lin, W. Y., & Hung, C. T., 2016. Applying spatial clustering analysis to a township-level social vulnerability  assessment  in  Taiwan. Geomatics,  Natural  Hazards  and  Risk , 7 (5),  1659–1676. https://doi.org/10.1080/19475705.2015.1084542
[15]  Maharani,  Y.  N.,  Lee,  S.,  &  Ki,  S.  J.,  2016.  Social  vulnerability  at  a  local  level  around  the Merapi  volcano. International  Journal  of  Disaster  Risk  Reduction , 20 (October),  63–77. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2016.10.012
[16]  Rabby, Y. W., Hossain, M. B., & Hasan, M. U., 2019. Social vulnerability in the coastal region
Yuliagnis Transver Wijaya, Ian Tryaldi Halim
of  Bangladesh:  An  investigation  of  social  vulnerability  index  and  scalar  change  effects.
International Journal of Disaster Risk Reduction , 41 , 101329.
https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101329
[17]  Roncancio,  D.  J.,  Cutter,  S.  L.,  &  Nardocci,  A.  C.,  2020.  Social  vulnerability  in  Colombia.
International Journal
of Disaster
Risk Reduction , 50 (March), 101872. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101872
[18]  Siagian, T. H., Purhadi, P., Suhartono, S., & Ritonga, H., 2014. Social vulnerability to natural hazards in Indonesia: Driving factors and policy implications. Natural Hazards , 70 (2), 1603– 1617. https://doi.org/10.1007/s11069-013-0888-3
[19]  Singh,  S.  R.,  Eghdami,  M.  R.,  &  Singh,  S.,  2014.  The  Concept  of  Social  Vulnerability :  A Review  from  Disasters  Perspectives. International  Journal  of  Interdisciplinary  and Multidisciplinary Studies , 1 (6), 71–82. http://www.ijims.com
[20]  Talakua, M. W., Leleury, Z. A., & Talluta, A. W., 2017. Acluster Analysis By Using K-Means Method  for  Grouping  of  District/City  in  Maluku  Province  Industrial  Based  on  Indicators  of Maluku Development Index in 2014. Barekeng : Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 11 (2),
119–128.
[21]  Tate, E., 2013. Uncertainty Analysis for a Social Vulnerability Index. Annals of the Association of American Geographers , 103 (3), 526–543. https://doi.org/10.1080/00045608.2012.700616
[22]  Wiley, A. J., 2003. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis Third Edition. In Data Handling  in  Science  and  Technology (Vol.  2,  Issue  C).  https://doi.org/10.1016/S0922- 3487(08)70234-X
[23]  Wisner,  B.,  Blaikie,  P.,  Cannon,  T.,  &  Davis,  I.,  1994.  At  Risk.  In At  Risk (Issue  January). https://doi.org/10.4324/9780203428764
[24]  Wood, N. J., Burton, C. G., & Cutter, S. L., 2010. Community variations in social vulnerability to Cascadia-related tsunamis in the U.S. Pacific Northwest. Natural Hazards , 52 (2), 369–389. https://doi.org/10.1007/s11069-009-9376-1
[25]  Zhou,  Y.,  Li,  N.,  Wu,  W.,  &  Wu,  J.,  2014.  Assessment  of  provincial  social  vulnerability  to natural disasters in China. Natural Hazards , 71 (3), 2165–2186. https://doi.org/10.1007/s11069- 013-1003-5