## Pemodelan dan Prediksi Kebutuhan Logistik
Pasca Bencana di Sumatera Barat
Taufik Martha 1 , Purnawan 2 , Hendra Gunawan 3
Fakultas Teknik, Universitas Andalas, Padang 1 , Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Padang 2,3
Email: taufikmartha90@gmail.com 1 , purnawan@gmail.com 2 , hendra@ft.unand.ac.id 3
DOI: http://dx.doi.org/10.31869/rtj.v4i1.2292
Abstract , Sumatera is one if the areas that is located in the high land. Geographically, it is lied in the volcanic high land that is formed by Bukit barisan Mountain range Sumatera Barat which is rich in natural resources. But unfortunately, due ti its location, West Sumatera has also potentials to various natural disasters like earth quake, tsunami, landslide, land movement, flood and fire  if  compared to other areas as mentioned in National Action Plan for Disaster Risk Reduction 2012. There have been many  preventive  actions  that  have  been  done  by  the  government.  However,  those  actions  are  not accompanied  by  disaster  logistics  improvement.  Modelling  is  undergone  by  optimizing  the  needs  pf disaster logistics by considering the characteristics of disaster prone areas. This research is intended to predict the logistics needs by optimizing the needs of disaster victims in west sumatera. The method used  is  regression  analysis  by  predicting  yearly  disaster  logistics  needs.  The  result  of  this  research showed  that  the  best  mode  is  Y=401.81  +  0.001X1  +  14.55X6  +  37.58X9  –  10.53X14  with  the prediction increase of the logistics needs for about 2.3% every year.
Key words: Modelling, Logistics, Disaster .

## PENDAHULUAN
Sumatera  Barat  merupakan  salah  satu daerah  yang  berada  pada  daratan  tinggi  di Indonesia. Dilihat dari letak geografis Sumatera  Barat  tepat  pada  daratan  tinggi vulkanik  yang  dibentuk  oleh  bukit  barisan yang  kaya  dengan  sumber  daya  alam,  namun sebaliknya  berdasar  letak  geografis  itu  pula Sumatera  Barat  juga  mempunyai  potensi bencana  alam  yang  sangat  beragam  dibanding daerah lain. Potensi bencana alam di Sumatera Barat  yang  sangat  beragam  tertuang  dalam National  Action  Plan  for  Disaster  Risk Reduction  2012  dengan  menyebutkan  bahwa berdasarkan  pada  kejadian  dan  dampak  yang ditimbulkan  selama  2  dekade  terakhir, Sumatera  Barat  berpotensi  terhadap  bencana gempa bumi, tsunami, tanah longsor dan gerak tanah, erupsi gunung api, banjir dan kebakaran.
Besarnya intensitas bencana terus meningkat  dari  waktu  kewaktu,  sesuai  dengan data yang dihimpun dari Badan Pusat Statistik (BPS)  Propinsi  Sumatera  Barat,  dapat  dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Intensitas Bencana Sumber: BPS Propinsi Sumatera Barat, 2015.
Setiap tahunnya frekuensi bencana terus meningkat untuk semua jenis bencana alam di Sumatera  Barat,  baik  bencana  alam  tunggal ataupun  bencana  alam  yang  terjadi  secara bersamaan.  Seperti  halnya  kejadian  bencana gempa  bumi  ditahun  2010  (99  kejadian) kemudian  berturut  turut  tahun  2011(116 kejadian),  2012  (311  kejadian),  2013  (330 kejadian), 2014 (302 kejadian), dan 2015 (302 kejadian). Dibandingkan dengan jenis bencana lain,  gempa  mempunyai  efek  paling  besar terhadap  rusaknya  area  terkena  bencana, terutama  sarana  dan  prasarana  serta  hunian penduduk. Gempa juga mempunyai kemungkinan  diikuti  dengan  bencana  lain seperti longsor, kebakaran ataupun tsunami
Menurut gutavson (2003), bencana alam
tidak  hanya  merusak  bangunan  secara  fisik, namun  juga  akan  mempengaruhi  mental  dan
keadaan  social  dari  masyakat  yang  terkena bencana.  Kekurangan  makanan,  obat  obatan, penyebaran  penyakit  pasca  bencana  dan kebutuhan  untuk  tempat  berlindung  sebagai pengganti  rumah  yang  tidak  bisa  ditempati menyebabkan keadaaan social yang terpengaruh  oleh  bencana  ini  biasanya diperparah  dengan  lambatnya  penaganan korban bencana dan pengiriman bantuan.
Penelitian tentang pengembangan model distribusi  logistik  juga  telah  pernah  dilakukan Arief  (2013)  tentang  pengembangan  model distribusi  barang  bantuan  kepada  korban bencana dengan mempertimbangkan pengaruh banyaknya  jumlah  barang  donasi,  kapasitas tempat penyimpanan, sarana transportasi, serta karakteristik  barang  bantuan.  Dari  hasil  studi terlihat  bahwa  untuk  mempercepat  waktu memenuhi permintaan dan mengurangi jumlah persediaan di seluruh depo dengan
menggunakan  berbagi  persediaan,  sehingga menghasilkan  waktu  yang  lebih  baik  bila dibandingkan  masukkan  donasi  yang  sama tanpa  berbagi  persedian  pada  semua  besaran donasi.
Pemodelan  dan  memprediksi  kebutuhan logistic  pasca  bencana  menggunakan  analisis regresi  berganda  dengan  data  yang  digunakan diperoleh diperoleh dari data BPS tahun 2015. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi jumlah  korban  dan  kebutuhan  logistic  pasca bencana,  dimulai  dengan  memprediksi  jumlah korban  bencana  baik  itu  korban  mengungsi ataupun korban cidera

## METODE PENELITIAN
Alur  pikir  pelaksanaan  penelitian  ini secara  sederhana  dapat  di  ilustrasikan  pada diagram alir berikut ini.
Gambar 2.  Diagram Penelitian
Alur pikir pelaksanaan penelitian
pemodelan dan simulasi pendistribusian logistic  ini  menggunakan  parameter  yang didapatkan  dilapangan.  Secara  umum  tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk  memprediksi  jumlah  korban pasca bencana.
2. Memprediksi  kebutuhan  logistic korban bencana.
Untuk  memprediksi  jumlah  kebutuhan logistik  terlebih  dahulu  dilakukan  prediksi pada  korban  bencana  dengan  pendekatan metode regresi. Peramalan dengan menggunakan  metode  regresi  dibutuhkan
kandidat variabel bebas dan variabel tak bebas. Variabel  bebas  umumnya  merupakan  faktor- faktor yang mempengaruhi variabel tak bebas.
Jadi  dengan  kata  lain  penggunaan tabulasi  silang  pada  awal  penelitian  ini merupakan  langkah  awal  untuk  mengetahui variabel yang berpengaruh dan tidak berpengaruh  pada  prediksi  korban  bencana. Analisis  ini  dilakukan  dengan  uji  statistik dengan tahapan sebagai berikut:
 Untuk  mengetahui  hubungan  antara variable  bebas  dengan  variable  tak bebas pada setiap variable menggunakan  metode  regresi  linear berganda.  Dengan  koefisien  regresi linear berganda
menggunakan metode  kuadran  terkecil  dinyatakan dalam bentuk persamaan linear 1, 2, 3, dan 4.
       2 2 2 1 1 0 2 ) ....... ( n n X X X Yi i     
.............. (1) Dimana  variabel  yang  digunakan seperti berikut: y3 = korban mengungsi
b1, b2..bn=koefisienparameter model
b0 = konstanta
x1 = jumlah penduduk x2 = kepadatan penduduk x3 =jumlah pelayanan kesehatan x4 = peralatan evakuasi x5 = PDRB x6 = gempa bumi x7 = daerah rawan tsunami x8 = tanah longsor x9 = banjir x10 = kebakaran x11 = abrasi pantai x12 = angin puting beliung x13 = pemahaman baik
x14 = pemahaman kurang baik
 Untuk  mengetahui  keeratan  dan kekuatan  hubungan  antara  kedua variable  x  dengan  variable  y  maka digunakan  nilai  korelasi,  sedangkan besarnya  pengaruh  x    terhadap  y diukur  dengan  dengan  koefisien regresi.
        2 / 1 2 2 . .             Y Yi X Xi Y Yi X Xi r xy
................................. (2)  Untuk  mengetahui  tingkat  linearitas pada  regresi  yang  digunakan  maka dilakukan  uji  signifikansi  dengan  F- test dan T-test.
                  2 2 2 2 2 2 y y n x x n y x xy n
R ........................ (3) Dan
Sb b t   
Dan
          1 / ) ˆ ( / ) ˆ ( 1 / 2 2 k n Y Yi k Y Y k n JKS k JKR F
........................ (4)
Setelah model itu didapat maka langkah- langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan model  untuk  memprediksi  jumlah  kebutuhan logistik  pada  tahun-tahun  mendatang.  Sebagai input  datanya  variable  bebasnya  adalah  nilai tahun (2010, 2011, 2012, 2013 dan 2014).
Untuk  memprediksi  jumlah  kebutuhan logistik  pada  hari  1-5  hari  pasca  bencana, kondisi  dalam  penanganan  korban  berbagai jenis  bencana  alam,  yaitu  memberikan kebutuhan  pangan  secepat  mungkin  dan kebutuhan  pangan  yang  dibutuhkan.  Jenis kebutuhan  logistik  pasca  bencana  awal  dan tiap  jenisnya  dapat  diformulasikan  dalam pemodelan  matematis  dengan  pemodelan program  linear.  Variabel  keputusannya  adalah jumlah tiap logistik yang dibutuhkan berdasarkan  kategori  (pria,  wanita,  anak  anak dan  balita).  Fungsi  tujuan  adalah  menentukan total tiap kebutuhan logistik. Jumlah penduduk pria, wanita, anak dan balita menjadi konstanta dari variable keputusan berdasarkan kategorinya. Formulasi matematis yang terbentuk dapat dilihat pada persamaan 5. Z_i=  a_1  x_1+a_2  x_2+a_3  x_3+a_4 x_4................................... (5) Dimana: i   = jenis logistik k-i a1  = jumlah pria dewasa
a2  = jumlah wanita dewasa a3  = jumlah anak anak x1  = jumlah kebutuhan untuk pria x2  =jumlah kebutuhan wanita x3  = jumlah kebutuhan anak x4  = jumlah kebutuhan balita Z  = fungsi tujuan Dalam penentuan jenis kebutuhan logistik  untuk  lima  hari  pasca  bencana diformulasikan jumlah logistik yang dibutuhkan berdasarkan peraturan BNPB no 7 tahun  2008  danPUGS  (Pedoman  Umum  Gizi Seimbang) adalah sebagai berikut:
1. Pangan
 Beras Bantuan  makanan  diberikan  dalam bahan  makanan  yang  berupa  beras
±  360  gr  dengan  kebutuhan perharinya sebagai berikut:
Y = 0,36x 1 + 0,36x 2 + 0,24x 3 + 0.24x 4 Y=jumlah beras yang dibutuhkan ( kg ) x 1 = jumlah pengungsi dewasa pria 0.36 kg/hr x 2 = jumlah pengungsi dewasa wanita 0.36 kg/hr x 3 = jumlah pengungsi anak-anak 0.24 kg/hr x 4 = jumlah pengungsi balita
0.24 kg/hr Bantuan  pangan  berupa  beras diberikan kepada korban mengungsi  selama  pasca  bencana yaitu lima hari.
 Mie instan Bantuan  makanan  diberikan  dalam bahan  makanan  yang  berupa  mie instant  ±  85  gr/bungkus  dengan kebutuhan perharinya sebagai
berikut:
Y= x 1 + x 2 + x 3 + x 4 Y=jumlah mie yang dibutuhkan (bungkus) x 1 = jumlah pengungsi dewasa pria 0.085 kg/bks/hr x 2 = jumlah pengungsi dewasa wanita 0.085 kg/bks/hr x 3 = jumlah pengungsi anak-anak 0.085 kg/bks/hr x 4 = jumlah pengungsi balita
0.085 kg/bks/hr
Bantuan pangan berupa mie instant diberikan kepada korban
mengungsi  selama  pasca  bencana yaitu dua hari.
 Nugget/ sarden
Bantuan  makanan  diberikan  dalam bahan makanan yang berupa nugget/  sarden  500  gr  dengan kebutuhan perharinya sebagai berikut:
Y= 0,5x 1 + 0,5x 2 + 0,5x 3 + 0,5x 4
Y =jumlah nugget/sarden yang dibutuhkan (kaleng) x 1 = jumlah pengungsi dewasa pria 0.5 kg/hr x 2 =  jumlah  pengungsi  dewasa  wanita 0.5 kg/hr x 3 = jumlah pengungsi anak-anak 0.5 kg/hr x 4
= jumlah pengungsi balita 0.5 kg/hr
Bantuan  pangan  berupa  nugget/ sarden sebagai lauk pauik diberikan kepada  korban  mengungsi  selama pasca bencana yaitu lima hari.
 Roti Bantuan  makanan  diberikan  dalam
bahan  makanan  yang  berupa  roti 250 gr dengan kebutuhan perharinya sebagai berikut:
Y= 0,25 x 1 + 0,25x 2 + 0,25x 3 + 0,25x 4 Y
=jumlah  roti  yang  dibutuhkan  (250
gr/bungkus)
x 1 = jumlah pengungsi dewasa pria 1 bks/hr (250 gr )
x 2 =  jumlah  pengungsi  dewasa  wanita 1 bks/hr (250 gr ) x 3 = jumlah pengungsi anak-anak 1 bks/hr (250 gr ) x 4 = jumlah pengungsi balita 1 bks/hr (250 gr )
Bantuan pangan berupa roti diberikan kepada korban mengungsi  selama  pasca  bencana yaitu lima hari.
 Air minum kemasan Bantuanmakanan  yang  berupa  air minum  kemesan  220  ml  dengan kebutuhan perharinya sebagai berikut:
Y=0,22 x 1 + 0,22 x 2 + 0,22 x 3 + 0,22 x 4 Y =jumlah  air  yang  dibutuhkan  (220 gr/gelas)
x 1 = jumlah pengungsi dewasa pria 8 gls/hr (220 ml )
x 2 =  jumlah  pengungsi  dewasa  wanita
8 gls/hr (220 ml )
x 3 = jumlah pengungsi anak-anak
8 gls/hr (220 ml ) x 4 = jumlah pengungsi balita
8 gls/hr (220 ml )
Bantuan  pangan  berupa  air  minum kemasan  diberikan  kepada  korban mengungsi  selama  pasca  bencana yaitu lima hari.
2. Sandang
 Baju atau kaos
Pria  mendapatkan  satu  baju  atau kaos  setiap  hari  sedangkan  anak-
anak dan perempuan dewasa mendapatkan  dua  baju  atau  kaos setiap hari, dan balita mendapatkan tiga baju setiap hari.
Y= x 1 + 2x 2 + 2x 3 +3x 4 x 1 =jumlah baju untuk pria dewasa
1 bh/hr x 2
=  jumlah  baju  untuk  wanita  dewasa
2 bh/hr x 3
= jumlah baju untuk anak-anak
2 bh/hr
x 4 = jumlah baju balita 3 bh/hr
Bantuan  baju  atau  kaos  diberikan kepada  korban  mengungsi  selama pasca bencana yaitu lima hari.
 Celana panjang dan rok Pria  mendapatkan  satu  celana setiap  hari  sedangkan  anak-anak mendapatkan  dua  buah  setiap  hari, dan  wanita  mendapatkan  rok  satu setiap hari.
Y= x 1 + 2x 2 + 2x 3 +3x 4 x 1 =jumlah  celana  untuk  pria  dewasa
1 bh/hr
x 2 =  jumlah  rok  untuk  wanita  dewasa 2 bh/hr x 3 =  jumlah  celana  untuk  anak-anak 2 bh/hr
x 4 = jumlah celana/rok balita 3 bh/hr
Celana  panjang  dan  rok  diberikan kepada  korban  mengungsi  selama pasca bencana yaitu lima hari.

##  Celana dalam
Pria  mendapatkan  satu  setiap  hari sedangkan  anak  anak  dan  wanita mendapatkan  dua  celana  dalam setiap hari.
Y= x 1 + 2x 2 + 2x 3 +3x 4
x 1 =jumlah  celana  dalam  untuk  pria dewasa 1 bh/hr x 2
=  jumlah  celana  dalam  untuk  wanita dewasa 2 bh/hr
x 3 =  jumlah  celana  dalam  untuk  anak- anak 2 bh/hr x 4
= jumlah celana dalam balita 3 bh/hr
Celana  dalam  diberikan  kepada korban  mengungsi  selama  pasca bencana yaitu lima hari.
 Popok balita Balita  mendapatkan  tiga  popok setiap hari.
Y = 3x 4 x 4 = jumlah pakaian balita
Popok  balita  diberikan  kepada korban  mengungsi  selama  pasca bencana yaitu lima hari
Untuk  setiap  jenis  logistik  kebutuhan korban  bencana  yang  akan  di  distribusikan terlebih dahulu dihitung  volume ataupun berat dari  tiap  jenis  logistiknya,  agar  lebih memudahkan untuk penentuan  jumlah volume kendaraan  ataupun  jenis  kendaraan  yang  akan digunakan.  Berat  ataupun  volume  tersebut dapat dilihat pada tabel 1 di bawah berikut:
Tabel 1. Berat Logistik Pangan dan Sandang
1 kg 25 krg/25kg 85 gr 3.4 dus/40bks 155 gr/klg 7.75 dus/50klg 250 gr/bks 3 kg/dus/12bks 220 gr/gls 8.8 dus/40gls Berat jeans cow ok 700 gr 14 kg/kodi 500 gr 10 kg/kodi 250 gr 5 kg/kodi 80 gr 1.6 kg/kodi
131 gr 6.026 kg/pieces Item  Logistik Beras M ie instant N ugget/Sarden Roti A ir m inum  kem esan Berat jeans cew ek Tshirt Celana dalam Popok Balita 46 Pieces berat per item Berat perpack

## ANALISIS DATA
Hasil  survei  dari  11  kabupaten  dan  7 kota  yang  ada  disumatera  barat  yang  akan digunakan sebagai parameter untuk memprediksi  jumlah  korban  dengan  metoda
analisis regresi. Peramalan dengan menggunakan  metode  regresi  dibutuhkan kandidat variabel bebas dan variabel tak bebas.
Variabel  bebas  umumnya  merupakan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  variabel  tak  bebas seperti terlihat pada table 2.
Tabel 2. Variabel Korban Bencana y 1 y 2 y 3 x 1 x 2 x 7 x 8 x 9 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 7.25 13.5 2933 446479 77.05 0 42 63 24 32 0 47 47 0 2.5 1889.5 361095 96.6 0 60 10 74 0 74 23 23
2.5 0 3 218588 69.82 0 32 0 83 0 26 57 57
3 0 0 343875 257.39 0 14 8 14 0 14 33 33 226.67 1515 0 403530 303.68 8 14 14 14 8 0 46 46 52.5 71 3279.5 472995 211.89 3 6 5 16 1 6 26 27
0 0 0 365389 108.93 0 12 10 13 0 13 21 20
2 3 903 266888 60.01 0 5 4 1 0 5 31 31
3 0 2022 156901 46.89 0 34 19 39 0 39 11 10
0 0 15 216928 73.26 0 3 5 11 0 11 15 16
2 30 2001 401624 118.55 5 1 13 19 5 0 57 57
158 1202 147 889461 1280.02 24 1 15 69 7 15 89 86 0 0 3591 64819 1124.55 0 0 9 12 0 0 8 7 0 0 75 59608 217.99 0 24 7 8 0 0 15 0 0
20 0 50208 2182.96 0 0 0 0 0 3 3 4 0 4 233 120491 4773.81 0 12 4 13 0 3 16 0 0 0 19 125690 1562.73 0 0 0 9 0 0 9 9
32 426 0 83610 1139.72 4 3 4 4 3 4 27 30
K orban Bencana Land U se
Intensitas Bencana K epadatan Penduduk (km 2)
Baik A ngin Puting Beliung Tanah Longsor Banjir K ebakaran A brasi Pantai
M eninggal Luka Luka M engungsi Jum lah Penduduk Raw an Tsunam i Pem aham an Bencana K urang Baik
Kemudian  data  diolah  dengan  metode regresi  berganda  setelah  melewati  uji  statistic untuk  mengetahui  variable  variable  apa  yang digunkan  dalam  pemodelan.  Metode  ini dimulai  dengan  memasukan  variable  bebas yang  memiliki  korelasi  paling  kuat  dengan variable terikat. Kemudian variable bebas yang
tidak  mempunyai  korelasi  dengan  variable terikat dikeluarkan dan tidak digunakan dalam pemodelan.  Berdasarkan  hasil  tahap  demi tahap  dan  dilakukan  proses  langkah  demi langkah  tipe-3  (analisis  coba-coba).  Hasil pemodelan ini dapat dilihat tabel 3.
Tabel 3. Analisis Regresi Metoda Langkah Demi Langkah (coba coba)
1 2 3 4 5 10 11
12 13 14 Intercep .+/- 2031.21 465.37 204.61 -328.47 749.36 799.78 941.73 401.81 696.90 438.87 X 1, Jum lah Penduduk + -0.01 0.00 X 2, K epadatan Penduduk (km 2) + 0.21 0.16 0.15
0.21 -0.40
-0.30 -0.35 -0.31 -0.15 X 3, Pelayanan K esehatan + 13.92 2.87 2.94 6.06 3.19 X 4, Peralatan Evakuasi + -9.32 -8.05 -8.28 X 5, PD RB H arga Constan(Juta Rp) K apita + -50.28 -8.01 X 6, G em pa Bum i + 48.75 67.25 67.03 65.49 3.19 42.24 40.01 14.55 42.51 17.36 X 7, Raw an Tsunam i + 360.11 134.93 129.60 113.21 46.98 -42.87 X 8, Tanah Longsor + -12.79 17.72 17.71 37.70 -60.34 -51.40 -46.20 -46.41 X 9, Banjir + 249.78 211.83 215.41 224.35 -98.36 47.05 47.48 37.58 43.43 31.80 X 10, K ebakaran + 86.05 61.33 60.32 72.01 113.92 X 11, A brasi Pantai + -512.80 -447.64 -453.13 -524.36 56.92 X 12, A ngin Puting Beliung + -190.62 -169.22 -168.07 -210.10 -109.43 X 13, Baik + -211.69 -253.64 -254.47 -289.22 X 14, K urang Baik + 153.79 220.62 223.63 245.48 -30.74
1.30 -7.84 -10.53 R 2 0.81 0.79 0.79 0.76 0.62 0.45
0.44 0.30 0.43 0.31 F 0.89 1.13 1.53
1.69 1.14 1.52 1.89 1.40 2.41 2.07
Tahap
Tahap Peubah Tanda yang diharapkan
Berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan, model terpilih untuk analisis coba-coba adalah tahap ke-12.
Berdasarkan  kriteria  yang  ada,  model terbaik  dari  14  kombinasi  yang  ada  adalah model  kombinasi  ke  12.  Terdapat  3  variabel bebas  bernilai  positif  yaitu  jumlah  penduduk, gempa  bumi,  banjir  dan  variabel  nilai  negatif
yaitu  pemahaman  bencana  kurang  baik.  Ada beberapa  alasan  yang  menyebabkan  model tahap  12  yang  dipilih  sebagai  persamaan regresi  dalam  menentukan  korban  mengungsi pasca bencana adalah sebagai berikut:
 Meskipun  nilai R 2 (0,30)  yang dihasilkan  bukanlah  yang  tertinggi, namun tanda regresi variabel
bebasnya sesuai dengan yang diharapkan (nilai positif/negatif).
 Nilai  konstanta  regresi  ( intersep ) sebesar  401,81  paling  rendah  di bandingkan dengan nilai lain.
 Variabel x 1 sebesar 0,001 berarti setiap bertambah  jumlah  penduduk  akan semakin  bertambah  jumlah  korban mengungsi.
 Variabel x 6 sebesar  14,55  berarti semakin sering terjadi bencana gempa bumi  akan  semakin  besar  jumlah korban mengungsi.
 Variabel x 9 sebesar  37,55  berarti fluktuasi  banjir  lebih  tinggi  dari gempa  bumi  dan  semakin  sering terjadi  bencana  banjir  semakin  besar jumlah korban mengungsi.
 Variabel x 14 sebesar  -10,53  yang berarti pertambahan jumlah penduduk,  tingginya  fluktuasi  gempa bumi  dan  banjir  akan  berkurangnya jumlah masyarakat yang awam terhadap bencana.
Berdasarkan  table  model  langkah  demi langkah  analisis  coba-coba  di  atas  dapat disusun  suatu  persamaan  regresi  linear berganda sebagai berikut: Persamaan regresinya:
Y = 401,8 1 + 0.001 x 1 + 14,5 5x 6 + 37.5 8x 9 - 10.53 x 14 SE = 565,3 77 0,002 59 14,2 09 37,7 57 23,61 4 R 2 =0 ,3 t-Stat = 0,710 0,280 0,95 6 1,56 5 - 0,446 F=1, 39
Setelah  dilakukan  pengujian  model, didapatkan  bahwa  faktor  yang  mempengaruhi jumlah korban mengungsi di Propinsi sumatera  barat  terdapat  empat  variable  yang memiliki  korelasi  paling  kuat  terhadap variable  terikat  korban  mengungsi  (y3),  yaitu jumlah  penduduk  (x1),  bencana  gempa  bumi (x2),  bencana  banjir  (x3)  dan  pemahaman bencana kurang baik (x4)

## HASIL ANALISA DATA
Tabel dibawah ini merupakan hasil olah data  yang  memperlihatkan  bahwa  terdapat Hasil  prediksi  jumlah  korban  mengungsi korban  bencana  di  Propinsi  Sumatera  Barat dari  tahun  2018  sampai  dengan  2030,  sebagai berikut:

## Tabel 4. Hasil Prediksi Korban Mengungsi
2018 2019
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2030 5446.3 5937.5 6428.6 6919.8 7410.9 7902.1 8393.2 8884.4 11340.1 2911.1 3219.3 3527.4 3835.6 4143.7 4451.8 4760.0 5068.1 6608.8 199.7 208.7 217.8 226.8 235.8 244.8 253.9 262.9 308.0 997.7 1050.5 1103.2 1156.0 1208.7 1261.5 1314.2 1367.0 1630.7 666.5 614.5 562.5 510.5 458.4 406.4 354.4 302.4 42.3 1483.0 1582.4 1681.8 1781.3 1880.7 1980.1 2079.5 2178.9 2675.9 3060.6 3140.7 3220.7 3300.8 3380.8 3460.9 3540.9 3621.0 4021.3 443.4 466.2 489.0 511.8 534.6 557.4 580.2 603.0 717.0 2478.1 2705.8 2933.5 3161.2 3388.9 3616.6 3844.4 4072.1 5210.6 1778.2 1774.4 1770.6 1766.7 1762.9 1759.1 1755.3 1751.5 1732.4 4171.8 4261.6 4351.3 4441.0 4530.7 4620.4 4710.1 4799.8 5248.3 851.9 861.9 872.0 882.0 892.1 902.1 912.1 922.2 972.4 980.3 1112.9 1177.8 1242.7 1307.6 1372.5 1437.4 1502.3 1826.9 1392.7 1453.0 1513.4 1573.7 1634.0 1694.4 1754.7 1815.1 2116.8 801.3 812.0 822.7 833.4 844.1 854.8 865.5 876.2 929.8 617.4 623.5 629.6 635.7 641.8 647.9 654.0 660.1 690.7 864.9 888.0 911.2 934.3 957.5 980.6 1003.8 1026.9 1142.7 369.9 329.4 288.8 248.3 207.71085 167.15378 126.5967 86.039623 -116.7458 Pesisir Selatan
Solok (kayu aro) Sijunjung Tanah D atar Tahun N am a K ab/ K ota Padang Pariam an A gam Lim a Puluh K ota Pasam an Tim ur
Solok Selatan D harm asraya Pasam an Barat Padang
Solok (kota)
Saw ah Lunto
Padang Panjang Bukittinggi Payakum buh

## Pariam an
Dari  tabel  4.  hasil  prediksi  korban korban mengungsi pasca bencana dapat dilihat jumlah  korban  mengungsi  terbanyak  terdapat
pada  Kabupaten  Pesisir  Selatan.  Pada  tahun 2018  terdapat  5414,7  orang  pengungsi  dan terus  naik  setiap  tahunya  sampai  pada  tahun
2030  sebesar  11308,5  orang,  rata  rata pertumbuhan korban mengungsi setiap tahunya  0,043  %  atau  491  orang/tahunya. Beda  halnya  dengan  Kota  Pariaman  yang mengalami  penurunan  yang  sangat  besar  0,02
%  pertahunya  dan  ditahun  2022  hingga  2030 Kota Pariaman tidak ada korban jiwa.
Peningkatan  dan  penurunan  korban bencana  dari  tahun  2018  sampai  dengan  2030 dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Prediksi Korban Mengungsi
Hasil  prediksi  korban  mengungsi pasca  bencana  berdasarkan  gambar  di  atas dapat dilihat bahwa, Kabupaten yang mengalami peningkatan jumlah korban tertinggi  adalah  Kab.  Pesisir  selatan,  Kab. Solok  dan  Kab.  Solok  Selatan.  Sedangkan Kab.  Pasaman  Barat,  Kab.  Lima  Puluh  Kota dan  Kota  Solok  mengalami  peningkatan sedang.  Namun  beda  halnya  dengan  Kota Pariaman  dan  Padang  Pariaman  mengalami penurunan.
Kebutuhan  logistik  bantuan  bencana yang  diprediksi  terdiri  atas  bantuan  logistik pangan  dan  sandang,  dari  hasil  prediksi
dilakukan  dari  tahun  2018  sampai  dengan tahun  2030  terlihat  bahwa,  jumlah  kebutuhan tiap  tahunnya  terus  meningkat.  Hasil  prediksi tahun 2018 diperoleh sebesar 538,13 ton, pada tahun  2030  terus  meningkat  menjadi  908,25 ton,  atau  meningkat  sebesar  30,84%  (rata-rata peningkatan tiap tahunnya 3,4%). Peningkatan pada  logistik  pangan  sebesar  18,93  %  (rata- rata  peningkatan  tiap  tahunnya  3,41%)  dan pada  logistik  sandang  sebesar  11,90%  (rata- rata peningkatan tiap tahunnya 3,33%). Untuk lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  tabel  4.6 dibawah berikut:

## Tabel 5. Prediksi Volume Logistik
2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2030 Pesisir Selatan 111.77 121.85 131.92 142.00 152.08 162.16 172.24 182.32 232.72 Solok (kayu aro) 59.74 66.06 72.39 78.71 85.03 91.36 97.68 104.01 135.62 Sijunjung 4.03 4.28 4.39 4.65 4.84 5.02 5.21 5.64 6.32 Tanah D atar 20.47 21.56 22.64 23.72 24.80 25.89 26.97 28.05 33.47 Padang Pariam an 11.92 12.61 11.54 10.48 9.41 8.34 7.27 6.21 0.87 A gam 30.43 32.47 33.88 36.55 38.59 40.63 42.67 44.71 54.91 Lim a Puluh K ota 62.81 64.45 66.09 67.74 69.38 71.02 72.67 74.31 82.52 Pasam an Tim ur 9.10 9.57 10.04 10.50 10.97 11.44 11.91 12.38 14.19 Solok Selatan 50.85 55.53 59.32 64.87 69.55 74.22 78.89 83.57 106.93 D harm asraya 36.28 36.41 36.33 36.26 36.18 35.89 36.02 35.94 35.55 Pasam an Barat 85.61 87.45 89.29 91.14 92.98 94.82 96.66 98.50 107.70 Padang 17.48 17.69 17.63 17.77 18.31 18.51 18.72 18.92 19.95 Solok (kota) 20.12 22.84 24.17 25.50 26.83 28.32 29.50 30.83 37.49 Saw ah Lunto 28.58 29.82 30.87 32.29 33.53 34.77 36.01 37.25 43.44 Padang Panjang 16.44 16.66 16.88 17.10 17.32 17.54 17.76 17.98 19.08 Bukittinggi 12.67 12.79 12.92 13.05 13.17 13.30 13.42 13.55 14.17 Payakum buh 17.75 18.22 18.70 19.17 19.65 20.12 20.60 21.07 23.45 Pariam an 7.59 6.27 5.82 5.09 4.26 3.43 2.23 1.77 -2.40 Tahun Prediksi N am a K ab/ K ota
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  dilihat jumlah  kebutuhan  logistik  tiap  daerah  yang ada di Sumatera Barat pada tahun 2018 sampai dengan  2030.  Setiap  tahunya  kebutuhan logistik  terus  meningkat,  seperti  halnya  Kab. Pesisir  Selatan  dengan  jumlah  kebutuhan terbanyak  yaitu  232,07  ton  pada  tahun  2030 (rata- rata peningkatan tiap tahunya 4,3% atau 10,07 ton). Kemudian disusul pada Kab. Solok sebesar 129,79 ton dengan rata rata peningkatan tiap tahunya 4,9%, Kab. Pasaman Barat 109,22 ton dan Kab. Solok Selatan 98,8 ton  dan  Kab.  Lima  Puluh  Kota  sebesar  76,3 ton.  Namun  beda  halnya  pada  Kab.  Padang
Pariaman dan Kota Pariaman yang mengalami penurunan.  Hasil  prediksi  kebutuhan  logistik Kab.  Padang  Pariaman  pada  tahun  2018 sebesar  11,16  ton,  sampai  dengan  pada  tahun 2030 kebutuhan nol (rata- rata penurunan  tiap tahunya  211,75%  atau  0,93  ton).  Sama halnnya dengan Kota Pariaman yang mengalami penurunan drastis, prediksi kebutuhan  pada  tahun  2018  sebesar  2,24  ton sampai dengan tahun 2022 kebutuhan nol (rata rata  penuruanan  tiap  tahunya  18,6%).  Untuk lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah berikut ini:

## Gambar 4. Prediksi Kebutuhan Logistik
Logistik  bantuan  bencana  terdiri  dari kebutuhan  pangan  yang  berupa  beras,  mie instant,  nugget/  sarden,  roti  dan  air  minum kemasan, sedangkan kebutuhan sandang berupa  baju,  celana/  rok,  celana  dalam  dan
popok balita. Hasil prediksi jumlah  kebutuhan logistik  bencana  pada  tahun  2018  sampai dengan  2030  tiap  item  logistik  dapat  dilihat pada Gambar 5. dibawah berikut:

## Gambar 5.  Jumlah Volume Peritem Logistik
Dari  gambar  di  atas  merupakan  hasil prediksi  kebutuhan  logistik  pasca  bencana  di Sumatera  Barat  pada  tahun  2018  sampai dengan 2030, dapat dilihat jumlah volume tiap jenis  logistik  mengalami  peningkatan  tiap tahunnya. Kebutuhan pangan terbanyak
terdapat  pada  air  minum  kemasan  dan  beras, sedangkan  pada  kebutuhan  sandang  baju  dan celana.    Rata-rata  peningkatan  kebutuhan pangan 3,4%/ tahunnya atau sebesar 18,93 ton/ tahunya,  sedangkan  rata-rata  peningkatan
kebutuhan  sandang  3,3%/  tahunnya  atau sebesar 11,9 ton/ tahun.

## SIMPULAN
Dari  hasil  analisis  data  yang  telah dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa besarnya  jumlah  korban  mengungsi  ( y )  pasca bencana  di  sumatera  barat  dipengaruhi  oleh jumlah  penduduk  ( x 1 ),  fluktuasi  bencana gempa  bumi  ( x 6 ),  fluktuasi  banjir  ( x 9 )  dan pemahaman  masyarakat  terhadap  bencana yang  rendah  ( x 14 ).  Model  terbaik  untuk memprediksi  jumlah  korban  bencana  di Sumatera Barat adalah y = 401,81+(0.001) x 1 + (14,55) x 6 +  (37.58) x 9 +  (-10.53) x 14 dengan nilai  R 2 sebesar  0,30.  Dengan  nilai  variabel bebasnya  adalah  dalam  bentuk  tahun  (data 2010, 2011, 2012 dan 2014).
Hasil  prediksi  jumlah  logistik  bantuan bencana berdasarkan data  jumlah korban pada tahun  2015,  diperoleh  jumlah  volume  logistik bantuan  Sumatera  Barat  sebesar  446,82  ton pada  tahun  2018.  Bila  dilihat  hasil  prediksi logistik  bantuan  pada  tahun  2018  sampai dengan  2030  mengalami  proses  peningkatan dengan jumlah volume sebesar 621,43 ton atau meningkat sebesar 28,1%, rata-rata peningkatan tiap tahunnya 2,3%.

## DAFTAR PUSTAKA
Arief  dkk.,  (2012). Pengembangan  Model
Distribusi  Barang  Batuan  Kepada Korban  Bencana  Dengan  Transportasi Darat Menggunakan Sistem Dinamik. Jurnal  Teknik  Industri,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. http://digilib.its.ac.id (Diakses  pada  tanggal  10  Februari 2016).
Ariyana., (2012), Model Lokasi-Alokasi Bantuan Logistic Catastrophic Berbasis
,  Volume  11,  No Masjid  di Kota Padang. Jurnal Teknik Industri, Universitas  Andalas  12,  Hal  235-242, Padang.  (Diakses  pada  tanggal  10 Februari 2016). http://industri.ft.unand.ac.id
Badan  Nasional  Penanggulanga  Bencana,
(2009), Data Informasi
dan
BencanaIndonesia . http://dibi.bnpb.go.id .  (Diakses  pada tanggal 10 Februari 2016).
BNPB,  2012, National  Action  Plan  for
Disaster Risk Reduction , Jakarta.
BNPB,  2012, National  Action  Plan  for Disaster Risk Reduction , Jakarta Gottfried ,  B.  S.,  (1984). Elemen  of  Stochastik Process  Simulastion. Prentice  hall,  inc. New Jersey.
Hadiguna .,Wibowo.  (2012). Simulasi  Sistim Logistic  Bantuan  Bencana  Gempa- Tsunami:  Studi  Kasus  Kota  Padang. Jurnal  Teknik  Industri,  Vol  13,  No  2.
Universitas Negeri Andalas. http://industri.ft.unand.ac.id . (Diakses pada tanggal 10 Februari 2016). Hehanussa, Priska Eudia., (2012).
Perancangan  Jaringan  Logistik  untuk Menentukan Lokasi dan Jumlah Gudang Penyalur Berbasis  Peta Risiko Bencana di Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal  Teknik  Industri. Universitas Atma Jaya Yogyakarta.http://e- journal.uajy.ac.id/90/(Diakses pada tanggal 10 Februari 2016). Perka BNPB.,  No  4  Tahun  2009, Pedoman Bantuan Logistik. www.bnpb.go.id (Diakses  pada  tanggal  10  Februari 2016). Perka BNPB., No 13 Tahun 2008, Karakteristik  Sistem  Logistik  Bencana. www.bnpb.go.id. (Diakses  pada  tanggal 10 Februari 2016).
Perka BNPB., No 10 Tahun 2012, Pengelolaan Bantuan  Logistic  Pada  Status  Keadaan Darurat Bencana .www.bnpb.go.id (Diakses  pada  tanggal  10  Februari 2016).
Tamin,  (2003), Perencanaan  dan  Pemodelan Transportasi ,  Edisi  ke-2,  Bandung, Penerbit ITB.\
Thomas.  A,  (2003), Humanitarian  Logistics: Enabling Disasters Response , pp
15,Fritz-Institute. www.fritzinstitute.org/pdfs/whitepaper/enablin gdisasterresponse.pdf. (Diakses pada
tanggal 10 Februari 2016).