## BENCANA ALAM DAN KEMISKINAN DI INDONESIA
1

## NATURAL DISASTER AND POVERTY IN INDONESIA
Heru Syah Putra 2 Email: heruaddaif@gmail.com

## ABSTRACT
The natural disaster has a significant effect on household’s income and expenditure. The linkage of natural disaster and income has been explored intensively. However, the linkage of natural disaster and poverty is less explored. Thus, this study aims to fill the gap by estimating the effect of natural disaster  on  poverty  in  Indonesia.  This  study  utilizes  the  data    from  IFLS  5.  Linear  Probability Model (LPM) is used to estimate the probability of being poor of a household after a certain disaster. The  result  shows  that  a  household  that  encountered  a  certain  natural  disaster  has  a  higher probability  of  being  poor  by  4.68  percent  than  others.  The  coefficient  is  corrected  to  2.68  after considering  district  fixed  effect.  Further,  the  effect  of  natural  disaster  differs  regarding  its  type. Volcano eruption has the worst effect on poverty. A household that suffered volcano eruption has a probability of being poor by 7.84. In contrast, flood only contributes 5.85. There is no significant effect of the earthquake on poverty that may be caused by omitted variable bias as the magnitude is not controlled in this study.  This study suggests three optional strategies for reducing the negative impact of the natural disaster on poverty in Indonesia. Increasing productive assets may reduce the loss and shorten the recovery period.  The disaster drill is needed for increasing the preparedness of a society. Increasing the quantity and quality of disaster-resistant infrastructure is strongly advised in disaster-prone areas.

## Keyword: Disaster Resilience, Natural Disaster, Poverty,

## ABSTRAK
Bencana  alam  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  pendapatan  dan  pengeluaran  rumah tangga.  Hubungan  bencana  dengan  pendapatan  telah  dikaji  secara  luas,  sedangkan hubungan  bencana  alam  terhadap  kemiskinan  masih  sangat  sedikit.  Oleh  sebab  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  bencana  alam  terhadap  status kemiskinan  rumah  tangga  (RT)  di  Indonesia.  Dengan  memanfaatkan  data  IFLS  5, penelitian ini menguji pengaruh bencana dan tipe bencana terhadap kemungkinan sebuah RT menjadi miskin pasca bencana. Hasil pengujian dengan pendekatan Linear Probability Model  menunjukkan  bahwa  RT  yang  terdampak  bencana  alam  akan  memiliki kemungkinan  lebih  besar  menjadi  miskin  sebesar  4,68  persen  dibandingkan  dengan  RT yang  tidak  mengalami  bencana  alam.  Setelah  mempertimbangkan  fixed  effect,  besaran pengaruh  terkoreksi  menjadi  2,68  persen.  Dari  tiga  jenis  bencana  yang  diuji,  erupsi gunung berapi memiliki pengaruh terburuk bagi RT. RT yang terdampak erupsi memiliki kemungkinan lebih besar menjadi miskin sebesar 7,84 persen sedangkan banjir hanya 3,99
1 Naskah diterima 10 Oktober 2017. Direvisi 1 November 2017
2 Staf pada PKP2A IV Lembaga Administrasi Negara
persen. Tidak terdapat pengaruh signifikan pada gempa bumi yang mungkin disebabkan oleh bias estimasi akibat tidak dikontrolnya variabel skala bencana. Selanjutnya, terdapat tiga  strategi  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengurangi  dampak  bencana  terhadap kemiskinan di Indonesia. Pertama, peningkatan aset produktif  yang mampu mengurangi kerugian dan mempersingkat masa rehabilitasi. Kedua, adanya kegiatan simulasi bencana yang  terbukti  berpengaruh  langsung  terhadap  kesiapan  masyarakat.  Ketiga,  perlunya peningkatan infrastruktur yang tahan bencana untuk daerah-daerah rawan bencana.

## Kata Kunci: Bencana Alam, Kemiskinan, Ketahanan Bencana

## A. PENDAHULUAN
encana alam dengan skala yang besar memiliki  dampak  negatif  bagi masyarakat  (Lazzaroni  dan  Bergeijk, 2014).  Karakteristik  bencana  yang  bersifat merusak  dapat  mengganggu  kegiatan ekonomi,  sosial,  dan  budaya.  Kehancuran infrastruktur, misalnya, dapat menghentikan  laju    produksi  dan pendistribusian  barang  di  suatu  daerah. Rusaknya  aset-aset  produktif  juga  akan mengentikan  kegiatan  produksi.  Selain menyebabkan  kerugian  material,  bencana juga dapat membawa dampak negatif bagi penduduk  di  sutau  negara.  Korban  jiwa, korban luka, dan korban trauma merupakan  permasalahan  umum  yang dijumpai di daerah bencana.
Selain  memberikan  dampak  negatif, bencana alam juga memiliki dampak positif (Menendez,  2014).  Daerah  sekitar  bencana (disaster-edge  areas)  akan  memanfaatkan tingginya permintaan pada masa rehabilitasi dan rekonstruksi di daerah inti bencana  (Yu  Xiao  dan  Nilawar,  2013). Ketidakmampuan  wilayah  inti  bencana (disaster-core  areas)  memenuhi  lonjakan permintaan terhadap barang dan jasa akan dimanfaatkan oleh wilayah sekitar bencana. Selain  itu,  bencana  di  suatu  daerah  juga dapat  mengubah  struktur  ekonomi  yaitu akan  berfokus  pada  sektor-sektor  yang lebih  tahan  terhadap  bencana.  Basis-basis produksi juga akan dipindahkan ke daerah- daerah  yang  lebih  aman  terhadap  bencana
sehingga  pembangunan  bergeser  ke wilayah-wilayah  baru.  Kondisi  tersebut akan mengurangi ketimpangan pembangunan  dan  membuka  lapangan kerja baru.
Bencana  alam  memiliki  pengaruh langsung ke rumah tangga. Rumah tangga sebagai  unit  produksi  terkecil  akan merasakan langsung dampak bencana alam baik  dengan  skala  besar  ataupun  kecil. Dampak  negatif  pada  rumah  tangga  (RT) adalah  rusaknya  aset-aset  produksi  seperti lahan  pertanian,  lahan  perikanan,  dan bangunan.  Selain  itu,  adanya  resiko kehilangan pekerjaan bagi anggota RT yang bekerja  pada  pihak  lain  seperti  pada perusahaan  atau  lahan  pertanian  (sebagai petani  penggarap)  yang  berhenti  produksi pasca  bencana.  Berhentinya  kegiatan produksi  baik  sementara  ataupun  total akan  berdampak  langsung  terhadap pendapatan anggota RT sehingga mempengaruhi tingkat kesejahteraan. Selain  itu,  bencana  alam  juga  berpotensi menyebabkan  korban  jiwa  dan  luka. Penurunan  kondisi  kesehatan  pasca bencana  dapat  menyebabkan  masyarakat terjebat  dalam  ketidakmampuan  untuk kembali atau memperbaiki kondisi ekonomi RT.
Penelitian  terkait  pengaruh  bencana terhadap  kesejahteraan  rumah  tangga  di Indonesia  masih  sangat  terbatas.  Sebuah penelitian terbaru yang membahas pengaruh bencana alam terhadap
B
kesejahteraan  di  Indonesia  menunjukkan bahwa  gempa  bumi  akan  memberikan dampak  negatif  terhadap  pendapatan individu dalam jangka pendek (Menendez, 2014). Selanjutnya Menendez membuktikan bahwa  dalam  jangka  menengah  dan panjang,  seseorang  dapat  menunjukkan peningkatan  pendapatan.  Akan  tetapi, belum  tersedia  sebuah  penelitian  yang melakukan  uji  pengaruh  bencana  alam terhadap  status  kemiskinan.  Walapun bencana alam memiliki dampak negatf dan signifikan terhadap pendapatan, belum ada penelitian  yang  dapat  menyimpulkan apakah  bencana  dapat  menyebabkan korban menjadi miskina.
Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini bertujuan untuk menguji pengaruh bencana  alam  terhadap  kemiskinan  pada level rumah tangga di Indonesia. Penelitian ini menghitung seberapa besar peningkatan kemungkinan  sebuah  RT  menjadi  RT miskin akibat adanya bencana alam. Untuk memberikan  gambaran  yang  lebih  luas, penelitian ini juga menguji perbedaan jenis bencana terhadap kemiskinan di Indonesia. Adanya  perbedaan  karakter  bencana  alam menyebabkan  perbedaan  besaran  dampak negatif terhadap kemiskinan. Penelitian ini ditutup  dengan  penyusunan  strategi  yang dapat  dilakukan  oleh  rumah  tangga  untuk mengurangi  dampak  negatif  bencana  alam atau  yang  dikenal  dengan  strategi ketahanan bencana (disaster-resilience strategy)

## 1.  Hubungan  Bencana  Alam  dengan Kemiskinan
Bencana  terdapat  dua  jenis  yaitu bencana  alam  dan  bencana  buatan. Menurut  Undang-Undang  Nomor  24 Tahun  2007  Tentang  Penanggulangan Bencana,  bencana  adalah  peristiwa  atau rangkaian  peristiwa  yang  mengancam  dan mengganggu  kehidupan  dan  penghidupan masyarakat  yang  disebabkan,  baik  oleh
faktor  alam  dan/atau  faktor  non-alam maupun faktor manusia sehingga mengakibatkan  timbulnya  korban  jiwa manusia,  kerusakan  lingkungan,  kerugian harta  benda,  dan  dampak  psikologis. Sedangkan bencana alam diartikan sebagai bencana  yang  diakibatkan  oleh  peristiwa atau serangkaian peristiwa yang disebabkan  oleh  alam  antara  lain  berupa gempa  bumi,  tsunami,  gunung  meletus, banjir,  kekeringan,  angin  topan,  dan  tanah longsor.
Kemiskinan  merupakan  kondisi individu  yang  tidak  mampu  memenuhi hak-hak  dasarnya  di  dalam  kehidupan. Oleh  sebab  itu,  kemiskinan  tidak  dapat diartikan  hanya  sebagai  ketidakmampuan mencapai  pemenuhan  konsumsi  atau pendapatan  minimal  melalui  standar  garis kemiskinan.  Terdapat  tiga  pendekatan kemiskinan  dalam  pembangunan  yaitu kemiskinan  absolut  (absolute  poverty), kemiskinan  relatif  (relative  deprivation),  dan kemiskinan akibat ketidakberdayaan (capabilities deprivation). Kemiskinan absolut memiliki  arti  ketidakmampuan  seseorang untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  untuk hidup  layak  yang  digambarkan  dengan pengeluaran/pendapatan pada nilai tertentu  (Todaro  2002).  World  Bank  (2005) memperkenalkan standar garis kemiskinan yang  harus  dipenuhi  seseorang  untuk terbebas dari status miskin yaitu pengeluaran per kapita lebih besar dari US$ 1,25  dan  US$1,9.  Akan  tetapi  beberapa negara  menggunakan  pendekatan  masing- masing seperti Indonesia yang menggunakan pendekatan jumlah konsumsi  kalori  harian  individu  untuk menentukan kemiskinan.
Hubungan  bencana  alam  dengan kemiskinan  telah  dikaji  oleh  beberapa peneliti  sebelumnya.  Baez  and  Santos (2008) mengestimasi pengaruh gempa bumi terhadap  pendapatan  rumah  tangga  di
Elsavador. Hasil penelitian mereka menunjukkan  bahwa  gempa  bumi  dapat mengurangi  pendapatan  rumah  tangga hingga  satu  per  tiga.  Penelitian  dengan menggunakan  metode  yang  sama  juga dilakukan  oleh  Arouri,  drr  (2015)  yang melakukan  penelitian  terhadap  dampak bencana  di  Vietnam.  Mereka  menemukan bahwa  topan,  banjir,  dan  kekeringan memiliki  pengaruh  yang  negatif  dan signifikan  terhadap  pendapatan  dan pengeluaran  per  kapita  di  Vietnam.  Akan tetapi,  tidak  semua  tipe  bencana  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kemiskinan. Banjir dan kekeringan memiliki  pengaruh  langsung  terhadap status kemiskinan sedangkan topan tidak.
Walaupun  bencana  alam  memiliki pengaruh  negatif  terhadap  pendapatan, bencana  belum  tentu  akan  berpengaruh terhadap status kemiskinan sebuah RT. Hal tersebut  disebabkan  perbedaan  tingkat ketahanan  (resilience)  rumah  tangga  di suatu  daerah.  Jika  pengaruh  bencana terhadap  pendapatan  begitu  besar  maka sangat  memungkinkan  akan  bepengaruh signifikan  terhadap  kemiskinan,  dan  jika hanya memiliki pengaruh yang kecil maka kemungkinan  rumah  tangga  menjadi miskin akan sangat kecil.

## 2. Ketahanan Bencana Alam
Ketahanan bencana (disaster resilience)  diartikan  sebagai  kemampuan menyerap  dampak  bencana  alam  dan kembali  pada  kondisi  semula.  Oleh  sebab itu,  ketahan  bencana  alam  pada  level rumah  tangga  dapat  diartikan  sebagai kemampuan rumah tangga dalam menyerap  dampak  negatif  sebuah  bencana dan  kembali  ke  kondisi  semula  dengan memanfaatkan  sumber  daya  yang  ada (Arouri  drr.,  2014;  Kusumastuti,  Husodo, Suardi,  dan  Danarsari,  2014b).  Ketahan terhadap bencana dipengaruhi oleh banyak faktor.  Kusumastuti  drr  (2014)  menyusun
model  ketahanan  bencana  di  suatu  daerah dengan  mempertimbangkan  faktor  sosial, komunitas, ekonomi, institusi, dan infrastruktur. Mereka menyimpulkan bahwa  ketahan  bencana  dipengaruhi  oleh kesiapan  masyarakat  dan  kerentanan masyarakat terhadap suatu jenis bencana.
Pada level rumah tangga, ketahanan bencana  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi internal dan eksternal. Rumah tangga yang memiliki  aset  produktif    yang  tahan bencana  akan  lebih  mampu  kembali  ke kondisi  semula  pasca  terjadinya  sebuah bencana  (Arouri  drr.,  2015;  Bui,  Dungey, Nguyen, dan Pham, 2014). Sedangkan aset- aset  yang  tidak  produktif  hanya  akan meningkatkan  kerentanan  rumah  tangga terhadap dampak negatif bencana (Menendez,  2014).  Pendidikan  formal  dan pendidikan  kebencanaan  memiliki  peran penting dalam bencana sehingga RT dapat segera  mengambil  sikap  ketika  bencana terjadi.  Pada  faktor  eksternal,  bencana dipengaruhi  oleh  ketersedian  sarana  dan prasarana  desa  seperti  akses  jalan  dan  air bersih  (Kusumastuti,  Husodo,  Suardi,  dan Danarsari, 2014a).

## 3. Strategi Pengurangan Dampak Bencana
Dampak  negatif  bencana  dapat dikurangi  melalui  peningkatan  kesiapan dan  penurunan  kerentanan  masyarakat terhadap  bencana.  Kusumatai  drr  (2014) menyusun  sebuah  framework  ketahan bencana  masyarakat  Indonesia.  Mereka menyimpulkan  bahwa  ketahanan  bencana tidak  hanya  terkait  dengan  kondisi ekonomi  tetapi  juga  berkaitan  dengan kondisi  sosial,  institusi,  dan  infrastruktur. Bencana tidak hanya memberikan penurunan  pendapatan  masyarakat  tetapi juga  dapat  menciptakan  masalah  sosial seperti  kecemburunan  sosial  yang  dapat dipicu  dari  ketimpangan  pembangunan pasca  bencana.  Dari  aspek  institusi pemerintah, ketahanan bencana yang tinggi
diharapkan mampu mempercepat pemulihan pelayanan
pemerintah khususnya pelayanan dasar seperti kesehatan,  pendidikan,dan  kependudukan (Lazzaroni dan Bergeijk, 2014).
Selain  itu,  beberapa  penelitian  juga menekankan  tiga  strategi  yang  memiliki pengaruh lebih besar terhadap peningkatan ketahanan  bencana.  Pertama,  peningkatan kepemilikan  aset-aset  porduktif  (Kenny, 2012;  Menendez,  2014).  Masyarakat  di wilayah  bencana  harus  meningkatkan kepemilikanset-aset produktif dan mengurangi aset-aset yang tidak produktif. Tersedianya  aset  produktif,  khususnya yang  tahan  bencana,  akan  memabnatu korban  untuk  segera  bangkit  pasca terjadinya  bencana  alam,  sedangkan  aset non produktif dapat menyebabkan lambatnya pemulihan pasca bencana.
Kedua, peningkatan kegiatan simulasi  bencana  mengurangi  dampak negatif
bencana (Ruwanpura, Wickaramaratne,  Braun,  dan  Wirasinghe, 2009).  Simulasi  bencana  alam  adalah sebuah kegiatan yang bertujuan mensimulasi  sebuah  jenis  bencana  dan sikap  yang  harus  dilakukan  jika  bencana yang  sebenarnya  terjadi.  Menurut  UU 24/2007 kegiatan mitigasi sebagai
serangkaian  upaya  untuk  mengurangi risiko bencana, baik melalui pembangunan fisik maupun penyadaran dan peningkatan kemampuan menghadapi ancaman bencana.  Pelaksanaan  simulasi  akan meningkatkan  kesadaran  dan  kesiapan masyarakat  terhadap  reaksi  cepat  yang harus  diambil  jika  sebuah  bencana  terjadi. Hal  ini  memiliki  dampak  positif  yaitu berkurangnya  dampak  negatif  bencana baik  dari  sisi  kerusakan  dan  kehilangan materil maupun non-materil. Simulasi juga dapat mengurangi korban jiwa dan korban luka secara signifikan.
Ketiga,  ketahanan  bencana  juga sangat erat hubungannya dengan ketersedian  infrastruktur  yang  tahan bencana  pada  daerah-daerah  rawan bencana  (Bui  drr.,  2014;  Kusumastuti  drr., 2014a). Konstruksi bangunan harus disesuaikan  dengan  karakteristik  bencana daerah.  Daerah  yang  rawan  gempa  harus menerapkan  bangunan  yang  tahan  gempa seperti  yang  telah  diterapkan  dibeberapa negara  maju  seperti  di  Jepang  yaitu  Shin Taishin  Standard.  Untuk  wilayah  rawan banjir  dengan  pusat  ekonomi  pertanian, pembangunan sistem pengairan yang tahan banjir  dan  longsor  menjadi  prioritas pemerintah.
Gambar 1. Model Ketahanan Bencana di Indonesia Sumber: Kusumastui drr (2014)

## B. METODE PENELITIAN
1. Model Pengujian
Penelitian ini menggunakan pendekatan  kuantitatif  untuk  menghitung pengaruh bencana alam terhadap kemiskinan  pada  level  rumah  tangga. Penelitian  ini  menggunakan  uji  regresi linear  berganda  untuk  mengestimasi dampak  bencana  alam  terhadap  status miskin.  Selain  itu,  regresi  linear  juga digunakan  untuk  melihat  perbedaan besaran  pengaruh  tipe  bencana  terhadap status  miskin  pada  level  RT.  Pemanfaatan model  linear  telah  luas  digunakan  oleh peneliti  sebelumnya  untuk  mengestimasi dampak  bencana  terhadap  kesejahteraan individu,  rumah  tangga,  desa/komunitas, maupun  suatu  daerah  (Arouri  drr.,  2015; Bui  drr.,  2014;  Menendez,  2014;  Yu  Xiao dan Nilawar, 2013).
Linear Probabilty Model adalah regresi linear berganda dengan dependen variabel bernilai biner dengan respon kemungkinannya (probability) bersifat linear (Wooldridge, 2013). Model LPM disusun dari model linear berganda sebagai berikut:
𝑦 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + … + 𝛽 𝑘 𝑥 𝑘 + 𝑢 (1)
Ketika y adalah variabel biner maka 𝛽 tidak dapat  diinteprestasikan  sebagai  perubahan pada y untuk perubahan satu unit x dengan asumsi variabel lain tetap. Jika E(𝑦|𝑥)𝑥 1 , … , 𝑥 2 ) = 0 maka:
𝐸(𝑦|𝑥) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + … + 𝛽 𝑘 𝑥 𝑘 (2)
Sehingga  pemanfaatan  variabel  biner  pada dependen
variabel hanya mempertimbangkan nilai 0 dan 1, sehingga P(𝑦 = 1|𝑥) = E(𝑦|𝑥) ,  artinya  kemungkinan sesuatu  terjadi  jika  terjadi  perubahan  x. Sehingga model penelitian ini menjadi
P(𝑦 = 1|𝑥) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + … + 𝛽 𝑘 𝑥 𝑘 (3)
Model  estimasi  penelitian  dapat  disusun sebaga berikut:
𝑦̂ = 𝛽̂ 0 + 𝛽̂ 1 𝑥 1 + … + 𝛽̂ 𝑘 𝑥 𝑘 (4)
dengan  mengasumsikan  bahwa  status miskin merupakan faktor dari karakteristik rumah  tangga  dan  karateristik  desa, sehingga  model  (4)  dapat  ditulis  sebagai berikut:
𝑀𝑠 ̂ 𝑖 = 𝛽̂ 0 + 𝛽̂ 1 𝐵𝐶 𝑖 + 𝛽̂ 2 𝑅𝑇 𝑖 + 𝛽̂ 3 𝐷𝑆 𝑖 (5)
Model  5  digunakan  untuk  menguji pengaruh  bencana  secara  umum  terhadap status miskin RT di Indonesia. Variabel Ms adalah variabel kemiskinan yang menggunakan dua standar garis kemiskinan  World  Bank  (WB)  yaitu  RT yang  memiliki  konsumsi  per  kapita  harian lebih  kecil  dari  US$  1,25  dan  US$  1,9 ditetapkan  sebagai  rumah  tangga  miskin. Variabel  BC  diartikan  sebagai  sebuah  RT yang  mengalami    paling  tidak  satu  jenis bencana  alam  selama  tahun  2008  sampai 20014.  Jika  terdampak  bencana  akan bernilai  1  dan  jika  tidak  akan  bernilai  0. Variabel  RT  adalah  kumpulan  variabel- variabel karakteristik RT seperti pendidikan  kepala  RT,  komposisi  umur, dan  kepemilikan  aset,  sedangkan  variabel Ds merupakan kumpulan variabel-variabel karakteristik  desa  seperti  jarak  dengan kantor  pemerintahan  dan  ketersedian sarana umum (lihat Tabel 1).

## Tabel 1. Variabel Penelitian
No Name Type Definition 1 Ms Biner Status kemiskinan (garis kemiskinan $1,25 dan $1,9) 2 Bencana Biner RT yang mengalami bencana alam 3 Banjir Biner RT yang mengalami banjir 4 Gempa Biner RT yang mengalami gempa bumi 5 Erupsi Biner RT yang mengalami erupsi gunung berapi 6 RT Biner/Kontinyu  Jenis  kelamin  RT,  pendidikan  RT,  anggota  RT,  lokasi desa/kota, akses finansial, persentase wanita, persentase  yang  bekerja,  persentase  yang  sakit, persentase anak, persentase orang tua 7 Ds Biner/Kontinyu  Terdapat  stasiun,  terdapat  pasar,  terdapat  simulasi bencana,  berlokasi  di  kecamatan,  berlokasi  di kabupaten, berlokasi dekat pemerintah provinsi. Sumber: Hasil penyusunan penulis, 2017 Untuk  memberikan  hasil  estimasi perbedaan tipe bencana terhadap kemiskinan  maka  variabel  bencana  (BC) dibagi  ke  dalam  tiga  jenis  bencana  yaitu banjir,  gempa  bumi,  dan  erupsi  gunung berapi.  Adapun    pemilihan  ketiga  bencana ini  karena  memiliki  jumlah  kejadian  yang relatif  banyak  di  Indonesia.  Selain  itu, penelitian ini juga mempertimbangkan fixed effect  yaitu  district  fixed  effect.  Tujuan mempertimbangkan  fixed  effect  adalah untuk  mengkontrol  variasi  yang  terdapat antar  kecamatan  di  Indonesia.  Dengan melakukan  kontrol  fixed  effect,  diharapkan koefisien  yang  dihasilkan  lebih  akurat untuk  menggambarkan  besaran  pengaruh bencana  terhadap  status  kemiskinan  RT  di Indonesia.

## 2. Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  Indonesia Family  Life  Survei  (IFLS)  ke  5  yang dilaksanakan  pada  tahun  2014/2015  oleh RAND.  Pemanfaatan  data  IFLS  juga dilakukan  oleh  Menendez  (2014)  ketika melakukan  penelitian  tentang  manfaat gempa bumi dalam jangka panjang. Survey IFLS  memiliki  beberapa  fokus  penggalian data,  salah  satunya  adalah    bencana  alam. IFLS  melakukan  wawancara  dengan anggota rumah tangga dan perangkat desa
yang  terdampak  bencana  sehingga  sesuai untuk  dimanfaatkan  dalam  penelitian  ini. IFLS  memiliki  sampel  rumah  tangga sebanyak 16.204 RT yang tersebar pada 311 desa  di  Indonesia.  Akan  tetapi,  penelitian ini hanya menganalisis 7.928 rumah tangga akibat adanya pengurangan sampel setelah dilakukan cleaning dan balancing data.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Hasil Estimasi
Penelitian  ini  melakukan  dua  jenis uji  untuk  melihat  pengaruh  bencana  alam terhadap  status  kemiskinan  pada  level rumah tangga di Indonesia. Pada pengujian pertama,  variabel  bencana  merupakan sebuah variabel yang mewakili semua jenis bencana  di  Indonesia  yang  masuk  dalam kategori  natural  disaster.  Oleh  sebab  itu, hasil  estimasi  tidak  menggambarkan dampak  bencana  yang  disebabkan  oleh manusia  (human-made  disaster)  seperti kebakaran  hutan,  ledakan,  dan  kekacauan keamanan.
Hasil  estimasi  pada  model  (1) menunjukkan  bahwa  rumah  tangga  yang menghadapi  bencana  alam  memiliki kemungkinan  yang  lebih  tinggi  untuk menjadi  RT  miskin  sebesar  4,68  persen dibandingkan  dengan  RT  yang  tidak mengalami bencana alam. Besaran
koefisien pengaruh terkoreksi menjadi 2,68 persen  setelah  dilakukan  pertimbangan district fixed effect.
Kemungkinan  (probability)  menjadi miskin semakin kecil pada garis kemiskinan US$1,25. Pada garis kemiskinan ke  dua  tersebut,  bencana  alam  dapat menyebabkan rumah tangga akan mengalami  peningkatkan  menjadi  miskin hanya  sebesar  0,58  persen  dibandingkan dengan RT yang tidak terdampak bencana. Nilai koefisien terkoreksi setelah mempertimbangkan karakteristik kecamatan  menjadi  hanya  0,28  persen. Koefisien  yang  dihasilkan  pada  Tabel  2 telah  mempertimbangkan  seluruh  variabel yang  masuk  dalam  kategori  variabel karakteristik rumah tangga dan desa, akan
tetapi  tidak  ditampilkan  mengingat  fokus pengujian adalah melihat pengaruh bencana alam terhadap kemiskinan.
Pengujian  model  (2)  dilakukan  guna membuktikan  perbedaan  pengaruh    jenis bencana  dengan  kemungkinan  menjadi miskin di Indonesia. Terdapat tiga bencana yang  diuji  pada  penelitian  ini  yaitu  banjir, gempa  bumi,  dan  erupsi  gunung  berapi. Hasil  estimasi  menunjukkan  terdapat perbedaan  yang  signifikan  pengaruh  tipe bencana  terhadap  kemungkinan  menjadi miskin.  Seperti  pada  pengujian  di  Tabel  2, koefisien yang dihasilkan telah mempertimbangkan  seluruh  variabel  yang masuk dalam kategori variabel karakteristik  rumah  tangga  dan  desa. Tabel 2. Pengaruh Bencana dan Status Kemiskinan Variabel Status Miskin < $1,9 Status Miskin < $1,25 OLS Fixed effect OLS Fixed effect Bencana 0,0468*** 0,0268** 0,00578 0,00280 Konstanta 0,0232 0,0867 0,0343** -0,0131 Sampel 7.928 7.928 7.928 7.928 R-squared 0,063 0,131 0,033 0,074 Variabel individu dan desa Iya Iya Iya Iya *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Sumber: Hasil estimasi penulis, 2017 Table 3. Pengaruh Tipe Bencana dan Kemiskinan Variabel Status Miskin < $1,9 Status Miskin < $1,25 OLS Fixed effect OLS Fixed effect Banjir 0,0585*** 0,0399* 0,0137 0,0159 Gempa 0,00556 -0,0135 -0,0123 -0,0113 Erupsi 0,0987*** 0,0784*** 0,0293* 0,0173 Konstanta 0,0236 0,0942 0,0341** -0,00987 Sampel 7.928 7.928 7.928 7.928 R-squared 0,063 0,132 0,034 0,074 Variabel individu dan desa Iya Iya Iya Iya
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Sumber: Hasil estimasi penulis, 2017
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  banjir dan  erupsi  memiliki  hubungan  yang signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  RT di  Indonesia.  RT  yang  terdampak  banjir akan memiliki peluang lebih besar menjadi RT  miskin  sebesar  5,85  persen  di bandingkan  dengan  RT  lain.  Selanjutnya, erupsi gunung berapi memberikan dampak negatif  yang  lebih  besar  dibandingkan bencana  lain  karena  besaran  koefisiennya lebih  tinggi  yaitu  0,0987.  Artinya,  sebuah RT  yang  terkena  bencana  erupsi  gunung berapi  akan  meningkat  kemungkinan menjadi  miskin  sebesar  9,87  persen.  Akan tetapi,  besaran  pengaruh  jenis  bencana terkoreksi  setelah  dilakukan  uji  dengan district  fixed-effect  yaitu  penambahan kemungkinan  korban  banjir  dan  korban erupsi  menjadi  miskin  sebesar  3,99  persen dan 7,84 persen.
Hasil  yang  berbeda  ditunjukkan pada  RT  yang  terdampak  gempa  bumi. Hasil  estimasi  pada  Tabel  3  menunjukkan bahwa  gempa  bumi  tidak  menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap kemungkinan menjadi miskin di Indonesia. Walaupun telah dilakukan koreksi pengujian  dengan  mempertimbangkan district fixed-effect dan variabel individu dan desa,  koefisien  yang  dihasilkan  tetap  tidak signifikan  pada  level  keyakinan  95  persen maupun  90  persen.  Kondisi  ini  mungkin disebabkan  oleh  kecilnya  kekuatan  gempa yang dirasakan oleh sampel penelitian atau pada  IFLS  5.  Selain  itu,  tidak  dikontrolnya variabel  kekuatan  (magnitude)  bencana sangat  mempengaruhi  signifikansi  hasi estimasi.

## 2.  Perbandingan  Hasil  dengan  Temuan Penelitian Sebelumnya
Bagian  ini  akan  membandingkan temuan penelitian dengan temuan penelitian-penelitian  sebelumnya  yang membahsa  dampak  bencana  terhadap kesejahteraan  masyarakat.  Bagian  ini  juga
akan  ditutup  dengan  penetapan  strategi yang  dapat  dilakukan  untuk  mengurangi dampak  bencana  alam,  khususnya  strategi yang dapat diambil oleh pemerintah.
Bencana  alam  memiliki  pengaruh yang  negatif  dan  signifikan  terhadap kesejahteraan masyarakat. Besaran dampak bencana alam juga sangat dipengaruhi oleh tipe  bencana.  Hasil  penelitian  ini  sesuai dengan temuan penelitian-pebelitian sebelumnya  (Arouri  drr.,  2015;  Toya  dan Skidmore,  2007).  Di  Vietnam,  angin kencang,  banjir,  dan  kekeringan  memiliki pengaruh yang bervariasi terhadap pendapatan  dan  pengeluaran  per  kapita masyarakat.  Arouri  drr (2015) menemukan bahwa  banjir  memiliki  pengaruh  terburuk yaitu  menurunkan  pendapatan  RT  sebesar 5,9  persen  dibandingkan  bencana  yang yang  lain.  Sedangkan  korban  kekeringan akan cenderung memiliki pendapatan yang lebih  rendah  sebesar  5,2  persen  dan  angin kencang hanya 1,9 persen.
Adanya perbedaan pengaruh bencana alam sangat  berhubungan dengan karakteristik  bencana.  Bencana  alam  dapat dibagi  ke  dalam  dua  jenis  yaitu  bencana yang  dapat  diprediksi  (predictable  disaster) dan  bencana  yang  tidak  dapat  diprediksi (unpredictable disaster). Unpredictable disaster, seperti  gempa  bumi  dan  banjir  bandang, membawa dampak negatif yang lebih besar karena  masyarakat  tidak  memiliki  waktu untuk  melakukan  persiapan.  Sedangkan bencana  seperti  banjir  dan  gunung  berapi, masyarakat  memiliki  waktu  yang  cukup untuk  mempersiapkan  diri.  Selain  itu, dampak  bencana  alam  juga  sangat dipengaruhi  oleh  intensitas  dan  kekuatan bencana.  Mempertimbangkan  kekuatan dan  intensitas  bencana  akan  menghasilkan estimasi yang lebih baik (Menendez, 2014). Penelitian  ini  tidak  melakukan  kontrol terhadap  kekuatan  bencana  karena  tidak tersedianya  data  untuk  mewakili  variabel
tersebut.  Akibatnya,  gempa  tidak  mampu dibuktikan  secara  statistik  berpengaruh terhadap kemiskinan di Indonesia.
Bencana alam juga dapat meningkatkan kemungkinan sebuah rumah tangga  menjadi  miskin  akibat  adanya penurunan  pendapatan  dan  pengeluaran (Arouri  drr.,  2015).  Mereka  menemukan bahwa  banjir  dan  kekeringan  mampu meningkatkan  peluang  seseorang  menjadi miskin sebesar 1,07 persen dan 1,46 persen. Sedangkan  badai  tidak  terbukti  secara statistik  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  status  kemiskinan  di  Vietnam. Hasil  penelitian  tersebut  sesuai  dengan penelitian  ini  yang  menemukan  bencana alam  meningkatkan  peluang  RT  menjadi miskin sebesar 2,68 persen. Jika dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  ini, RT di Indonesia memiliki kerentanan yang lebih  tinggi  dibandingkan  RT  di  Vietnam. Kondisi  tersebut  membuktikan  bahwa  RT di Indonesia masih sangat rentan terhadap bencana.  Untuk  bencana  banjir,  RT  di Vietnam  lebih  tahan  terhadap  banjir  jika dibandingkan  di  Indonesia  mengingat koefisien  banjirnya  hanya  sebesar  1,07 persen  sementara  Indonesia  sebesar  3,99 persen (US$ 1,9) dan 1,59 (US$ 1,25).
Bencana  juga  dapat  membawa manfaat walaupun dimulai dengan lumpuhnya  kegiatan  ekonomi  di  daerah inti  bencana.  Xiao  dan  Nilawar  (2013) menyimpulkan  bahwa  kabupaten/kota    di daerah  sekitar  inti  bencana  Hurricane Katrina tahun 20005 mengalami peningkatan  permintaan  barang  dan  jasa. Hal  ini  disebabkan  adanya  rekonstruksi dan  rehabilitasi  di  daerah  inti  bencana. Karena  ketidakmampuan  daerah  inti bencana  untuk  memenuhi  permintaan tersebut  maka    daerah  sekitar  menjadi daerah  penyuplai  permintaan  tersebut. Fenomena  donut  hole  akan  terjadi  karena daerah  dengan  pertumbuhan  yang  rendah
akan  dikelilingi  dengan  daerah-daerah dengan  pertumbuhan  yang  tinggi.  Mereka juga  menyimpulkan  bahwa  pada  jangka panjang,  daerah  inti  bencana  akan  segera mengalami  pertumbuhan  ekonomi  yang positif setelah selesainya kegiatan rehabilitasi dan rekonstruksi. Dampak negatif terhadap pendapatan  hanya  berlangsung  pada jangka  pendek  dan  dapat  menjadi  positif pada  jangka  panjang.  Menendez  (2014) menyimpulkan bahwa korban gempa bumi di  Indonesia  mengalami  penurunan pendapatan  pada  jangka  pendek  yaitu dalam  rentan  waktu  6  bulan.  Akan  tetapi, pada  jangka  menengah  (2-5  tahun)  dan jangka  panjang  (6-12  tahun),individu korban  gempa  mampu  menunjukkan peningkatan  pendapatan.  Peningkatan pendapatan  real  korban  gempa  sebesar  10 persen  dibandingkan  sebelum  bencana. Selanjutnya,  kemampuan  memperbaiki ekonomi  pasca  bencana  juga  ditunjukkan pada penelitian Yu Xiao dan Nilawar (2013) yang  membuktikan  daerah-daerah  inti bencana  mampu  mengejar  pertumbuhan ekonomi  daerah  pinggiran  bencana. Manfaat  bencana  juga  ditunjukkan  dengan adanya pergeseran sektor ekonomi ke arah yang  lebih  tahan  terhadap  bencana  (Kim, 2011;  Okuyama,  2007).  Beberapa  sektor ekonomi yang sebelumnya tidak diperhatikan  oleh  daerah  akan  menjadi sektor  unggulan  baru  seperti  sektor pariwisata.

## D. KESIMPULAN
Bencana  memiliki  pengaruh  yang negatif  terhadap  kesejahteraan  masyarakat di Indonesia. Bencana dapat meningkatkan kemungkinan  sebuah  rumah  tangga menjadi miskin. Hal ini dapat terjadi akibat adanya  kehilangan  aset  produktif  dan sumber  pekerjaan  ketika  bencana.  Hasil estimasi  menunjukkan  bahwa    RT  yang mengalami  bencana  alam  akan  memiliki
kemungkinan  yang  lebih  besar  untuk menjadi  RT  miskin  sebesar  4,68  persen dibandingkan  dengan  RT  yang  tidak mengalami bencana alam. Besaran koefisien pengaruh terkoreksi menjadi 2,68 persen  setelah  mempertimbangkan  district fixed effect.
Tipe  bencana  sangat  mempengaruhi besaran dampak bencana terhadap kemiskinan  di  Indonesia.  Hasil  estimasi dengan  pendekatan  LPM  menunjukkan bahwa  banjir  dan  erupsi  memiliki hubungan yang signifikan terhadap tingkat kemiskinan  RT  di  Indonesia,  sedangkan gempa  tidak.  Erupsi  gunung  berapi memiliki pengaruh yang paling buruk bagi kondisi RT yaitu akan meningkatkan status kemiskinan  sebesar  9,87  persen  (setelah fixed  effect  7,84  persen),  sedangkan  banjir hanya  5,85  persen  (setelah  fixed  effect  3,99 persen).  Sedangkan  gempa  bumi  tidak menunjukkan  hubungan  yang  signifikan terkait  bencana  mengingat  selama  tahun 2008-2014 tidak terjadi gempa bumi dengan skala  yang  besar  pada  daerah  penelitian. Selain  itu,  adanya  kemungkinan  omitted variable  bias  akibat  tidak  mengkontrol variabel skala bencana.
Terdapat  tiga  pilihan  kebijakan untuk  meningkatkan  ketahan  bencana  di Indonesia.  Pertama,  peningkatan  aset–aset produktif    yang  mampu  mengurangi kerugian dan mempersingkat masa rehabilitasi.  Kepemilikan  lahan  pertanian dan bangunan akan mampu membantu RT untuk  kembali  ke  kondisi  semula  pasca bencana.  Kedua,  adanya  kegiatan  simulasi bencana yang terbukti berpengaruh langsung  terhadap  kesiapan  masyarakat. Kesiapan  yang  tinggi  akan  mengurangi dampak  bencana  secara  signifikan  baik terhadap  kerugian  material  maupun  non material.  Ketiga,  peningkatan  infrastruktur yang  tahan  bencana  untuk  daerah-daerah rawan bencana.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  RAND  yang  telah  memberikan akses  data  sehingga  dapat  digunakan dalam  penelitian  ini.  Penulis  juga berterimakasih kepada peneliti dan mahasiswa  National    Graduate  Institute  for Policy  Studies  di  Jepang  yang  memberikan pandangan  terhadap  konsep  ketahanan bencana di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Arouri,  M.,  Nguyen,  C.,  dan  Youssef,  A. Ben. (2015). Natural Disasters,
Household  Welfare,  and  Resilience: Evidence  from  Rural  Vietnam.  World Development, 70, 59–77. http://doi.org/10.1016/j.worlddev.20
14.12.017
Baez,  J.,  dan  Santos,  I.  (2008).  On  shaky ground:  The  effects  of  earthquakes  on household  income  and  poverty,  RPP LAC – MDGs and Poverty – 02/ 2008. New York: RBLACUNDP.
Bui, A. T., Dungey, M., Nguyen, C. V., dan Pham,  T.  P.  (2014).  The  impact  of natural disasters on household income, expenditure,  poverty  and  inequality: evidence  from  Vietnam.  Applied Economics, 46(15),
1751–1766. http://doi.org/10.1080/00036846.2014.
884706
Kim,  C.-K.  (2011).  The  Effects  Of  Natural Disasters  On  Long-Run  Economic Growth.  The  Michigan  Journal  of Business, 4(1), 11–49.
Kenny,  C.  (2012).  Disaster  Risk  Reduction in  Developing  Countries:  Costs, Benefits  and  Institutions.  Disasters, 36(4),
559–588.
http://doi.org/10.1111/j.1467- 7717.2012.01275.x
Kusumastuti, R. D., Husodo, Z. A., Suardi, L.,  dan  Danarsari,  D.  N.  (2014). Households  Perceptions  on  Factors Affecting  Resilience  towards  Natural
Disasters  in  Indonesia.  The  South  East
Asian  Journal  of  Management,  8(1),  13–
28. Retrieved from http://journal.ui.ac.id/index.php/tsea jm/article/viewFile/3099/2430
Kusumastuti, R. D., Husodo, Z. A., Suardi, L.,  dan  Danarsari,  D.  N.  (2014). Developing  a  resilience  index  towards natural disasters in Indonesia. International  Journal  of  Disaster  Risk Reduction, 10,
327–340. http://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2014.10.
007
Lazzaroni, S., dan Bergeijk, ⁎ Peter A.G. van. (2014).  Natural  disasters’  impact, factors  of  resilience  and  development: A meta-analysis of the macroeconomic literature.  Ecological  Economics,  107, 333–346.  Retrieved  from  http://ac.els- cdn.com
Menendez, M. (2014). Benefit in the wake of disaster : Long-run effects of earthquakes  on  welfare  in  rural Indonesia.  Journal  of  Development Economics, 118(33),
1–44. http://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2015.
08.004
Okuyama,  Y.  (2007).  Economic  Modeling for  Disaster  Impact  Analysis:  Past,
Present,  and  Future.  Economic  Systems
Research, 19(2), 115–124. http://doi.org/10.1080/0953531070132
8435
Ruwanpura,  J.,  Wickaramaratne,  S.,  Braun,
a.,  dan  Wirasinghe,  S.  C.  (2009). Planning and modelling for mitigation of  tsunami  impacts.  Civil  Engineering and  Environmental  Systems,  26(2),  195– 209. http://doi.org/10.1080/1028660080243 5835 Todaro,  M.  P.  and  Smith,  S.  C.  2009.
Economic Development.
Pearson.
UNCDF.
Toya,  H.,  dan  Skidmore,  M.  (2007).
Economic  development  and  the impacts  of  natural  disasters.  Economics Letters, 94(1),
20–25. http://doi.org/10.1016/j.econlet.2006. 06.020 Xiao,  Y.,  dan  Nilawar,  U.  (2013).  Winners and  losers:  Analysing  post-disaster spatial economic demand shift. Disasters, 37(4), 646–668. http://doi.org/10.1111/disa.12025 Xiao,  Y.,  dan  Drucker,  J.  (2013).  Does Economic  Diversity  Enhance  Regional Disaster  Resilience?  Journal  of  the American  Planning  Association,  79(2), 148–160.
http://doi.org/10.1080/01944363.2013.8821
25
World  Bank  Institute.  2005.  Introduction  to
Poverty Analysis. World Bank, Washington, D.C.
http://siteresources.worldbank.org/P
GLP/Resources/PovertyManual.pdf Wooldridge,  J.M.  (2013).  Introductory econometrics:  A  modern  approach (5thed.).  Mason,  OH:  South-Western, Cengage Learning