Melampaui Ketidakjelasan: Menata Ulang Indikator Risiko Banjir untuk Tindakan Mitigasi yang Tepat Sasaran

Oleh: Pınar Pamukçu Albers dan Mariele Evers Paper: Assessing Flood Risk: Identifying Indicators and Indices for Period-Specific Flood Measures

Studi ini secara eksplisit menguraikan kerangka kerja kritis bagi para akademisi, peneliti, dan lembaga pemberi hibah untuk menyelaraskan penilaian risiko banjir dengan kebutuhan tindakan spesifik yang diperlukan pada periode pra-banjir, saat-banjir, dan pasca-banjir. Melalui tinjauan sistematis terhadap 30 makalah penelitian yang menggunakan metodologi Analytic Hierarchy Process (AHP) dari tahun 2017 hingga 2022, penelitian ini berhasil mengidentifikasi dan mendefinisikan kembali ambiguitas yang melingkupi faktor-faktor risiko banjir—Bahaya, Paparan, dan Kerentanan—serta mengkorelasikannya dengan indikator dan indeks yang paling sering digunakan. Tujuan sentralnya adalah untuk menjembatani kesenjangan di mana kriteria seleksi indikator yang tepat, khususnya mengenai peran dan penerapannya selama periode banjir yang berbeda, tetap tidak jelas dalam literatur.

Jalur logis temuan dimulai dari pengakuan adanya ketidakjelasan konseptual yang meluas dalam literatur tentang penilaian risiko banjir. Para peneliti mencatat bahwa perumusan risiko banjir sangat bervariasi, dari model perkalian dasar (Risiko = Bahaya x Kerentanan) hingga formula yang lebih kompleks (Risiko = Bahaya x [Paparan x (Kapasitas Adaptif + Sensitivitas)]), yang mencerminkan kurangnya pendekatan konsisten untuk memastikan komparabilitas antar lokasi dan keadaan yang berbeda. Kerangka konseptual yang kabur ini menghambat efektivitas tindakan manajemen risiko, karena indikator yang digunakan seringkali tidak didefinisikan secara presisi dalam kaitannya dengan peran spesifiknya selama fase bencana. Secara khusus, Kerentanan di bawah kerangka IPCC AR6 kini mencakup elemen Sensitivitas dan Kapasitas Adaptif, memperumit pemodelan risiko secara keseluruhan.

Untuk mengatasi hal ini, tinjauan ini mengklasifikasikan indikator-indikator yang paling sering dianalisis dalam tujuh indeks utama: Socio-ekonomi, Lingkungan Terbangun (Built-environment), Hidrologi, Meteorologi, Topografi, Vegetasi, dan Geologi. Analisis mendalam menunjukkan adanya keterkaitan yang rumit. Misalnya, Indeks Hidrologi terbukti memegang peranan penting dalam penilaian Bahaya dan Kerentanan, meliputi indikator-indikator seperti drainase, sungai, aliran, dan karakteristik tanah, menjadikannya faktor penting dalam perencanaan intervensi. Kontras dengan itu, Indeks Socio-ekonomi menjadi perhatian utama untuk Kerentanan, dengan fokus pada kapasitas masyarakat untuk mengatasi dan pulih dari bencana, yang sangat penting bagi identifikasi populasi yang rentan dan pengembangan intervensi yang ditargetkan. Sementara itu, Indeks Lingkungan Terbangun—meliputi jaringan transportasi, tata guna lahan, dan kedekatan dengan sungai—secara signifikan memengaruhi Kerentanan, Bahaya, Paparan, dan Kerentanan.

Indikator Kuantitatif dan Potensi Riset Jangka Panjang

Meskipun tinjauan ini bersifat kualitatif-sistematis, analisis frekuensi penggunaan indikator memberikan sinyal yang jelas tentang fokus penelitian saat ini dan potensi untuk objek penelitian baru.

Penemuan ini menunjukkan hubungan kuat antara faktor Kerentanan dan indikator Kepadatan Populasi (jumlah individu per unit area), yang dipertimbangkan oleh lima dari total 30 paper yang diulas—menunjukkan potensi kuat untuk objek penelitian baru dalam studi kasus spesifik dan perbandingan antar-wilayah. Demikian pula, tingkat pendidikan/literasi muncul sebagai faktor Kerentanan yang signifikan dalam empat makalah yang ditinjau. Pola penggunaan ini menyoroti bahwa komunitas riset global, terutama yang berada di Asia Selatan dan Afrika (lokasi dominan studi kasus), secara kolektif mengakui Kepadatan Populasi dan tingkat pengetahuan sebagai variabel kunci dalam menentukan kerentanan dan kapasitas adaptif.

Penggunaan berulang dari indikator ini menegaskan bahwa faktor-faktor manusia tidak hanya menjadi variabel kontekstual, melainkan variabel kausal yang kritis yang memengaruhi tingkat risiko keseluruhan. Dalam jangka panjang, peneliti dapat menggunakan frekuensi penggunaan ini sebagai koefisien implisit dalam merancang model risiko baru. Dengan asumsi frekuensi lima dari 30 studi mencerminkan bobot signifikan yang diberikan pada indikator yang paling sering digunakan, fokus yang lebih tajam pada dinamika sosial-ekonomi dapat mengubah model risiko dari yang didominasi oleh Bahaya fisik menjadi model yang seimbang dengan Kerentanan sosial-ekonomi. Pemahaman ini membuka jalan bagi penilaian risiko yang lebih holistik dan pengembangan strategi yang tidak hanya berfokus pada infrastruktur keras tetapi juga pada penguatan modal sosial.

Logika penelitian kemudian berlanjut ke pengujian hubungan antara indikator risiko spesifik dan tiga periode banjir: pra-banjir (kesiapsiagaan), saat-banjir (tindakan darurat), dan pasca-banjir (pemulihan). Studi ini menemukan tiga jenis efek dominan:

1. Efek Negatif: Indikator di mana peningkatan atau penurunan nilainya mengakibatkan peningkatan risiko banjir selama periode tertentu.
2. Efek Positif: Indikator di mana perubahan nilainya menyebabkan penurunan risiko banjir, seperti keberadaan infrastruktur perlindungan banjir atau vegetasi yang sehat. Penulis menekankan pentingnya memasukkan indikator "positif" ini, yang sering diabaikan dalam fokus tradisional pada kerugian.
3. Efek Netral/Berbeda-Tingkat: Indikator kontekstual, seperti kelas tata guna lahan, yang efeknya sangat bergantung pada kondisi lokal dan sulit dikategorikan secara kaku sebagai negatif atau positif.

Temuan ini secara implisit menunjukkan perlunya pendekatan risiko yang koheren dan kontekstual untuk mengaitkan indikator spesifik dengan tindakan yang sesuai—seperti mengaitkan indikator jaringan transportasi dengan rute evakuasi (saat-banjir) atau menghubungkan kepadatan populasi dengan kesiapsiagaan publik (pra-banjir). Dengan menjembatani kesenjangan ini, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan metodologi yang lebih efektif dan informasi yang lebih baik untuk strategi mitigasi.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi utama penelitian ini terletak pada upayanya untuk menstandardisasi kerangka kerja konseptual yang terpecah-pecah dalam penilaian risiko banjir. Dengan menggunakan AHP sebagai lensa untuk meninjau literatur, studi ini secara efektif memetakan bobot implisit yang diberikan oleh komunitas akademik pada berbagai indikator (geospasial, sosial, meteorologis) dan menghubungkannya dengan faktor risiko.

1. Pengkaitan Indikator-Aksi Periodik: Peta tematik yang mengaitkan indikator (misalnya, kepadatan populasi, elevasi, curah hujan harian) secara eksplisit dengan langkah-langkah spesifik untuk tiga periode banjir—pra, saat, dan pasca—adalah kontribusi yang paling bernilai bagi pembuat kebijakan dan perencana kota. Ini memberikan panduan operasional yang sangat dibutuhkan untuk alokasi sumber daya yang ditargetkan, didukung oleh metodologi yang sistematis.
2. Penekanan pada Indikator Positif: Penelitian ini secara khusus menyoroti perlunya memasukkan indikator positif (misalnya, infrastruktur perlindungan banjir, infrastruktur hijau-biru, sistem peringatan dini) ke dalam model risiko. Ini adalah pergeseran naratif dari evaluasi risiko yang didominasi kerugian menuju analisis berbasis kapasitas dan ketahanan.
3. Memperjelas Ambiguita Faktor Risiko: Dengan meninjau definisi Bahaya, Kerentanan, dan Paparan dari berbagai studi, studi ini membedah sifat kontekstual masing-masing faktor. Hal ini sangat relevan untuk disiplin geografi dan perencanaan yang berusaha untuk mengukur risiko secara akurat di wilayah yang berbeda.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun tinjauan ini memberikan sintesis yang jelas, keterbatasan metodologi tinjauan literatur sistematis membuka beberapa pertanyaan terbuka yang krusial untuk agenda riset ke depan.

Keterbatasan utama terletak pada ketergantungan eksklusif pada studi AHP. Meskipun AHP adalah metode yang kuat untuk penentuan bobot multi-kriteria, ia memperkenalkan subjektivitas dalam penilaian ahli yang digunakan untuk menentukan bobot indikator. Oleh karena itu, bobot indikator yang disimpulkan dalam tinjauan ini sebagian didasarkan pada konsensus subjektif daripada hubungan statistik obyektif.

Pertanyaan Terbuka yang muncul meliputi:

• Bagaimana dampak penggunaan metodologi hibrida (seperti Fuzzy AHP atau TOPSIS, yang disertakan dalam tinjauan) memengaruhi stabilitas bobot indikator dibandingkan dengan AHP murni?. Stabilitas metodologis ini penting untuk penerima hibah yang ingin membangun model yang dapat direplikasi.
• Mengingat bahwa 50% studi kasus berlokasi di basin, watershed, atau catchment dan mayoritas berasal dari Asia Selatan dan Afrika, sejauh mana temuan ini dapat digeneralisasi ke daerah pesisir, perkotaan mega, atau negara-negara maju yang memiliki data dan infrastruktur yang berbeda?. Generalisasi memerlukan studi perbandingan di wilayah yang beragam.
• Bagaimana indikator "netral" atau "berbeda-tingkat efek" dapat ditransformasikan menjadi variabel kuantitatif yang jelas dalam model risiko?. Misalnya, tata guna lahan memiliki efek yang kompleks; riset lebih lanjut diperlukan untuk mengembangkan fungsi kerugian yang spesifik untuk setiap kelas tata guna lahan.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan

Untuk memajukan penilaian risiko banjir dari kerangka konseptual menjadi alat prediktif operasional, lima rekomendasi riset berikut harus menjadi prioritas bagi komunitas akademik dan lembaga pemberi dana:

1. Standardisasi Terminologi Risiko Global melalui Meta-Analisis Kuantitatif Lintas Metode

Justifikasi Ilmiah: Tinjauan ini secara tegas mendemonstrasikan variabilitas dalam perumusan risiko (Risiko = Hazard x Vulnerability vs. Risiko = Hazard + Vulnerability) dan definisi faktor. Variabilitas ini menghambat transferabilitas model. Arah Riset: Perlu dilakukan meta-analisis kuantitatif (bukan hanya kualitatif seperti studi ini) yang melibatkan model regresi atau pemodelan persamaan struktural (SEM). Studi ini harus menguji validitas dan stabilitas statistik dari berbagai formulasi risiko (perkalian vs. penjumlahan) menggunakan dataset global yang terstandarisasi. Variabel baru harus mencakup koefisien goodness-of-fit dari setiap formulasi dalam memprediksi kerugian nyata. Perlunya Penelitian Lanjutan: Standardisasi akan menghasilkan 'bobot emas' global untuk setiap indikator, menghilangkan subjektivitas penentuan bobot AHP dan memastikan konsistensi metodologis.

2. Pengembangan Indikator Positif yang Berbasis Kinerja Lintas Sektor

Justifikasi Ilmiah: Studi ini menggarisbawahi pentingnya indikator positif (misalnya, ruang hijau, sistem peringatan dini) yang sering diabaikan, namun memiliki efek positif yang signifikan dalam mengurangi risiko. Arah Riset: Penelitian harus berfokus pada pengembangan Indeks Kapasitas Adaptif Fungsional (ICAF). ICAF akan menggunakan metode baru seperti life-cycle assessment (LCA) untuk mengkuantifikasi manfaat ekonomi dan perlindungan dari aset adaptif (misalnya, berapa pengurangan debit puncak yang dihasilkan oleh X km² infrastruktur hijau). Konseks baru adalah validasi ICAF ini di lokasi dengan dan tanpa sistem peringatan dini yang efektif. Perlunya Penelitian Lanjutan: Ini akan memungkinkan lembaga pemberi hibah untuk memprioritaskan investasi nature-based solutions (solusi berbasis alam) berdasarkan dampak yang terukur, bukan hanya pada asumsi teoritis.

3. Pemetaan Skala Efek Indikator Lintas Wilayah Geografis

Justifikasi Ilmiah: Temuan menunjukkan dominasi studi kasus pada skala DAS (watershed) atau catchment dan kurangnya studi perbandingan di wilayah perkotaan padat penduduk atau pantai. Arah Riset: Diperlukan studi skala-silang (cross-scale) yang membandingkan efek dan bobot indikator. Misalnya, Indeks Hidrologi mungkin mendominasi risiko di DAS, tetapi Indeks Lingkungan Terbangun (misalnya, jalan, imperviousness) mungkin menjadi faktor penentu utama di tingkat kota. Penelitian ini harus menggunakan teknik regresi Geographically Weighted Regression (GWR) untuk menentukan bagaimana bobot indikator (variabel) berubah secara spasial dari skala watershed (konteks lama) ke skala city block (konteks baru). Perlunya Penelitian Lanjutan: Ini akan memberikan pemahaman yang lebih halus tentang Indikator Netral/Berbeda-Tingkat, memungkinkannya untuk ditafsirkan secara presisi berdasarkan skala analisis, sangat penting untuk perencanaan tata ruang perkotaan.

4. Menghubungkan Indikator Socio-Ekonomi dengan Tindakan Pasca-Banjir dan Pemulihan

Justifikasi Ilmiah: Indikator Socio-ekonomi (kepadatan populasi, tingkat pendidikan) saat ini terutama dinilai untuk Kerentanan (kapasitas untuk mengatasi). Namun, peran mereka dalam manajemen pasca-banjir (pemulihan, pelajaran yang dipetik) perlu diperluas. Arah Riset: Penelitian di masa depan harus menggunakan metode kualitatif dan kuantitatif campuran (mixed-methods) untuk menghubungkan Kerentanan Socio-ekonomi dengan metrik Pemulihan (misalnya, kecepatan asuransi disetujui, waktu yang diperlukan untuk rekonstruksi rumah). Variabel baru yang perlu dipertimbangkan adalah 'koefisien pemulihan' yang membandingkan kelompok dengan tingkat literasi rendah (kerentanan tinggi) dengan kelompok dengan tingkat literasi tinggi (kerentanan rendah) dalam konteks penyerapan dana hibah dan asuransi. Perlunya Penelitian Lanjutan: Ini akan memberikan panduan yang kuat bagi lembaga sosial dan asuransi untuk merancang intervensi yang mempercepat pemulihan di antara kelompok yang paling rentan, mengubah Kerentanan menjadi strategi Ketahanan.

5. Membangun Model Penilaian Risiko Real-Time Berbasis Indikator Meteorologis

Justifikasi Ilmiah: Indikator Meteorologi (curah hujan harian, maksimum) diakui krusial dalam penilaian Bahaya dan Kerentanan. Namun, sebagian besar studi AHP berfokus pada penilaian risiko statis. Arah Riset: Perlu dialihkan fokus ke penilaian risiko dinamis. Model harus mengintegrasikan indikator meteorologis ** near-real-time (hujan harian dan intensitas)** ke dalam model risiko AHP statis untuk menghasilkan peta risiko real-time. Ini akan menggunakan metode machine learning (ML) atau deep learning (DL) untuk memproses data sensor dan memprediksi Kerentanan atau Paparan secara langsung selama fase saat-banjir. Perlunya Penelitian Lanjutan: Hal ini akan merevolusi sistem peringatan dini, mengubahnya dari peringatan Bahaya sederhana menjadi peringatan Risiko fungsional yang secara otomatis mengaktifkan rute evakuasi yang diprioritaskan berdasarkan pergerakan populasi (Paparan).

Penelitian ini telah meletakkan dasar yang kokoh untuk menilai risiko banjir secara lebih terstruktur, tetapi tantangan standardisasi dan dinamika temporal masih harus diatasi. Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi IPCC (untuk standardisasi definisi), UNESCO IHP (untuk pemetaan skala lintas batas DAS), dan Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR) dari Bank Dunia (untuk validasi metrik ICAF dan pemulihan socio-ekonomi) untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil di berbagai konteks global.

Baca paper aslinya di sini

Resensi Riset: Sistem Peringatan Dini Multi-Bahaya ASEAN (EWS) dan Arah Riset ke Depan

Laporan berjudul "Strengthening ASEAN Multi-Hazard End to End Early Warning System for Natural Disasters: An Assessment of Current Capacity" yang diterbitkan pada Februari 2024 merupakan tonggak penting bagi komunitas akademik dan praktisi dalam bidang Pengurangan Risiko Bencana (DRR). Sebagai upaya kolektif yang dipandu oleh ASEAN Committee on Disaster Management Working Group on Prevention and Mitigation (ACDM WG P&M), laporan ini menyajikan penilaian mendalam dan sistematis terhadap status terkini dan tantangan yang dihadapi oleh Sistem Peringatan Dini End-to-End (E2E-EWS) di sepuluh Negara Anggota ASEAN.

Jalur Logis Temuan dan Potensi Jangka Panjang

Penilaian ini didasarkan pada kerangka EWS yang terdiri dari empat elemen krusial: Pengetahuan Risiko Bencana; Kapasitas Deteksi, Pemantauan, Analisis, dan Peramalan Bahaya; Penyebaran dan Komunikasi Peringatan; serta Kesiapsiagaan dan Kapabilitas Respons. Logika penelitian ini bergerak dari pengakuan akan kemajuan regional yang substansial, terutama yang didorong oleh ASEAN Agreement on Disaster Management and Emergency Response (AADMER), menuju identifikasi titik-titik lemah spesifik yang menghambat realisasi ketahanan kolektif.

Secara inheren, kawasan ASEAN adalah wilayah yang sangat rentan. Data kuantitatif dari temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara kerentanan geografis dan ancaman hidrometeorologi. Secara deskriptif, temuan ini menunjukkan bahwa Banjir menjadi ancaman bencana yang paling dominan di kawasan ini, menyumbang 2.068 (77,6%) dari total bencana yang tercatat antara tahun 2021 hingga 2022. Angka ini—sekitar tiga perempat dari seluruh kejadian bencana—menunjukkan potensi kuat untuk penelitian baru yang berfokus pada dinamika air dan prediksi bencana turunan. Lebih lanjut, penilaian kapasitas nasional mengungkapkan ketidakseimbangan yang signifikan: misalnya, dalam elemen Pengetahuan Risiko Bencana di beberapa negara, kapasitas untuk mengidentifikasi bahaya utama dinilai tinggi (skor studi awal 5.0 dari 5.0), namun skor untuk sub-elemen yang lebih kompleks—seperti penilaian dan kuantifikasi penuh terhadap eksposur, kerentanan, dan kapasitas—turun drastis (skor akhir 2.0), menunjukkan kesenjangan antara pengenalan bahaya dan kematangan analisis risiko terintegrasi. Kesenjangan ini mengindikasikan bahwa kerangka legislatif yang mapan belum sepenuhnya terinstitusionalisasi dalam praktik operasional dan pengambilan keputusan sehari-hari.

Jalur logis temuan berlanjut pada identifikasi benang merah masalah utama: keterbatasan interkoneksi antara empat elemen EWS di antara Negara Anggota ASEAN. Keterputusan ini menghasilkan peluang pembangunan kapasitas yang hilang, perencanaan yang tidak didukung data yang optimal, dan duplikasi upaya. Berangkat dari analisis kesenjangan ini, laporan tersebut secara eksplisit menyusun empat area programatik (Peningkatan Kebijakan, Penguatan Institusional, Pengembangan Kapasitas, dan Bantuan Teknis) untuk memajukan sistem peringatan dini di kawasan ini.

Dengan demikian, laporan ini tidak hanya berfungsi sebagai inventarisasi kapasitas saat ini tetapi juga sebagai peta jalan yang menghubungkan kelemahan sistem saat ini (misalnya, data siloed dan kesenjangan peringatan last-mile) dengan potensi jangka panjang berupa sistem EWS regional yang harmonis dan tangguh.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Laporan ini memberikan kontribusi yang tak ternilai bagi bidang Manajemen Bencana Regional, terutama di ASEAN, dengan empat poin utama:

1. Pendefinisian Kapasitas EWS Regional: Laporan ini secara definitif memetakan kapasitas EWS ASEAN di bawah empat pilar yang diakui secara internasional. Hal ini memberikan titik data dasar yang dapat diulang dan digunakan oleh peneliti untuk mengukur kemajuan di masa depan.
2. Identifikasi Kesenjangan Sistemik: Kontribusi paling signifikan adalah penyorotan secara eksplisit mengenai keterbatasan interkoneksi dan duplikasi upaya sebagai masalah sistemik inti di kawasan. Ini mengalihkan fokus dari masalah teknis nasional yang terisolasi ke kebutuhan untuk kohesi regional, suatu wawasan penting bagi penerima hibah riset yang berupaya untuk dampak lintas batas.
3. Pengakuan Kerangka Legislatif yang Matang: Laporan ini menggarisbawahi adanya kerangka legislatif dan kebijakan yang relatif matang di sebagian besar negara anggota dalam elemen Kesiapsiagaan dan Respons. Kontribusi ini menegaskan bahwa langkah riset selanjutnya harus bergeser dari pengembangan kerangka kerja ke arah institusionalisasi dan pengujian operasional dari kerangka tersebut.
4. Peta Jalan Programatik yang Jelas: Laporan ini mengakhiri dengan kerangka rekomendasi yang terbagi menjadi Peningkatan Kebijakan, Penguatan Institusional, Pengembangan Kapasitas, dan Bantuan Teknis. Struktur ini menyediakan kerangka kerja yang jelas bagi peneliti untuk merancang proposal riset yang secara langsung mendukung tujuan strategis ASEAN.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun laporan ini komprehensif, ia secara jujur mengakui adanya keterbatasan, terutama yang disebabkan oleh ketersediaan informasi yang terbatas dan keterlibatan pemangku kepentingan dalam beberapa kasus. Keterbatasan ini memunculkan serangkaian pertanyaan terbuka krusial untuk riset akademik lanjutan.

Keterbatasan sistemik utama yang teridentifikasi adalah kesenjangan dalam Penyebaran dan Komunikasi Peringatan. Penilaian menyoroti kelemahan dalam saluran komunikasi yang dapat menjangkau komunitas terpencil, terutama dalam hal ketiadaan panduan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti dalam pesan peringatan. Pertanyaan terbuka untuk peneliti adalah: Bagaimana mekanisme umpan balik yang tangguh dapat diterapkan di tingkat lokal untuk memverifikasi penerimaan dan pemahaman peringatan di komunitas terpencil? Selain itu, kurang optimalnya pemanfaatan Penilaian Risiko dan Kerentanan (RVA) di banyak proses EWS nasional memunculkan pertanyaan riset mendasar: Model institusional dan teknis apa yang paling efektif dalam mengubah data RVA (yang seringkali berbentuk laporan statis) menjadi input dinamis dan terintegrasi yang secara langsung memengaruhi pesan peringatan dan rencana respons?

Keterbatasan yang paling luas dampaknya adalah harmonisasi yang terbatas antar komponen sistem peringatan dini dan data yang siloed (terisolasi) di tingkat regional. Hal ini langsung mengarah pada pertanyaan riset yang berfokus pada interoperabilitas teknologi: Bagaimana ASEAN dapat mencapai implementasi penuh Common Alerting Protocol (CAP) yang konsisten di seluruh lembaga penerbit peringatan nasional (NMS/NDMO) untuk mengatasi kesenjangan kapasitas dalam berbagi pesan peringatan regional? Penelitian masa depan harus mengatasi keterbatasan ini dengan mengembangkan model yang tidak hanya mengidentifikasi kesenjangan, tetapi juga mengusulkan solusi teknis dan kelembagaan yang terukur.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan (dengan Justifikasi Ilmiah)

Berdasarkan temuan utama mengenai kurangnya interkoneksi, pemanfaatan RVA yang tidak optimal, dan kesenjangan komunikasi last-mile, lima arah riset ke depan berikut ini direkomendasikan secara eksplisit untuk komunitas akademik dan penerima hibah:

1. Riset 1: Pengembangan Kerangka Interoperabilitas Semantik Data RVA Lintas Batas.
   • Basis Temuan: Laporan menyoroti tantangan "data siloed" dan perlunya penguatan proses dan perjanjian untuk berbagi data RVA.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Penelitian harus berfokus pada perancangan model semantik regional yang dapat menstandarkan meta-data dari berbagai produk RVA nasional (peta bahaya, skor kerentanan demografis). Variabel riset adalah koefisien normalisasi data yang mengukur seberapa efektif data RVA dari satu Negara Anggota ASEAN (misalnya, Indonesia) dapat secara otomatis diserap dan diproses oleh Sistem Pemantauan dan Respons Bencana (DMRS) regional atau sistem negara tetangga. Hal ini memerlukan studi perbandingan sistem geospasial yang ada (seperti BIG di Indonesia) untuk merumuskan protokol pertukaran.
   • Justifikasi Ilmiah: Untuk mengoptimalkan pemanfaatan penilaian risiko di tingkat regional, komunitas ilmiah harus menyediakan mekanisme teknis untuk menginstitusionalisasi pertukaran data, mengatasi hambatan teknis yang saat ini mencegah interkoneksi empat elemen EWS.
2. Riset 2: Analisis Etnografi dan Pengujian Pesan Peringatan 'Last-Mile' yang Dilokalisasi.
   • Basis Temuan: Terdapat kesenjangan signifikan dalam Penyebaran dan Komunikasi Peringatan, termasuk kurangnya panduan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti serta kelemahan dalam menjangkau komunitas terpencil dan kelompok rentan.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Menggunakan riset aksi kolaboratif dengan komunitas pedesaan/pesisir. Variabel utama adalah Koefisien Efektivitas Respon (CER), yang mengukur rasio antara penerimaan pesan peringatan dan tindakan perlindungan yang tepat waktu (respon yang benar) untuk bahaya spesifik (misalnya, banjir 77,6% ). Penelitian harus menguji pesan peringatan yang diformulasikan berdasarkan rekomendasi laporan untuk dilokalisasi (bahasa lokal, media komunikasi non-digital) terhadap pesan peringatan standar.
   • Justifikasi Ilmiah: Meningkatkan last-mile alerting sangat penting untuk menyelamatkan nyawa. Riset ini menyediakan bukti berbasis ilmiah mengenai delivery dan reception efficacy dari pesan peringatan, mendukung rekomendasi laporan untuk penyesuaian program edukasi publik.
3. Riset 3: Pemodelan Simulasi Dampak Multi-Bahaya Berbasis Kapasitas Cloud.
   • Basis Temuan: EWS regional harus diperkuat untuk multi-bahaya dan laporan merekomendasikan penggunaan teknologi cloud untuk ketersediaan tinggi dan peringatan yang berkelanjutan.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Pengembangan platform pemodelan simulasi bencana berbasis cloud (misalnya, menggunakan arsitektur high availability yang direkomendasikan) yang dapat memproses data real-time dari berbagai sumber (misalnya, data prediksi Flash Flood Guidance ). Variabel riset adalah koefisien kecepatan pemrosesan bahaya turunan (cascading hazard) (misalnya, dari Gempa ke Tsunami atau Siklon ke Banjir Bandang). Fokus pada bagaimana beban komputasi dapat didistribusikan secara efisien di antara mitra regional.
   • Justifikasi Ilmiah: Ancaman multi-bahaya (seperti yang diindikasikan oleh data bencana regional ) memerlukan alat peramalan yang lebih canggih, dan teknologi cloud adalah solusi yang diusulkan oleh laporan untuk mengatasi masalah kapasitas regional.
4. Riset 4: Analisis Regulasi dan Teknis Implementasi Penuh Common Alerting Protocol (CAP).
   • Basis Temuan: Laporan ini secara eksplisit merekomendasikan adopsi standar internasional seperti CAP untuk meningkatkan interoperabilitas EWS.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Penelitian perbandingan regulasi (policy analysis) antar negara yang membandingkan hambatan legislatif (undang-undang pembagian peran) dan teknis (sistem perangkat lunak yang tidak kompatibel) yang menghambat implementasi CAP. Variabel kunci adalah Waktu Tunda Peringatan Lintas Batas (WTP-LB), yaitu metrik yang mengukur keterlambatan waktu antara penerbitan peringatan nasional dan validasi/diseminasi peringatan ke negara tetangga.
   • Justifikasi Ilmiah: Hambatan teknis dan kelembagaan dalam berbagi pesan peringatan regional (yang saat ini dianggap sebagai kesenjangan kapasitas ) dapat diatasi melalui standardisasi yang didukung oleh CAP. Riset ini memberikan dasar berbasis bukti untuk Penguatan Institusional.
5. Riset 5: Studi Evaluasi Efektivitas Program Edukasi Publik yang Ditargetkan.
   • Basis Temuan: Laporan ini merekomendasikan penyesuaian program edukasi publik dan mencatat keterbatasan dalam menangani kebutuhan kelompok rentan.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Perancangan dan pengujian Community Preparedness Index (CPI) sebagai variabel terukur. Penelitian akan membandingkan peningkatan CPI (mengukur pengetahuan, sikap, dan praktik) di antara kelompok rentan (misalnya, penyandang disabilitas, lansia) yang menerima program edukasi yang dirancang khusus, dengan kelompok yang menerima program umum.
   • Justifikasi Ilmiah: Peningkatan kebijakan yang didukung laporan harus didasarkan pada data yang menunjukkan bahwa upaya mitigasi dan kesiapsiagaan (preparedness) benar-benar efektif dan inklusif. Riset ini mendukung pembenaran ilmiah untuk Peningkatan Kebijakan.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi ASEAN Secretariat/ACDM, AHA Centre, dan Pacific Disaster Center (PDC) untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil, menerjemahkan rekomendasi akademik menjadi kebijakan operasional regional yang dapat diukur.

Baca paper aslinya di sini: Baca paper aslinya di sini

 Resensi Riset: Tinjauan Struktural Model Manajemen Bencana dan Kontribusinya

Penelitian kualitatif yang dilakukan oleh Alrehaili et al. ini bertujuan untuk melakukan pemeriksaan kritis terhadap model-model manajemen bencana melalui analisis tematik guna menentukan kontribusi mereka, serta mengidentifikasi kendala atau tantangan signifikan yang dapat membatasi kemampuan model-model tersebut dalam melaksanakan tindakan pengurangan risiko bencana (DRR) yang tepat. Dengan mengadopsi pendekatan kualitatif, studi ini menginvestigasi literatur yang ada untuk mengevaluasi peran model dalam manajemen bencana. Kesimpulan utama yang muncul adalah bahwa model-model ini sangat diperlukan karena mereka menyederhanakan dan meningkatkan manajemen bencana , bertindak sebagai alat pendukung pengambilan keputusan yang berharga bagi perencana, manajer, dan praktisi.

Model dalam konteks ini didefinisikan sebagai "sistem fungsi dan kondisi yang menghasilkan hasil formal". Penelitian ini berargumen bahwa, meskipun ada banyak model yang tersedia, bencana masih sering dikelola secara tidak efisien, menunjukkan adanya kebutuhan untuk terus memperbaiki model agar manajemen bencana tetap menjadi disiplin profesional dan ilmiah. Studi ini menggarisbawahi pentingnya model untuk menyederhanakan situasi yang rumit (terutama dengan batasan waktu yang ketat), membantu pemahaman melalui perbandingan kondisi nyata dengan model teoretis, menyediakan alat yang efektif untuk mengukur aktivitas bencana, dan mendukung pembentukan pemahaman bersama di antara semua pihak yang berkepentingan.

Jalur Logis Perjalanan Temuan

Metodologi penelitian ini melibatkan kajian literatur diikuti oleh analisis konten, dengan menggunakan basis data ilmiah utama seperti Google Scholar dan Scopus. Proses pengumpulan dan klasifikasi model dilakukan melalui metodologi tiga tahap: pengumpulan model, analisis dan klasifikasi, dan diskusi model.

Temuan utama dari tinjauan ini mengarah pada klasifikasi model manajemen bencana ke dalam lima kategori utama, yang memperluas kategorisasi empat jenis model sebelumnya (logis, kausal, terintegrasi, dan tidak terkategorikan) dengan menambahkan kelompok kelima, yaitu model kombinatorial. Model kombinatorial ini diusulkan karena beberapa model tidak cocok untuk dimasukkan ke dalam kelompok yang sudah ada, dan model baru ini terdiri dari campuran model logis, kausal, dan terintegrasi.

1. Model Logis: Didefinisikan sebagai desain sederhana dari fase-fase utama manajemen bencana yang menekankan prosedur penting. Contoh populer adalah Model Tradisional (1998), yang membagi siklus manajemen bencana menjadi tiga fase: sebelum, selama, dan setelah bencana.
2. Model Kausal: Fokus utama model-model ini adalah memahami akar penyebab bencana. Contohnya adalah Model Penyebab Krisis (Crunch Cause Model) (2000), yang menawarkan kerangka kerja berdasarkan prinsip bahwa kerentanan bencana dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti yang dijelaskan dalam persamaan: Bahaya + Kerentanan = Risiko Bencana.
3. Model Terintegrasi: Mengatur tugas yang diperlukan untuk menjamin kinerja yang efektif dan efisien, dengan empat komponen: penilaian risiko, manajemen bahaya, mitigasi, dan kesiapsiagaan. Model Kesehatan Manitoba (2002) adalah salah satu yang paling umum, yang terdiri dari enam bagian utama.
4. Model Kombinatorial: Menggabungkan model logis, kausal, dan terintegrasi untuk mengembangkan model baru. Contohnya adalah Model Komprehensif Cuny (1998), yang menggabungkan keunggulan ketiga kelompok model tersebut.
5. Model Tidak Terkategorikan: Model yang desain dan formatnya tidak termasuk dalam kriteria empat kelompok sebelumnya. Model Ibrahim et al. (2003), yang berfokus pada bencana teknologi, adalah contohnya.

Temuan penting lainnya adalah bahwa mayoritas model didasarkan pada empat fase utama manajemen bencana: mitigasi, kesiapsiagaan, respons, dan pemulihan , meskipun setiap model memiliki keunggulan yang membedakannya. Meskipun demikian, model-model tersebut tidak secara umum diterapkan dan tidak dapat digunakan dalam semua jenis bencana. Model Tradisional (1998) adalah yang paling disukai dan paling umum di antara para praktisi, bersama dengan model expand and contract (1998), Crunch cause (2000), dan Kimberly (2003).

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi utama studi ini bagi bidang manajemen bencana adalah penyediaan kerangka klasifikasi model yang diperbarui (lima kelompok) dan konfirmasi empiris mengenai nilai model sebagai alat pendukung keputusan yang penting. Secara deskriptif, temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara penggunaan model yang tepat dan peningkatan tanggapan pemerintah dan komunitas terhadap bahaya dan risiko bencana—menunjukkan potensi kuat bagi objek penelitian baru untuk mengukur dampak kombinasi model. Selain itu, studi ini membenarkan bahwa model berfungsi untuk menyederhanakan dan mengklarifikasi manajemen bencana dan sangat berharga dalam menghadapi bencana besar seperti badai, gempa bumi, dan serangan teroris.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun model bermanfaat, penelitian ini menyoroti keterbatasan dan kekhawatiran yang terkait dengannya. Kekhawatiran tersebut meliputi ketidakpastian bencana di masa depan, sifat preskriptif model (langkah demi langkah) yang mengabaikan sifat bencana yang kompleks dan seringkali kacau, dan dampaknya terhadap bisnis. Kritik lain yang ditawarkan oleh Alexander (1997, 2002) adalah bahwa model tidak mengalami kemajuan signifikan karena korban tewas akibat bencana belum cukup berkurang, dan ada masalah seperti kurangnya transfer teknologi skala besar dan bantuan bencana yang tidak memadai.

Keterbatasan kunci yang diidentifikasi meliputi:

• Fokus yang Terbatas: Mayoritas model didasarkan pada empat fase bencana (mitigasi, kesiapsiagaan, respons, pemulihan), dan beberapa tidak mencakup semua aspek manajemen bencana, seperti manajemen risiko dan penilaian risiko.
• Pendekatan 'Satu Ukuran untuk Semua': Model cenderung mengabaikan variabel spesifik setiap bencana, termasuk variasi budaya, pemerintah, dan sumber daya, dalam upaya untuk menjadi kompatibel secara universal.
• Kurangnya Pemahaman dan Implementasi: Beberapa perencana, manajer, dan praktisi memiliki pemahaman terbatas tentang penggunaan model, dan model seringkali tidak diterapkan secara memadai, membuat model yang baik sekalipun menjadi tidak efektif.

Pertanyaan terbuka yang diajukan oleh temuan ini adalah: Bagaimana mekanisme kombinasi model yang efektif dapat distandarisasi untuk bencana yang sangat kompleks, sehingga memaksimalkan kekuatan satu model (misalnya, Logis-Tradisional) untuk mengimbangi kelemahan model lain (misalnya, Kimberly yang memerlukan pendanaan besar)?. Studi ini secara eksplisit menemukan bahwa model tidak dapat diaplikasikan secara umum untuk semua jenis bencana karena sifat bencana yang unik dan tidak terduga.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan untuk Komunitas Akademik

Berdasarkan temuan studi ini mengenai keterbatasan model, sifat preskriptif, dan kurangnya pemahaman tentang implementasi, lima rekomendasi berikut diusulkan untuk riset ke depan, yang berfokus pada jalur logis dari temuan saat ini dan potensi jangka panjang:

1. Riset Empiris Multinasional tentang Penerapan Model Kombinatorial:
   • Justifikasi Ilmiah: Studi ini mengidentifikasi kelompok Model Kombinatorial (misalnya, Cuny Comprehensive Model) yang menggabungkan model Logis, Kausal, dan Terintegrasi untuk mengatasi kelemahan model tunggal.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Penelitian harus menggunakan studi kasus mixed-method untuk secara kuantitatif mengukur efektivitas (variabel: tingkat korban, kecepatan pemulihan infrastruktur) dari model kombinatorial di berbagai konteks budaya dan ekonomi (variabel baru: variasi budaya dan ketersediaan sumber daya). Perlu untuk membandingkan keberhasilan model Wheel-shape disaster management model (gabungan Logis dan Terintegrasi) di negara maju dan negara berkembang.
   • Kebutuhan Lanjutan: Hal ini akan menghasilkan pedoman yang lebih fleksibel dan berbasis bukti untuk kustomisasi model dibandingkan pendekatan 'satu ukuran untuk semua' yang saat ini dikritik.
2. Pengembangan dan Pengujian Model 'Anti-Preskriptif' Berbasis Ketidakpastian (Non-Linearitas):
   • Justifikasi Ilmiah: Ditemukan bahwa sifat bencana yang kompleks, tidak linear, dan seringkali kacau tidak ditangani secara memadai oleh desain model yang preskriptif dan langkah demi langkah.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Perlu mengembangkan Model Bencana Non-Linear (MBNL) baru berdasarkan Teori Kekacauan (Chaos Theory) atau dinamika sistem kompleks. Penelitian harus menggunakan simulasi prediktif dan pemodelan skenario (metode baru) untuk menguji MBNL terhadap ketidakpastian bencana di masa depan (variabel: tingkat ketidakpastian). MBNL harus berfokus pada pengambilan keputusan real-time (fase respons) di bawah kondisi waktu yang sangat ketat.
   • Kebutuhan Lanjutan: Ini akan mengatasi kekhawatiran tentang sifat preskriptif dan kurangnya kesiapan menghadapi peristiwa tak terduga.
3. Kajian Kualitatif Komprehensif tentang Integrasi Risiko dan Penilaian Risiko ke dalam Model Utama:
   • Justifikasi Ilmiah: Studi ini mencatat bahwa beberapa model tidak secara eksplisit mencakup semua aspek manajemen bencana, seperti manajemen risiko dan penilaian risiko. Model Terintegrasi hanya memiliki empat komponen utama, sementara Model Kausal berfokus pada pemahaman penyebab.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Lakukan analisis kualitatif konten tingkat lanjut (metode baru) pada model yang paling disukai (Model Tradisional, Crunch Cause) untuk menentukan bagaimana aspek-aspek manajemen risiko secara implisit atau eksplisit dimasukkan. Variabelnya adalah tingkat integrasi manajemen risiko (TIRM) dalam deskripsi model. Riset harus menghasilkan kerangka kerja modular (Model Terintegrasi Generasi Kedua) yang memastikan TIRM tinggi.
   • Kebutuhan Lanjutan: Hal ini penting untuk memastikan bahwa model berfungsi sebagai "peta jalan" yang komprehensif, mencakup semua aspek dan mengatasi kelemahan.
4. Penelitian tentang Hambatan dan Pengurangan Gap Pengetahuan untuk Praktisi di Negara Berkembang:
   • Justifikasi Ilmiah: Ada temuan bahwa perencana dan praktisi memiliki pemahaman terbatas tentang penggunaan dan implementasi model , dan model tertentu (misalnya, Kimberly) mungkin tidak cocok untuk negara berkembang karena membutuhkan pendanaan dan pengetahuan yang besar.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Lakukan survei dan wawancara kualitatif (metode baru) di kawasan yang rentan bencana (konteks: Asia Tenggara atau Afrika) untuk mengukur tingkat literasi model dan skeptisisme terhadap kontribusi model (variabel). Riset harus mengidentifikasi strategi pelatihan yang paling efektif untuk mentransfer pemahaman model, terutama dalam pengelolaan bencana yang disebabkan oleh manusia (man-made disasters).
   • Kebutuhan Lanjutan: Untuk meningkatkan kegunaan dan penerapan model di lapangan dan memastikan bahwa bencana dikelola secara efektif.
5. Analisis Longitudinal tentang Dampak Model pada Keberlanjutan Pembangunan:
   • Justifikasi Ilmiah: Model manajemen bencana didasarkan pada prinsip bahwa bencana mengganggu pembangunan, dan tujuannya adalah memulihkan pembangunan. Namun, studi ini tidak secara kuantitatif mengukur korelasi jangka panjang antara adopsi model dan pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan.
   • Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Lakukan analisis data sekunder longitudinal (metode baru) untuk membandingkan tren pembangunan (variabel: PDB regional, infrastruktur yang diperbaiki) di wilayah yang secara konsisten menerapkan model bencana tertentu (misalnya, Model Pressure and Release (PAR) yang digunakan di Arab Saudi) selama lebih dari sepuluh tahun. Riset harus mengukur variabel baru, yaitu indeks pemulihan pembangunan (IPB).
   • Kebutuhan Lanjutan: Untuk memberikan justifikasi ekonomi dan sosial yang kuat kepada pemerintah bahwa model merupakan alat yang tak terhindarkan untuk mencapai pembangunan berkelanjutan.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi seperti Program Pembangunan Perserikatan Bangsa-Bangsa (UNDP) (sebagai koordinator global dan penerima hibah), Bank Dunia (sebagai sumber pendanaan dan data pembangunan), dan Pusat Kesiapsiagaan Bencana Asia (ADPC) (sebagai pengembang Model Tradisional dan Crunch Cause yang populer) untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil, terutama dalam konteks global yang kompleks.

Baca paper aslinya di sini

Menjembatani Kesenjangan Kesiapsiagaan: Arah Riset Masa Depan untuk Manajemen Bencana Lintas Batas di Balkan

Wilayah Balkan menghadapi kerentanan ganda. Secara geografis, kawasan ini sangat rentan terhadap dampak perubahan iklim, dengan peningkatan frekuensi dan tingkat keparahan bencana alam seperti banjir dan cuaca ekstrem. Secara historis dan politik, respons terhadap bencana ini terfragmentasi, terhambat oleh tantangan koordinasi antara berbagai negara dan yurisdiksi. Meskipun bencana tidak mengenal batas negara , kerangka kerja untuk manajemen bencana bersama—terutama dalam fase kesiapsiagaan yang kritis—dianggap sangat langka, bahkan "hampir tidak ada" dalam literatur ilmiah untuk kawasan ini.

Menanggapi kesenjangan kritis ini, sebuah studi baru oleh Kanteler dan Bakouros (2024) yang diterbitkan dalam International Journal of Disaster Risk Reduction menyajikan upaya perintis untuk merancang kerangka kerja manajemen bencana kesiapsiagaan lintas batas (cross-border) yang holistik dan terintegrasi untuk wilayah Balkan. Penelitian ini tidak hanya memetakan tantangan yang ada tetapi juga membangun konsensus di antara para ahli tentang elemen-elemen fundamental yang diperlukan untuk kolaborasi yang efektif.

Perjalanan penelitian ini dimulai dengan analisis kuantitatif yang mengkhawatirkan menggunakan data INFORM Index. Analisis ini memvalidasi urgensi penelitian: proyeksi menunjukkan peningkatan paparan bahaya di tahun-tahun mendatang, dengan negara-negara seperti Albania, Yunani, dan Kroasia menjadi yang paling rentan. Lebih penting lagi, data menunjukkan "kekurangan serius" dalam kapasitas penanggulangan (coping capacity) di sebagian besar wilayah, dengan Bosnia dan Herzegovina diidentifikasi sebagai yang paling tidak beruntung. Temuan ini menggarisbawahi fakta bahwa kolaborasi lintas batas bukanlah sebuah kemewahan, melainkan kebutuhan mendesak untuk kelangsungan hidup regional, karena negara-negara harus bergantung pada tetangga terdekat mereka untuk mendapatkan bantuan segera.

Untuk membangun kerangka kerja, penelitian ini menggunakan metodologi studi Delphi yang kuat, sebuah proses terstruktur untuk mencapai konsensus ahli. Pertama, tinjauan literatur yang sistematis mengidentifikasi sepuluh pilar inti manajemen darurat, yang mencakup: Tata Kelola & Kepemimpinan, Komando & Kontrol, Teknologi & Keamanan Informasi, Pembangunan Kapasitas, Analisis Risiko, Kapasitas Tenaga Kerja, Jaringan Lintas Batas, Keterlibatan Masyarakat, Sumber Daya, dan Layanan Kesehatan .

Panel ahli kemudian dibentuk, mengumpulkan 102 responden di Putaran 1 dan 70 responden di Putaran 2 dari 11 negara Balkan (termasuk Yunani, Albania, Serbia, Kroasia, dan lainnya) ditambah Siprus. Panel ini beragam, mencakup perwakilan dari Otoritas Perlindungan Sipil, Kementerian Dalam Negeri, Brigade Pemadam Kebakaran, Organisasi Kemanusiaan, Kepolisian, dan Lembaga Penelitian.

Temuan inti dari studi Delphi ini sangat mencerahkan. Terungkap sebuah konsensus universal: "Tata Kelola dan Kepemimpinan" diidentifikasi sebagai prioritas utama nomor satu oleh semua kelompok pemangku kepentingan yang berpartisipasi, tanpa kecuali. Prioritas bersama ini menunjukkan bahwa terlepas dari perbedaan operasional, para ahli di seluruh Balkan setuju bahwa fondasi untuk kolaborasi yang sukses bersifat strategis, melibatkan kebijakan yang jelas, kerangka hukum, dan peran serta tanggung jawab yang terdefinisi dengan baik.

Namun, di bawah kesepakatan tingkat atas ini, analisis klaster mengungkapkan perbedaan prioritas yang penting untuk penelitian di masa depan:

• Klaster 1 (Otoritas Perlindungan Sipil, Kementerian, LSM, Lembaga Penelitian): Memprioritaskan 1) Tata Kelola, 2) Pembangunan Kapasitas (Pelatihan/Latihan), dan 3) Komando & Kontrol.
• Klaster 2 (Responden Pertama: Brigade Pemadam Kebakaran, Polisi): Juga memprioritaskan 1) Tata Kelola dan 2) Pembangunan Kapasitas, tetapi memilih 3) Kapasitas Tenaga Kerja sebagai prioritas ketiga mereka, menunjukkan fokus pada kesiapan personel di lapangan.
• Klaster 3 (Layanan Medis Darurat/EMS): Meskipun juga memprioritaskan Tata Kelola, prioritas mereka yang lain sangat berbeda, dengan penekanan yang jauh lebih tinggi pada "Sumber Daya" (17%) dan "Teknologi & Keamanan Informasi" (15%).

Secara signifikan, penelitian ini juga menemukan "kesenjangan konsensus". Klaster 1—kelompok yang mencakup badan-badan pemerintah inti—menunjukkan konsensus 0% pada pilar "Keterlibatan Masyarakat". Ini adalah temuan kuantitatif yang mencolok, menunjukkan bahwa meskipun literatur akademis memuji keterlibatan komunitas dari bawah ke atas, para pembuat kebijakan di Balkan saat ini tidak memprioritaskannya dalam konteks lintas batas.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi penelitian ini bersifat fundamental. Ini adalah studi perintis yang menyediakan kerangka kerja berbasis bukti empiris pertama untuk kesiapsiagaan bencana lintas batas di Balkan. Dengan mencapai konsensus di antara 11 negara dan berbagai lembaga, kerangka kerja ini menciptakan bahasa yang sama dan landasan bersama di wilayah yang secara historis terfragmentasi. Hasilnya adalah satu set elemen dan rekomendasi yang disepakati secara bulat (dirinci dalam Tabel 1-10 dalam paper ) yang dapat diadopsi oleh para pembuat kebijakan untuk menyelaraskan strategi nasional mereka. Selain itu, ini mengisi kesenjangan literatur yang signifikan dan memberikan justifikasi kuantitatif (melalui analisis INFORM dan Delphi) untuk kolaborasi yang lebih erat.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Para penulis bersikap transparan tentang keterbatasan metodologis. Sampel ahli, meskipun kuat, dibatasi oleh ketersediaan kontak dan sumber daya, dan dengan demikian tidak mewakili seluruh pemangku kepentingan di semua negara Balkan. Selain itu, studi Delphi mengalami pengurangan peserta sebesar 30% antara putaran, sebuah tantangan umum untuk metode ini, meskipun penulis berpendapat bahwa 70 tanggapan akhir tetap berkualitas tinggi.

Keterbatasan ini mengarah pada pertanyaan terbuka yang krusial bagi komunitas riset: Kerangka kerja teoretis kini ada, tetapi bagaimana kerangka kerja ini dapat dioperasionalkan? Apa hambatan politik, keuangan, dan hukum yang nyata untuk implementasinya?

Lebih mendesak lagi, mengapa ada pemutusan hubungan yang begitu tajam antara kebutuhan yang diakui akan keterlibatan masyarakat dan prioritas 0% yang diberikan oleh para pembuat kebijakan? Apakah ini cerminan dari budaya manajemen krisis top-down yang mengakar, kurangnya sumber daya, atau anggapan bahwa logistik lintas batas terlalu rumit untuk melibatkan warga sipil? Pertanyaan ini menuntut penyelidikan segera.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan (dengan justifikasi ilmiah)

Berdasarkan temuan kuat dan pertanyaan terbuka dari paper ini, kami mengusulkan lima jalur penelitian konkret untuk memajukan bidang ini, yang dirancang khusus untuk peneliti, akademisi, dan badan pemberi hibah.

1. Pengembangan dan Validasi Indikator Kinerja Utama (KPI) dari Kerangka Kerja

• Basis Temuan: Paper ini berhasil menciptakan kerangka kerja dan serangkaian rekomendasi , tetapi secara eksplisit mencatat bahwa langkah selanjutnya adalah menciptakan "metode pemantauan". Kerangka kerja ini memberi tahu kita apa yang harus dilakukan, tetapi tidak seberapa baik kita melakukannya.
• Rekomendasi Riset: Melakukan studi Delphi putaran baru atau studi metode campuran yang berfokus secara eksklusif pada penerjemahan 129+ rekomendasi kualitatif kerangka kerja menjadi Indikator Kinerja Utama (KPI) yang kuantitatif dan dapat diukur.
• Justifikasi Ilmiah: Penelitian ini sangat penting untuk memindahkan kerangka kerja dari dokumen strategis menjadi alat manajemen yang aktif. KPI akan memungkinkan negara-negara untuk mengukur, membandingkan, dan memantau "kualitas kerja sama lintas batas" mereka, memungkinkan pembandingan (benchmarking) dan perbaikan berkelanjutan. Hibah harus difokuskan pada validasi metrik ini untuk keandalan dan kelayakan.

2. Analisis Kesenjangan Implementasi Komparatif di Tingkat Nasional

• Basis Temuan: Kerangka kerja ini bersifat regional dan kolaboratif , tetapi analisis INFORM menunjukkan perbedaan kapasitas nasional yang drastis. Sebuah kerangka kerja bersama tidak berguna jika beberapa anggota tidak memiliki kapasitas dasar untuk berpartisipasi.
• Rekomendasi Riset: Melakukan serangkaian studi kasus komparatif di negara-negara partisipan (misalnya, membandingkan negara dengan kapasitas tinggi seperti Yunani dengan negara dengan kapasitas lebih rendah seperti Bosnia dan Herzegovina). Penelitian ini harus menggunakan 10 pilar kerangka kerja sebagai alat audit untuk memetakan kapasitas nasional saat ini (hukum, keuangan, infrastruktur) terhadap standar yang disepakati.
• Justifikasi Ilmiah: Penelitian ini akan mengidentifikasi hambatan spesifik di tingkat nasional untuk adopsi. Ini akan menjawab: "Di mana letak kesenjangan terbesar antara kerangka kerja ideal dan kenyataan di lapangan?". Temuan ini akan sangat berharga bagi pembuat kebijakan nasional dan UE untuk mengarahkan investasi secara strategis ke titik-titik kelemahan terbesar.

3. Investigasi Kualitatif Mendalam tentang Anomali "Keterlibatan Masyarakat"

• Basis Temuan: Temuan kuantitatif yang paling provokatif adalah prioritas 0% pada "Keterlibatan Masyarakat" dari Klaster 1 (otoritas pemerintah). Ini bertentangan langsung dengan praktik terbaik manajemen bencana modern.
• Rekomendasi Riset: Sebuah studi kualitatif yang ditargetkan menggunakan wawancara semi-terstruktur dengan para pembuat keputusan di Otoritas Perlindungan Sipil dan Kementerian Dalam Negeri di seluruh Balkan. Penelitian harus menyelidiki mengapa pilar ini diprioritaskan begitu rendah. Hipotesis yang diuji dapat mencakup (a) kendala sumber daya, (b) budaya kelembagaan top-down, (c) kompleksitas hukum dalam memobilisasi sukarelawan lintas batas, atau (d) ketidakpercayaan historis.
• Justifikasi Ilmiah: Kesenjangan antara teori akademis dan persepsi praktisi ini sangat penting. Jika pembuat kebijakan tidak melihat nilai dalam keterlibatan masyarakat, kerangka kerja apa pun akan rapuh. Penelitian ini penting untuk memahami hambatan budaya dan kelembagaan terhadap ketahanan masyarakat yang sejati di kawasan ini.

4. Riset Aksi: Merancang dan Menguji Modul Pelatihan Bersama

• Basis Temuan: "Pembangunan Kapasitas" (termasuk pendidikan, pelatihan, dan latihan simulasi) adalah prioritas 2 teratas untuk hampir semua pemangku kepentingan. Kerangka kerja ini secara eksplisit menyerukan "pendidikan, pelatihan, dan latihan lintas batas bersama".
• Rekomendasi Riset: Proyek riset aksi (action research) untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi prototipe modul pelatihan lintas batas. Modul awal harus fokus pada pilar dengan prioritas tertinggi dan konsensus tertinggi: Tata Kelola, Kepemimpinan, dan Komando & Kontrol. Penelitian akan mengukur hasil pembelajaran (peningkatan pengetahuan dan pemahaman bersama) di antara kelompok pemangku kepentingan yang beragam (misalnya, polisi dari Serbia, pemadam kebakaran dari Bulgaria).
• Justifikasi Ilmiah: Ini akan menjadi tes operasional pertama dari kerangka kerja tersebut. Ini akan memberikan data empiris tentang apakah fondasi bersama yang diciptakan oleh kerangka kerja ini benar-benar dapat meningkatkan interoperabilitas dan koordinasi dalam skenario yang disimulasikan.

5. Pemodelan Efektivitas Kerangka Kerja Melalui Latihan Simulasi (Tabletop Exercise - TTX)

• Basis Temuan: Seluruh tujuan kerangka kerja adalah untuk meningkatkan kesiapsiagaan terhadap bencana yang semakin parah akibat perubahan iklim.
• Rekomendasi Riset: Merancang dan memfasilitasi serangkaian tabletop exercises (TTX) berbasis skenario yang ketat. Skenario ini harus kompleks dan lintas batas (misalnya, banjir besar di sepanjang perbatasan Yunani-Bulgaria, atau kegagalan bendungan di Sungai Drina yang mempengaruhi beberapa negara). Panel ahli kemudian harus mengevaluasi dua kondisi: (A) respons menggunakan protokol saat ini yang terfragmentasi, dan (B) respons yang sepenuhnya mengadopsi 10 pilar kerangka kerja baru.
• Justifikasi Ilmiah: Meskipun bersifat simulasi, penelitian ini akan menghasilkan data kualitatif dan kuantitatif (misalnya, perkiraan waktu respons, perkiraan dampak ekonomi) tentang potensi nilai dan ROI dari penerapan kerangka kerja ini. Ini akan memberikan bukti kuat yang dibutuhkan oleh para pembuat kebijakan untuk membenarkan investasi politik dan keuangan yang diperlukan untuk adopsi skala penuh.

Panggilan untuk Kolaborasi

Penelitian oleh Kanteler dan Bakouros telah memberikan alat yang tak ternilai harganya bagi komunitas manajemen bencana. Mereka telah membangun fondasi bersama. Sekarang, tanggung jawab beralih ke komunitas riset untuk membangun di atas fondasi itu. Tantangannya adalah beralih dari konsensus teoretis ke implementasi praktis dan ketahanan operasional.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan kolaborasi erat antara lembaga akademik, Otoritas Perlindungan Sipil nasional di setiap negara Balkan, organisasi kemanusiaan yang beroperasi di lapangan, dan badan-badan Uni Eropa seperti DG ECHO. Hanya melalui upaya bersama seperti inilah kita dapat memastikan bahwa kerangka kerja yang menjanjikan ini menjadi kenyataan yang menyelamatkan jiwa.

Baca paper aslinya di sini

Mengidentifikasi Faktor Risiko yang Terlupakan: Resensi Riset tentang Kearifan Lokal, Sampah, dan Longsor Perkotaan

Dalam lanskap riset kebencanaan, penggabungan kearifan lokal (LK) dengan pengetahuan ilmiah teknis telah lama diakui sebagai komponen penting untuk Pengurangan Risiko Bencana (PRB) yang efektif, sebagaimana diamanatkan oleh kerangka kerja internasional seperti Sendai Framework. Namun, dalam praktiknya, literatur teknis mengenai risiko longsor perkotaan sebagian besar masih didominasi oleh analisis dinamika geologi dan alam. Kearifan lokal sering kali tidak dijadikan titik awal untuk mengidentifikasi faktor risiko yang spesifik secara kontekstual.

Paper "Leveraging local knowledge for landslide disaster risk reduction in an urban informal settlement in Manado, Indonesia" oleh MacAfee et al. (2024) secara langsung menantang kesenjangan ini. Penelitian ini bergeser dari fokus tradisional pada faktor geofisik murni dan menggunakan pendekatan kualitatif untuk menggali pemahaman mendalam penduduk di permukiman informal yang rawan longsor di Manado, Indonesia.

Melalui 19 wawancara kualitatif mendalam, transect walks, dan observasi etnografi, para peneliti membangun jalur logis temuan yang kuat. Berawal dari faktor risiko yang sudah diketahui seperti hujan lebat , lereng curam, dan tanah vulkanik yang porous, analisis bergerak lebih dalam ke faktor-faktor yang diidentifikasi secara unik oleh penduduk. Temuan utama yang paling menonjol—dan menjadi inti kontribusi paper ini—adalah identifikasi manajemen sampah padat (SWM) yang tidak memadai sebagai faktor antropogenik utama yang sering terabaikan dalam risiko longsor perkotaan.

Meskipun studi ini bersifat kualitatif dan tidak menghasilkan koefisien korelasi, data deskriptifnya sangat kuat. Temuan ini secara konsisten muncul dalam wawancara. 5 dari 19 peserta secara eksplisit menyalahkan SWM yang tidak memadai sebagai penyebab longsor , dan 9 peserta mengidentifikasi sistem drainase yang buruk (yang seringkali diperparah oleh sampah) sebagai faktor utama. Penduduk setempat memaparkan mekanisme kausal yang jelas: tumpukan sampah mengubah pola aliran air dengan menghalangi saluran drainase , berkontribusi pada ketidakstabilan tanah (disebutkan oleh seorang peserta sebagai membuat tanah "tenuous" atau rapuh) , dan menambah beban muatan di puncak lereng.

Lebih lanjut, penelitian ini menghubungkan kegagalan SWM ini tidak hanya dengan faktor fisik (akses jalan yang sempit dan curam) tetapi juga dengan faktor sosio-politik yang mengakar, termasuk kemiskinan, stigmatisasi penduduk "kumuh", dan pengecualian permukiman mereka dari layanan pemerintah.

Paper ini secara tajam mengkontraskan temuan LK ini dengan literatur teknis yang ada. Klasifikasi longsor yang dominan (seperti klasifikasi Varnes yang diperbarui oleh Hungr et al. [27]) memang menyebutkan "timbunan antropogenik", tetapi gagal untuk secara eksplisit membedakan atau menganalisis peran sampah rumah tangga yang tidak terkelola sebagai faktor risiko spesifik. Penelitian ini berargumen bahwa di permukiman informal, akumulasi sampah yang tersebar luas ini mungkin memiliki karakteristik yang sama dengan TPA ilegal atau "longsor sampah" (garbage landslides) skala besar yang telah didokumentasikan, namun terjadi pada skala mikro yang kumulatif dan terdesentralisasi.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Studi oleh MacAfee et al. ini memberikan tiga kontribusi fundamental bagi komunitas riset kebencanaan dan perkotaan:

1. Validasi LK sebagai Sumber Data Primer: Paper ini secara efektif menggeser status kearifan lokal dari sekadar "persepsi risiko" menjadi sumber data primer yang valid untuk identifikasi faktor risiko. Ini menantang hegemoni pengetahuan teknis-geologis dan menunjukkan bahwa penduduk lokal memiliki pemahaman mekanistik yang mendalam tentang lingkungan mereka , yang dapat mengidentifikasi kesenjangan dalam sains formal.
2. Identifikasi Faktor Risiko Antropogenik Baru (SWM): Kontribusi paling signifikan adalah penyorotan SWM yang tidak memadai sebagai faktor risiko longsor yang spesifik dan terabaikan di permukiman informal perkotaan. Ini membuka kotak pandora penelitian baru tentang bagaimana limbah domestik berinteraksi dengan stabilitas lereng, melampaui fokus tradisional pada penggundulan hutan atau konstruksi.
3. Penekanan pada Keterkaitan Sosio-Teknis: Penelitian ini dengan kuat menunjukkan bahwa risiko longsor bukanlah murni masalah geoteknik. Ini adalah masalah tata kelola. Kegagalan SWM adalah kegagalan sosio-politik yang berakar pada eksklusi dan stigmatisasi. Ini memaksa peneliti untuk mengintegrasikan analisis kebijakan dan sosiologi perkotaan ke dalam model risiko fisik.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Sebagai studi kualitatif dengan ukuran sampel yang terfokus, para penulis secara jujur mengakui keterbatasan mereka. Studi ini tidak dapat mengkonfirmasi secara konklusif atau mengukur secara kuantitatif mekanisme fisik di balik interaksi SWM-longsor. Ini, bagaimanapun, bukanlah kelemahan, melainkan sebuah undangan eksplisit untuk penelitian lebih lanjut.

Temuan ini meninggalkan beberapa pertanyaan terbuka yang mendesak bagi komunitas akademik:

• Mekanisme Fisik: Bagaimana tepatnya sampah rumah tangga mempengaruhi stabilitas geoteknik lereng? Apakah timbunan sampah plastik (non-porous) memiliki dampak yang berbeda pada tekanan air pori dibandingkan dengan sampah organik yang membusuk?
• Kuantifikasi dan Ambang Batas: Berapa volume atau kepadatan sampah yang diperlukan untuk secara signifikan meningkatkan risiko longsor di berbagai jenis tanah dan sudut lereng?
• Generalisasi: Apakah temuan ini—bahwa SWM adalah faktor risiko utama—spesifik untuk geologi tanah vulkanik unik di Manado , atau apakah ini fenomena umum di permukiman informal tropis di seluruh Dunia Selatan (Global South)?
• Implikasi Klasifikasi: Bagaimana seharusnya klasifikasi teknis standar seperti Varnes diperbarui untuk secara fungsional memasukkan "limbah padat rumah tangga yang tidak terkelola" sebagai kategori material yang berbeda dan berisiko?

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan (dengan Justifikasi Ilmiah)

Berdasarkan kesenjangan yang diidentifikasi secara eksplisit oleh MacAfee et al., kami mengusulkan lima arah penelitian lanjutan yang ditargetkan untuk para peneliti dan lembaga pendanaan.

1. Riset Kuantifikasi Mekanisme Geoteknik SWM-Longsor
   • Justifikasi: Paper ini bersifat kualitatif dan tidak dapat membuktikan mekanisme fisik yang dikemukakan oleh penduduk. Validasi kuantitatif sangat diperlukan.
   • Metode/Variabel Baru: Melakukan studi geoteknik terkontrol di laboratorium dan in-situ di lapangan. Ini harus melibatkan pembuatan model lereng fisik yang "dimuati" (loaded) dengan berbagai komposisi sampah (misalnya, % plastik vs % organik) dan dihadapkan pada skenario curah hujan yang berbeda untuk mensimulasikan infiltrasi air. Variabel kunci untuk diukur adalah kuat geser tanah (shear strength), tekanan air pori (pore water pressure), dan sudut kemiringan kritis sebelum terjadi kegagalan.
   • Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk memvalidasi LK secara teknis dan mengembangkan model prediktif berbasis fisika yang memasukkan SWM sebagai variabel input.
2. Studi Komparatif Multi-Kota Lintas Geologi (Generalizability)
   • Justifikasi: Temuan ini saat ini terbatas pada satu studi kasus di Manado. Validitas eksternal dari hubungan SWM-longsor ini belum teruji.
   • Metode/Variabel Baru: Mereplikasi metodologi studi kasus kualitatif-kuantitatif (hibrid) di permukiman informal yang rawan longsor di kota-kota tropis lainnya dengan geologi yang berbeda (misalnya, Rio de Janeiro, Freetown, Kathmandu, atau kota-kota lain di Indonesia). Variabel pembanding harus mencakup geologi tanah, curah hujan rata-rata, kepadatan penduduk, dan status tata kelola SWM.
   • Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk menentukan apakah SWM adalah faktor risiko longsor universal di permukiman informal atau apakah interaksinya dimediasi oleh faktor geologi lokal.
3. Investigasi Diferensial Material Antropogenik
   • Justifikasi: Paper ini menyerukan penelitian tentang jenis sampah yang berbeda, bukan hanya keberadaannya. LK hanya menyebut "sampah" (trash) , dan klasifikasi teknis Brasil hanya mencatat "kehadiran atau ketiadaan".
   • Metode/Variabel Baru: Menggunakan pemodelan geofisika dan analisis kimia-fisika untuk membedakan dampak dari berbagai jenis limbah. Secara khusus, meneliti bagaimana sampah plastik (yang hidrofobik dan tahan lama) mengubah jalur aliran air sub-permukaan versus bagaimana sampah organik (yang terdegradasi dan dapat meningkatkan kandungan air) mempengaruhi stabilitas. Penelitian juga harus menyelidiki efek sampah yang dibakar sebagian atau dikubur.
   • Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk menghasilkan rekomendasi praktis yang sangat spesifik bagi pembuat kebijakan SWM.
4. Analisis Tata Kelola Integratif: SWM dalam Kerangka PRB
   • Justifikasi: Paper ini secara kuat menetapkan bahwa kegagalan SWM bersifat sosio-politik, berakar pada eksklusi dan stigma. Solusi teknis (Rekomendasi 1-3) akan gagal jika tata kelola yang mendasarinya tidak diperbaiki.
   • Metode/Variabel Baru: Melakukan analisis kebijakan dan penelitian tata kelola (governance research). Studi ini harus memetakan mengapa program SWM konvensional gagal menjangkau area informal dan bagaimana program PRB (seperti yang didukung Sendai Framework ) dapat diintegrasikan secara formal dengan program peningkatan permukiman (slum upgrading).
   • Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk merancang intervensi kebijakan yang holistik yang mengatasi SWM dan risiko longsor secara bersamaan, bukan sebagai silo yang terpisah.
5. Pengembangan Klasifikasi Risiko Hibrid (LK + Teknis)
   • Justifikasi: Paper ini mengkritik klasifikasi teknis yang ada (seperti Varnes) karena mengabaikan masukan LK dan faktor SWM dan secara eksplisit menyerukan pembaruan.
   • Metode/Variabel Baru: Menggunakan metodologi Participatory Action Research (PAR) atau pengembangan hybrid knowledge. Penelitian ini harus mengumpulkan pakar geologi, insinyur sipil, perencana kota, dan anggota komunitas lokal dalam lokakarya bersama untuk bersama-sama membuat matriks penilaian risiko baru. Matriks ini harus mengintegrasikan variabel teknis (misalnya, sudut lereng, jenis tanah) dengan variabel LK yang divalidasi (misalnya, "akumulasi sampah terlihat", "drainase tersumbat", "tanah rapuh").
   • Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk menciptakan alat penilaian risiko (risk assessment tools) yang lebih akurat, relevan secara kontekstual, dan diterima secara sosial, yang dapat digunakan oleh pemerintah daerah dan komunitas.

Ajakan Kolaboratif

Penelitian oleh MacAfee et al. (2024) ini bukan hanya sebuah studi kasus, tetapi sebuah seruan untuk merevolusi cara kita menilai risiko longsor di lingkungan perkotaan yang paling rentan. Temuan ini menegaskan bahwa solusi tidak dapat ditemukan hanya di dalam laboratorium geoteknik atau di kantor perencana kota.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan kolaborasi erat antara institusi penelitian geoteknik dan hidrologi, lembaga pemerintah yang fokus pada tata kelola perkotaan dan manajemen limbah (seperti Kementerian PUPR atau KLHK di konteks Indonesia), dan organisasi berbasis komunitas yang bekerja langsung di permukiman informal. Kolaborasi multi-sektor ini krusial untuk memastikan bahwa temuan di masa depan tidak hanya valid secara ilmiah tetapi juga relevan secara kontekstual, adil secara sosial, dan dapat diimplementasikan secara berkelanjutan.

Baca paper aslinya di sini