## PERANCANGAN SISTEM KOORDINASI RELAWAN DALAM PENANGGULANGAN BENCANA MENGGUNAKAN GIS DAN

## AGENT BASED MODELING (ABM)
Fauzi Khair 1
1,) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Bina Nusantara Jl. KH. Syahdan, No. 9 Palmerah, Jakarta Barat, 11480
Email: fauzi.khair@binus.ac.id

## Abstrak
Fase  respon  atau  fase  tanggap  darurat  merupakan  fase  penting  dalam  penanggulangan bencana.  Fase  ini  membutuhkan  suatu  sistem  koordinasi  relawan  dan  sistem  yang terintegritasi dengan baik dalam pengelolaannya. Setiap kesalahan dalam sistem pada fase ini  akan  berimbas  pada  peningkatan  signifikan  dari  jumlah  korban  maupun  kerugian materil  yang  ditimbulkan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi sistem  koordinasi  sentralisasi  dan  desentralisasi  penanggulangan  bencana  erupsi  Merapi. Penelitian  ini  mengintegrasi  pendekatan Agent  Based  Modeling (ABM)  dan Geographic Information System (GIS) dalam memodelkan simulasi evaluasi sistem koordinasi relawan dengan  beberapa  skenario.  ABM  bertujuan  untuk  menggambarkan  perilaku agents (pengungsi  dan  relawan)  saat  terjadi  bencana  dengan  karakteristik  masing-masing. Sedangkan  data  spasial  GIS  berguna  untuk  menggambarkan  kondisi  jalanan  secara  nyata untuk  kawasan  Kabupaten  Sleman.  Hasil  simulasi  menunjukkan  skenario  alternatif desentralisasi  yang mengkombinasikan 4 Posko koordinasi menunjukkan penanganan dan penyaluran  bantuan  menuju  barak  pengungsian  lebih  baik  dibandingkan  dengan  skenario awal (sentralisasi).
Kata kunci: koordinasi, sentralisasi, desentralisasi, ABM, GIS

## Abstract
The  response  phase  or  emergency  response  phase  is  an  important  phase  in  disaster management.  it requires  a  volunteers  coordination  system  and  that  are  well-integrated management  system.  Any  error  in  this  phase  will  impact  on  significant  increase  of  the victims  number  as  well  as  material  damage  caused.  Therefore,  this  research  aims  to evaluate the coordination system of centralization and decentralization of Merapi eruption disaster  management.  it  integrates  Agent  Based  Modeling  (ABM)  and  GIS  approach  in modeling  the  evaluation  simulation  of  volunteer  coordination  system  with  several scenarios. ABM aims to describe the behavior of agents (refugees and volunteers) during disasters with their individual characteristics. While GIS spatial data is useful to describe the  real  condition  of  the  road  for  Sleman  regency.  The  simulation  results  show  the alternative  scenario  of  decentralization  which  combines  4  Coordination  Posts  shows  the handling  and  distribution  of  aid  to  the  refugee  barack  better  than  initial  scenario (centralization).
Keywords: coordination, centralization, decentralization, ABM, GIS.

## PENDAHULUAN
Fase  respon  atau  fase  tanggap  darurat  merupakan  salah  satu  fase  penting  dalam penanggulangan  bencana.  Fase  ini  membutuhkan  suatu  sistem  koordinasi  relawan  dan
sistem  yang  terintegritasi  dengan  baik  dalam  pengelolaannya.  Setiap  kesalahan  dalam sistem pada fase  yang singkat ini akan berimbas pada peningkatan signifikan dari jumlah korban maupun kerugian materil yang ditimbulkan. Selain itu, hal ini akan berakibat pada meningkatnya  korban  dan  meningkatnya  pengungsi  yang  belum  sempat  ditangani, kerugian  dan  kerusakan  infrastruktur,  serta  munculnya  berbagai  masalah  sosial  ekonomi, sehingga membuat persoalan penanggulangan bencana menjadi semakin sulit.
Kebijakan  terkait  koordinasi  relawan  terhadap  lokasi  posko  bantuan  dan  barak pengungsian merupakan salah satu keputusan yang penting. Penentuan lokasi dan fasilitas untuk rantai pasok bantuan kemanusiaan pada fase tanggap darurat harus diperhatikan agar penyaluran bantuan dapat dilakukan dengan cepat dan tepat (Balcik et al, 2010). Penentuan dan  pemilihan  lokasi  fasilitas  tanggap  bencana  untuk  penyimpanan  persediaan  darurat perlu  dikelola  untuk  menjamin  kualitas  layanan  kesehatan  yang  disediakan  pasca terjadinya keadaan darurat skala besar seperti gempa bumi (Verma & Gaukler, 2015).
Salah satu bencana yang menjadi objek pada penelitian ini  adalah bencana Erupsi Gunung  Merapi  pada  tahun  2010.  Kejadian  Erupsi  Gunung  Merapi  Oktober  2010 mengakibatkan  jatuhnya  korban  jiwa  dan  harta.  Bencana  ini  merupakan  yang  terbesar dibandingkan dengan bencana serupa dalam lima kejadian  sebelumnya, yakni pada tahun 1994,  1997,  1998,  2001  dan  2006.  Berdasarkan  latar  belakang  ini,  dilakukan  penelitian terkait  evaluasi  letak  dan  jumlah  posko  bantuan  dengan  menggunakan Agent  Based Modeling (ABM)  dan  GIS  untuk  wilayah  Kabupaten  Sleman  Yogyakarta  dalam penanganan  kasus  Erupsi  Merapi.  Pengintegrasian  ABM  dan  GIS  akan  memperlihatkan kondisi  nyata  secara  lebih  kompleks  dan  lebih  representatif  terkait  kondisi  geografis  di lapangan.  Pengintegrasian  keduanya  dalam  penanggulangan  bencana  akan  sangat membantu  dalam  kebijakan  pengambilan  keputusan  terkait  sistem  koordinasi  terhadap jumlah  dan  lokasi  posko  bantuan  dalam  pendistribusian  bantuan  menuju  titik-titik  barak pengungsian.

## TINJAUAN PUSTAKA
Operasi  tanggap  darurat  membutuhkan    informasi  yang  tepat,  akurat,  cepat  dan dapat  dipercaya  agar  memudahkan  komando  dalam  membuat  keputusan.  Dalam    fase tanggap  darurat    yang    perlu  diperhatikan adalah masalah  waktu.  Seberapa cepat   suatu informasi dapat diterima kemudian disebarkan ke para relawan (Horan dan Marich, 2006). Selain  itu,  Wassenhove  (2009)  menjelaskan  bahwa  dalam  penanggulangan    bencana, seluruh  pelaku  yang  terlibat  dalam  darurat  kemanusiaan  berhak  mendapatkan    perhatian khusus.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengintegrasikan agent  based  modeling (ABM) dan GIS dalam pemodelan studi kasus beberapa bencana dalam pengelolaan dan penentuan lokasi  dan  fasilitas  pasca  bencana  terjadi.    ABM  akan  menjadi  lebih  lengkap  apabila diintegrasikan dengan GIS (Crooks et al, 2008).
Bantuan  data  spasial  dan  data  visualisasi  geografis  dalam  pemodelan agent  based modeling menjadi  salah  satu  cara  agar  model  yang  dibuat  mampu  representatif  terhadap kondisi  nyata  di  lapangan  seperti  alur  transportasi,  jalur  pedestrian  dan  data  geografis lainnya.  menunjukkan  bagaimana  GIS  dan  ABM  dapat  dimanfaatkan  untuk mengeksplorasi  bantuan  kemanusiaan  pada tingkat  individu  setelah bencana alam, seperti gempa bumi (Crooks & Wise, 2009). Sedangkan Hartmann dan Zerjav (2014) menyatakan bahwa  integrasi  ABM  dan  GIS  telah  efektif  digunakan  dalam  melakukan  optimasi perencanaan  lokasi  pelayanan  kesehatan  untuk  karakteristik  penduduk  daerah  perkotaan. GIS dan ABM banyak digunakan dalam membangun model simulasi dalam pengembangan populasi  suatu  daerah,  beban  dan  penyebaran  penyakit,  infrastruktur  kesehatan  dan memperkirakan  dampak  dari  keputusan  investasi  sumber  daya  terkait  biaya  kesehatan
penduduk dan perawatan kesehatan (Kruzikas et al, 2014).
Dengan menggunakan ABM dan GIS secara eksplisit dapat dilakukan penelusuran terhadap  pola  perilaku  agen  dan  membantu  pemahaman  tentang  proses  dan  akibat  yang dihasilkan.  Penggunaan  konsep  ABM  dan  GIS  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan jumlah  korban  dan  total  waktu  penyelamatan  secara  global  terhadap  kondisi  nyata  di lapangan (Anh et al, 2012). Agent Based Modeling (ABM) merupakan suatu metode untuk mempelajari  suatu  sistem  yang  terdiri  dari agent yang  saling  berinteraksi  dan memunculkan  sifat  baru  karena  interaksi.  Sifat  baru  yang  muncul  tersebut  tidak  bisa disimpulkan  secara  sederhana  dengan  menyatukan  semua  sifat  yang  dimiliki  oleh agent (Axelrod dan Tesfatsion, 2006).
Sehingga ABM merupakan model simulasi yang merepresentasikan aktor individu atau  agen  dalam  sebuah  sistem  sosial  yang  dinamis.  Pada  konsep  ABM,  sebuah  sistem dimodelkan  sebagai  kumpulan  dari  entitas  yang  dapat    mengambil    keputusannya  sendiri yang  biasa  disebut agent .  Sedangkan  GIS  adalah  alat  berbasis  komputer  yang  digunakan untuk  mengumpulkan,  menyimpan,  memanipulasi  dan  menampilkan  spasial  referensi informasi  yang  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  berbagai konteks, termasuk perencanaan tata ruang dan pengelolaan lingkungan (Bunch et al, 2012).

## METODE PENELITIAN
Perumusan  dan  pendeskripsian  dalam  pemodelan  berdasarkan  pendekatan  ABM pada  penelitian  ini  merujuk  pada  kaidah  ODD  ( Overview , Design  Concept and Detail ) Protocol . Konseptual model yang dikembangkan dapat dilihat pada Gambar 1.

## ODD Protocol
Purpose atau  tujuan  model  ini  adalah  bagaimana  mengetahui  sistem  koordinasi terhadap  jumlah  dan  lokasi  yang  yang  terbaik  dan  tepat  agar  dengan  kapasitas  ( capacity ) bantuan  yang  dimiliki  agar  mampu  memenuhi  permintaan  ( demand )  pada  barak pengungsian  berdasarkan  kebutuhan  ( requirement )  dari  pengungsi  yang  ada  selama  masa tanggap  darurat.  entitas  yang  terlibat  pada  pemodelan  ini  adalah  organisasi - organisasi kemanusiaan/agen kategori relawan, pengungsi (agen kategori victims ) dan titik-titik barak pengungsian ( patches ).
Gambar 1 . Model Konseptual Sistem Lokasi dan Jumlah Posko Bantuan
a) Victims (pengungsi).  Pengungsi  dibagi  atas  kategori  umur  yaitu  anak-anak,  remaja, dewasa,  manula  dan  penduduk  disabilitas.  Masing-masing  pengungsi  berdasarkan kategori  umur  memiliki  energi,  kebutuhan  dan  kecepatan  berpindah  yang  berbeda- beda.  Pengungsi  berada  pada  kawasan  sesuai  dengan  kepadatan  penduduk  masing- masing kecamatan di kawasan Kabupaten Sleman.
b) Volunteers (relawan). Kapasitas suplai awal relawan  adalah 600. Sedangkan energi relawan pada tahap awal adalah sebesar 3000.
State  variable yang  terdiri  dari capacity (kapasitas)  relawan  dan  energi  yang dimiliki pengungsi dan relawan. Scale yaitu periode waktu simulasi masa tanggap darurat selama 60 hari, dimana tiap satu kali pergerakan agen pada model 1 hari = 60 ticks . 1 hari terdiri dari 60 tick , sehingga 60 hari terdiri atas 60x60 ticks = 3600 ticks.
Pada bagian process overview dan scheduling, berdasarkan jumlah dan lokasi posko bantuan  yang  telah  diatur  sebelumnya,  model  simulasi  dibuat  untuk  menentukan  arah pergerakan agen. Agent pengungsi akan bergerak menuju barak pengungsi dan berdiam di barak  tersebut.  Selanjutnya  berdasarkan  mekanisme  tersebut  agen  kategori  relawan  akan bergerak menuju daerah tersebut untuk memberikan bantuan sesuai dengan kapasitas yang mereka miliki. Selengkapnya dapat dilihat pada Gambar 2.

## Design Concepts
a. Basic principles
Prinsip  dasar  yang  ditujukan  pada  pemodelan  ini  adalah  pergerakan  setiap  agen (pengungsi  dan  relawan)  menuju  barak  pengungsian. Agent victims berupa  pengungsi erupsi  merapi  akan  melakukan  pergerakan  menuju  titik  barak  pengungsian,  menetap  dan melaporkan  kebutuhannya.  Total  kebutuhan  dari  pengungsi  yang  bergerak  dan  menetap menuju barak akan menjadi demand pada barak  pengungsian tersebut.  Selanjutnya, agent volunteers akan  bergegas  menuju  titik  barak  pengungsian  untuk  memberikan  bantuan sesuai dengan kapasitas masing-masing.
Total demand yang tidak terpenuhi
Energi awal criteria masing-masing pengungsi Sistem koordinasi relawan Kasus Erupsi Merapi 2010 Data spasial GIS Data spasial jalanan Kawasan Kabupaten sleman Yogyakarta

## Skenario
A. Skenario dasar sentralisasi
B. Skenario  desentralisasi    1  (UGM,
Maguwoharjo, dan Posko Pakem)
C. Skenario  2  desentralisasi      (UGM, Maguwoharjo, dan Posko Tagana)
D. Skenario  3  desentralisasi      (UGM, Posko Pakem, Posko Tagana)
E. Skenario  4  desentralisasi      (UGM,
Maguwoharjo,  Posko Pakem, Posko
Tagana) INPUT PROCESS OUTPUT Jumlah relawan Jumlah pengungsi
Demand ratio Dinamika total stok akhir suplai bantuan dan demand yang tidak terpenuhi
Total waktu pemenuhan demand
Apabila relawan telah  menemukan  barak  pengungsian,  kapasitas  yang  dimiliki  akan disalurkan  untuk  mengurangi demand yang  dimiliki  oleh  tiap-tiap  barak  pengungsian dengan persamaan sebagai berikut:
1. Jika kapasitas awal (C e ) > permintaan (D e ), maka:
C (e+1) = (C e )-  (D e ) (1)
D (e+1) = 0
2. Jika kapasitas awal (C e ) < permintaan (D e ), maka:
D (e+1) = (D e ) - (C e ) (2)
C (e+1) = 0
Jika kapasitas bantuan yang dimiliki relawan telah habis atau kapasitas sama dengan 0, relawan  akan  bergerak  menuju  area  posko  relawan.  Area  posko  yang  ditentukan  pada penelitian  ini  adalan patches dengan pycor =  60  pada interface simulasi.  Setelah  itu, relawan  akan  memiliki  kapasitas  kembali  dan  selanjutnya  akan  memberikan  bantuan menuju barak pengungsi selanjutnya.
Untuk  menjamin demand bergerak  secara  wajar  dan  tidak  menurun  secara  drastis, dilakukan update demand sesuai  dengan  tingkat  kenaikan  permintaan  pada  kasus  Erupsi Merapi 2010:
D (e+1)update = D (e+1) + ( 150 * ( demand rate)) (3)

## b. Emergence
Para  pengungsi  dan  relawan  bergerak  sesuai  kecepatan  dan  energi  masing-masing. Ukuran lebar jalan yang ditetapkan adalah 6 meter. Kepadatan maksimum jalan yang tidak bisa  dilewati  adalah  6  orang/m 2 .  Sehingga  jalan  tidak  bisa  dilewati  jika  ada  sekitar  >  40 orang per patch pada tampilan simulasi. Sehingga adanya penumpukan atau terhambatnya pengungsi atau relawan yang akan menyalurkan bantuan adalah salah satu fenomena yang menjadi emergence pada penelitian ini.
Emergence utama  yang  dihasilkan  adalah  grafik  rata-rata  jumlah  permintaan  korban yang belum terpenuhi. Sejak awal kejadian t = 0 hari ( tick = 0) sampai t  = 60 hari (3600 ticks ) ke depan sesuai dengan periode masa tanggap darurat. Rata-rata jumlah permintaan yang  belum  terpenuhi  akan  meningkat  pada  fase  awal  bencana.  Selanjutnya  jumlah permintaan  yang  belum  terpenuhi  akan  menurun  sampai  akhir  periode  masa  tangggap darurat.
PENGUNGSI RELAWAN ya tidak ya tidak
Gambar 2. Alur skema model penentuan jumlah dan lokasi posko bantuan

## c. Interaction
Model mencakup interaksi antara agen dengan lingkungannya yaitu alur jalan menuju titik  barak  pengungsian.  Bentuk  interaksi  antara  pengungsi  dengan  barak  yaitu  dengan melaporkan  jumlah  kebutuhan  yang  mereka  butuhkan  ( transfer requirement ).  Sedangkan
Start
Setting daerah berdasarkan data spasial atau GIS meliputi wilayah Kabupaten Sleman dan posisi barak pengungsian
Inisialisasi terkait jumlah pengungsi, jumlah relawan dan rate of demand
Gerakan pengungsi dengan requirement tertentu menuju titik barak pengungsian Relawan berada di posko relawan dan para relawan akan bergegas menuju titik pengungsian Relawan segera kembali menuju posko relawan untuk mengisi kapasitas
Transfer requirement (pada barak
pengungsian di data sejumlah kebutuhan para pengungsi. Kebutuhan pengungsi yang menetap akan menjadi demand Set capacity set energy Transfer kapasitas 1. Jika kapasitas > permintaan, maka:
- Jumlah kapasitas = (kapasitas –
permintaan) . –  Jumlah permintaan = 0
2. Jika kapasitas < permintaan, maka:
- Jumlah kapasitas = ( permintaan-
kapasitas) . –  Jumlah kapasitas = 0
Barak dengan demand tertentu Capacity = 0
Update demand perhari Demand = Demand + 150 * Rate-of-
Demand
Grafik hasil simulasi berupa total
demand yang belum terpenuhi dan total kapasitas relawan
If ticks > 3600 (hari ke-
60dengan 1 hari = 60 ticks)
bentuk  interaksi  relawan  dengan  barak  pengungsian  adalah transfer capacity berupa penyaluran  bantuan  dengan  cara  mengalokasikan  sejumlah  kapasitas  yang  dimiliki  agen untuk  memenuhi  permintaan  bantuan  dari  korban  pada  titik  barak  pengungsian  tersebut (sesuai dengan persamaan 1 dan persamaan 2).

## d. Observation
Ada  dua plot yang  digunakan  untuk  pengamatan  yaitu  rata-rata  jumlah  permintaan yang  belum  terpenuhi  dan  jumlah  stok  akhir  kapasitas  suplai  bantuan  sampai  akhir  masa periode  tanggap  darurat.  Data  dari  jumlah  permintaan  yang  belum  terpenuhi  digunakan untuk  mengukur  seberapa  besar  efektifitas  penyaluran  bantuan  yang  digunakan  untuk setiap skenario pada model koordinasi, jumlah dan lokasi posko bantuan yang dibuat.

## Detail
Pada  penelitian  ini,  bagian  detail  hanya  mencakup  inisialisasi  saja  dan  model  ini tidak memiliki input dan submodel dalam pengembangannya. Pada awal tahap inisialisasi, ditentukan jenis skenario yang digunakan yang terdiri dari skenario based model , skenario 1,  skenario  2,  skenario  3  dan  skenario  4.  Selanjutnya,  ditentukan  jumlah  pengungsi  yang berada  dalam  wilayah  Sleman  dengan  nilai  berkisar  antara  0  s/d  3000  orang.  Sedangkan jumlah relawan berkisar antara 0 s/d 100 orang. Demand rate ditentukan pada skala 0 s/d 0,1.  Kemudian  ditentukan  nilai  parameter  lain  yaitu  besarnya  energi  awal  pengungsi berdasarkan kategori umur.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Netlogo
Berdasarkan karakteristik sistem yang diteliti, selanjutnya dilakukan penerjemahan karakteristik tersebut pada bahasa pemrograman ( coding ) sesuai dengan yang tersedia pada software yang  digunakan. Software ABM  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Netlogo 5.2.0 sesuai dengan kaidah ODD Protocol yang telah ditentukan sebelumnya. Peta kawasan  sleman  yang  telah  diubah  menjadi  peta  dengan  format raster dan txt ,  akan menjadi input dalam program ini. Sementara parameter yang telah ditentukan sebelumnya dikelola  dengan  sebaik  mungkin  dalam  tahapan  inisialisasi  agar  output  yang  dihasilkan mencerminkan  kondisi  nyata  di  lapangan.  Pada  tampilan interface ,  akan  muncul  peta kawasan  Kabupaten  Sleman  lengkap  dengan  jalan  raya  yang  dapat  dilalui  oleh  para pengungsi  ( agent  victims )  dan  relawan  ( agent  volunteers ).  Jalanan  ini  merupakan  jalur yang  digunakan  oleh  para  pengungsi  menuju  barak  pengungsian  dan  para  relawan  dalam menyalurkan bantuan menuju barak pengungsian.

## Verfikasi dan Validasi
Verifikasi dilakukan dengan metode structure code walk through dengan meminta pendapat  ahli  mengenai  koding  program  yang  dibuat  apakah  telah  bekerja  sesuai  dengan seharusnya  dan  memberi  masukan  terhadap  koding  program  agar  menampilkan  dan bekerja  sesuai  skema  kerja  yang  ditentukan.  Kalibrasi  pada  model  ABM  bertujuan  untuk perbaikan dan dokumentasi akurasi nilai parameter pada model yang dibuat.
Gambar 3 . User Interface
Kalibrasi  yang  dilakukan  pada  model  ini  adalah  dengan  menguji  validitas  model dan output yang dihasilkan berdasarkan nilai parameter yang berbeda pada tools behavior space pada netlogo. Nilai parameter yang mendekati kondisi nyata ditentukan berdasarkan nilai error maksimum yang paling kecil dan nilai Mean Absolute Error (MAE) paling kecil dari semua simulasi yang dilakukan. Hasil akhir kalibrasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Parameter pada model  hasil kalibrasi Parameter Nilai Keterangan Jumlah Pengungsi 2720 Menunjukan jumlah pengungsi sebesar 27200 orang (skala 1 : 10) Jumlah relawan 90 Menunjukan jumlah relawan sebesar 900 orang (skala 1 : 10) Demand rate 0.05 Menunjukan  tingkat  peningkatan demand di  barak  setiap  harinya sebesar 5 % Energi kategori anak 450 Energi  awal  yang  dimiliki  oleh  pengungsi  anak-anak  dalam pergerakan menuju barak Energi kategori remaja 500 Energi awal  yang dimiliki oleh pengungsi remaja dalam pergerakan menuju barak Energi kategori dewasa 700 Energi awal yang dimiliki oleh pengungsi dewasa dalam pergerakan menuju barak Energi Manula 400 Energi awal yang dimiliki oleh pengungsi manula dalam pergerakan menuju barak Energy of  Disabiities 400 Energi awal yang dimiliki oleh pengungsi kategori disabilitas dalam pergerakan menuju barak
Sedangkan pada tahapan validasi dilakukan dalam metode sebagai berikut:
a.

## Model Calibration
Pada tahapan ini, validasi dilakukan dengan membandingkan hasil output total stok akhir kapasitas bantuan hasil simulasi dengan total stok akhir bantuan pada kondisi aktual.
Oleh karena itu, dilakukan beberapa pengujian statistik dalam mengetahui hubungan yang signifikan  antara  hasil  simulasi  dan  kondisi  aktual.  Dalam  hal  ini,  pengujian t-paired sample  test digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  data  stok  akhir  suplai  bantuan  aktual dan  stok  akhir  suplai  bantuan  hasil  simulasi.  Sebelum  dilakukan uji  t-paired  sample  test , terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik yaitu data harus terdisribusi secara normal dan memiliki varian yang homogen.
Hasil uji normalitas data menggunakan Shapiro-Wilk test dengan bantuan software SPSS  16  menunjukkan  data  stok  akhir  suplai  bantuan  aktual  dan  total  stok  akhir  suplai bantuan hasil simulasi memiliki nilai Shapiro-Wilk lebih besar dari α = 0,05. Berdasarkan hasil  ini,  dapat  diketahui  bahwa  tidak  ada  cukup  bukti  untuk  menolak  H 0 ,  sehingga  data yang  digunakan  terdistribusi  secara  normal  pada  taraf  signifikansi  0,05.  Sedangkan  hasil uji homogenitas, didapatkan hasil pengujian statistik dengan nilai signifikansi 0,483. Nilai signifikansi  0,483  lebih  besar  dari    α  =  0,05.  Berdasarkan  hasil  ini  dapat  disimpulkan bahwa  variansi  data  stok  akhir  suplai  bantuan  aktual  dan  total  stok  akhir  suplai  bantuan hasil simulasi adalah homogen (sama).
Tabel 2. Hasil uji t-paired sample test Paired Differences
t df Sig. (2- tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence internal of the difference lower upper Pair 1 Actual- Simulations 4.89E+03 44972.3 7295.463 - 9892.76 19671.3 0.67 37 0.507
Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui bahwa nilai t hitung = 0,67 lebih kecil dari t table = 2,2069  dan  nilai  signifikansi  2- tailed sebesar  0,507  lebih  besar  dari  α  =  0,05,  sehingga dapat disimpulkan tidak ada cukup bukti untuk menolak H 0 . Hasil ini menunjukkan bahwa tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  total  stok  akhir  suplai  bantuan  aktual  dengan total stok akhir suplai bantuan hasil simulasi Netlogo.
b. Face Validation
Pada  tahapan  ini,  model  simulasi  yang  dibuat  dianalisis  oleh expert untuk mengetahui apakah model  telah disusun dengan  sistematis, model dibuat sesuai  kerangka kerja, dan output simulasi sudah benar dan menggambarkan kondisi nyata.

## Hasil Simulasi
Secara  konseptual,  model  pergerakan  skenario  awal,  skenario  1,  skenario  2, skenario  3  dan  skenario  4  adalah  sama.  Hal  yang  membedakan  antara  masing-masing skenario  adalah  jumlah  posko  utama  dan  jumlah  relawan  masing-masing  posko.  Jumlah relawan  tiap-tiap  posko  utama  relawan  dibagi  seimbang  sesuai  dengan  jumlah  posko utama. Skenario awal untuk model simulasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa posko utama relawan berpusat  di  Stadion Maguwoharjo  (sentralisasi). Relawan  berkumpul pada posko utama ini dan kemudian menyalurkan bantuan yang didapatkan sebelumnya menuju titik barak pengungsian.
Pada  simulasi  yang  dilakukan,  relawan  atau  pihak  DERU  UGM,  TNI  dan  POLRI bersiapsiaga  dalam  memberikan  bantuan  pasca  terjadi  bencana.  Untuk  setiap  skenario dilakukan  inisialisasi  awal  sesuai  dengan  nilai  parameter  yang  didapatkan  dari  hasil kalibrasi.  Skenario  awal  selanjutnya  dijalankan  dengan  replikasi  sebanyak  10  kali. Selanjutnya,  skenario  awal  yang  terdiri  dari  posko  utama  sebelumnya  kemudian dikembangkan  dengan  penambahan  posko  koordinasi  desenralisasi  lainnya  sehingga  total
posko  adalah  kombinasi  3  posko  atau  kombinasi  4  posko  dengan  lokasi  yang  berbeda.  2 pilihan  posko  koordinasi  tersebut  adalah  Posko  Utama  Pakem  dan  Posko  Utama  Tagana. Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kecepatan  penyaluran  bantuan  menuju  barak pengungsian dengan tiga dan empat posko koordinasi yang berbeda. Selain itu, skenario 1 sampai  skenario  4  mengasumsikan  jumlah  relawan  terbagi  secara  merata  untuk  setiap posko.  Untuk  nilai  masing-masing  parameter  disesuaikan  dengan  nilai  parameter  hasil kalibrasi  sebelumnya.  Masing-masing  skenario  pada  penelitian  ini  dijalankan  dengan replikasi sebanyak 10 kali.
Gambar 4 . Hasil Simulasi dan stok akhir suplai bantuan aktual
Tabel 3 . Hasil simulasi masing-masing skenario koordinasi
Skenario Hasil Simulasi Jumlah Posko Jumlah demand yang belum terpenuhi (unit barang) Total Stok Akhir suplai bantuan (unit barang) Jumlah pengungsi yang menetap di barak (satuan 10 orang) Jumlah Relawan Akhir Simulasi (satuan 10 orang) Awal (Sentralisasi) 1 44500 400570 2384 87 Desentralisasi 1 3 19797 411950 2381 88 Desentralisasi 2 3 44690 404797 2383 88 Desentralisasi 3 3 15536 424370 2386 88 Desentralisasi 4 4 14054 429779 2386 89
Hasil akhir simulasi pada Tabel 3 dan Tabel 4 menunjukkan skenario 4 koordinasi desentralisasi  memiliki demand yang  belum  terpenuhi  paling  kecil  dibandingkan  dengan skenario  lainnya  yaitu  sebesar  14054  unit  dengan  persentase  68,42%  lebih  sedikit dibandingkan  dengan  total  demand  yang  tidak  terpenuhi  scenario  sentralisasi.  Sedangkan total  nilai  stok  akhir  suplai  bantuan  akhir  simulasi  sebesar  429779  unit  (7,29%  lebih banyak  suplai  yang  tersisa  dibandingkan  skenario  dasar)  dan  skenario  ini  menunjukkan jumlah relawan yang masih dapat beroperasi dan menyalurkan bantuan pada akhir simulasi sebanyak  89  orang  atau  2,30%  lebih  besar  dibandingkan  jumlah  relawan  akhir  simulasi skenario  dasar.  Berdasarkan  hasil  ini,  skenario  4  merupakan  skenario  yang  cukup  baik
dalam  memenuhi demand barak  pengungsian.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  pembobotan, skenario  alternatif  terbaik  adalah  skenario  4  yang  memiliki  bobot  terbesar  dibandingkan skenario  lainnya.  Skenario  4  meliputi  kawasan  UGM,  stadion  Maguwoharjo,  Posko TAGANA dan Posko Utama Pakem dengan bobot 0.357.
Tabel  4. Hasil akhir dan Penentuan skenario terbaik berdasarkan bobot masing indikator
Skenario Total permintaan yang tidak terpenuhi Total akhir bantuan Jumlah pengungsi di barak Jumlah relawan pada akhir smulasi Persentase x Bobot 1 Persentase 55.51% -2.84% 0.13% -1.15% 0.29 Bobot 0.539 0.114 0.244 0.103 2 Persentase -0.43% -1.06% 0.04% -1.15% -0.0045 Bobot 0.539 0.114 0.244 0.103 3 Persentase 65.09% -5.94% -0.08% -1.15% 0.342 Bobot 0.539 0.114 0.244 0.103 4 Persentase 68.42% -7.29% -0.08% -2.30% 0.357 Bobot 0.539 0.114 0.244 0.103
Akan  tetapi,  semua  skenario  alternatif  menunjukkan  jumlah  stok  akhir  suplai bantuan  yang  masih  dapat  disalurkan  relawan  selalu  lebih  besar  dibandingkan  dengan skenario  dasar.  Sehingga  terdapat  kelebihan  kapasitas  bantuan  yang  belum  tersalurkan. Pada  kondisi  nyata  hal  ini  tentu  menimbulkan  penumpukan  barang  dan  memungkinkan bantuan  akan  menjadi  rusak.    jika  prioritas  utama  adalah  pemenuhan  kebutuhan  para pengungsi, maka alternatif skenario cukup efektif dalam pemenuhan demand .  Sedangkan kelebihan  kapasitas  akhir  relawan  dan  jumlah  relawan  pada  akhir  simulasi  menjadi kelemahan  dalam  pemodelan  skenario  alternatif  pada  model  ini.  Terdapat  beberapa kelemahan yang mungkin dapat terjadi dalam penerapan skenario 1, skenario 2, skenario 3 dan skenario 4 dalam kegiatan distribusi bantuan diantaranya:
a. Penerapan  skenario  1,  skenario  3  dan  skenario  4  hanya  dapat  dilakukan  jika  erupsi merapi yang terjadi tidak tergolong eksplosif. Kondisi erupsi yang bersifat eksplosif memungkinkan area posko utama pakem tidak dapat digunakan. Hal ini disebabkan regulasi  untuk  menghindari  kawasan  Gunung  Merapi  atau  berada  dalam  kawasan aman dengan radius 15 km hingga 20 km.
b. Penambahan  lokasi  dan  jumlah  posko  utama  membutuhkan  biaya  dan  perencanaan yang  matang.  Sehingga  faktor  biaya  menjadi  isu  penting  yang  perlu dipertimbangkan.
Berdasarkan kondisi di lapangan, skenario dasar juga memiliki kelemahan dalam hal managemen  distribusi  penyaluran  bantuan  yaitu  banyaknya  barang  bantuan  pada  posko utama yang belum tersalurkan. Sehingga bantuan kadang kala menjadi rusak dan tentu ini sangat  merugikan  kegiatan  penanggulangan  bencana.  Oleh  karena  itu,  diperlukan sinkronasi  yang  baik  antara  semua  pihak  yang  terlibat  dalam  operasi  kemanusiaan  dan operasi  penanggulangan  bencana.  Pihak  pemerintah  harus  menetapkan  regulasi  dan kebijakan terkait kemudahan dalam penerimaan dan penyaluran bantuan. Penentuan lokasi dan jumlah posko bantuan utama hendaknya perlu lebih lanjut diperhatikan seperti faktor biaya, perilaku para penduduk, perspektif kebencanaan masyarakat, kecepatan penyaluran dan  distribusi  barang,  efisiensi  kegiatan  distribusi  logistik  bencana  dan  efektivitas distribusi bantuan.

## PENUTUP
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan diantaranya:
a. Skenario  1,  skenario  2,  skenario  3  dan  skenario  4  berupa  scenario  koordinasi desentralisasi  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  dalam  penanganan  dan  penyaluran bantuan menuju barak pengungsian dibandingkan dengan skenario awal.
b. Periode  untuk  mencapai  titik  keseimbangan  antara demand yang  tidak  terpenuhi  dan total stok akhir kapasitas bantuan menunjukkan skenario 1, skenario 2, skenario 3 dan skenario  4  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai titik keseimbangan untuk skenario dasar atau skenario awal.
c. Skenario  alternatif  (1,2,3  dan  4)  menunjukkan  jumlah  kapasitas  stok  akhir  suplai bantuan  pada  akhir  simulasi  lebih  besar  dibandingkan  dengan  skenario  awal.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  skenario  1,  skenario  2,  skenario  3  dan  skenario  4  memiliki kelemahan berupa jumlah bantuan yang tersisa lebih banyak dan belum efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
Anh,  N.T.N.,  Daniel,  Z.J.,  Hung,  M.N.,  dan  Alexis,  D.  2012.  Simulation  of  Emergency Evacuation of Pedestrians Along The Road Networks In Nhatrang City. International Conference on Research, Innovation, and Vision for the Future (RIVF) , pp. 309-314 Axelrod,  R.,  dan  Tesfatsion,    L.    2006.  A    Guide    For    Newcomers    to    Agent-Based Modeling    in    The    Social    Sciences,    Kenneth    L.    Judd    and    Leigh  Tesfatsion (eds.). Handbook  of  Computational  Economics , vol.  2, North-Holland Balcik,  B.,  Beamon,  B.  M.,  Krejci,  C.  C.,  Muramatsu,  K.  M.,  dan  Ramirez,  M.  2010. Coordination    in    Humanitarian  Relief    Chains:    Practices,    Challenges  and Opportunities. International Journal Production Economics , No. 126, pp. 22–34 Bunch, M.J., Kumaran, T.V., dan Joseph, R. 2012. Using Geographic Information Systems (GIS)  For  Spatial  Planning  and  Environmental  Management  in  India:  Critical Considerations. International Journal of Applied Science and Technology , Vol. 2 No. 2, pp.40-54
Crooks, A., Castle, C., dan Batty, M. 2008. Key Challenges in Agent-Based Modelling For Geo-Spatial  Simulation. Computers,  Environment  and  Urban  Systems, Vol  32,  pp. 417-430
Crooks,  A.,  dan  Wise,  S.  2013.  GIS  and  Agent-Based  Models  for  Humanitarian Assistance. Journal of Computer, Environment and Urban System , Vol. 41, pp.100- 111
Hartmann, T., dan Zerjav, V. 2014. Optimizing the Location of Out-Care Centers in Urban Space  Using  Agent-Based  Modeling. Construction  Research  Congress  2014 ©ASCE, pp. 2375-2384
Horan,  T.  A.,  dan  Marich,  M.  2006.  Time-Critical    Information    Services:  Analysis    and Workshop    Findings  on  Technology,  Organizational,  and  Policy    Dimensions    to Emergency Response and Related Governmental Services. International Conference on Digital Government Research, San Diego, CA Kruzikas,  D.T.,  Higashi,  M.K.,  Edgar,  M.,  Macal,  C.M,  Graziano,  D.J.,  North,  M.J.,  dan Collier.,  N.T.  2014.  Using  Agent-Based  Modeling  to  Inform  Regional  Health  Care System  Investment  and  Planning. International  Conference  on  Computational Science and Computational Intelligence, pp.1-4
Verma,  A.,  Gaukler,  G.M.  2015.  Pre-Positioning  Disaster  Response  Facilities  at  Safe
Locations:  An  Evaluation  of  Deterministic  and  Stochastic  Modeling  Approaches. Computers & Operations Research , Vol.62, pp. 197– 209
Wassenhove,  V.L.N.  2009.  Blackett  Memorial  Lecture  Humanitarian  Aid  Logistics: Supply  Chain  Management  in  High  Gear, Journal  of  the  Operational  Research Society , Vol. 57, No. 5, pp. 475-489