63 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Bab 3 menjelaskan terkait pendekatan penelitian, metode pengumpulan data, metode pengolahan, analisis data, serta operasionalisasi penelitian yang digunakan dalam penelitian. 3.1 Pendekatan Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan metode campuran (mixed methods) untuk mengembangkan model penilaian kerentanan bencana tsunami di kawasan pesisir Aerotropolis Kulon Progo. Pendekatan ini menggabungkan metode kualitatif dan kuantitatif untuk memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif mengenai kerentanan bencana tsunami dan upaya mitigasinya (Creswell, 2014). Metode kualitatif digunakan untuk mengidentifikasi variabel dan indikator kerentanan bencana tsunami. Data kualitatif dikumpulkan melalui observasi lapangan langsung dan virtual (menggunakan Google Earth) untuk melihat karakteristik fisik pesisir serta penggunaan lahan yang tidak sesuai dengan rencana dalam RDTR. Selain itu, kajian literatur dari artikel akademik dan dokumen pendukung lainnya juga dilakukan untuk mendapatkan informasi dan wawasan mengenai faktor-faktor kerentanan yang relevan (Yin, 2018). Analisis tematik diterapkan pada data kualitatif untuk mengidentifikasi tema- tema utama yang berkaitan dengan kerentanan fisik pantai, infrastruktur, sosial, ekonomi, dan lingkungan. Temuan dari analisis tematik ini kemudian digunakan sebagai dasar untuk pengembangan model penilaian kerentanan (Braun & Clarke, 2006). Metode kuantitatif digunakan untuk mengembangkan dan menguji model penilaian kerentanan bencana tsunami yang mempertimbangkan sistem pesisir dan RDTR. Data kuantitatif dikumpulkan dari dokumen perencanaan dan shapefile RDTR yang digunakan sebagai data input dalam analisis multi-kriteria (MCA) dan analisis overlay GIS (Malczewski, 1999). 64 Dalam analisis multi-kriteria, indikator-indikator kerentanan yang telah diidentifikasi diberi bobot berdasarkan pentingnya relatif, yang ditentukan melalui kajian literatur. Nilai setiap indikator dinormalisasi dan kemudian dibobotkan untuk menghasilkan skor kerentanan keseluruhan untuk setiap zona dalam kawasan studi (Saaty, 1980). Analisis overlay GIS digunakan untuk memetakan skor kerentanan keseluruhan, memberikan visualisasi yang jelas mengenai distribusi kerentanan di kawasan pesisir Aerotropolis Kulon Progo. Peta kerentanan ini membantu dalam identifikasi area yang paling rentan dan memerlukan prioritas dalam upaya mitigasi bencana (Eastman, 1999). Penelitian juga meninjau sejauh mana hasil penilaian kerentanan yang dilakukan sudah terimplementasikan atau terintegrasikan dengan rencana detail tata ruang yang berlaku. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis konten dengan dilengkapi triangulasi data. Hasil dari analisis kualitatif dan kuantitatif diintegrasikan untuk memberikan gambaran yang komprehensif mengenai kerentanan bencana tsunami di kawasan studi. Temuan ini tidak hanya memberikan pemahaman mendalam mengenai faktor-faktor kerentanan tetapi juga menghasilkan rekomendasi yang kuat dan berbasis bukti untuk perencanaan mitigasi bencana tsunami di masa depan (Tashakkori & Teddlie, 2010). Dengan menggunakan pendekatan metode campuran, penelitian ini memastikan bahwa semua aspek kerentanan bencana tsunami dipertimbangkan secara holistik, sehingga model penilaian yang dikembangkan dapat diimplementasikan secara efektif dalam dokumen perencanaan tata ruang. Berikut merupakan kerangka metodologi penelitian yang digunakan. 65 Gambar 3.1 Kerangka Metodologi Penelitian Sumber: Dokumentasi Pribadi, 2024 3.2 Metode Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan dua jenis data, yaitu data primer dan data sekunder, untuk mengembangkan model penilaian kerentanan bencana tsunami di kawasan pesisir Aerotropolis Kulon Progo. Pendekatan pengumpulan data yang beragam ini bertujuan untuk memastikan bahwa hasil penelitian dapat memberikan gambaran yang komprehensif dan akurat. 3.2.1 Data Primer Data primer dalam penelitian ini dikumpulkan melalui observasi lapangan yang dilakukan baik secara langsung maupun virtual. Observasi langsung dilakukan dengan mengunjungi kawasan pesisir Aerotropolis Kulon Progo untuk mengamati secara langsung karakteristik fisik pesisir serta penggunaan lahan yang tidak sesuai dengan rencana dalam RDTR. Upaya mitigasi ini termasuk adanya rambu evakuasi dan fasilitas kebencanaan yang ada di kawasan tersebut. Untuk melengkapi observasi langsung, dilakukan juga observasi virtual melalui Google Earth. Teknologi ini memungkinkan peneliti untuk melakukan peninjauan secara detail 66 terhadap kondisi fisik pesisir tanpa harus berada di lokasi (Goodchild, 2007). Observasi virtual sangat berguna untuk mengidentifikasi karakteristik geomorfologi dan penggunaan lahan yang mungkin tidak terjangkau dalam observasi langsung. 3.2.2 Data Sekunder Data sekunder dikumpulkan untuk melengkapi dan memperkuat hasil observasi lapangan. Data sekunder ini terdiri dari beberapa jenis dokumen dan sumber informasi sebagai berikut: 1. Dokumen Perencanaan dan Shapefile Rencana Tata Ruang o Dokumen perencanaan dan shapefile rencana tata ruang diperoleh dari instansi pemerintah terkait. Data ini digunakan sebagai input dalam penilaian kerentanan bencana pesisir berdasarkan model yang telah dirancang dan disesuaikan. Dokumen perencanaan ini mencakup informasi mengenai tata guna lahan, rencana pembangunan, serta kebijakan mitigasi bencana yang diterapkan di kawasan tersebut (Burrough & McDonnell, 1998). 2. Literatur Akademik dan Dokumen Pendukung Lainnya o Literatur dari artikel-artikel akademik dan dokumen pendukung lainnya dikumpulkan untuk memberikan wawasan mengenai model kerentanan tsunami dan pesisir yang berkembang saat ini. Sumber-sumber ini memberikan dasar teoritis dan empiris dalam pengembangan model penilaian kerentanan tsunami. Peneliti menggunakan database akademik seperti Google Scholar, JSTOR, Elsevier, dan sumber lainnya untuk mencari artikel yang relevan dengan topik penelitian ini (Creswell, 2014). Data sekunder ini dianalisis untuk mengidentifikasi variabel-variabel kunci dan konsep yang dapat diintegrasikan dalam model penilaian kerentanan 67 bencana pesisir. Dengan menggabungkan data primer dan sekunder, penelitian ini berusaha untuk menghasilkan model yang komprehensif dan berbasis bukti dalam mengidentifikasi dan menilai kerentanan bencana tsunami di kawasan pesisir Aerotropolis Kulon Progo. 3.3 Metode Pengolahan dan Analisis Data 3.3.1 Metode Pengolahan Data Data primer yang diperoleh melalui observasi lapangan, baik secara langsung maupun virtual, akan diorganisir dan dikategorikan berdasarkan tema seperti kondisi fisik pesisir dan penggunaan lahan secara eksisting. Data ini kemudian diolah menggunakan software GIS seperti ArcGIS atau QGIS untuk menghasilkan peta kondisi fisik dan rute evakuasi. Proses digitasi dari observasi lapangan dan hasil pengamatan Google Earth dilakukan untuk memastikan akurasi data (Goodchild, 2007). Data sekunder, termasuk dokumen perencanaan dan shapefile rencana tata ruang, diintegrasikan ke dalam GIS untuk membangun peta yang menunjukkan tata ruang, penggunaan lahan, dan infrastruktur yang relevan. Analisis overlay digunakan untuk menggabungkan berbagai layer data dan mengidentifikasi area yang rentan terhadap tsunami (Burrough & McDonnell, 1998). Literatur akademik dan dokumen pendukung lainnya disintesis untuk mengidentifikasi faktor-faktor kerentanan dan strategi mitigasi yang akan dimasukkan dalam model penilaian. 3.3.2 Metode Analisis Data Pendekatan analisis kualitatif dan kuantitatif digunakan untuk menganalisis data yang telah dikumpulkan. Data kualitatif dari observasi lapangan dianalisis menggunakan analisis tematik untuk mengidentifikasi tema dan pola utama terkait kerentanan bencana dan upaya mitigasi 68 (Creswell, 2014). Temuan ini dihubungkan dengan literatur yang ada untuk memperkuat dan memvalidasi hasil penelitian. Untuk analisis kuantitatif, statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan karakteristik fisik pesisir dan infrastruktur mitigasi berdasarkan data yang dikumpulkan. Analisis overlay GIS diterapkan untuk memetakan area yang rentan dengan menggabungkan berbagai layer data seperti topografi, penggunaan lahan, dan lokasi infrastruktur mitigasi (Yin, 2018).