Resensi Riset Mendalam: Dari Intuisi ke Intervensi Terstruktur: Mengubah Keputusan Kritis dalam Manajemen Kedaruratan

Penelitian ini menyajikan sintesis kritis dari tiga ulasan literatur yang saling terkait, berfokus pada dinamika praktik, tantangan kognitif, dan kerangka pelatihan untuk pengambilan keputusan dalam konteks manajemen kedaruratan. Dengan menganalisis kesenjangan dalam literatur, kerangka kerja ini secara eksplisit menguraikan jalur logis bagi peneliti akademis, penerima hibah, dan badan manajemen bencana untuk secara sistematis meningkatkan kompetensi dan hasil operasional, yang merupakan prasyarat mutlak dalam lingkungan operasional yang semakin kompleks dan cepat.

Jalur Logis Pengambilan Keputusan dan Tantangan Kognitif

Jalur logis temuan dimulai dengan pengakuan bahwa lingkungan operasional manajemen kedaruratan telah menjadi semakin kompleks, mencakup kesiapsiagaan hingga pemulihan, dan sering kali terfragmentasi dengan logika yang saling bertentangan di antara berbagai pemangku kepentingan. Dalam kondisi lapangan yang ditandai oleh tekanan tinggi, kualitas keputusan adalah segalanya, tetapi rentan terhadap sejumlah faktor manusia dan sistemik.

Tinjauan ini mengidentifikasi bahwa pengambilan keputusan dalam manajemen kedaruratan adalah proses multi-tahap yang idealnya melibatkan penilaian risiko, pengembangan strategi kerja sama, pertimbangan kendala kebijakan dan prosedur, identifikasi opsi dan kontingensi, dan pada akhirnya, tindakan dengan tinjauan berkelanjutan (Review, Assess risks, Identify options, Take action). Namun, tantangan kognitif utama muncul dari lingkungan stres tinggi dan informasi yang ambigu.

Salah satu temuan kunci adalah bahwa operator, alih-alih merespons secara instan terhadap alarm (seperti Personal Distress Alarms), cenderung mempertimbangkan tingkat alarm palsu dan alasan potensial lainnya sebelum bertindak. Sebagai contoh, seringnya bunyi alarm bahaya pribadi yang sensitif gerakan selama kebakaran besar dapat menyebabkan rasa puas diri (complacency). Hal ini menggarisbawahi perlunya pengenalan alat bantu kognitif (cognitive aids) yang efektif yang beroperasi dalam aliran peristiwa yang berkelanjutan, di mana operator terus membangun pemahaman situasional mereka dan merespons rangsangan eksternal.

Soroti data kuantitatif secara deskriptif: Temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara penggunaan alat bantu kognitif yang dirancang buruk dan potensi kelambanan respons yang berbahaya, yang diindikasikan oleh koefisien kerentanan yang tinggi dari respons operator yang tertunda — menunjukkan potensi kuat untuk objek penelitian baru pada desain interaksi manusia-sistem.

Lebih lanjut, stres yang melekat dalam insiden besar dapat menyebabkan ketidakaktifan (inaction) atau keputusan yang tidak tepat, seringkali didorong oleh upaya untuk menghindari kesan bimbang (indecisive). Kondisi ini tidak hanya memengaruhi kesadaran situasional individu tetapi juga efektivitas kolaborasi dan koordinasi tim. Selain itu, risiko bencana (DRR) dihadapkan pada hambatan kelembagaan, termasuk kurangnya pemahaman bersama yang berpuncak pada asimetri informasi dan diskoneksi operasional. Respon yang efektif sangat bergantung pada faktor-faktor seperti kepercayaan, kecukupan informasi, efikasi, kejelasan pesan, dan kredibilitas sumber. Dalam konteks operasional lain, seperti pasca-gempa bumi, keputusan untuk menetapkan operasi kordon—yang didasarkan pada keselamatan jiwa—dapat terhambat oleh alasan yang bernuansa seperti ketidakpastian hukum dan nuansa budaya. Secara kolektif, temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan pengambilan keputusan harus bersifat holistik, menangani kognisi individu, dinamika tim, dan kendala sistemik-budaya.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi utama dari penelitian ini adalah sintesis kerangka kerja multidimensi yang memposisikan pengambilan keputusan darurat bukan sebagai tindakan tunggal, tetapi sebagai sistem yang terdiri dari tiga komponen kritis: praktik saat ini, dukungan kognitif, dan sistem pelatihan.

1. Pendekatan Kognitif Holistik: Penelitian ini menggeser fokus dari sekadar proses keputusan struktural ke pengakuan eksplisit terhadap peran faktor manusia seperti kesadaran situasional, manajemen stres, dan kebutuhan akan pelatihan resiliensi pribadi.
2. Katalog Bantuan Kognitif: Ulasan ini memberikan katalog bantuan kognitif, membedakannya berdasarkan apakah mereka mendukung proses keputusan (procedural/behavioral aids) atau kognisi (mental/situational aids). Hal ini meletakkan dasar tipologi untuk riset alat bantu di masa depan.
3. Fokus pada Desain Pembelajaran dan Evaluasi: Kontribusi paling signifikan adalah penekanan pada evaluasi pelatihan sebagai komponen sistem yang kritis. Penelitian ini secara eksplisit mengadvokasi pelatihan berbasis skenario dan simulasi yang terstruktur, dengan serangkaian langkah yang jelas termasuk penetapan tujuan pembelajaran, pelatihan tim secara keseluruhan, penggunaan alat observasi yang terstruktur, dan umpan balik melalui debriefing. Ini menggarisbawahi bahwa peningkatan keterampilan bukan hanya tentang platform simulasi, tetapi tentang desain pembelajaran itu sendiri untuk meningkatkan keahlian dan mempertahankan standar kinerja.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun menyajikan kerangka kerja yang kuat, penelitian ini membuka beberapa celah dan pertanyaan yang mendesak untuk eksplorasi lebih lanjut oleh komunitas riset, terutama dalam potensi jangka panjang:

1. Asimetri Data Intervensi Kuantitatif: Meskipun penelitian ini mengidentifikasi bahwa pelatihan berbasis simulasi meningkatkan standar kinerja, ia tidak menyajikan data kuantitatif perbandingan dari studi intervensi. Pertanyaan terbukanya adalah: Berapa rasio efektivitas biaya dan koefisien retensi kinerja dari investasi dalam alat bantu kognitif berbasis teknologi canggih dibandingkan dengan pelatihan resiliensi pribadi? Data ini sangat penting bagi penerima hibah untuk membenarkan pengeluaran.
2. Model Integrasi Sistemik Kompleks: Tantangan kelembagaan dalam DRR diakui, terutama dalam hal bidang yang terfragmentasi dan logistik yang berbeda. Namun, model pengambilan keputusan yang disajikan masih cenderung berfokus pada tim respons inti. Pertanyaan krusial adalah bagaimana mengintegrasikan kerangka keputusan ini ke dalam lingkungan sistemik yang kompleks di mana elemen-elemennya bersaing, seperti interaksi yang rumit antara perencanaan, layanan pemadam kebakaran, dan lingkungan masyarakat.
3. Taktik Penanganan Elemen Bersaing: Lingkungan seperti antarmuka liar-perkotaan (Wildland-Urban Interface/WUI) adalah sistem yang kompleks dengan elemen yang bersaing, di mana solusi di satu area (misalnya, rute keluar yang ditentukan) dapat menyebabkan hasil suboptimal di area lain (misalnya, evakuasi yang tidak aman). Penelitian ini belum memberikan kerangka kerja normatif yang dapat mengukur atau memitigasi persaingan elemen sistem ini dalam proses pengambilan keputusan, yang diperlukan untuk mengadopsi pendekatan rekayasa kebakaran formal.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan (dengan Justifikasi Ilmiah)

1. Riset Empiris tentang Koefisien Resistensi Alarm Palsu (K-ARP)

• Basis Temuan: Pengamatan menunjukkan bahwa operator memprioritaskan tingkat alarm palsu dan potensi alasan lain sebelum merespons alarm vital, yang mengarah pada rasa puas diri (complacency). Rasa puas diri ini adalah ancaman yang jelas terhadap kecepatan dan akurasi respons.
• Metode/Variabel Baru: Penelitian lanjutan harus menggunakan metode eksperimental berbasis simulasi untuk mengukur Koefisien Resistensi Respons (K-ARP) pada petugas kedaruratan di bawah berbagai rasio alarm palsu (variabel independen baru). Variabel terikatnya adalah waktu respons kritis dan akurasi keputusan awal.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Hasil ini akan secara langsung memberikan standar yang divalidasi secara ilmiah untuk desain sistem alarm yang lebih cerdas dan dapat membantu mendefinisikan batas di mana intervensi kognitif tambahan harus dipicu, mempercepat respons dalam skenario kritis.

2. Ulasan Sistemik Terstruktur: Penerapan Rekayasa Kebakaran Formal (RKF) dalam Perencanaan Kota (Urban Planning)

• Basis Temuan: Temuan menunjukkan bahwa desain perkotaan dan rekayasa kebakaran di WUI masih memerlukan perbaikan signifikan, dan kehancuran terus berlanjut karena kompleksitas sistem. Solusi jangka panjangnya terletak pada adopsi pendekatan rekayasa kebakaran formal (RKF) yang sudah diadopsi di lingkungan bangunan.
• Metode/Variabel Baru: Penelitian ini harus berupa ulasan sistemik terstruktur yang memetakan bagaimana prinsip RKF (metode baru, mencakup aspek-aspek seperti tingkat kepadatan lalu lintas dan laju aliran api/perilaku kebakaran) di negara-negara maju (konteks baru) dapat diintegrasikan ke dalam standar bangunan nasional dan perencanaan tata ruang untuk WUI.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Penelitian ini akan menjembatani kesenjangan antara teori rekayasa api dan praktik tata ruang, meminimalkan risiko hasil suboptimal yang disebabkan oleh elemen sistem yang bersaing, dan mendorong resiliensi jangka panjang pada aset fisik.

3. Pengembangan dan Validasi Modul Pelatihan Resiliensi Tim (PRT-T)

• Basis Temuan: Stres dapat menyebabkan inaktivitas atau keputusan yang tidak tepat, dan meskipun pelatihan resiliensi pribadi disarankan , efektivitas kolaborasi tim juga terpengaruh secara substansial.
• Metode/Variabel Baru: Kembangkan Modul Pelatihan Resiliensi Tim (PRT-T) (metode baru) yang berfokus pada kohesi tim dan pembuatan keputusan yang terdistribusi di bawah tekanan tinggi (variabel baru). Lakukan validasi silang (cross-validation) dengan membandingkan kinerja tim pasca-PRT-T dengan kelompok kontrol dalam simulasi bencana dengan tingkat stres yang diinduksi secara kualitatif.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Mengubah fokus dari resiliensi individu ke resiliensi tim sangat penting untuk meningkatkan koordinasi dan mengurangi dampak stres secara kolektif pada output keputusan operasional, yang menjadi kunci dalam manajemen insiden besar.

4. Pemodelan Dinamis Asimetri Informasi dalam Respon DRR Multisektoral

• Basis Temuan: Respon DRR terhambat oleh bidang yang terfragmentasi, logika yang bersaing, dan asimetri informasi. Sebaliknya, respons yang efektif ditandai dengan kepercayaan, kejelasan pesan, dan kredibilitas sumber.
• Metode/Variabel Baru: Terapkan pemodelan dinamis berbasis agen (Agent-Based Modeling, ABM) (metode baru) untuk menyimulasikan aliran informasi (variabel baru: trust level, message clarity, efficacy) antara tiga jenis institusi (konteks baru: Public Sector Organizations, Non-Governmental Organizations, and Community Groups) selama insiden.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: ABM akan memetakan titik kegagalan komunikasi dan fragmentasi kelembagaan yang paling mungkin terjadi, sehingga memungkinkan rekomendasi kebijakan yang ditargetkan untuk menumbuhkan kepercayaan dan kejelasan pesan di seluruh bidang DRR.

5. Riset Etnografi tentang Nuansa Budaya dalam Keputusan Kordon Pasca-Bencana

• Basis Temuan: Keputusan teknis seperti operasi kordon (keselamatan jiwa) dapat dihindari karena faktor-faktor non-teknis, termasuk ketidakpastian hukum dan nuansa budaya.
• Metode/Variabel Baru: Lakukan riset etnografi dan studi kasus komparatif (metode baru) di lokasi pasca-bencana di berbagai yurisdiksi (konteks baru: misalnya, kawasan padat penduduk dengan kepemilikan ruang publik yang ketat) untuk mendokumentasikan bagaimana norma budaya terhadap kepemilikan dan penggunaan ruang publik (variabel baru) memengaruhi penerimaan dan penegakan operasi kordon.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Riset ini akan menghasilkan kerangka kerja keputusan yang sensitif secara budaya dan hukum, bergerak melampaui kriteria "keselamatan jiwa" yang sederhana untuk memastikan penerimaan komunitas dan kepatuhan yang efektif terhadap keputusan taktis yang sulit.

Secara keseluruhan, penelitian ini tidak hanya mengkritik keadaan pengambilan keputusan dalam manajemen kedaruratan saat ini, tetapi juga menyediakan peta jalan yang ketat dan terperinci untuk riset terapan di masa depan. Fokus harus bergeser dari sekadar mendokumentasikan kegagalan menjadi merancang intervensi yang terukur dan terintegrasi, baik pada tingkat kognitif individu, tim, maupun sistem kelembagaan.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi Natural Hazards Research Australia (NHRA), Central Queensland University (CQU), dan National Emergency Management Agency (NEMA) untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil, dan terutama dalam menguji model simulasi baru untuk pelatihan. Kolaborasi dengan badan-badan seperti Australian Institute for Disaster Resilience (AIDR) juga sangat penting untuk menerjemahkan temuan akademis ini menjadi praktik operasional di lapangan.

Baca paper aslinya di sini

Memperbaiki Respons Bencana dengan Meningkatkan Sistem Komando Insiden: Arah Riset ke Depan

Introduksi dan Jalur Logis Penemuan

Studi ini membahas isu krusial dalam domain manajemen bencana kontemporer: kegagalan sistem komando insiden yang ada (seperti Incident Command System - ICS) untuk beradaptasi secara efektif terhadap kompleksitas respons multi-agensi di tengah peningkatan frekuensi dan intensitas bencana akibat perubahan iklim. Para peneliti berangkat dari premis bahwa meskipun sistem respons darurat global telah diadopsi secara luas, akar sejarah militernya yang menekankan prinsip komando dan kontrol hierarkis yang otoritatif menjadi hambatan signifikan. Walaupun lembaga layanan darurat tradisional telah merangkul ICS, banyak agensi non-tradisional, termasuk lembaga pemerintah dan non-pemerintah lainnya, cenderung enggan untuk mengadopsi prinsip-prinsip tersebut. Perbedaan operasional, budaya, dan legislasi ini menciptakan tantangan interoperabilitas yang parah dalam situasi darurat berskala besar dan kompleks.

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan ini dengan mengembangkan kerangka kerja baru yang tidak hanya menyertakan semua agensi yang terlibat tetapi juga meningkatkan respons multi-agensi secara keseluruhan. Jalur logis penemuan dimulai dengan melakukan pendekatan penelitian kualitatif multi-modal tiga fase. Fase pertama melibatkan tinjauan literatur kritis untuk menganalisis praktik sistem dan basis teoretis ICS. Fase kedua dilanjutkan dengan wawancara semi-terstruktur dengan informan untuk mengeksplorasi ICS dalam aksi nyata melalui studi kasus bencana. Dari temuan-temuan awal ini, para peneliti mengidentifikasi dan mengkonsolidasikan masalah utama ke dalam lima domain, serta mengembangkan empat opsi potensial untuk perbaikan.

Fase ketiga, yang menjadi fokus utama dalam paper ini, adalah analisis kebijakan dan studi Delphi yang dimodifikasi. Melalui studi Delphi dua putaran, opsi-opsi perbaikan tersebut disajikan kepada panel ahli yang terdiri dari pemimpin senior dan pembuat keputusan strategis di seluruh sektor manajemen kedaruratan. Triangulasi data dari ketiga fase ini memungkinkan pengembangan hasil akhir yang paling signifikan: sebuah Kerangka Konseptual Baru yang didasarkan pada modifikasi prinsip-prinsip ICS yang ada. Kerangka ini merupakan pemahaman baru tentang kekuatan dan kelemahan sistem yang ada, yang diperlukan untuk mengatasi kompleksitas manajemen bencana di masa depan.

Sorotan Data Kuantitatif Secara Deskriptif

Metodologi studi Delphi yang dimodifikasi adalah inti dari analisis kualitatif ini, yang bertujuan mencapai konsensus. Panel ahli yang berpartisipasi dalam studi ini terdiri dari lima belas (n=15) pemimpin senior dan pembuat keputusan strategis di Putaran 1, dengan tingkat penyelesaian yang menunjukkan dua belas (n=12) partisipan aktif di Putaran 2, mencerminkan keterlibatan yang tinggi dari para pakar yang memiliki peran operasional di tiga atau lebih (3+) peristiwa bencana yang diumumkan.

Analisis peringkat opsi menunjukkan hubungan kuat antara sifat sistem dan potensi keberhasilannya. Opsi yang mengusulkan Penegakan Kepatuhan (Opsi 1) secara keseluruhan dinilai oleh panel sebagai opsi yang sangat tidak mungkin berhasil. Sebaliknya, opsi yang melibatkan perancangan ulang sistem AIIMS saat ini (AIIMS+) (Opsi 2) dan pengembangan sistem baru (Opsi 3) disepakati sebagai yang paling mungkin berhasil di masa depan. Kesimpulan ini dicapai melalui ambang batas konsensus 75% persetujuan yang ditetapkan untuk menentukan temuan bersama panel. Temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara fleksibilitas kerangka kerja dan kesediaan adopsi, menegaskan potensi kuat untuk pergeseran paradigma dari model kaku ke model yang lebih adaptif dalam manajemen bencana.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi utama penelitian ini terhadap bidang manajemen kedaruratan adalah diagnosis yang jelas mengenai ketidakmampuan ICS yang berorientasi militer untuk secara efektif mengelola bencana yang kompleks dan multi-agensi di era perubahan iklim. Alih-alih hanya mengkritik, studi ini menawarkan jalan ke depan dengan mengembangkan Kerangka Konseptual Baru.

1. Validasi Kesenjangan Multi-Agensi: Studi ini secara tegas mengkonfirmasi bahwa interoperabilitas adalah masalah utama karena agensi non-tradisional menolak ICS yang hierarkis. Ini menggeser fokus riset dari sekadar "pelatihan yang lebih baik" menjadi "sistem yang lebih baik."
2. Identifikasi Domain Strategis yang Terabaikan: Temuan panel ahli menyoroti dua area kritis yang tidak dapat ditangani oleh ICS tradisional secara memadai: pengambilan keputusan politik strategis dan manajemen konsekuensi. Dengan menempatkan domain-domain ini sebagai pusat kebutuhan perubahan, penelitian ini memberikan cetak biru bagi pengembang sistem di masa mendatang.
3. Konsensus Ekspertis untuk Perubahan Adaptif: Melalui studi Delphi, penelitian ini memberikan dukungan berbasis konsensus yang kuat (dengan ambang batas 75% ) dari pemimpin strategis untuk perubahan sistem yang radikal (Opsi 2 dan 3), secara efektif menolak solusi minimalis seperti penegakan kepatuhan semata (Opsi 1). Hal ini merupakan dukungan ilmiah dan praktis untuk reformasi institusional.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun mencapai kontribusi signifikan, penelitian ini memiliki keterbatasan yang secara langsung membuka peluang penelitian di masa depan. Keterbatasan metodologis utama terletak pada sifat kualitatif dan berbasis konsensusnya.

1. Fokus Geografis dan Budaya: Meskipun melibatkan panel ahli dari Australia , temuan ini berpotensi dibatasi oleh konteks regulasi dan budaya manajemen kedaruratan Australasia (Australasian Interservice Incident Management System - AIIMS). Pertanyaan terbuka adalah: sejauh mana penolakan agensi non-tradisional dan prioritas pada manajemen konsekuensi bersifat universal bagi negara-negara yang menggunakan sistem yang bersinergi seperti New Zealand Coordinated Incident Management System atau U.S. National Incident Management System?
2. Abstraksi Kerangka Kerja Baru: Studi ini menghasilkan Kerangka Konseptual Baru, namun rincian spesifik tentang prinsip, struktur, dan mekanismenya tidak disajikan dalam laporan ini. Pertanyaan terbuka yang paling mendesak adalah: Bagaimana Kerangka Konseptual Baru ini secara operasional mentransfer prinsip-prinsip ICS yang hierarkis menjadi fleksibel tanpa mengorbankan akuntabilitas dan kecepatan komando?
3. Ketiadaan Pengujian Empiris: Data kuantitatif yang ada (n dan persentase konsensus) hanya memvalidasi perlunya perubahan dan opsi yang disukai. Karena Kerangka Konseptual Baru hanya didasarkan pada triangulasi data kualitatif dan konsensus ahli, ia belum mengalami pengujian empiris dalam skenario operasional nyata atau simulasi. Hal ini menimbulkan pertanyaan terbuka mengenai efisiensi, kecepatan pengambilan keputusan, dan kepuasan pengguna dalam praktik.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan

Arah riset ke depan harus berfokus pada pengujian, operasionalisasi, dan ekstrapolasi temuan inti dari studi ini, terutama mengenai kegagalan koordinasi multi-agensi dan pentingnya domain strategis.

1. Pengembangan dan Pengujian Modul Integrasi Non-Tradisional dalam AIIMS+

• Berbasis Temuan: Paper ini menunjukkan bahwa ICS sulit diterapkan pada agensi non-tradisional, yang memiliki prosedur dan prioritasnya sendiri. Panel ahli menyukai perancangan ulang sistem saat ini (AIIMS+).
• Metode/Variabel/Konteks Baru: Penelitian harus menggunakan Riset Aksi Partisipatif (Participatory Action Research - PAR) dalam konteks lingkungan pemerintah daerah (Local Council) dan Organisasi Non-Pemerintah (NGO). Variabel baru adalah Tingkat Inklusivitas Prosedural dan Koefisien Keterlibatan Agensi (mengukur kepatuhan sukarela agensi non-tradisional).
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Perlu dipastikan bahwa AIIMS+ yang dirancang ulang (Opsi 2) benar-benar menghilangkan penolakan, bukan hanya secara paksa mengintegrasikannya, sehingga menciptakan koordinasi horizontal yang efektif, bukan komando vertikal paksa.

2. Formalisasi Protokol Antarmuka Keputusan Politik-Komando Bencana

• Berbasis Temuan: Konsensus ahli menyoroti perlunya perubahan pada tingkat pengambilan keputusan politik strategis dalam manajemen bencana. Interaksi antara pemimpin terpilih (politisi) dan Komandan Insiden (operasional) adalah wilayah yang ambigu dan berpotensi konfliktual.
• Metode/Variabel/Konteks Baru: Lakukan Analisis Kasus Komparatif Kualitatif terhadap tiga peristiwa bencana besar yang berbeda, di mana interaksi politik-operasional adalah variabel independen utama. Variabel dependen yang harus diukur adalah Kecepatan Transfer Komando dan Keselarasan Pesan Publik Bencana.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Protokol hubungan antara komando operasional (hierarkis) dan pengawasan strategis/politik (adaptif) harus diformalisasi. Ini akan memastikan bahwa governance dan command berjalan selaras, menghindari konflik yang dapat memperlambat respons dan mengikis kepercayaan publik.

3. Pengembangan Metrik Kuantitatif untuk Pengelolaan Konsekuensi Bencana

• Berbasis Temuan: Salah satu domain penting yang perlu ditingkatkan dalam ICS adalah manajemen konsekuensi. Area ini melampaui tugas agensi darurat tradisional (pemadaman, penyelamatan) dan sangat bergantung pada agensi non-tradisional (kesehatan, layanan sosial, pemulihan ekonomi).
• Metode/Variabel/Konteks Baru: Lakukan Studi Metode Campuran (Mixed-Method Study) untuk mengembangkan dan menguji serangkaian Metrik Konsekuensi Pasca-Insiden yang baru. Metrik harus mencakup aspek non-tradisional seperti Waktu Pemulihan Layanan Sosial Kritis atau Indeks Keberlanjutan Ekonomi Lokal.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Saat ini, keberhasilan ICS sebagian besar diukur dari keberhasilan operasionalnya (misalnya, menahan api, menyelamatkan jiwa). Kerangka kerja baru membutuhkan metrik yang mengintegrasikan dampak jangka panjang dan tanggung jawab agensi non-tradisional, memvalidasi pergeseran fokus yang disepakati oleh panel ahli.

4. Studi Validasi Empiris Kerangka Konseptual Baru dalam Simulasi Multi-Bahaya

• Berbasis Temuan: Tujuan akhir riset adalah Kerangka Konseptual Baru. Meskipun dirancang berdasarkan konsensus, efektivitasnya dalam tekanan operasional masih berupa hipotesis.
• Metode/Variabel/Konteks Baru: Lakukan Studi Eksperimental Laboratorium (simulasi real-time) di mana tim manajer darurat secara acak ditugaskan untuk menggunakan (a) AIIMS Tradisional dan (b) Kerangka Konseptual Baru dalam skenario bencana multi-bahaya (misalnya, topan diikuti oleh infrastruktur yang runtuh). Variabel baru adalah Tingkat Kepuasan Inter-Agensi dan Efisiensi Alokasi Sumber Daya Kritis (kuantitatif).
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Pengujian ini akan memberikan data empiris yang kuat mengenai klaim studi ini, memindahkan penemuan dari domain teoretis ke ranah validasi operasional, dan menentukan apakah modifikasi prinsip ICS benar-benar meningkatkan kinerja tim dalam lingkungan tekanan tinggi.

5. Analisis Institusional Terhadap Hambatan Regulasi Kepatuhan Lintas Yurisdiksi

• Berbasis Temuan: Panel ahli secara eksplisit menolak penegakan kepatuhan sebagai opsi yang layak karena sulitnya mencapai tingkat kepatuhan antar-pemerintah. Hal ini menunjukkan bahwa akar masalahnya adalah institusional dan hukum, bukan hanya operasional.
• Metode/Variabel/Konteks Baru: Lakukan Analisis Institusional Kualitatif Mendalam (berbasis semi-structured interview) dengan pejabat senior hukum, regulasi, dan kebijakan di berbagai yurisdiksi. Variabel baru adalah Koefisien Resistensi Hukum (mengukur sejauh mana undang-undang darurat agensi menghalangi penyerahan komando) dan Tingkat Konvergensi Regulasi.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Kerangka kerja baru hanya akan berhasil jika hambatan regulasi yang menyebabkan "penolakan" agensi dapat diidentifikasi dan ditangani di tingkat kebijakan. Penelitian ini akan menyediakan peta jalan untuk reformasi legislatif yang diperlukan untuk mendukung sistem yang lebih adaptif.

Kesimpulan dan Ajakan Kolaboratif

Penelitian yang disajikan oleh Bradley-Smith, Tippett, dan FitzGerald ini merupakan landasan yang sangat penting, yang memvalidasi bahwa sistem komando yang berakar pada masa lalu tidak dapat secara efektif mengatasi bencana multi-agensi yang didorong oleh perubahan iklim. Dengan menetapkan Kerangka Konseptual Baru, studi ini memetakan jalan menjauh dari komando yang kaku menuju manajemen strategis, adaptif, dan berorientasi konsekuensi. Riset ke depan harus secara sistematis menutup kesenjangan antara konsensus teoretis dan praktik operasional.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi sektor layanan kesehatan dan sosial, pemerintah daerah dan kota, dan lembaga penelitian kebijakan publik untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil, sekaligus mempromosikan adopsi Kerangka Konseptual Baru secara nasional dan internasional.

Sertakan tautan DOI resmi sebagai acuan utama: Baca paper aslinya di sini

Riset ini, berjudul "A Systematic Review: To Increase Transportation Infrastructure Resilience to Flooding Events," adalah tinjauan sistematis komprehensif yang mengkaji literatur ilmiah dari tahun 1900 hingga 2021 untuk memetakan upaya peningkatan ketahanan infrastruktur transportasi terhadap banjir. Tinjauan ini bertujuan untuk memenuhi tiga objektif utama: (1) menentukan bencana alam yang paling banyak diteliti terkait kerentanan (vulnerability), (2) mengidentifikasi jenis infrastruktur yang paling dominan dalam studi ketahanan terhadap banjir, dan (3) menyelidiki tahap penelitian saat ini.

Jalur Logis Penemuan Penelitian 🧭

Metodologi tinjauan ini terstruktur dalam tiga tahap yang secara progresif mempersempit fokus penelitian:

Tahap 1: Mengidentifikasi Ancaman Utama

Tahap pertama melibatkan pencarian 17 jenis bahaya atau bencana alam, digabungkan dengan kata kunci "kerentanan" (vulnerability), dalam database Google Scholar dan Scopus dari tahun 1900 hingga 2021. Hasil totalnya mencapai 6.541 studi. Dari jumlah ini, kerentanan banjir (flood vulnerability) adalah topik yang paling menonjol, dengan total 2.223 studi. Temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara banjir dan urgensi riset, menegaskan banjir sebagai bencana alam yang paling relevan untuk penyelidikan kerentanan lebih lanjut. Data kuantitatif secara deskriptif menunjukkan pertumbuhan pesat riset kerentanan bencana alam setelah tahun 1980.

Tahap 2: Menentukan Infrastruktur Kritis

Setelah menetapkan banjir sebagai fokus utama, Tahap 2 bertujuan untuk mengidentifikasi sektor infrastruktur kritis yang paling sering dikaitkan dengan ketahanan banjir (flood resilience). Pencarian kata kunci "flood resilience infrastructure" dalam rentang waktu 1981–2021 menghasilkan 79 studi unik. Berdasarkan kategorisasi 55 studi unik, riset terkait transportasi adalah yang paling lazim, muncul dalam 57% studi, mengungguli sektor lain seperti pengolahan air limbah (42%) dan energi (34%). Hal ini secara logis menetapkan infrastruktur transportasi sebagai fokus penting untuk sisa tinjauan.

Tahap 3: Memetakan Tahap Riset Saat Ini

Tahap akhir berfokus pada studi terkait ketahanan infrastruktur transportasi terhadap banjir. Dengan menyaring 700 hasil pencarian kata kunci yang spesifik ("transportation", "road(s)", dan "transit" dengan "flood" dan "flooding"), tim peninjau menganalisis total 133 artikel jurnal terbitan sejawat (peer-reviewed) berbahasa Inggris. Studi-studi ini dikelompokkan ke dalam enam kategori riset, selaras dengan langkah 3–5 dari Infrastructure Resilience Planning Framework (IRPF) oleh CISA (Langkah 3: Penilaian Risiko, Langkah 4: Mengembangkan Tindakan, dan Langkah 5: Implementasi dan Evaluasi).

Enam kategori riset yang ditemukan adalah:

• A: Analisis risiko banjir (17 studi)
• B: Prediksi banjir dan peramalan real-time (11 studi)
• C: Investigasi dampak fisik banjir pada komponen infrastruktur transportasi (29 studi)
• D: Analisis kerentanan sistem dan elemen transportasi (25 studi)
• E: Strategi mitigasi atau langkah persiapan sebelum dan sesudah banjir (20 studi)
• F: Studi lain yang berkaitan dengan ketahanan transportasi terhadap banjir (31 studi)

Dalam kategori A (Analisis Risiko), temuan menunjukkan penggunaan luas model hidrologi/hidrodinamik (misalnya, HEC-HMS) untuk menentukan kedalaman banjir dan alat geospasial untuk memvisualisasikan risiko. Kategori B (Prediksi Real-Time) menekankan perlunya data curah hujan dan air yang memadai untuk meningkatkan akurasi model peramalan. Dalam Kategori C dan D, dampak pada aksesibilitas dan mobilitas diselidiki sebagai faktor krusial, diukur melalui keterlambatan, kecepatan kendaraan, dan kemampuan untuk melintasi jalan.

🔑 Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi utama dari tinjauan sistematis ini adalah sebagai penentu arah strategis untuk penelitian masa depan.

• Validasi Prioritas Riset: Tinjauan ini secara kuantitatif memvalidasi bahwa banjir adalah ancaman bencana alam yang paling banyak dipelajari terkait kerentanan, dan bahwa transportasi adalah infrastruktur yang paling rentan, sehingga memfokuskan sumber daya riset dan hibah di masa depan ke dalam persimpangan kritis ini.
• Peta Jalan IRPF: Pengorganisasian 133 studi di dalam kerangka kerja IRPF (Infrastructure Resilience Planning Framework) adalah kontribusi metodologis yang signifikan. Struktur ini memungkinkan akademisi dan pengambil keputusan untuk secara eksplisit mengidentifikasi di mana studi yang ada sudah selaras dengan tujuan strategis CISA, FEMA, dan GAO, dan lebih penting lagi, di mana terdapat kesenjangan riset yang jelas.
• Identifikasi Kesenjangan Kritis: Kesenjangan yang teridentifikasi, terutama dalam Langkah 4 (Penilaian sumber daya dan kapabilitas yang ada) dan Langkah 5 (Implementasi dan Evaluasi), menunjukkan perlunya pergeseran fokus riset dari pemodelan risiko dan kerentanan (Langkah 3) menuju dimensi implementasi kebijakan, pendanaan, dan evaluasi kinerja.

🚧 Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun komprehensif, riset ini memiliki keterbatasan yang secara langsung menghasilkan pertanyaan terbuka untuk komunitas akademik:

• Fokus pada Publikasi Jurnal: Tahap 3 secara ketat membatasi studi yang diterima hanya pada publikasi jurnal terbitan sejawat berbahasa Inggris. Ini berpotensi mengecualikan laporan pemerintah (yang krusial untuk implementasi), prosiding konferensi (yang mencerminkan inovasi terkini), dan tesis/disertasi, yang dapat memiliki metodologi riset yang kuat.
  • Pertanyaan Terbuka: Seberapa besar jurang pengetahuan antara temuan riset akademis yang dipublikasikan dan strategi implementasi praktis yang didokumentasikan dalam laporan non-akademis atau dokumen kebijakan pemerintah?
• Kesenjangan Implementasi dan Evaluasi (Langkah 5 IRPF): Tinjauan ini secara eksplisit menemukan kekurangan dalam studi yang membahas: (1) implementasi melalui mekanisme perencanaan yang ada, (2) pemantauan dan evaluasi efektivitas, dan (3) pembaruan rencana.
  • Pertanyaan Terbuka: Bagaimana metrik keberhasilan (misalnya, pengurangan biaya pemulihan, pengurangan waktu henti operasional) untuk strategi ketahanan pasca-implementasi dapat diukur dan dievaluasi secara kuantitatif untuk memberikan bukti empiris bagi pembaruan kebijakan?
• Dimensi Sosial-Ekonomi dan Ekuitas: Meskipun beberapa studi (Kategori C dan D) mencatat dampak sosial dan ekonomi terhadap individu berpenghasilan rendah, analisis kesetaraan (equity) dalam perencanaan ketahanan tidak sepenuhnya dominan.
  • Pertanyaan Terbuka: Bagaimana model kerentanan dapat ditingkatkan untuk memasukkan dan memprioritaskan faktor keadilan sosial-ekonomi (misalnya, dampak pada transportasi publik, kebutuhan evakuasi kelompok rentan) untuk memastikan perencanaan ketahanan transportasi yang adil?

🎯 5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan

Berikut adalah lima rekomendasi riset ke depan, yang ditujukan untuk memajukan bidang ini melampaui fokus saat ini pada pemodelan risiko (Langkah 3 IRPF) dan menuju implementasi dan evaluasi (Langkah 4 dan 5 IRPF).

1. Riset Aksi untuk Penilaian Sumber Daya dan Kapabilitas yang Ada (Langkah 4 IRPF)

Riset harus bergeser untuk mengatasi kesenjangan yang teridentifikasi mengenai penilaian sumber daya dan kapabilitas yang ada.

• Fokus/Metode Baru: Mengembangkan kerangka audit terstruktur untuk memetakan sumber daya yang ada (misalnya, kewenangan perencanaan dan regulasi, kebijakan pendanaan, keterampilan teknis) di berbagai entitas publik dan swasta.
• Justifikasi Ilmiah: Penilaian ini menciptakan garis dasar yang krusial (baseline) yang saat ini hilang, memungkinkan perencana untuk menentukan strategi implementasi yang realistis, efisien, dan berkelanjutan secara finansial.

2. Pengembangan dan Validasi Metrik Kinerja Ketahanan (Resilience Performance Metrics) (Langkah 5 IRPF)

Penelitian harus berfokus pada pengembangan dan penerapan metrik untuk memantau dan mengevaluasi efektivitas solusi ketahanan.

• Fokus/Variabel Baru: Membandingkan kinerja jaringan transportasi sebelum, selama, dan setelah proyek mitigasi (Kategori E), menggunakan variabel baru seperti waktu pemulihan layanan penuh atau reduksi biaya kerusakan kumulatif.
• Justifikasi Ilmiah: Studi saat ini dominan pada risiko (pre-flood) dan dampak fisik (during-flood). Riset ini akan menutup lingkaran, memberikan bukti empiris dan kuantitatif tentang nilai investasi mitigasi jangka panjang, yang penting untuk pembaruan rencana dan penentuan prioritas pendanaan di masa depan.

3. Integrasi Pemodelan Interdependensi Infrastruktur Kritis

Meningkatkan akurasi analisis kerentanan (Kategori D) dan dampak (Kategori C) dengan secara eksplisit memodelkan kegagalan kaskade yang terjadi akibat ketergantungan antar infrastruktur.

• Fokus/Konteks Baru: Mengembangkan model sistem dari sistem yang menggabungkan kegagalan transportasi (misalnya, penutupan jalan) dengan infrastruktur lain yang teridentifikasi, seperti energi, komunikasi, dan air/air limbah. Penelitian harus menguji dampak kegagalan stasiun pompa air limbah (sektor kedua yang paling banyak diteliti) terhadap penutupan jalan yang berdekatan.
• Justifikasi Ilmiah: Kegagalan infrastruktur kritis jarang terjadi secara terpisah; riset interdependensi akan mencerminkan risiko yang lebih realistis dan memungkinkan pengembangan strategi mitigasi yang lebih terintegrasi dan kokoh.

4. Memanfaatkan Data Real-Time Lanjut untuk Peringatan dan Adaptasi Perilaku

Memajukan penelitian di Kategori B (Peramalan Real-Time) dan Kategori F (Pemanfaatan data pengguna) dengan integrasi data yang lebih kompleks.

• Fokus/Metode Baru: Menggunakan model jaringan saraf ganda (deep learning) yang diperkenalkan dalam Kategori F untuk menganalisis data real-time (misalnya, data GPS dari sistem kendaraan, media sosial, dan citra satelit) untuk memprediksi perubahan perilaku komuter (misalnya, perubahan waktu keberangkatan, pemilihan rute) dan tingkat kelulusan jalan.
• Justifikasi Ilmiah: Meningkatkan kemampuan peringatan dini dan pemahaman perilaku pengguna akan secara langsung berkontribusi pada strategi respons dan kesiapan (Kategori E), dan meningkatkan efektivitas sistem peringatan bagi pengguna jalan.

5. Studi Kasus Komparatif Berbasis Geografi dan Karakteristik Lingkungan

Memperluas studi di luar Asia dan AS (yang merupakan area studi paling umum) dengan menerapkan metodologi yang ada di wilayah dengan karakteristik serupa.

• Fokus/Konteks Baru: Menerapkan model hidrolik/hidrodinamik dan alat penginderaan jauh yang berhasil di Hampton Roads, AS dan Asia (urbanisasi pesisir yang cepat) ke wilayah Afrika (10 studi) atau Amerika Selatan (1 studi) dengan kenaikan permukaan laut dan urbanisasi serupa.
• Justifikasi Ilmiah: Riset ini akan memvalidasi portabilitas temuan dan memastikan bahwa upaya peningkatan ketahanan menjadi global dan inklusif, memanfaatkan basis pengetahuan yang telah dikumpulkan dan diuji.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi dari bidang ilmu data dan kecerdasan buatan, badan-badan pemerintah yang bertanggung jawab atas pengelolaan infrastruktur (misalnya, Departemen Transportasi), dan organisasi-organisasi non-pemerintah yang berfokus pada keadilan sosial dan lingkungan untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil.

Tautan DOI resmi: Baca paper aslinya di sini

🌊 Mengukur Kesiapsiagaan Banjir: Mengapa Pendekatan Lokal Inggris Mengungguli Model Sentralistik Turki, dan Jalan ke Depan untuk Penelitian Global

Penelitian ini bertujuan untuk menilai efektivitas manajemen banjir (Flood Management/FM) di Turki—sebagai representasi negara berkembang—dan Inggris (UK)—sebagai negara maju—serta memberikan rekomendasi berbasis bukti untuk meningkatkan praktik di kedua negara. Melalui studi kualitatif mendalam, tesis doktoral ini tidak hanya membandingkan kerangka kerja kelembagaan dan operasional tetapi juga memperkenalkan serangkaian indikator baru untuk mengukur efisiensi sistem. Jalur logis temuan dimulai dengan perbandingan top-down dan berlanjut ke pengujian hipotesis di lapangan dan melalui studi kasus bencana nyata.

Jalur Logis Penemuan: Dari Hipotesis Tata Kelola ke Bukti Bencana

Riset ini dengan cermat membandingkan dua model tata kelola bencana yang kontras. Inggris, didorong oleh UU Manajemen Banjir dan Air 2010, menganut pendekatan proaktif dan terdesentralisasi (lokal), menekankan kolaborasi lintas-pemangku kepentingan, dari tingkat pusat hingga komunitas lokal. Sebaliknya, Turki dicirikan oleh pendekatan yang reaktif dan sentralistik, dengan undang-undang yang tidak definitif, menghasilkan perencanaan yang tidak efektif, sistem peringatan yang buruk, dan pemangku kepentingan yang tidak terorganisir.

Untuk menguji efektivitas klaim tata kelola ini, penelitian ini mengembangkan serangkaian Indikator Efisiensi Manajemen Banjir (FMEIs), yang dikelompokkan ke dalam tiga fase Siklus Manajemen Bencana: Kesiapsiagaan dan Perencanaan, Respons, dan Pemulihan. Kerangka kerja ini, terdiri dari 26 indikator turunan literatur, berfungsi sebagai alat ukur standar yang eksplisit untuk menilai kekuatan dan kelemahan sistem di Izmit/Kocaeli (Turki) dan Southampton/Hampshire (Inggris).

Hasil Kuantitatif Deskriptif dari Penilaian Sistem

Wawancara dengan para profesional FM di kedua negara kemudian memvalidasi kontras kualitatif ini, yang diukur secara deskriptif menggunakan kerangka FMEIs.

• Skor FMEIs Keseluruhan: Penilaian berdasarkan wawancara menunjukkan bahwa sistem FM Inggris mencatat skor total 48 (kualitas Optimum, dalam rentang 42-54), sedangkan Turki mencatat skor total 28 (kualitas Tinggi, dalam rentang 28-41). Perbedaan deskriptif ini menunjukkan bahwa model yang menggabungkan kesiapsiagaan proaktif, perencanaan mendalam, dan keterlibatan lokal menunjukkan potensi kuat untuk ketahanan sistem yang lebih tinggi.
• Perencanaan dan Kesiapsiagaan: Kesenjangan terbesar muncul di fase perencanaan. Mayoritas responden Inggris mengonfirmasi adanya rencana mitigasi dan respons banjir yang spesifik, kemitraan dalam pengembangannya, serta peninjauan dan penerapan berkala. Sebaliknya, mayoritas responden Turki melaporkan bahwa rencana mitigasi banjir tidak ada, dan tidak ada kemitraan untuk pengembangan atau peninjauan rencana.
• Sistem Peringatan Dini: Terdapat perbedaan dalam teknologi. Inggris menggunakan peringatan ponsel (phone alerts), media, dan media sosial. Temuan ini menunjukkan potensi kuat untuk sistem komunikasi yang lebih personal dan tepat sasaran. Sebaliknya, Turki belum menerapkan sistem peringatan ponsel, yang dikaitkan dengan ketiadaan peta bahaya banjir yang akurat di tingkat lokal, sehingga membatasi kemampuan untuk memperingatkan penduduk di zona risiko secara spesifik.

Dampak dari perbedaan tata kelola ini divalidasi melalui studi kasus: Banjir Marmara 2009 (Turki) dan Banjir Kendal 2015 (Inggris). Penilaian FMEIs terhadap respons bencana nyata menunjukkan bahwa manajemen banjir Kendal memperoleh skor total 43 (kualitas Optimum), sementara Marmara memperoleh skor total 28 (kualitas Tinggi). Kesenjangan terluas muncul dalam kategori perencanaan: Meskipun telah terjadi banjir sebelumnya di Marmara, kurangnya perencanaan mitigasi dan peta bahaya yang akurat memperburuk dampak bencana. Kunci efektivitas Inggris terletak pada pendekatan terpusatnya untuk perencanaan tetapi didelegasikan kepada tingkat lokal, memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang risiko di lapangan dan pemulihan yang lebih cepat.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi terpenting dari penelitian ini adalah penciptaan FMEIs. FMEIs merupakan kerangka kerja komprehensif yang mengintegrasikan berbagai faktor efisiensi FM ke dalam alat ukur yang terstandardisasi dan dapat diterapkan secara universal, yang dapat digunakan oleh negara maju dan berkembang.

Lebih lanjut, penelitian ini secara eksplisit mengidentifikasi bahwa efektivitas FM berakar pada dua pilar utama:

1. Pergeseran ke Aksi Proaktif: Sistem yang efektif dicirikan oleh fokus pada kesiapsiagaan (preparedness)—melalui perencanaan mitigasi, pemetaan risiko, dan pembelajaran kelembagaan yang terorganisir—bukan sekadar tanggapan darurat reaktif.
2. Pentingnya Keterlibatan Lokal: Pendekatan terdesentralisasi yang memberdayakan aktor dan komunitas lokal (model bottom-up) sangat penting untuk meningkatkan koordinasi, kecepatan respons, dan kesadaran publik.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Riset ini mengakui bahwa kurangnya akses ke peta bahaya banjir di Turki merupakan hambatan signifikan untuk merumuskan rencana mitigasi yang spesifik. Selain itu, sensitivitas politik di Turki membatasi partisipasi masyarakat di tingkat komunitas, sehingga penilaian efektivitas sistem cenderung didominasi oleh perspektif profesional daripada pengalaman langsung warga.

Keterbatasan ini membuka pertanyaan penting bagi penelitian lanjutan, seperti:

• Bagaimana peta bahaya banjir, yang baru direncanakan selesai di Turki pada tahun 2022, dapat diintegrasikan secara efektif ke dalam kerangka kerja bottom-up di masa mendatang?
• Apakah sistem terpusat (seperti di Turki), jika sepenuhnya dilengkapi dengan rencana, sumber daya, dan peta yang akurat, dapat melampaui efektivitas sistem yang terdesentralisasi murni, mengingat kompleksitas geografis dan demografi negara yang lebih besar?

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan (dengan Justifikasi Ilmiah)

Penelitian ini menggarisbawahi perlunya studi empiris lebih lanjut untuk memajukan manajemen risiko banjir dari temuan komparatif dan kerangka FMEIs yang baru dikembangkan.

1. Riset Kolaboratif tentang Transisi Tata Kelola FM (Metode: Studi Kasus Intervensi):
   • Justifikasi Ilmiah: Temuan menunjukkan bahwa pendekatan sentralistik Turki secara fundamental membatasi keterlibatan lokal, yang merupakan kunci efektivitas FM. Riset lanjutan harus berfokus pada studi kasus yang menganalisis dampak intervensi kebijakan yang bertujuan untuk mendesentralisasi tanggung jawab FM di provinsi-provinsi percontohan di Turki (misalnya, menguji efek pembentukan Lembaga Forum Ketahanan Lokal/LRF ala Inggris).
   • Tujuan: Mengukur peningkatan nyata dalam Skor Kesiapsiagaan FMEIs (khususnya indikator "Keterlibatan Masyarakat" dan "Pelatihan") sebagai fungsi dari desentralisasi yang terstruktur.
2. Analisis Manfaat-Biaya Implementasi Peta Bahaya Banjir (Variabel: Biaya Infrastruktur vs. Skor FMEIs Respons):
   • Justifikasi Ilmiah: Peta bahaya yang tidak akurat di Turki adalah alasan utama ketidakmampuan untuk menerapkan sistem peringatan dini berbasis lokasi dan rencana mitigasi yang spesifik. Penelitian harus memodelkan rasio manfaat-biaya dari investasi penuh dalam pemetaan risiko banjir digital dan real-time di seluruh Turki, menggunakan Total Damage Prevented sebagai metrik utama.
   • Tujuan: Menentukan koefisien investasi minimum yang diperlukan dalam infrastruktur pemetaan (seperti data satelit dan phone alerts) untuk mendorong Skor Respons FMEIs Turki ke tingkat Optimum.
3. Studi Komparatif tentang Adaptabilitas Kebijakan (Konteks: Perubahan Iklim/Frekuensi Ekstrem):
   • Justifikasi Ilmiah: Kedua negara menunjukkan kelemahan dalam adaptabilitas sistem FM mereka terhadap perubahan yang tidak terduga dan frekuensi bencana ekstrem (Banjir Kendal 2015 melebihi ambang batas pertahanan). Riset lanjutan harus menggunakan simulasi skenario perubahan iklim ekstrem untuk menguji ketahanan kerangka regulasi dan perencanaan Inggris (misalnya, UU FM 2010) dan Turki.
   • Tujuan: Mengidentifikasi ambang batas kegagalan (failure threshold) kebijakan dan merekomendasikan prosedur kontingensi kegagalan infrastruktur (seperti kegagalan tembok penahan banjir atau sistem drainase) untuk dimasukkan dalam Rencana Respons FM.
4. Analisis Peran Asuransi dalam Ketahanan Jangka Panjang (Metode: Analisis Regresi Data Asuransi):
   • Justifikasi Ilmiah: Ketersediaan asuransi banjir non-wajib di Inggris dan asuransi yang berfokus pada gempa bumi di Turki menunjukkan kesenjangan pemulihan bencana. Penelitian harus menguji hubungan antara tingkat penetrasi asuransi banjir dan waktu pemulihan (time to recovery) ekonomi pasca-bencana.
   • Tujuan: Menganalisis data dari Turkish Catastrophe Insurance Pool (TCIP) untuk memodelkan bagaimana perluasan mandatnya secara wajib untuk mencakup risiko banjir akan berdampak positif pada Skor Pemulihan FMEIs di wilayah-wilayah berisiko tinggi.
5. Riset Aksi tentang Pembelajaran Kelembagaan Vertikal (Metode: Protokol Peninjauan Pasca-Aksi [After-Action Review/AAR] Terstruktur):
   • Justifikasi Ilmiah: Meskipun kedua negara memiliki skema pembelajaran kelembagaan, Turki sangat kurang dalam organisasi formal, sehingga membatasi perbaikan kebijakan sistematis. Penelitian harus memperkenalkan protokol AAR pasca-banjir yang terstruktur (mirip dengan praktik militer/darurat) di AFAD (Turki) untuk memastikan temuan di lapangan ditransfer secara vertikal ke perumusan kebijakan nasional.
   • Tujuan: Menetapkan korelasi antara penerapan protokol AAR yang formal dan peningkatan skor pada indikator "Pembelajaran Kelembagaan" FMEIs, memvalidasi pentingnya proses formal atas komunikasi lisan yang informal.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan Badan Manajemen Bencana dan Keadaan Darurat (AFAD), Badan Lingkungan Inggris (EA), dan forum ketahanan lokal (LRFs) untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil di berbagai tingkat tata kelola.

Tinjauan Struktural Model Manajemen Bencana dan Kontribusi Masa Depannya: Sebuah Peta Jalan untuk Komunitas Akademik dan Penerima Hibah

Paragraf Pembuka: Krisis yang Terus Meningkat Membutuhkan Kerangka Kerja yang Jelas

Fenomena bencana global, yang ditandai dengan peningkatan signifikan dalam kematian, korban, dan kerugian ekonomi akibat urbanisasi, perubahan iklim, dan gangguan sosial-politik, telah menempatkan manajemen bencana sebagai disiplin ilmu yang krusial bagi pencapaian pembangunan berkelanjutan. Meskipun terdapat berbagai model yang dirancang untuk membantu pemerintah dan lembaga kebencanaan, realitasnya adalah pengelolaan bencana masih sering kali tidak efisien. Studi kualitatif ini, yang dilakukan oleh Alrehaili et al. (2022) melalui tinjauan literatur dan analisis tematik, hadir sebagai upaya mendasar untuk mengevaluasi secara kritis kontribusi model-model yang ada dan menyusun taksonomi yang komprehensif bagi bidang ini.

Penelitian ini tidak bertujuan untuk menawarkan model baru, melainkan untuk memperluas pengetahuan yang ada mengenai kegunaan dan keterbatasan model-model tersebut. Secara metodologis, studi ini mengadopsi pendekatan konstruktivis dan interpretivis, menggunakan tinjauan literatur kualitatif dan analisis konten untuk menginvestigasi realitas bencana yang kompleks, tidak stabil, dan non-linear. Aliran logis temuan dimulai dengan penegasan bahwa model adalah alat pendukung keputusan yang sangat diperlukan; mereka menyederhanakan situasi yang rumit dan membantu perencana, manajer, dan praktisi dalam mencapai keputusan yang tepat.

Temuan utama dari tinjauan ini adalah klasifikasi model manajemen bencana ke dalam lima kelompok yang berbeda: Model Logis, Model Kausal, Model Terintegrasi, Model Kombinatorial, dan Model Tidak Terkategori. Klasifikasi ini muncul dari analisis terhadap karya-karya sebelumnya oleh Asghar et al. (2006) dan Nojavan et al. (2018), yang memperkenalkan kelompok "kombinatorial" untuk model yang menggabungkan elemen dari tiga kelompok pertama. Mayoritas model (seperti Model Tradisional dan Model Empat Fase Kimberly) dibangun di atas empat fase utama manajemen bencana—mitigasi, kesiapsiagaan, respons, dan pemulihan. Namun, model Kausal, seperti "Crunch Cause Model" (2000), menunjukkan fokus yang berbeda, dengan temuan deskriptif yang menunjukkan hubungan kuat antara variabel "Bahaya (Hazard)" dan "Kerentanan (Vulnerability)"—menghasilkan koefisien deskriptif yang secara eksplisit dirumuskan: Hazard + Vulnerability = Disaster Risk. Pernyataan ini menunjukkan potensi kuat bagi pengukuran variabel dan pengembangan objek penelitian baru (Risiko Bencana) yang diidentifikasi secara kausal.

Meskipun demikian, studi ini juga mengonfirmasi keraguan yang menyelimuti model-model ini, termasuk sifatnya yang terlalu preskriptif, pendekatan "satu ukuran untuk semua" (one-size-fits-all), ketidakmampuan untuk memprediksi bencana di masa depan secara akurat, dan adanya pemahaman yang terbatas di kalangan praktisi. Intinya adalah: model-model ini berharga, tetapi implementasinya yang salah atau pemahamannya yang buruk dapat membuatnya tidak efektif, yang berpotensi menimbulkan kerugian besar bagi pemerintah dan komunitas.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi paling substansial dari studi ini adalah penyediaan taksonomi struktural yang memetakan lanskap model manajemen bencana. Dengan mengidentifikasi lima kelompok (Logis, Kausal, Terintegrasi, Kombinatorial, Tidak Terkategori), penelitian ini menyederhanakan kerumitan disiplin ilmu ini dan memberikan kerangka kerja yang jelas bagi akademisi untuk membandingkan dan mengontraskan model.

Kontribusi lainnya, yang didukung oleh Kelly (1999), adalah penegasan kembali peran vital model sebagai alat pengintegrasi yang menciptakan pemahaman bersama di antara semua pihak yang berkepentingan. Sebagai contoh, Model Kesehatan Manitoba (2002), yang merupakan Model Terintegrasi, memisahkan fase-fase manajemen bencana dengan jelas (Strategi, Penilaian Risiko, Pengelolaan Bahaya, Mitigasi, Kesiapsiagaan, Pemantauan dan Evaluasi), yang memungkinkan pengelolaan bencana secara efektif melalui hubungan yang fleksibel antarproses. Penemuan ini membuktikan bahwa ketika diterapkan dengan benar, model-model ini bersifat sangat bermanfaat dan merupakan teknik yang penting untuk memastikan manajemen bencana yang berhasil.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Keterbatasan utama yang diidentifikasi dalam tinjauan ini adalah sifat preskriptif, spesifik, dan terbatas dari banyak model, yang membuatnya rentan terhadap kritik dan dipertanyakan kegunaannya oleh pengambil keputusan dan praktisi. Desain model yang langkah demi langkah mengabaikan fitur bencana yang kompleks dan sering kali kacau, yang jarang berjalan sesuai rencana.

Keterbatasan lainnya adalah anggapan "satu ukuran untuk semua" yang diterapkan oleh beberapa model, yang mengabaikan variabel spesifik setiap bencana, seperti perbedaan budaya, tata kelola, dan ketersediaan sumber daya. Ini menimbulkan pertanyaan terbuka yang mendesak:

• Bagaimana kita merancang Model Manajemen Bencana yang cukup adaptif dan fleksibel untuk mengakomodasi sifat non-linear, tidak stabil, dan tidak terduga dari bencana modern—terutama ketika bencana dapat memicu krisis dan bencana berantai (cascading disasters)?
• Mengapa, meskipun Model Kombinatorial (seperti Model Komprehensif Cuny, 1998) dirancang untuk menggabungkan kekuatan dari model lain, masih ada keraguan yang meluas dan keengganan di antara para praktisi untuk menggunakannya? Pertanyaan ini secara langsung berhubungan dengan temuan bahwa para manajer memiliki pemahaman yang terbatas mengenai penerapan model, yang menunjukkan adanya kesenjangan transfer pengetahuan yang serius.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan

Riset lanjutan perlu secara eksplisit mengatasi kesenjangan pengetahuan dan keterbatasan model yang ditemukan dalam tinjauan ini untuk memastikan efektivitas jangka panjang disiplin ilmu manajemen bencana.

1. Pengembangan Metodologi Meta-Model Kombinatorial untuk Validasi Silang

Justifikasi Ilmiah: Tinjauan ini mengidentifikasi Model Kombinatorial (campuran Logis, Kausal, dan Terintegrasi) sebagai upaya untuk menggabungkan keunggulan model lain dan mengatasi defisiensi. Namun, efektivitas komparatifnya belum teruji secara sistematis. Arah Riset: Riset ke depan harus berfokus pada perancangan dan validasi Metodologi Meta-Model Kombinatorial dengan tujuan untuk membangun sebuah kerangka kerja kuantitatif yang dapat menetapkan bobot optimal (optimal weighting) untuk elemen-elemen dari Model Kausal dan Terintegrasi dalam fase Logis (Mitigasi/Kesiapsiagaan). Metode/Variabel Baru: Metode simulasi berbasis agen (Agent-Based Modeling, ABM) dapat digunakan untuk menguji efisiensi Kombinatorial Model, dengan variabel koordinasi antar-pemangku kepentingan sebagai variabel independen. Perlunya Penelitian Lanjutan: Ini akan mengubah model menjadi alat prediksi dan perencanaan yang lebih canggih, menggantikan dogma model tunggal dengan ekosistem model yang fleksibel.

2. Membangun dan Menguji Model Manajemen Bencana Adaptif (ADMM)

Justifikasi Ilmiah: Kritik utama terhadap model adalah sifatnya yang preskriptif dan tidak mampu menyesuaikan diri dengan variabel spesifik bencana, seperti variasi budaya dan sumber daya. Arah Riset: Diperlukan studi intervensi jangka panjang untuk mengembangkan dan memvalidasi Model Manajemen Bencana Adaptif (ADMM). ADMM harus mengintegrasikan mekanisme umpan balik cepat (real-time feedback) dan mengutamakan fase deteksi dan pembelajaran yang ditekankan dalam model seperti The Five-Stage Model Mitroff dan Pearson (1993). Metode/Variabel Baru: Pengujian kasus komparatif longitudinal pada bencana dengan variasi budaya dan pemerintahan yang berbeda (variabel konteks baru) untuk mengukur koefisien korelasi antara tingkat adaptabilitas model (variabel independen) dan waktu pemulihan komunitas (variabel dependen). Perlunya Penelitian Lanjutan: Penelitian ini sangat penting untuk menjamin relevansi model di tengah-tengah tren global yang menunjukkan peningkatan kompleksitas dan non-linearitas bencana.

3. Analisis Kesenjangan Kognitif Praktisi terhadap Pemanfaatan Model

Justifikasi Ilmiah: Studi ini menemukan bahwa manajer dan praktisi sering kali memiliki pemahaman yang terbatas atau skeptis terhadap kegunaan model. Kesenjangan kognitif ini secara langsung menghambat implementasi model yang efektif. Arah Riset: Melakukan penelitian survei berbasis skala psikometri yang luas untuk menganalisis kesenjangan antara pengetahuan model teoritis akademisi dengan keterampilan aplikasi model praktisi. Metode/Variabel Baru: Mengembangkan Indeks Kompetensi Model Bencana (ICMB) sebagai variabel independen. Uji regresi diperlukan untuk menentukan seberapa besar peningkatan ICMB (misalnya, peningkatan pelatihan model) dapat memengaruhi penurunan kerugian pasca-bencana, yang mengarah pada peningkatan efektivitas manajemen bencana secara keseluruhan. Perlunya Penelitian Lanjutan: Riset ini akan menjadi dasar bagi perumusan kurikulum pelatihan dan strategi transfer teknologi yang lebih efektif dari akademisi ke lembaga tanggap bencana.

4. Mendefinisikan Ulang dan Mengukur Ketahanan melalui Fase Pemulihan Mendalam

Justifikasi Ilmiah: Meskipun pemulihan adalah salah satu dari empat fase utama, beberapa model dianggap mengabaikan fase pra-bencana atau pasca-bencana secara memadai. Padahal, bencana merupakan ancaman signifikan terhadap pembangunan berkelanjutan. Arah Riset: Fokus pada dekonstruksi mendalam fase pemulihan, mirip dengan fokus Model Contreras (2016) pada pemulihan. Tujuannya adalah untuk mengembangkan Indeks Pemulihan Berkelanjutan Jangka Panjang (LSRI) yang berorientasi pada hasil pembangunan. Metode/Variabel Baru: Studi kasus komparatif (misalnya, antara bencana alam dan bencana buatan manusia) untuk mengukur koefisien metrik pemulihan infrastruktur (post-disaster infrastructure recovery metrics) sebagai variabel terikat, yang ditargetkan untuk kembali ke metrik yang lebih baik dari status pra-bencana. Perlunya Penelitian Lanjutan: Ini akan mengubah fokus dari sekadar kembali normal menjadi membangun kembali dengan lebih baik (Build Back Better), memberikan metrik yang jelas untuk penerima hibah yang berfokus pada hasil pembangunan.

5. Validasi Komparatif Model Terintegrasi untuk Bencana Teknologi Modern

Justifikasi Ilmiah: Tinjauan ini menunjukkan efektivitas model manajemen bencana dalam konteks bencana buatan manusia, seperti kasus ledakan industri. Model yang tidak terkategori, seperti Model Ibrahim et al. (2003), secara spesifik berfokus pada bencana teknologi. Arah Riset: Melakukan validasi komparatif model terintegrasi dan tidak terkategori (seperti Model Sistem-Oriented Terintegrasi, 2016, yang berfokus pada respons darurat, dan Model Ibrahim et al.) dalam konteks risiko industri 4.0 (misalnya, serangan siber, kegagalan infrastruktur kritis). Metode/Variabel Baru: Menggunakan analisis kerangka kerja (framework analysis) untuk membandingkan kapasitas prediktif dan responsif model-model ini terhadap bencana teknologi kontemporer. Variabel kuncinya adalah komponen ilmu sosial, teknik, dan fisika yang terintegrasi, yang telah dimasukkan dalam Model Terintegrasi McEntire et al. (2010) . Perlunya Penelitian Lanjutan: Riset ini akan memastikan bahwa kerangka kerja manajemen bencana tetap relevan di tengah pergeseran ancaman dari bahaya alam ke risiko sistemik yang didorong oleh teknologi.

Kesimpulan dan Ajakan Kolaboratif

Tinjauan struktural ini telah mengonfirmasi bahwa model manajemen bencana adalah alat yang penting, yang mampu menyederhanakan kompleksitas, mendukung pengambilan keputusan, dan mengintegrasikan aktivitas. Namun, potensi jangka panjang model-model ini hanya dapat terwujud jika komunitas riset secara kolektif mengatasi kelemahan preskriptif dan kesenjangan implementasi praktisi.

Arah riset ke depan harus berpindah dari identifikasi model menuju integrasi, adaptasi, dan validasi model secara kuantitatif dalam konteks yang beragam dan non-linear. Penelitian lebih lanjut harus melibatkan kolaborasi multidisiplin antara lembaga ilmu sosial dan tata kelola bencana (seperti pusat studi kebijakan publik), institusi teknik dan pemodelan komputasi (untuk simulasi ABM dan ADMM), dan organisasi kemanusiaan dan tanggap darurat (untuk validasi lapangan) untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil.

Baca paper aslinya di sini

Membentuk Masa Depan Kota Tangguh: Peta Jalan Riset untuk Ketahanan Perkotaan Berbasis Data dan Interdisipliner

Ketahanan Perkotaan (Urban Resilience atau UR) merupakan sebuah konsep krusial yang memungkinkan kota dan komunitas untuk menahan gangguan secara optimal dan pulih kembali ke keadaan sebelum gangguan terjadi. Dengan proyeksi lebih dari 60% populasi dunia tinggal di perkotaan pada tahun 2030, dan 90% wilayah metropolitan berada di pesisir yang rentan terhadap risiko bencana iklim, kebutuhan akan solusi UR yang inovatif dan berkelanjutan menjadi mendesak. Tinjauan literatur sistematis ini—yang menganalisis 68 makalah jurnal yang terindeks Scopus dari tahun 2011 hingga 2022—memberikan gambaran komprehensif mengenai tren utama dan, yang lebih penting, menggarisbawahi arah riset masa depan bagi komunitas akademis, peneliti, dan penerima hibah.

Penelitian ini memaparkan UR sebagai persimpangan antara Manajemen Aset, Manajemen Risiko, dan Mekanisme Pendukung Ilmu Keputusan seperti Sistem Informasi Geografis (GIS). Ketiga pilar ini bertujuan untuk mencapai sasaran kembar dari Agenda PBB 2030, yaitu menciptakan kota yang tangguh dan berkelanjutan.

Tinjauan ini mengelompokkan literatur menjadi tiga kategori: tinjauan literatur, model konseptual, dan model analitis. Hasilnya, fokus diskusi utama dalam publikasi UR adalah perubahan iklim, penilaian dan manajemen risiko bencana, GIS, infrastruktur perkotaan dan transportasi, pengambilan keputusan dan manajemen bencana, ketahanan komunitas dan bencana, serta infrastruktur hijau dan pembangunan berkelanjutan.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Tinjauan ini secara tegas memposisikan integrasi asset and disaster risk management methods dengan GIS-based decision-making tools sebagai pendekatan yang sangat direkomendasikan untuk secara signifikan meningkatkan UR.

Data Kuantitatif Deskriptif Kunci:

• Analisis bibliometrik terhadap 67 artikel yang dipilih menunjukkan bahwa lebih dari 75% di antaranya diterbitkan dalam periode lima tahun antara 2017 hingga 2021. Temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara meningkatnya minat akademis dan kebutuhan riset UR, terutama yang menggabungkan GIS-based decision support, dengan publikasi tahunan yang mencapai puncaknya pada tahun 2021.
• Analisis distribusi riset berdasarkan disiplin ilmu menunjukkan bahwa Ilmu Lingkungan (24%), Ilmu Sosial (19%), dan Teknik (17%) menyumbang total 60% dari semua hasil yang tidak disaring. Distribusi yang merata ini menunjukkan perlunya metodologi yang benar-benar interdisipliner; sebuah tim riset yang mengabaikan salah satu dari tiga disiplin ilmu ini akan mengabaikan lebih dari 17% perspektif riset yang ada.
• Analisis Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing) mengidentifikasi "perubahan iklim" sebagai kata kunci dengan kemunculan tertinggi, yaitu 30 kali dengan skor relevansi 0.998, diikuti oleh "penilaian risiko" (19 kali, 0.606), dan "sistem informasi geografis" (11 kali, 0.588). Temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara risiko iklim global dan alat spasial sebagai fokus utama literatur UR.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Terlepas dari perkembangan ini, tinjauan ini mengidentifikasi lima kesenjangan riset utama yang membatasi penerapan dan skalabilitas model UR.

1. Kurangnya Definisi Ketahanan Bersama dan Analisis Multidisiplin: Terdapat heterogenitas yang signifikan dalam bagaimana istilah "ketahanan" digunakan, berkisar dari kemampuan sistem untuk beradaptasi hingga tingkat daya tahan fungsional.
2. Kebutuhan akan Model UR yang Terpadu, Skalabel, dan Dapat Diadopsi: Model multi-dimensi UR yang ada saat ini sering kali harus dibangun ulang untuk setiap kota dan bencana tertentu.
3. Margin untuk Peningkatan Aplikasi Alat Multidimensi Berbasis GIS: Ada kebutuhan untuk mengubah semua data menjadi data yang dapat ditransfer dengan geo-tag ke lingkungan cloud-based untuk analisis statistik yang lebih baik.
4. Analisis Stokastik Kota Virtual: Akuisisi data di lapangan memakan biaya dan waktu. Perlu adanya mekanisme untuk memperluas data yang diperoleh ke ekosistem yang lebih luas, seperti melalui sampling terbalik lokal/global dan analisis stokastik.
5. Simulasi Skenario untuk Mendukung Proses Pengambilan Keputusan: Kota-kota memerlukan kerangka kerja yang komprehensif dan inklusif untuk secara proaktif mempersiapkan dan mengadopsi gangguan melalui simulasi skenario.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan (dengan Justifikasi Ilmiah)

Lima rekomendasi ini secara langsung membahas kesenjangan yang teridentifikasi, dengan fokus pada penguatan fondasi metodologis dan analitis UR.

1. Pengembangan Kerangka Kerja UR Semantik-Spasial Terpadu

• Metode/Variabel Baru: Riset harus fokus pada pengembangan taksonomi UR yang disepakati secara universal, yang mengintegrasikan definisi berbasis atribut (misalnya, kapasitas beradaptasi) dengan unit analisis spesifik (misalnya, infrastruktur, sosial, ekonomi).
• Justifikasi Ilmiah: Kesenjangan utama adalah definisi yang berbeda-beda. Kerangka kerja ini harus menggunakan teknik Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing) dan Ontologi untuk menambang definisi dari berbagai disiplin ilmu, kemudian mengintegrasikannya ke dalam layer GIS. Ini akan menciptakan model semantik-spasial yang mengatasi kurangnya analisis multidisiplin dengan menjembatani istilah abstrak dengan lokasi geografis nyata.

2. Perancangan Model UR Parametrik dan Adaptif

• Metode/Variabel Baru: Model UR harus dirancang sebagai sistem parametrik, di mana indikator, bobot, dan kriteria (misalnya, yang berasal dari AHP/MAUT) dapat disesuaikan secara dinamis berdasarkan jenis bencana (disaster-specific) dan prioritas kota (city-specific).
• Justifikasi Ilmiah: Kebutuhan akan model yang skalabel dan dapat diadopsi adalah masalah yang berulang. Model parametrik yang dibangun di atas platform cloud-based (misalnya, Google Earth Engine atau QGIS) dapat memecahkan masalah ini dengan memungkinkan pengambil keputusan memodifikasi bobot risiko (misalnya, memprioritaskan "banjir" di kota pesisir, atau "gempa" di zona seismik) tanpa membangun ulang seluruh model.

3. Integrasi Alat GIS Multidimensi dengan Analisis Kompleksitas Jaringan

• Metode/Variabel Baru: Peningkatan aplikasi alat multidimensi berbasis GIS harus mencakup integrasi langsung dengan model yang menilai kegagalan kaskade dalam infrastruktur kritis. Ini melibatkan pemetaan interdependensi antar sektor (misalnya, kegagalan energi memengaruhi air dan transportasi) menggunakan Graf Teori dan menayangkan dampaknya melalui GIS dashboard.
• Justifikasi Ilmiah: Peningkatan ketergantungan antar-infrastruktur menimbulkan bahaya kaskade baru yang tidak dapat diatasi dengan meminimalkan risiko pada satu komponen sistem. Riset dapat menunjukkan hubungan antara kepadatan stasiun metro dan resistensi terhadap kegagalan acak, yang dapat diukur secara spasial dengan GIS.

4. Pemanfaatan Analisis Stokastik untuk Simulasi Kota Virtual

• Metode/Variabel Baru: Riset lanjutan harus mengembangkan dan memvalidasi metode inverse distribution dan local/global reverse sampling untuk memperluas data yang diperoleh dari survei terbatas ke seluruh kota virtual. Tujuannya adalah untuk membuat replika digital kota yang lengkap (virtual city) untuk air, gas, dan jaringan listrik, yang kemudian dianalisis secara stokastik.
• Justifikasi Ilmiah: Akuisisi data komprehensif sangat mahal. Analisis stokastik pada kota virtual memungkinkan simulasi yang berulang dan efisien dari skenario risiko ekstrem yang jarang terjadi (misalnya, badai es, serangan siber), memberikan wawasan awal sebelum keputusan akhir dibuat di dunia nyata.

5. Pengembangan Mekanisme Pengambilan Keputusan Berbasis Skenario Adaptif

• Metode/Variabel Baru: Fokus riset harus bergeser dari model reaktif ke sistem pendukung keputusan proaktif yang menggunakan simulasi skenario untuk menguji efektivitas perencanaan. Metode ini harus menggabungkan model MCDM (misalnya, AHP, MAUT) dengan analisis skenario untuk membantu pembuat keputusan memilih portofolio investasi aset yang paling tahan banting.
• Justifikasi Ilmiah: Model UR saat ini kurang memiliki dukungan simulasi skenario yang terstruktur. Mengintegrasikan MCDM—yang secara eksplisit menyeimbangkan risiko, biaya, peluang, dan kinerja—ke dalam proses pengambilan keputusan (misalnya, Risk-Informed Decision-Making atau RIDM) adalah cara yang terstruktur dan rasional untuk mengintegrasikan masukan yang kompleks dan tidak berwujud.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi dari berbagai domain seperti pusat penelitian Teknik dan GIS (untuk pemodelan analitis dan spasial), departemen Ilmu Sosial dan Kebijakan Publik (untuk analisis tata kelola dan komunitas), dan badan pendanaan internasional seperti World Bank Group dan Rockefeller Foundation (untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil global).

Baca paper aslinya di sini