KAJIAN KERENTANAN SOSIAL TERHADAP BENCANA BANJIR
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTFlood is a natural phenomenon that occurs due to high rainfall intensity which causes excess water that is not accommodated by the drainage network of an area (Rachmat & Pamungkas, 2014). Based on the 2015 BNPB disaster risk assessment in (BNPB, 2016), the number of people exposed to flood risk in all regions of Indonesia is more than 170 million people with an exposed asset value of more than IDR 750 trillion. Floods are disasters that always occur every year in several places. The composition of the population greatly affects the level of social vulnerability to floods. Therefore, this research needs to be carried out with the aim of identifying social vulnerability to flood disasters as one of the disaster management efforts to reduce disaster risk.The method used in this research is qualitative method with a literature review approach. The results showed that the level of social vulnerability in Baleendah District, East Tondano District, and the coastal villages of Demak Regency is influenced by several factors. These factors are population, population according to sex, population according to age group, population density, poverty level, population with disabilities, level of dependency, number of family members, population growth, education level, and health insurance.Keywords: Social Vulnerability, Flood Disaster, Vulnerability Factors ABSTRAKBanjir adalah fenomena alam yang terjadi akibat intensitas curah hujan yang tinggi yang menyebabkan kelebihan air yang tidak tertampung oleh jaringan pematusan suatu wilayah (Rachmat & Pamungkas, 2014). Berdasarkan kajian risiko bencana BNPB tahun 2015 dalam (BNPB, 2016), jumlah jiwa terpapar risiko bencana banjir di seluruh wilayah Indonesia yaitu lebih dari 170 juta jiwa dengan nilai aset terpaparnya lebih dari Rp750 triliun. Banjir merupakan bencana yang selalu terjadi setiap tahun di beberapa tempat. Komposisi penduduk sangat mempengaruhi tingkat kerentanan sosial terhadap bencana banjir. Oleh karena itu, penelitian ini perlu dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi kerentanan sosial terhadap bencana banjir sebagai salah satu upaya penanggulangan bencana untuk mengurangi risiko bencana.Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode kualitatif dengan pendekatan kajian literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kerentanan sosial di Kecamatan Baleendah, Kecamatan Tondano Timur, dan pedesaan pesisir Kabupaten Demak dipengaruhi oleh beberapa faktor. Faktor-faktor tersebut yaitu jumlah penduduk, penduduk menurut jenis kelamin, penduduk menurut kelompok umur, kepadatan penduduk, tingkat kemiskinan, penduduk penyandang disabilitas, tingkat ketergantungan, jumlah anggota keluarga, pertumbuhan penduduk, tingkat pendidikan, dan jaminan kesehatan.Kata kunci: Kerentanan Sosial, Bencana Banjir, Faktor Kerentanan
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».