Electronic Theses and Dissertation

Kesiapsiagaan bencana adalah salah satu upaya penanggulangan bencana untuk mengurangi risiko yang disebabkan oleh bencana. wilayah pesisir merupakan wilayah rentan akan terjadi bencana. sehingga indikator kesiapsiagaan dalam menanggulangi kesiapsiagaan bencana serta faktor-faktor yang kerap memengaruhi bencana hendaklah difokuskan. penelitian kuantitatif pada bidang kebencanaan terutama dalam pengukuran kesiapsiagaan masyarakat saat ini hanya terbatas untuk melihat korelasi antara beberapa variabel. kekurangan tersebut dapat dilengkapi dengan teknik analisis multivariat salah satunya dengan metode structural equation modeling (sem) yang dapat mengeluarkan skor korelasi dan signifikansi variabel secara menyeluruh. penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pengaruh pendidikan, pengalaman, dan keterpaparan informasi terhadap kesiapsiagaan masyarakat pesisir dengan menggunakan metode structural equation modeling (sem). implementasi metode sem dalam penelitian ini dilakukan pada data sekunder survei yang mengkaji tingkat kesiapsiagaan masyarakat pesisir di kota banda aceh, ambon, dan mataram. data penelitian ini terdiri atas 1 variabel endogen berupa kesiapsiagaan dan 3 variabel eksogen berupa tingkat pendidikan, pengalaman, dan keterpaparan informasi, dengan jumlah amatan sebanyak 932 amatan. metode analisis yang digunakan terdiri dari analisis deskriptif berupa tabel demografi responden dan diagram batang serta analisis inferensia berupa pemodelan menggunakan metode sem. hasil yang diperoleh dari analisis deskriptif ialah responden tergolong dalam tingkat kesiapsiagaan “kurang siap” dan “siap”. pemodelan menggunakan metode sem menunjukkan bahwa model hasil modifikasi yang telah memenuhi kriteria goodness of fit didapatkan memiliki nilai chi-square, probability, rmsea, gfi, cfi, agfi, tli, dan normed chi-square masing-masing yaitu 17,962; 0,209; 0,017; 0,996; 0,998; 0,986; 0,996; dan 1,283. indikator yang digunakan dalam model secara signifikan sudah baik serta variabel tingkat pendidikan, pengalaman, dan keterpaparan informasi secara signifikan berpengaruh terhadap kesiapsiagaan masyarakat pesisir dengan nilai r2 (koefisien determinan) 89%. kata kunci: kebencanaan, perubahan iklim, ketangguhan, sdgs, kota berkelanjutan

Disaster preparedness is one of the disaster management efforts to reduce the risks caused by disasters. Coastal areas are areas that are prone to disasters, so indicators of preparedness in tackling disaster preparedness and factors that often influence disasters should be focused on. Quantitative research in disaster, especially in measuring community preparedness, is currently limited to the observation of correlations between several variables. These deficiencies can be complemented by multivariate analysis techniques, such as the Structural Equation Modeling (SEM) method, which can calculate correlation scores and variable significance as a whole. This research was conducted to analyze the effect of education, experience, and exposure to information on the preparedness of coastal communities using the Structural Equation Modeling (SEM) method. The implementation of the SEM method in this study was carried out on secondary survey data that examined the level of preparedness of coastal communities in the cities of Banda Aceh, Ambon, and Mataram. The research data consisted of 1 endogenous variable in the form of preparedness and three exogenous variables in the form of education level, experience, and information exposure, with a total of 932 observations. The analytical method applied consisted of both descriptive analysis using respondent demographic tables and bar charts, and inferential analysis in the form of modeling using the SEM method. The results obtained from the descriptive analysis are that the respondents belong to the "less ready" and "ready" levels of preparedness. Modeling by the SEM method indicates that the modified model that meets the goodness of fit criteria has Chi-square, probability, RMSEA, GFI, CFI, AGFI, TLI, and Normed Chi-square values, respectively, 17.962; 0.209; 0.017; 0.996; 0.998; 0.986; 0.996; and 1.283. The indicators used in the model are significantly good, and the variable level of education, experience, and information exposure significantly influence the preparedness of coastal communities with an R2 value (coefficient of determination) of 89%. Keywords: Disaster, Climate Change, Resilience, SDGs, Sustainable Cities