Hubungan Mitigasi Early Warning System (EWS) dengan kesiapsiagaan Relawan dalam Menghadapi Bencana di Desa Supiturang Kabupaten Lumajang

Siti  Nadifah; Cipto Susilo; Mohammad Ali Hamid

doi:10.47134/phms.v2i1.70

Authors

Siti Nadifah
Cipto Susilo Universitas Muhammadiyah Jember
Mohammad Ali Hamid Universitas Muhammadiyah Jember

DOI:

https://doi.org/10.47134/phms.v2i1.70

Keywords:

Mitigasi, Early Warning System, Kesiapsiagaan

Abstract

Sistem peringatan dini atau Early Warning Sistem (EWS) merupakan rangkaian sistem yang mengumumkan terjadinya fenomena alam berupa bencana atau tanda-tanda alam lainnya. Tujuan sistem peringatan dini adalah meningkatkan kewaspadaan masyarakat akan bencana dengan memberikan pengetahuan tentang risiko bencana, pemantauan dan layanan peringatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan mitigasi early warning system dengan kesiapisagaan relawan dalam menghadapi banjir. Desain penelitian ini menggunakan desai korelasional dengan pendekatan cross sectional. Populasi dalam penelitian ini adalah Relawan di Desa Supiturang Kabupaten Lumajang sebanyak 32 populasi. Teknik pengambilan sampel menggunakan simple random sampling dengan jumlah sampel 30 responden. Analisis data menggunakan spearmen rho dengan ketentuan α ≤ 0,05. Hasil penelitian menunjukkan nilai p 0,0001 < 0,05 yang artinya Ho ditolak dan H1 diterima. Ada hubungan signifikan mitigasi early warning system dengan kesiapsiagaan relawan dalam menghadapi bencana banjir dengan keeretan korelasi kuat dan arah korelasi positif. Artinya semakin optimal mitigasi bencana maka semakin baik kesiapsiagaan relawan dalam menghadapi bencana banjir. Dengan adanya suatu mitigasi early warning system dapat menjadi acuan relawan serta warga untuk selalu mengantisipasi adanya banjir

References

Ahmed, W. (2021). SARS-CoV-2 RNA monitoring in wastewater as a potential early warning system for COVID-19 transmission in the community: A temporal case study. Science of the Total Environment, 761. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144216

Astari, Anis, Y., Lestantyo, D., & Ekawati. (2020). Faktor Predisposing, Enabling, dan Reinforcing yang Berhubungan Dengan Kesiapsiagaan Perawat Rumah Sakit Jiwa Dalam Menghadapi Bahaya Kebakaran. Jurnal Kesehatan ..., 8(6).

Auliyah, N. A. F. (2020). Banjir Lahar Semeru di Kecamatan Candipuro Kabupaten Lumajang Tahun 1981.

Banjir Lahar Dingin Semeru, Jembatan Antardesa di Lumajang Putus. (n.d.).

Chung, J. (2019). Dropout early warning systems for high school students using machine learning. Children and Youth Services Review, 96, 346–353. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2018.11.030

Fatih, H. Al. (2019). Hubungan Karakteristik Individu Dengan Kesiapsiagaan Perawat Puskesmas Dalam Menghadapi Bencana Banjir Di Kabupaten Bandung. Jurnal Ilmiah Kesehatan Keperawatan, 15(1), 1.

Ferianto, K., & Hidayati, U. N. (2019). Efektifitas Pelatihan Penanggulangan Bencana Dengan Metode Simulasi Terhadap Perilaku Kesiapsiagaan Bencana Banjir Pada Siswa Sman 2 Tuban. Jurnal Kesehatan Mesencephalon, 5(2).

Funk, C. (2019). Recognizing the famine early warning systems network over 30 years of drought early warning science advances and partnerships promoting global food security. Bulletin of the American Meteorological Society, 100(6), 1011–1027. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-17-0233.1

Gao, Y. (2020). Machine learning based early warning system enables accurate mortality risk prediction for COVID-19. Nature Communications, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41467-020-18684-2

Guzzetti, F. (2020). Geographical landslide early warning systems. Earth-Science Reviews, 200. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2019.102973

Hao, Y. (2019). The study and application of a novel hybrid system for air quality early-warning. Applied Soft Computing Journal, 74, 729–746. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.09.005

Hesti, N., Yetti, & Erwani, E. (2019). Faktor-Faktor yang berhubungan dengan Kesiapsiagaan Bidan dalam Menghadapi Bencana Gempa dan Tsunami di Puskesmas Kota Padang. Jurnal Kesehatan Andalas, 8.

Howard, E. (2018). Contrasting prediction methods for early warning systems at undergraduate level. Internet and Higher Education, 37, 66–75. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2018.02.001

Jiang, Y. (2018). Microbial fuel cell sensors for water quality early warning systems: Fundamentals, signal resolution, optimization and future challenges. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, 292–305. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.06.099

Mas’Ula, N., Siartha, I. P., & Citra, I. P. A. (2019a). Kesiapsiagaan Masyarakat Terhadap Bencana Banjir Di Desa Pancasari Kecamatan Sukasada Kabupaten Buleleng. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha, 7(3).

Mas’Ula, N., Siartha, I. P., & Citra, I. P. A. (2019b). Kesiapsiagaan Masyarakat Terhadap Bencana Banjir Di Desa Pancasari Kecamatan Sukasada Kabupaten Buleleng. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha, 7(3).

Mengenal Sistem Peringatan Dini (Early Warning Sistem) Dan Gejala Alam. (n.d.).

Naidu, S. (2018). Early warning system for shallow landslides using rainfall threshold and slope stability analysis. Geoscience Frontiers, 9(6), 1871–1882. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2017.10.008

Nurcahya, B., Said, Sujana, N., & Azizah, N. (2022). Detail Engineering Design Infrastruktur Teknologi Informasi Peringatan Dini Banjir Dinas Pengairan Provinsi Aceh. Jurnal Teknologi Komputer Dan Informatika, 1(1), 1–14.

Parshuram, C. S. (2018). Effect of a pediatric early warning system on all-cause mortality in Hospitalized pediatric patients: The epoch randomized clinical trial. JAMA - Journal of the American Medical Association, 319(10), 1002–1012. https://doi.org/10.1001/jama.2018.0948

Pecoraro, G. (2019). Monitoring strategies for local landslide early warning systems. Landslides, 16(2), 213–231. https://doi.org/10.1007/s10346-018-1068-z

Piciullo, L. (2018). Territorial early warning systems for rainfall-induced landslides. Earth-Science Reviews, 179, 228–247. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.02.013

Prakoso, G. D., & Fatah, M. Z. (2018). ANALISIS PENGARUH SIKAP, KONTROL PERILAKU, DAN NORMA SUBJEKTIF TERHADAP PERILAKU SAFETY. Jurnal PROMKES, 5(2).

Rembold, F. (2019). ASAP: A new global early warning system to detect anomaly hot spots of agricultural production for food security analysis. Agricultural Systems, 168, 247–257. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2018.07.002

Salsabila, M. B. (2023). HUBUNGAN MITIGASI BENCANA DENGAN KESIAPSIAGAAN THE RELATIONSHIP BETWEEN DISASTER MITIGATION AND COMMUNITY PREPAREDNESS IN FACING FLOOD DISASTER IN WONOARI VILLAGE , TEMPUREJO DISTRICT. 6(1), 23–31.

Siaga Bencana. Badan Penanggulangan Bencana Pacitan. (n.d.).

Wahyuni, D., Syamsunasir, S., Subiyanto, A., & Azizah, M. (2022). Pemanfaatan Sistem Informasi Bencana Banjir di Kabupaten Bandung Untuk Mewujudkan Masyarakat Tangguh Bencana. PENDIPA Journal of Science Education, 6(2).

Wang, J. (2018). Application of a novel early warning system based on fuzzy time series in urban air quality forecasting in China. Applied Soft Computing Journal, 71, 783–799. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.07.030

Widayanti, B. H., & others. (2021). Kecamatan Gangga Kabupaten Lombok Utara Mitigation Landslide Disasters and Flood Based on the Local Wisdom of Bentek People , Gangga , District. 2(1), 19–28.

Wijnberge, M. (2020). Effect of a Machine Learning-Derived Early Warning System for Intraoperative Hypotension vs Standard Care on Depth and Duration of Intraoperative Hypotension during Elective Noncardiac Surgery: The HYPE Randomized Clinical Trial. JAMA - Journal of the American Medical Association, 323(11), 1052–1060. https://doi.org/10.1001/jama.2020.0592

Xu, Q. (2019). Integrated Space-Air-Ground Early Detection, Monitoring and Warning System for Potential Catastrophic Geohazards. Wuhan Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban)/Geomatics and Information Science of Wuhan University, 44(7), 957–966. https://doi.org/10.13203/j.whugis20190088