INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 3288-3298 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Pengaruh Pengeluaran Pemerintah terhadap Pembiayaan Mitigasi Risiko Bencana: Efektivitas Pooling Fund Bencana (PFB) di Indonesia
Dinda Khusnul Khotimah Universitas Padjadjaran Email: dinda20019@mail.unpad.ac.id

## Abstrak
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  rawan  terjadi  bencana  alam.  Tencatat, sepanjang tahun 2021 Indonesia telah mengalami sebanyak 5.402 frekuensi bencana yang terjadi di Indonesia menurut Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Penelitian ini menganalisis dan menguji efektivitas Pooling Fund Bencana (PFB) di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh melalui website Badan Pusat  Statistik  (BPS),  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  Kementerian Keuangan RI yaitu data pada tahun 2016 sampai 2021 di 34 provinsi. Menggunakan data panel yang diolah menggunakan Excel dan STATA. Di tingkat pemerintah daerah, diperlukan keputusan  untuk  memastikan  berjalannya  skema  pengelolaan  keuangan  daerah  untuk bencana. Dengan memastikan hal tersebut, akan tercapai efektivitas keuangan. Hasil dari penelitian  ini adalah  dikarenakan alokasi anggaran  dari  pemerintah yang fluktuatif untuk pembiayaan  bencana,  maka  diperlukan  instrumen  PFB  dirancang  sebagaimana  mestinya yaitu untuk dimanfaatkan dalam pembiayaan kegiatan dari penanggulangan bencana dan mitigasi risiko bencana.
Kata Kunci: Apbd, Bencana, Efektivitas Anggaran, Pooling Fund Bencana.

## Abstract
Indonesia is a country that is prone to natural disasters. As noted, throughout 2021 Indonesia has experienced 5,402 frequency of disasters that occurred in Indonesia according to the National  Disaster  Management  Agency  (BNPB).  This  research  analyzes  and  tests  the effectiveness of the Disaster Pooling Fund (PFB) in Indonesia. The data used in this research is  secondary  data  obtained  through  the  website  of  the  Central  Statistics  Agency  (BPS), National Disaster Management Agency (BNPB), Indonesian Ministry of Finance, namely data from 2016 to 2021 in 34 provinces. Using panel data processed using Excel and STATA. At the  regional  government  level,  decisions  are  needed  to  ensure  the  implementation  of regional financial management schemes for disasters. By ensuring this, financial effectiveness will be achieved. The results of this research are that due to the fluctuating budget allocation from  the  government  for  disaster  financing,  it  is  necessary  that  the  PFB  instrument  be designed properly, namely to be used in financing activities for disaster management and disaster risk mitigation.
Keyword: Regional  Expenditure  Budget,  Disaster,  Budget  Effectiveness,  Disaster  Pooling Fund.

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara yang rawan terjadi bencana alam. Dengan berada di Lingkaran Api Pasifik atau Cincin Api Pasifik, menyebabkan gempa bumi menjadi bencana alam yang paling sering dan berpotensi rawan di Indonesia. Akibat dari pertemuan antara  Lempeng  Pasifik,  Lempeng  Indo-Australia,  dan  Lempeng  Eurasia  menghasilkan tumpukan energi. Sekitar 90%  dari  gempa bumi  dan bencana alam yang terjadi karena wilayah seismik, serta 80% dari gempa bumi terbesar di dunia terjadi di sepanjang Cincin Api  yang  membentang  dari  Jawa  ke  Sumatera  melalui  Himalaya,  Mediterania,  hingga Atlantik (Drake, 2018). Tidak hanya gempa bumi, melainkan berbagai bencana alam lainnya yang terjadi di Indonesia. Di atas 15 tahun terakhir, total frekuensi bencana adalah 4.856 bencana di 28 wilayah kabupaten dan satu kotadi Indonesia (World Bank, 2019), atau sekitar 25 persen dari semua kejadian bencana. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) mencatat,  sepanjang  tahun  2021  Indonesia  telah  mengalami  sebanyak  5.402  frekuensi bencana yang terjadi di Indonesia.
Gambar 1. Jumlah Bencana yang Terjadi dalam Periode Waktu Sumber: BNPB.
Gambar 2. Jumlah Bencana yang Terjadi Menurut Urutan Kota Sumber: BNPB.
Wilayah dengan pertumbuhan eksposur aset memiliki risiko terhadap bencana alam baik cepat atau lambatnya pembangunan dan orang-orang di dalamnya. Sekitar 110 juta orang, sekitar 42 persen dari populasi, di sekitar 60 kota di Indonesia terkena bahaya alam (Gunawan et al., 2015). Jumlah ini diprediksi akan meningkat seiring dengan sistem regulasi pembangunan  perkotaan  yang  tidak  memadai,  proyeksi  efek  iklim  perubahan, terhambatnya dana sosial dan pemeritah untuk pembenahan. Untuk meminimalkan risiko ini upaya mitigasi bencana harus ditingkatkan di seluruh institusi, infrastruktur, ekonomi dan masyarakat. Berinvestasi dalam ketahanan bencana dapat membawa banyak manfaat bagi Indonesia, antara lain meminimalkan korban jiwa, mengurangi bencana efek pada aset dan ekonomi,  memastikan  kelangsungan  bisnis,  dan  melindungi  dan  semakin  meningkatkan kemakmuran, inklusivitas, dan kelayakan huni kota-kota di Indonesia (Deltares, 2018).
Sustainable  Development  Goals  (SDGs)  pada  tujuan  ke  13  adalah  penanganan perubahan  iklim,  yang  mana  dilakukan  untuk  mengintegrasikan  langkah-langkah  risiko
bencana, pengelolaan sumber daya alam yang berkelanjutan, dan keamanan manusia ke dalam strategi pembangunan nasional. Tujuan tersebut dilaksanakan salah satunya sebagai langkah pertama untuk antisipasi dan mengurangi risiko yang ada dari bencana (Favretto et al., 2018). Kerugian ekonomi rata-rata tahunan dari bencana mencapai ratusan miliar dollar. Konsekuensi dan keadaan yang mendesak, mengharukan setiap pihak memberikan kontribusi  terbaik  yang  dimiliki  (Singh,  G.  G.  et  al.,  2017).  Pada  tujuan  ke  13,  dengan terperinci di poin 13.1 dijelaskan bahwa diperlukan memperkuat kapasitas ketaanan yang ada dan berdaptasi untuk menghadapi baaya terkait iklim juga bencana alam pada semua negara. Deklarasi penuh yang disampaikan bukan hanya sebatas harapan semata, namun harus disesuaikan dengan keadaan realitas yang terjadi.
Pemerintah  memiliki  peran  penting  dalam  bantuan  darurat  pemulihan  dan rekonstruksi  pasca  guncangan  iklim  dan  kejadian  bencana.  Bencana  (terutama  yang berdampak besar dan/atau kawasan industri suatu negara) dapat memiliki dampak ekonomi makro  jangka  panjang  yang  mempengaruhi  anggaran  pemerintah  (World  Bank  and Rockefeller Foundation, 2016). Salah satu kejadiannya adalah banjir bandang Thailand pada musim gugur 2011, total kerusakan dan kerugian diperkirakan sebesar US$46,5 miliar, lebih dari 13 persen  dari PDB tahun  itu dan merusak tatanan ekonomi tingkat makro  dengan rentang waktu yang lama (Wada et al., 2014).
Di tingkat pemerintah daerah, kontrol atas keputusan diperlukan untuk memastikan apakah  keputusan  yang  dibuat  efektif  dan  efisien.  Dengan  memastikan  hal  tersebut, efektivitas  dan  efisiensi  keuangan  di  tingkat  pemerintah  daerah  mengasumsikan  tingkat kotrol  atas  pengambilan  keputusan.  Pengambilan  keputusan  pemerintah  daerah kontemporer tidak terjadi dalam lingkungan otonom tetapi dalam lingkungan yang secara halus membatasi dengan kontrol hukum, keuangan, dan perencanaan. Ini bermasalah bagi pemerintah  daerah  yang  berusaha  menunjukkan  efisiensi  keuangan  sebagai  ukuran keberhasilan  pengelolaan  karena  keharusan  untuk  memenuhi  kendala  eksternal  dapat menghalangi efisiensi keuangan. Penelitian terdahulu mengakui bahwa pemerintah daerah memerlukan  mengorbankan  efisiensi  keuangan  untuk  memenuhi  tanggung  jawab  sosial yang lebih luas (Devi B and Prayogo D, 2013), tetapi tidak mempertimbangkan situasi di mana  kompleksitas  pemerintah  manajemen  adalah  karena  pembagian  fungsi  antara berbagai tingkat pemerintahan atau lembaga pemerintah yang berbeda.
Pada  penelitian  ini  mengedepankan  tiga  ciri  politik  transparansi  keadilan  yang menimbulka  n  tantangan  praktisi  bagi  para  pemangku  kepentingan  seperti  pemerintah daerah  dan  pemerintah  pusat  untuk  mencari  dan  membenahi  yang  disebabkan  oleh peristiwa  bencana:  sosio-alamiah  kompleksitas  (manusia-lingkungan),  historisitas,  dan
imanensi (Riahi, K. et al., 2017). Pertama, menyangkut relasi manusia dan non manusia dalam membentuk  kerentanan,  ketahanan,  dan  ketidakadilan.  Teori  “sosionature”  Erik Swyngedouw  (2004)  mendorong  wawasan  ini.  Kedua,  politik  keadilan  harus  terlibat mendalam dari sebuah bencana, terutama ketidakadilan yang menghasilkan korupsi dana anggaran  dan  kerentanan  lingkungan  dari  waktu  ke  waktu.  Ketiga,  cara  keadilan  dan ketidakadilan dipahami, dirasakan, dan dikejar selalu melekat pada hubungan tertentu yang menyatu di sekitar bencana.
Pooling Fund Bencana (PFB) menjadi inovasi dan langkah strategis yang diinisiasi oleh pemerintah dengan melibatkan dan bekerja sama dengan Kementerian Keuangan RI, Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana,  Bappenas,  Kementerian  Sekretariat  Negara, Kementerian  Koordinator  Bidang  Perekonomian,  Kementerian  Dalam  Negeri  dan Kementerian/Lembaga  (K/L)  lainnya.  Sebelumnya,  Pemerintah  telah  menyiapkan  dana cadangan  bencana  dalam  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN)  guna menghadapi  risiko  bencana  sebagai  antisipasi  dan  bentuk  kesiapan.  Akan  tetapi,  dapat berpotensi  menimbulkan  paparan  dampak  risiko  fiskal  jika  tidak  diimbangi  dengan kesiagaan, pengolaan dana yang bijak, upaya mitigasi, kebijakan pendanaan yang proaktif, dan  meminimalisir  risiko  kesenjangan  antara  kemampuan  pembiayaan  dengan  dampak bencana.
Transparansi berkelanjutan, komitmen yang totalitas, dan para petinggi dan pejabat negara yang amanah merupakan beberapa komponen faktor yang sangat diperlukan guna mencapai tujuan skema Pooling Fund Bencana (PFB) yang tepat sasaran dan efektif (Clarke et al., 2016). Upaya Pemerintah dalam mendukung percobaan skema ini tertuang dalam Strategi Pendanaan dan Asuransi Risiko Bencana (PARB) atau Disaster Risk Financing and Insurance (DRFI) dalam International Monetary Fund/World Bank Group Annual Meeting tahun  2018.  World  Bank  dengan  mendapat  dukungan  dari  Swiss  State  Secretariat  for Economic  Affairs  (SECO),  telah  menjalin  hubungan  kerja  sama  dengan  Pemerintah Indonesia  untuk  mengembangkan  strategi  DRFI  dan  terus  bekerja  dengan  pemerintah dalam implementasinya. World Bank sepakat menyetujui operasi pinjaman senilai US$500 juta  untuk  mendukung  upaya  Indonesia  membangun  dan  memperkuat  respons keuangannya terhadap bencana alam, risiko iklim, dan dalam cakupan kesehatan seperti wabah penyakit. Inisiatif ini merupakan bagian dari upaya untuk mencapai tujuan utama yang diidentifikasi Indonesia untuk strategi DRFI, yaitu untuk melindungi anggaran negara khususnya  APBN  dan  dalam  tingkat  daerah  yaitu  APBD  dari  pengeluaran  tak  terduga melalui mekanisme khusus untuk mengelola pengeluaran bencana pemerintah pusat secara efisien  dan  untuk  memperkuat  koordinasi  fiskal  pemerintah  pusat  dan  daerah  dengan
menetapkan  peran  yang  jelas  dan  tanggung  jawab  untuk  mendanai  tanggap  bencana. Namun, hal ini tetap harus dikaji apakah inovasi yang sedang dilakukan jauh lebih efektif dari pada skema sebelum adanya instrumen, bagaimana tingkat urgensi dari pemenuhan asupan dana kesiapan dalam kejadian mitigasi risiko bencana, serta pengaruh aspek pasca bencana yang terjadi dan aspek finansial pembiayaan dari pemerintah.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini membahas tentang analisis pengaruh pengeluaran pemerintah terhadap pembiayaan mitigasi risiko bencana, dengan meneliti efektivitas dari Pooling Fund Bencana (PFB) yang diinisiasi dari dan oleh Indonesia. Dengan menggunakan analisis kuantitatif dan kualitatif  untuk  melihat  pengaruh/efek  terkait  pada  penelitian  ini.  Analisis  kuantitatif dilakukan dengan estimasi model ekonometrika berbentuk data panel untuk mengetahui pengaruh lima variabel independent terhadap sebuah variabel dependent. Data yang telah diperoleh kemudian diolah menggunakan software STATA untuk mengolah seluruh data yang  diperlukan,  di  mana  dilakukan  terlebih  dahulu  penyesuain  data  untuk menggabungkan seluruh variabel penelitian ke dalam satu dataset dalam Excel. Sedangkan analisis kualitatif dilakukan dengan studi literatur seperti jurnal, artikel, dan hasil penelitian terdahulu yang berkaitan dengan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian yang mempengaruhi pembiayaan mitigasi risiko bencana.
Penelitian  ini menggunakan jenis data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik  (BPS),  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  dan  Kementerian Keuangan RI dengan cakupan sebanyak 34 provinsi di Indonesia pada tahun 2016 sampai 2021. Dengan menggunakan data sekunder, bisa mendapatkan sumber daya tambahan dan akses untuk data yang lebih banyak dan bervariasi (Chen, 2020). Analisis data panel berfokus pada topik yang menantang pada tujuan yang berbeda, terkadang selama periode waktu. Penelitian data panel memungkinkan analis untuk melakukan studi longitudinal berbagai bidang (Nwakuya dan Ijomah, 2017).
Tabel 1. Variabel yang Digunakan dalam Penelitian
Nama Variabel Notasi Definisi Sumber Data Anggaran Pendapatan Belanja Daerah APBD Rencana keungan tahunan pemerintah daerah di Indonesia BPS Indeks Risiko Bencana Indonesia IRBI Indeks yang menunjukan Riwayat  nyata  kebencanaan  di Indonesia BNPB Indeks Kapasitas Fiskal IKF Indeks yang menunjukan kemampuan  keuangan  masing- masing daerah di Indonesia Kemenkeu Produk Domestik Regional Bruto PDRB Jumlah terjadinya bencana dalam satu tahun BNPB Frekuensi Bencana Bencana Jumlah terjadinya bencana dalam satu tahun BNPB Jumlah Korban Korban Jumlah korban meninggal, hilang, dan terluka dari kejadian bencana BNPB
Sebagaimana  sesuai  dengan  tujuan  dan  berbagai  penelitan  terlebih  dahulu,  maka persamaan dan model ekonometrika yang digunakan dalam penelitian ini secara spesifik dapat diperlihatkan sebgai berikut.
APBD it = β0 + β1 IRBI it + β2 IKF it + β3 PDRB it + β4 Bencana it + β5 Korban it + u it Dengan keterangan sebagai berikut.
APBD : Anggaran Pendapatan Belanja Daerah IRBI : Indeks Risiko Bencana Indonesia IKF : Indeks Kapasitas Fiskal PDRB : Produk Domestik Regional Bruto Bencana : Frekuensi Bencana Korban : Jumlah Korban

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  uji  asumsi  klasik.  Pada  hasil  dan pembahasan dalam penelitian ini akan dibahas dengan detail sesuai dengan masing-masing hasil dari pengujian tersebut. Berikut merupakan penjabarannya.

## A. Pemilihan Model Regresi
Dalam pemilihan model regresi data panel, maka harus dilakukan pengujian untuk memilih model regresi untuk penelitian ini. Terdapat 3 alternatif model, yaitu common effect model, fixed effect model, dan random effect model.
Tabel 2. Hasil Regresi Coef. St.Err. t- value p- value [95% Conf Interval]  Sig PDRB -.0003501  .0001871  -1.87  .07  -.0007307 .000030  * Bencana  .0000078 .0000040  1.93 .062  -.0000004 .000016  * Korban -.1344401  .0496884  -2.70  .011  -.2354936 -.033310  ** IRBI 1.091564 .4329387  2.52  .017  .2107436 1.97238  ** IKF -.0000038  .0000013  -2.76  .009  -.0000066 -.000001  *** Constant  2.51 .667 3.76  .001  1.152035 3.867 *** Mean dependent var 0.877 SD dependent var 0.181 R-squared between 0.313 Number of obs 204 F-test 3.288 Prob > F 0.012
*** p<.01, ** p<.05, * p<.1
Sumber : Olahan Penulis, 2024
Didapatkan hasil regresi dengan variabel PDRB menunjukkan nilai koefisien sebesar - 0,0003501 dan signifikan ditingkat kepercayaan 90%. Nilai tersebut menunjukkan bahwa Jika terdapat 2 provinsi dengan karakteristik yang sama setiap provinsi yang memiliki PDRBlebih tinggi dibandingkan provinsi lainnya, maka akan memiliki nilai efektivitas PFB lebih rendah sebesar 0,0003501.
Variabel  bencana  menunjukkan  nilai  koefisien  sebesar  0,0000078  dan  signifikan ditingkat  kepercayaan  90%.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  Jika  terdapat  2  provinsi dengan karakteristik yang sama setiap provinsi yang memiliki jumlah kejadian bencana lebih tinggi dibandingkan provinsi lainnya, maka akan memiliki nilai efektivitas PFB tinggi sebesar 0,0000078.
Variabel  korban  menunjukkan  nilai  koefisien  sebesar  -0,1344401  dan  signifikan ditingkat  kepercayaan  95%.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  Jika  terdapat  2  provinsi
dengan karakteristik yang sama setiap provinsi yang memiliki jumlah korban bencana lebih tinggi dibandingkan provinsi lainnya, maka akan memiliki nilai efektivitas PFB lebih rendah sebesar 13,44%.
Variabel  IRBI  menunjukkan  nilai  koefisien  sebesar  1,091564  dan  signifikan  ditingkat kepercayaan  95%.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  Jika  terdapat  2  provinsi  dengan karakteristik yang sama setiap provinsi yang memiliki IRBI (Indeks Risiko Bencana Indonesia) lebih tinggi dibandingkan provinsi lainnya, maka akan memiliki nilai efektivitas PFB lebih tinggi sebesar 1,09.
Variabel IKF menunjukkan nilai koefisien sebesar -0,0000038 dan signifikan ditingkat kepercayaan  99%.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  Jika  terdapat  2  provinsi  dengan karakteristik  yang  sama  setiap  provinsi  yang  memiliki  IKF  (Indeks  Kapasitas  Fiskal)  lebih tinggi dibandingkan provinsi lainnya, maka akan memiliki nilai efektivitas PFB lebih rendah sebesar 0,0000038.
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas VIF 1/VIF IRBI 2.17 0.461141 Bencana 1.86 0.536800 IKF 8.66 0.115424 Korban 4.73 0.211572 PDRB 3.05 0.327764 Mean VIF 4.069 .
Pada  uji  secara  simultan  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  semua  variabel independen  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  secara  simultan  terhadap  variavel dependen atau minimal ada satu variabel independen yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Pada taraf signifikansi sebesar 5% (0,05), pada F (5 ; 204) yang artinya uji F pada degree of freedom 1 yaitu 5 variabel independen yang diuji dan degree of freedom 2 yaitu 204 artinya (jumlah observasi – jumlah variabel independen yang diuji). Nilai uji F-test  0.000.  Apabila  nilai  <  0,05  maka  uji  F-  test  menghasilkan  kesimpulan  bahwa minimal ada  satu variabel  independen yang diuji memiliki pengaruh  signifikan terhadap variabel dependen. Uji multikolinearitas dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Apabila nilai VIF < 10, berarti tidak terdapat multikolinearitas. Jika nilai VIF > 10 maka terdapat multikolinearitas dalam data. Pada penelitian ini menghasilkan nilai mean VIF yaitu 4,09 yang berarti lebih kecil dari pada  10, maka hasilnya adalah tidak terdapat masalah multikolinearitas.

## SIMPULAN
Pooling Fund  Bencana dirancang  sebagaimana mestinya yaitu untuk dimanfaatkan dalam pembiayaan kegiatan  dari penanggulangan bencana dan mitigasi risiko bencana, baik bencana non alam maupun bencana alam. Pemerintah menanggung sebagian besar biaya  yang  terjadi  akibat  bencana  yang  terjadi  setiap  tahun  melalui  realokasi  anggaran, pinjaman, pajak tambahan dan bantuan eksternal. Ketika pembiayaan tidak tersedia atau akses yang tertunda, maka dampak bencana yang ditimbulkan akan menjadi sangat tinggi. Pendanaan  risiko  bencana  dapat  mengurangi  dan  mengurangi  dampak  penuh  dari peristiwa  tersebut.  Strategi  pembiayaan  risiko  bencana  yang  hemat  biaya  membantu memastikan pendanaan lebih dapat diprediksi, ditargetkan, dan transparan.
Dengan memanfaatkan instrument Pooling Fund Bencana (PFB), dinilai cukup efektif sebagai salah satu bentuk manfaat investasi dalam ketahanan yang dapat secara substansial lebih besar dari pada biaya yang dibutuhkan di masa depan, terutama bila dikombinasikan dengan pendekatan berkelanjutan. Penyimpanan dana dalam peringatan dini membantu menyelamatkan  ratusan  nyawa  dan  mengurangi negative  externalities  dalam  jangka panjang, asalkan PFB dilaksanakan sesuai skema dan transparansi pengolahan dana.

## DAFTAR PUSTAKA
Anantasari E., Daly M., Glassey P., Grace E., Coomer M. & Woods R. (2015). ‘Disaster risk reduction (DRR) capacity and capability of local government in Indonesia’, in Djalante R., Garschagen M., Thomalla F. & Shaw R. (eds.), Disaster risk reduction in Indonesia progress, challenges, and issues, pp. 127 – 156,  Springer,  Cham.
Benali N., Abdelkafi I. & Feki R. (2018). ‘Natural - disaster shocks and government’s behavior:
Evidence  from  middle-income countries’,  International  Journal  of  Disaster  Risk Reduction 27(August),  1 – 6. 10.1016/j.ijdrr.2016.12.014
Chen, L. T., Feng, F., Wu, P. J., Peng, C. J. (2020). Dealing with missing  data by EM in single -
case studies. Behavior Research Methods, 52(1), 131 – 150. https://doi.org/10.3758/s13428- 019-01210-8
Clarke, Daniel, Olivier Mahul, Richard Poulter, and Tse- Ling Teh. (2016). “Evaluating Sovereign Disaster Risk Financing Strategies: A Framework.” Policy Research Working Paper 7721, World Bank, Washington,  DC.
Deltares. (2018). Baseline Analysis of Urban Flood Risks and High Priority Investment Gaps in Indonesian  Cities. Technical Report. Jakarta: World Bank.
Drake, Phillip. (2018). Emergent injustices: An Evolution of Disaster Justice in Indonesia’s Mud Volcano.  Volume  1,  Issue  3,  September  2018,  Pages  307-322.  Environment  and
Favretto, N., Dougill, A., Stringer, L., Afionis, S. & Quinn, C. (2018). Links between Climate Change  Mitigation,  Adaptation  and  Development  in  Land  Policy  and  Ecosystem Restoration Projects: Lessons from South Africa. Sustainability 10, 779.
Gunawan, Iwan; Sagala, Saut; Amin, Suryani;  Zawani, Hoferdy; Mangunsong,  Ruby. (2015).
City Risk Diagnostic for Urban Resilience in Indonesia.  Jakarta: World Bank.
Nwakuya, M.T. and Ijomah, M.A. (2017), “Fixed effect versus random effects modeling in a panel  data  analysis;  a  consideration  of  economic  and  political  indicators  in  Six African Countries”, International  Journal of Statistics  and Applications,  Vol. 7 No. 6, pp. 275-9.
Singh,  G.  G.  et  al.  (2017)  A  rapid  assessment  of  co-benefits  and  trade-offs  among
Sustainable Development Goals. Mar. Policy 2017.
doi:10.1016/J.MARPOL.2017.05.030
Riahi, K. et al. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions  implications:  An overview. Glob.  Environ. Chang. 42, 153 – 168.
UNISDR (United Nations Office for Disaster Risk Reduction). 2015. Making Development Sustainable: The Future of Disaster Risk Management. Global Assessment Report on Disaster Risk Reduction. https://www.unisdr.org/  we/inform/publications/42809.
Wada H., Wakigawa K., Yokomatsu M. & Takeya K. (2014). ‘The role of a macro -economic model  for  disaster  risk  reduction  policy  in  developing countries’,  Journal  of Integrated Disaster Risk Management 4(1), 12 – 29. 10.5595/idrim.2014.0088
World Bank. (2019). Strengthening the Disaster Resilience of Indonesian Cities : A Policy Note.  Background  Paper  for  Time  to  ACT;.  World  Bank,  Washington,  DC.  World Bank. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/32459  License: CC BY 3.0 IGO.
World Bank and Rockefeller Foundation. (2016). “Toward a Regional Approach to Disaster Risk Finance  in Asia.” Discussion  Paper.  http://documents.worldbank.org/curated/ en/584961480930535198/pdf/110702-WPDRFRockefellerFINAL-PUBLIC.pdf.