Page 287 - Jurnal Penelitian MTsN 6 Jakarta

a) Triangulasi Sumber Data
Triangulasi sumber dilakukan dengan membandingkan dan
mengonfirmasi informasi yang diperoleh dari berbagai sumber data, yaitu:
(1) Data primer: hasil observasi langsung dan kuesioner kepada
pengemudi transportasi online (motor dan mobil) mengenai jarak
tempuh, konsumsi bahan bakar, dan waktu operasi.
(2) Data sekunder: data dari lembaga resmi seperti Kementerian
Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK), Badan Pusat Statistik
(BPS), dan BMKG terkait emisi karbon sektor transportasi dan
kondisi lingkungan perkotaan.
(3) Sumber pendukung: laporan keberlanjutan (sustainability report)
dari operator transportasi online (Gojek, Grab, Maxim) serta hasil
penelitian terdahulu.
Dengan membandingkan ketiga sumber tersebut, peneliti dapat
memastikan bahwa hasil pengukuran dan estimasi emisi karbon memiliki
konsistensi empiris dan relevansi kontekstual.
b) Validasi Teknis melalui Standar Baku Mutu Emisi Nasional
Selain triangulasi sumber, validasi juga dilakukan dengan
membandingkan hasil perhitungan emisi lapangan terhadap standar emisi
kendaraan bermotor sebagaimana diatur dalam:
Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik
Indonesia Nomor 20 Tahun 2017 tentang “Baku Mutu Emisi Gas Buang
Kendaraan Bermotor Tipe Baru Kategori M, N, dan O serta Kendaraan
Bermotor Kategori L yang Diproduksi, Dirakit, atau Diimpor”.
Standar ini menetapkan ambang batas emisi gas buang (CO, HC,
NOx, CO₂) untuk berbagai jenis kendaraan bermotor, baik roda dua
maupun roda empat. Dalam konteks penelitian ini, hasil pengukuran
lapangan berupa estimasi emisi CO₂ per kilometer (g/km) dibandingkan
dengan nilai acuan dari peraturan tersebut untuk menentukan tingkat
efisiensi dan kepatuhan kendaraan terhadap standar lingkungan nasional.
c) Tujuan Validasi
Proses validasi ini bertujuan untuk:
(1) Memastikan keabsahan hasil perhitungan emisi karbon yang
diperoleh melalui model estimasi.
(2) Menjamin kesesuaian hasil penelitian dengan regulasi dan kondisi
empiris di lapangan.
(3) Mengurangi kemungkinan bias data akibat perbedaan sumber
atau metode pengukuran.

19