PEMODELAN WAKTU TEMPUH UNTUK MITIGASI BENCANA COVID-19 DI WILAYAH DENGAN KONDISI GEOGRAFIS YANG SULIT

Abstract

Abstrak

Covid-19 merupakan bencana non-alam yang membutuhkan penanggulangan bencana (mitigasi) dengan segera. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan waktu tempuh di Indonesia Timur untuk mitigasi bencana Covid-19. Penginderaan jauh telah di gunakan untuk memodelkan waktu tempuh berdasarkan analisis raster ke fasilitas Kesehatan di daerah yang memiliki kondisi geografis yang sulit. RSU Naibonat di Kabupaten Kupang yang merupakan rumah sakit rujukan Covid-19 digunakan sebagai studi kasus pada penelitian ini. Untuk skenario mitigasi bencana Covid-19 digunakan tambahan empat Puskesmas rujukan Covid-19. Data citra satelit Landsat 8, Digital Elevasi Model (DEM) untuk daerah aliran sungai (DAS), dan data jaringan jalan digunakan untuk layer tutupan lahan. Metode accumulative cost surface di software Saga GIS digunakan untuk menghitung waktu tempuh. berdasarkan besarnya kecepatan perjalanan melalui setiap pixel tutupan lahan. Hasil pemodelan waktu tempuh menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah di kabupaten Kupang menjangkau RSU Naibonat ≥ 2,5 jam perjalanan. Skenario penambahan empat Puskesmas rujukan Covid-19 akan menurunkan jumlah kecamatan yang dapat mengakses rujukan Covid-19 ≥ 2,5 jam. Pemodelan waktu tempuh ke rumah sakit rujukan Covid-19 ini dapat digunakan oleh pemerintah daerah untuk mitigasi bencana Covid-19 dengan meningkatkan akses ke rumah sakit rujukan Covid-19 di wilayah dengan kondisi geografis yang sulit.

 Kata kunci: pemetaan, penginderaan jauh, accumulative cost surface

Abstract

[Travel time modeling for disaster mitigation of Covid-19 in region with difficult geographic conditions]. Covid-19 is a non-natural disaster that requires immediate disaster response (mitigation). This study aims to model travel time in Eastern Indonesia for the disaster mitigation of Covid-19. Remote sensing has been used to model travel time based on raster analysis to health facilities in areas that have difficult geographic conditions. Naibonat Hospital (RSU Naibonat), a Covid-19 referral hospital in the Kupang district, was used as a case study. Four health centers (Puskesmas) were used for the Covid-19 disaster mitigation scenario. Satellite imagery data: Landsat 8, Digital Elevation Model (DEM) for watersheds, and road network were used for the land cover layer. Accumulated cost surface in Saga GIS was used to calculate travel time based on the travel speed on each land cover pixel. The travel time models show that most areas in the Kupang district reach the Naibonat Hospital ≥ 2.5 hours travel. The scenario of the addition of the four Covid-19 referral Puskesmas will decrease the number of sub-districts that can reach the Covid-19 referrals hospital and Puskesmas ≥ 2.5 hours travel. Local governments can use the travel time modeling for the Covid-19 disaster mitigation by improving access to Covid-19 referral hospitals in regions with difficult geographic conditions.

Keywords: mapping, remote sensing, accumulative cost surface