Dampak ekstrim tsunami Aceh 2004, tidak hanya meningkatkan jumlah bantuan yangmasuk dari masyarakat lokal dan internasional tetapi juga sejumlah besar lembaga negara danlembaga bantuan bencana yang terlibat dalam penanggulangan bencana. Studi ini menganalisispengaruh berbagai jenis lembaga pelaksana bantuan dalam menentukan probabilitas pemulihanekonomi. Menggunakan kumpulan data unik penginderaan jauh (luar angkasa) yangdikombinasikan dengan database Recovery Aceh Nias (RAN) dan PODES, untuk semua desa yangterkena dampak selama proses tanggap bencana. Rata-rata piksel cahaya malam sebelum dansesudah bencana dari data luar angkasa digunakan dalam mengukur pencapaian pemulihanekonomi. Penelitian ini menemukan bahwa rata-rata waktu pemulihan ekonomi yang dicapai didesa terdampak bencana adalah 17,51 bulan, hal ini cukup cepat dari perkiraan. Berdasarkanmetode survival analysis (estimasi Kaplan Meier dan Cox Proportional Hazard), ditemukan bahwapeningkatan jumlah keberadaan donor-pelaksana, pelaksana internasional, dan pelaksanapemerintah (BRR) dapat menentukan kecepatan pemulihan. Selain itu, kondisi awal karakteristikgeografis desa yang terkena dampak, dan modal sosial juga turut menentukan kemungkinanpemulihan.
The extreme impact of the 2004 Aceh tsunami, not only boosted the amount of incomingaid from local and international communities but also a large number of country institutions anddisaster aid agencies involved in disaster management. This study analyzes the influence ofdifferent types of aid implementing agencies in determining the economic recovery probability.Using the unique set of remote sensing data (outer space) in combination with Recovery AcehNias (RAN) database and PODES, for all affected villages during the post-disaster responseprocess. The average of night-light pixels before and after the disaster of outer space data used tomeasure the economic recovery achievement. We find that the average time the economic recoveryachieved in the disaster-affected village is 17.51 months, is quite fast from the forecast. Based onthe method of survival analysis (Kaplan Meier and Cox Proportional Hazard estimation), we foundthat the increase on existence number of donor-implementers, international-implementers, andgovernment-implementers (BRR) can determine the speed of recovery. In addition, the initialconditions of the affected village geographical characteristics, and social capital also contributesin determining the probabilities of recovery |
D-Fajri Muharja.pdf :: Unduh