doi: 10.350587/Matrik v23i2.3885
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## ABSTRAK
Kegiatan  distribusi logistik untuk korban bencana erupsi Gunung Merapi, terdapat beberapa permasalahan antara lain penumpukan  barang bantuan  di  titik  tertentu  namun    terjadi  kekurangan    pada  titik  lain  atau sebaliknya  bantuan  yang    diberikan    terlalu  banyak  dan  kurang bermanfaat.  Permasalah  tersebut    disebabkan  kurangnya  informasi mengenai data korban bencana, data jenis bantuan yang diperlukan  dan data bantuan yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mendiskripsikan sistem distribusi logistik, mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi  distribusi  dan  merancang  sistem  distribusi  yang  adil  dan merata  secara  efektif  dan  efisien.  Metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah pendekatan sistem dinamik  untuk menggambarkan model pendistribusian  logistik pada pengungsian. Hasil penelitian  menunjukkan  adanya  peningkatan  distribusi  logistik  yang disebabkan  oleh  permintaan  logistik,  jumlah  pengungsi,  dan  ketersedian barang.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi    distribusi  logistik  korban bencana erupsi Gunung Merapi di desa penyangga (sister village) adalah kurangnya  komunikasi  antar   petugas  posko  pengungsian dengan   posko induk   penyedia bantuan  atau BPBD, jumlah distribusi   bantuan    yang tidak sesuai dengan  jumlah pengungsi yang ada, kurangnya pengawasan pendistribusian logistik  ke pengungsian, ketidaksesuaian data pengungsi yang    ada    di  posko  pengungsi  dengan      jumlah  pengungsi  yang  ada, ketepatan  sasaran    penerimaan    bantuan  logistik.  Guna  meningkatkan efisiensi dan efektivitas  pendistribusian logistik yang tepat sasaran  maka dirancang model dinamik sistem distribusi logistik yang dapat memberikan alternatif terbaik.

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks
Sistem Distribusi Logistik Dengan Pendekatan Sistem Dinamik Untuk Mitigasi Bencana Gunung Merapi
Eko Muh Widodo 1* , Affan Rifa’i 2 , Rahmatika Fuadyani 3
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang Jl. Mayjend. Bambang Soegeng, Mertoyudan, Magelang 56172, Jawa Tengah, Indonesia emwidodo@ummgl.ac.id *corresponding author

## INFO ARTIKEL
doi: 10.350587/Matrik v23i2.3885

## Jejak Artikel :
Upload artikel 29 Maret 2022
Revisi 12 Februari 2023 Publish 24 Maret 2023
Kata Kunci : Distribusi Logistik, Sistem Dinamik, Efisiensi dan Efektivitas
100
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Menurut  Undang-Undang  Nomor  24 Tahun 2007 menjelaskan bencana alam  sebuah rangkaian    kejadian  yang  menggangu  dan mengancam  penghidupan    dan  kehidupan masyarakat sekitar yang disebabkan oleh faktor alam,  non  alam  atau  faktor  manusia  dengan rusaknya lingkungan, kehilangan  harta benda, dan  dampak  psikologis.  Indonesia  adalah negara  yang  rawan  bencana  alam.  Kondisi tersebut  membuat  Indonesia  dilanda  oleh bencana alam yang datang silih berganti setiap tahunnya  [1].  Dampak  lingkungan  eksternal yang  terjadi  kemudian  menjadi  gangguan kompleks yang secara langsung mempengaruhi produksi  dan  operasi  usaha  dari  hulu  ke  hilir sehingga menimbulkan kerugian untuk seluruh rantai pasokan [2].
Kejadian  bencana  selalu  memberikan dampak  kejutan  dan  menimbulkan  banyak kerugian  baik  jiwa  maupun  materi.  Kejutan tersebut terjadi karena kurangnya kewaspadaan dan  kesiapan  dalam  menghadapi  ancaman bahaya, akibatnya banyak korban jiwa, korban luka-luka, dan juga kerugian materi. Untuk itu perlu  diadakan  upaya-upaya  untuk  menekan timbulnya  dampak  bencana.  Kondisi  ini tentunya  menjadi  tantangan  tersendiri  bagi daerah-daerah  yang  menjadi  titik  rawan bencana  untuk  mempersiapkan  diri  untuk mengantisipasi  resiko  seminimal  mungkin. Sistem distribusi bantuan bencana di Indonesia melibatkan  banyak  pihak  seperti  pemasok, penanggulangan bencana nasional, penanggulangan bencana daerah, donor (termasuk  masyarakat),  dan  para  korban  [3]. Pada kegiatan distribusi bantuan logistik untuk korban  bencana  alam,  terdapat  beberapa permasalahan  antara  lain  penumpukan  barang bantuan  di  titik  tertentu  namun  terjadi kekurangan  pada  titik  lain  atau  sebaliknya bantuan  yang  diberikan  terlalu  banyak  dan kurang  bermanfaat.  Permasalahan  tersebut disebabkan kurangnya informasi mengenai data korban  bencana,  data  jenis  bantuan  yang diperlukan dan data bantuan yang telah tersedia [4].  Dengan  demikian,  peningkatan  efisiensi dan efektivitas sistem logistik bagi kebencanaan menjadi penting dan kinerja terhadap permasalahan  tersebut  perlu  ditinjau  dan mendapat perhatian khusus [5], [6]. Salah  satu  bencana  alam  yang  sering terjadi  di  Kabupaten  Magelang  dan  sekitarnya adalah  erupsi  Gunung  Merapi  yang  terjadi hampir  setiap  5  tahun  sekali.  Gunung  Merapi
ini  terletak  di  wilayah  Kabupaten  Magelang, Kabupaten  Sleman,  Kabupaten  Boyolali,  dan Kabupaten  Klaten.  Guna  mengatasi  dampak terhadap  erupsi  Gunung  Merapi,  maka Pemerintah  Kabupaten  (Pemkab)  Magelang melalui  Badan  Penanggulangan  Bencana Daerah (BPBD) telah membentuk tim tanggap bencana Gunung Merapi untuk menanggulangi bencana. Pengendalian mitigasi yang dilakukan dalam  tanggap  bencana  Gunung  Merapi  salah satunya  kegiatan  sosialisasi  di  daerah  rawan bencana,  simulasi  bencana  erupsi  Gunung Merapi,  dan  pembentukan  desa  tangguh bencana [7]–[9].
Desa penyangga ( sister village ) merupakan salah satu program yang dikembangkan oleh Pemkab Kabupaten
Magelang dalam rangka menanggulangi bencana  erupsi  Gunung  Merapi. Sister  village adalah  suatu  konsep  dimana  desa  yang  berada di  kawasan  rawan  bencana  Gunung  Merapi (KRB III) berpasangan dengan desa penyangga [10], [11], [12].
Desa  penyangga  di  dalam sister    village mempunyai peranan yang sangat penting. Peran desa  penyangga  antara    lain    menjalin komunikasi  dengan    desa  rawan  bencana (KRB), mempersiapkan  tempat  sebagai tempat pengungsian,  dan  mempersiapkan  kebutuhan barang  logistik  baik  pangan    maupun  non pangan [13], [14].
Logistik  adalah  suatu  yang  berwujud  dan dapat digunakan untuk  memenuhi dasar  hidup manusia yang terdiri dari sandang, pangan, dan papan    atau  turunannya.  Termasuk  dalam kategori  logistik adalah barang habis pakai atau dikonsumsi,  misalnya    sembako  (sembilan bahan pokok), obat, pakaian  dan kelengkapnya, air, selimut dan  sebagainya [4], [15], [16].
Bantuan    logistik  bencana  ini  bersumber anggaran    dari  Pemerintah  Pusat    turun    ke Pemerintah    Provinsi  ke  Pemerintah    Daerah kemudian ke pemerintah  desa. Dalam   aktivitas distribusi    bantuan  kepada  korban    bencana alam  selama  masa  tanggap  darurat,  lembaga- lembaga kemanusian, relawan dan para donatur, mengalami  berbagai  masalah    diantaranya adalah  kurang meratanya  bantuan   pada setiap posko, penumpukan  bantuan   di titik tertentu namun  menjadi  kekurangan  bantuan    di  titik lain,  terjadinya  kekurangan    pada    komoditi tertentu atau  sebaliknya  bantuan yang terlalu banyak,  dan  kurang    bermanfaat.  Sehubungan dengan hal itu, maka  akan dilakukan  penelitian
Volume XXIII, No.2, Maret Tahun 2023, Halaman 99-108
doi: 10.350587/Matrik v23i2.3885
101
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
untuk   mencari solusi  permasalahan tersebut. Salah  satunya  dengan    pendekatan  model sistem  dinamik yang  bertujuan  untuk  melihat efek berbagai persediaan barang  bantuan antara depo-depo  terhadap  waktu  yang  dibutuhkan untuk  memenuhi  permintaan  barang  bantuan melalui  uji  coba    yang  dilakukan    dengan menggunakan 4 besaran donasi [17]. Dari hasil uji  coba  terlihat  bahwa  waktu  memenuhi permintaan    yang  menggunakan  berbagai persedian manghasilkan waktu yang lebih baik bila  dibandingkan masukan donasi yang sama tanpa  berbagai    persedian pada semua  besaran donasi  [18].  Metode  yang  digunakan  untuk menganalisis model distribusinya adalah metode Causal  loop sistem  dinamik.  Hasil penelitian menggunakan sistem dinamik untuk mengetahui  titik  lemah  proses  distribusi sehingga  berjalan  dengan  baik,  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  adalah  sistem dinamik  dan  dapat  dihasilkan  peningkatan pengiriman  kepada  pelanggan  dengan  tepat waktu [19].
Diagram  kausal  ( Causal  Loop  Diagram ), adalah  diagram  yang  menjelaskan  hubungan antara  elemen  pada  suatu  sistem.  Diagram kausal  menggunakan  umpan  balik  untuk menjelaskan  proses  yang  ada. Causal  Loop Diagram atau  yang  biasa  disingkat  CLD melakukan pemetaan struktur dan umpan balik pada  sebuah  sistem,  sehingga  mekanisme umpan  balik  antar  elemen  pada  suatu  sistem dapat  dipahami.  Selain  itu,  CLD  digunakan untuk memahami perilaku dalam suatu sistem, sehingga  dapat  dilakukan  formulasi  strategi yang  tepat  untuk  menangani  perilaku  tersebut [14].  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan simulasi  distribusi  logistik  untuk  korban bencana alam dengan menentukan metode atau cara  pendistribuasian  logistik  secara  tepat efisien  dan  efektif  dengan  membuat  model distribusi  logistik  menggunakkan  pendekatan sistem dinamik.
2. Metode Penelitian Penelitian diawali dengan studi
pendahuluan,  meliputi  studi  literatur  dan  studi lapangan  untuk  kemudian  dapat  menentukan rumusan  masalah  dan  tujuan  penelitian  yang akan dicapai. Dilanjutkan dengan pengumpulan dan  pengolahan  data  penelitian  yang  meliputi data,  variabel,  kondisi  dan  waktu  yang dibutuhkan dalam distribusi logistik yaitu data pembuatan causal  loop diagram,  membuat
stock  and  flow diagram,  model  simulasi pendistribusian logistik pada sister village dan validasi  dan  verifikasi  model  dengan  rincian tahapan sebagai berikut:
1. Studi pendahuluan
Studi  pendahuluan    dilakukan  sebagai langkah  awal  dalam  proses  penelitian dengan  melakukan  observasi  langsung  ke lokasi    pada  bulan    Oktober  2020  sampai dengan  Desember  2020  mengenai    sistem distribusi  logistik bencana Gunung Merapi pada Sister Village .
2. Pengumpulan data
a. Melakukan identifikasi terhadap
permasalahan    dan  kondisi    yang  ada dalam distribusi logistik bencana
Gunung Merapi.
b. Menentukan variabel-variabel dan parameter-parameter    yang  berperan penting  dalam proses distribusi  logistik bencana.
c. Melakukan pengumpulan data-data yang  relevan  dan    detail  berdasarkan variabel  dan  parameter  yang  telah ditentukan.
3. Pengolahan  Data atau  Perancangan  Model Simulasi Proses  verifikasi  data  yang  diperoleh saat melakukan pengumpulan data melalui observasi,  dan  wawancara.  Langkah- langkah  yang dilakukan  dalam proses ini merupakan  langkah-langkah    utama  yang diperlukan dalam pembuatan model simulasi sistem dinamik itu. Pemodelan ini menjelaskan  hubungan  timbal  balik  dari variabel  yang  mempengaruhi  sistem  dan dapat digunakan dalam pemodelan sistem sosial  dengan  perilaku  manusia  yang digambarkan  secara  sederhana  dalam causal  loop  diagram [20] . Proses  yang dilakukan  adalah  pembuatan    diagram sebab akibat (causal loop modelling) serta perancangan  model  simulasi    sistem dinamik  ( dyanamic  modelling) [21]–[24] , [25].  Tahapan-tahapan    yang    dilakukan antara  lain  [26],  [27]  adalah    sebagai berikut ini:
a. Membuat    diagram  sebab  akibat (Causal loop  diagram) untuk    menggambarkan hubungan    yang  terjadi  antara  variabel- variabel yang ada.
b. Mengidentifikasi    jenis-jenis  variabel (stock and  flow) dan menyusun stock and flow diagram
102
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
c. Mensimulasikan model yang sesuai dengan periode waktu yang telah ditentukan  sebelumnya
d. Menyajikan hasil dalam bentuk  grafik atau tabel    dari  hasil  model  simulasi    dengan menggunakan  bantuan software Stella dan
Arena [28]–[30].
3. Hasil Dan Pembahasan
1. Causal loop Diagram
Causal  loop  Diagram menjadi  alat  untuk menganalisis suatu perilaku sistem yang terdiri dari panah yang menunjukkan hubungan positif dan  negatif  antar  variabel  [31].  Terdapat  tiga variabel sistem distribusi logistik bencana yang dikembangkan  yaitu  permintaan  dari  lokasi pengungsian,  pengangkutan  untuk  distribusi bantuan dan persedian barang barang bantuan.
Permintaan  menunjukkan  kuantitas  barang yang    yang  menjadi  kebutuhan  bagi  para pengungsi  sehingga  variabel  ini  dipengaruhi oleh  populasi  penduduk  yang  berada  dalam kawasan bencana Gunung Merapi. Di sisi lain, pertambahan dan pengurangan jumlah pengungsi menjadi faktor yang  mempengaruhi
banyaknya  pengungsi.  Model causal loop dari permintaan  dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Causal Loop Pengungsi
Gambar 2 menunjukkan causal loop sistem logistik  dimana  kuantitas  bantuan  yang  akan disuplai ke tempat pengungsian ditentukan oleh laju  kedatangan  logistik.  Pengadaan  barang dipengaruhi oleh sumber bantuan yang berasal dari ABPN, APBD, bantuan masyarakat umum, dan  juga  lembaga  sosial.  Suplai  logistik kemudian akan disimpan di gudang penampungan.  Distribusi  dan  laju  kedatangan barang  yang  akan  dikirimkan  ke  lokasi pengungsian  dipengaruhi  oleh  ketersediaan barang di gudang penampungan.
Gambar 2 . Causal Loop Diagram Sistem Logistik
Gambar 3 merupakan causal loop diagram distribusi.  Lamanya  proses  pendistribusian bantuan dipengaruhi oleh kondisi cuaca, waktu bongkar muat barang, dan jarak tempuh menuju kawasan  bencana.  Kondisi  kerusakan  yang terjadi  pada  lokasi  juga  akan  mempengaruhi kecepatan pendistribusian barang yang kemudian  dapat  memperlambat  waktu  tempuh distribusi  barang.  Selain  itu,  pendistribusian
barang
bergantung pada kemampuan
transportasi  pengangkutan.  Kemampuan  ini dipengaruhi oleh kapasitas dan  jumlah transportasi yang tersedia. Peningkatan jumlah orang yang akan dievakuasi akan meningkatkan kepadatan personel di jalan yang tersedia untuk evakuasi  sehingga  memperlambat  kecepatan gerak distribusi barang [24].
Volume XXIII, No.2, Maret Tahun 2023, Halaman 99-108
103
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Gambar 3. Causal Loop Diagram Distribusi
Gambar  4  merupakan causal loop diagram keseluruhan  yang  menujukkan  keterkaitan model  sistem  distribusi  logistik  ke  kawasan
bencana,  dimulai  dari  permintaan  pengungsi, sistem  logistik,  hingga  proses  pendistribusian barang.
Gambar 4. Causal Loop Keseluruhan
2. Stock and flow Diagram stock  and  flow menggambarkan model dinamis perubahan laju dan keterlambatan pada kondisi darurat [32]. Stock dalam  model  ini  merupakan  variabel  yang digunakan sebagai persediaan bahan, sedangkan flow adalah apapun yang masuk atau keluar dari persediaan bahan [33].
Pendistribusian bantuan dapat dilakukan apabila  ada  pasokan  barang  dan  persediaan. Laju kedatangan barang diperoleh dari berbagai sumber,  yaitu  sumber  pendanaan  APBD, APBN,  bantuan  sukarela  dan  dana  siap  pakai. Ketersediaan  barang  bantuan  akan  dikirimkan kepada pengungsi dengan maksimal pengiriman sesuai dengan kapasitas
104
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
pengangkutan.  Apabila  laju  pengadaan  barang bantuan  lebih  besar  dari  permintaan  dan kemampuan  pengiriman  lebih  besar  dari permintaan  maka  sisa  barang  akan  disimpan sebagai persediaan untuk periode berikutnya.
Formulasi  model  secara  keseluruhan  dapat dilihat  pada  Gambar  5.  Model  tersebut  secara lengkap mendeskripsikan masukan dan keluaran  yang  terjadi  akibat  dari  pemicu maupun umpan balik. Keterkaitan ini digambarkan sebagai level dan flow .
Gambar 5. Stok and Flow Diagram
3. Model simulasi dinamik pada sister village
Gambar 6. Model Dinamik Pengembangan Distribusi Logistik
Gambar  6  menujukkan  model  dinamik pengembangan  distribusi  logistik  dimulai  dari sumber dana APBN, APBD, masyarakat umum hingga  lembaga  sosial  yang  masuk  ke  gudang penyimpanan logistik. Bantuan akan didistribusikan ke tempat evakuasi akhir (TEA) yang dipengaruhi oleh beberapa variabel seperti permintaan, jumlah pengungsi, dan ketersediaan barang.
4. Validasi  dan Verifikasi  model
Verifikasi model dilakukan untuk menjamin bahwa  logika  sudah  sesuai  dengan    yang ditetapkan. Adakah  tiga  masukan dalam model ini,  adalah    sumber    bantuan,  logistik, ketersediaan  barang  logistik  dan  proses distribusi    logistik.  Sumber  bantuan  logistik dispesifikasikan    menjadi  4  hal  yaitu  berasal dari  APBN,  APBD,  Masyarakat  umum,  dan lembaga  sosial.  Verifikasi  ini  dilakukan  untuk menguji  situasi  yang    berbeda    yang  di pengaruhi  beberapa variabel.
in ve ntory keku ranga n ba ntua n Jumla h pe ndud uk laju pertambahan p endu duk jumlah penerimaan ba ntua n Laju pengurangan pe ndud uk APBN Masyarakat um um APBD Le mbag a so sial ju mlah  ban tuan al oka si b antu an ma ksi mal bantuan terkirim realisasi bantuan te rkiri m kemampuan truk me ngan gku t waktu bongkar mu at waktu tempu h ja rak kece pata n tru k kerusa kan  jal an kapas itas  mua tan al oka si truk kapas itas  truk jumlah bantuan p erhari la ju b antu an de lay ba ntua n de lay pe rsedi aan ju mlah  pers edia n la ju p ersed iaan ektivitas laju kedatangan rel awan la ju m engu ngsi la ju m enin ggal to tal pend uduk kedatanga n rel awan de lay rel awan jumlah p endu duk netto pe rmintaan pre sentase ya ng me mbutuhkan b antu an presentase penduduk me mbutuhkan delay pe ndud uk pri orita s pertumbuhan pe ndud uk
Volume XXIII, No.2, Maret Tahun 2023, Halaman 99-108
doi: 10.350587/Matrik v23i2.3885
105
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## Gambar 7. Simulasi Gudang Penyimpan Logistik, Distribusi Logistik dan Sumber Logistik
Gambar 7 menunjukan bahwa stok logistik pada    gudang  penyimpanan    akan  selalu meningkat      dipengaruhi  banyak  sedikitnya sumber  logistik  yang  masuk.    Sedangkan distribusi logistik akan  efektif dan efisien   di pengaruhi oleh beberapa variabel yang ada
misalnya  jumlah  pengungsi  ,permintaaan dan  kerersediaan barang. Jika  sumber  logistik yang  masuk  dan    stok  penyimpanan  barang logistik    terkendali  distribusi  logistik  akan berjalan lancar  dan merata.
Gambar 8. Simulasi Gudang Penyimpan dan Distribusi Logistik yang di Pengaruhi oleh Sumber Logistik
Grafik  pada  gambar  8  menunjukan  adanya penurunan  stok    barang  di    gudang penyimpanan  logistik  yang  dipengaruhi  oleh sumber  logistik  yang masuk akan mengalami penurunan  maka  diatribusi  logistik  akan mengalami penurunan. Hasil simulasi distribusi logistik digambarkan  dalam grafik di bawah ini.
Gambar 9. Hasil Simulasi Distribusi Logistik
09:29    24 Aug 2021 Untitled Page 1 0,00 3,00 6,00 9,00 12,00 Time 1: 1: 1: 2: 2: 2: 3: 3: 3: 4: 4: 4: 0 2e+014 4e+014 399 400 401 3,125e+013 3,125e+013 3,125e+013 -4e+014 -2e+014 0 1: Gudang p…pan  logistik 2: Distribu…gistik ke TEA 3: sumber bantuan 4: ov er stok 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 07:20    23 Aug 2021 Untitled Page 1 0,00 3,00 6,00 9,00 12,00 Time 1: 1: 1: 2: 2: 2: 0 500 1000 0 2500 5000 1: Gudang peny impan  logistik 2: Distribusi bantuan logistik ke TEA 1 1 1 1 2 2 2 2
106
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Gambar  9  menunjukan  hasil    simulasi distribusi  logistik  dapat    disimpulkan  bahwa proses distribusi logistik dapat dipengaruhi oleh beberapa  variabel  seperti    jumlah  pengungsi, permintaan  dan  ketersedian  barang  sehingga proses distribusi bisa berjalan secara merata.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan diantaranya:
1. Sistem  distribusi  logistik  saat  ini  masih memiliki kekurangan karena pada
pengiriman logistik yang masih dikirim pada satu titik sehingga terjadi penumpukan yang mengakibatkan  proses  distribusi  logistik menjadi terhambat.
2. Faktor-faktor yang mempengaruhi distribusi bencana  logistik  korban    bencana  erupsi Gunung  Merapi  di  desa  penyangga  adalah kurangnya  komunikasi  antar  petugas  posko pengungsian dengan  posko induk   penyedia bantuan    atau  BPBD,  jumlah  distribusi bantuan    yang tidak sesuai dengan  jumlah pengungsi yang ada, kurangnya pengawasan pendistribusian  logistik  ke  pengungsian, ketidaksesuaian data pengungsi yang  ada  di posko pengungsi dengan    jumlah pengungsi yang  ada,  ketepatan  sasaran    penerimaan bantuan logistik
3. Merancang  sistem  distribusi  logistik  yang adil dan merata dengan mempertimbangkan pendistribusian  yang  bersifat  dinamis. Untuk  meningkatkan efisien dan efektivitas pendistribusian yang tepat sasaran. Simulasi yang dilakukan pada studi ini masih terbatas pada  pendistribusian  bantuan  logistik  pada fase tanggap darurat.
Berdasarkan hasil pembahasan dan kesimpulan  di  atas,  penulis  mengajukan beberapa  saran  agar  penelitian  selanjutnya dapat lebih baik dan berguna untuk pihak-pihak yang  terkait.  Pada  penelitian  berikutnya  agar, dapat dikembangkan pemodelan matematis dan sistem  informasi  yang  dapat  mempercepat perhitungan  jenis  dan  jumlah  komoditi  yang dibutuhkan.  Selain  itu,  dengan  adanya  model matematis  dan  sistem  informasi,  pencatatan penerimaan bantuan dapat cepat disinkronisasi sehingga  seluruh  komoditi  yang  telah  tersedia di  masing-masing  lokasi  dapat  diketahui. Tahapan  selanjutnya  dapat  dikembangkan dalam  berbagai  jenis  bencana  dan  berbagai wilayah yang ada di Indonesia.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Kepala  Laboratorium  Perancamgan  Optimasi Sistem Industri (POSI) dan Badan
Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD) Kabupaten  Magelang  yang  telah  berperan dalam  penelitian  ini  sehingga  dapat  berjalan dengan baik dan dapat dituangkan dalam bentuk artikel.

## 6. Daftar Pustaka
[1]  T.  Trirahayu,  “Manajemen  Bencana  Erupsi Gunung Merapi Oleh Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Sleman Merapi Eruption Disaster  Management  By  Sleman  Regional Disaster Management Agency,” vol. 5, no. 9, pp. 1–14, 2016.
[2]  Q.  Zhang,  W.  Fan,  J.  Lu,  S.  Wu,  and  X. Wang,  “Research  on  dynamic  analysis  and mitigation strategies of supply chains under different disruption risks,” Sustain. , vol. 13, no. 5, pp. 1–30, 2021, doi: 10.3390/su13052462. [3]  P.  K.  Ariningsih  and  G.  Y.  Sundara,
“Blockchain for Improvement of Emergency Response in Humanitarian Logistics
Indonesia,” 9th  Int.  Conf.  Oper.  Supply Chain Manag. , pp. 1–7, 2019.
[4]  D.  I.  Rinawati,  “Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Bantuan  Logistik  Bencana  Studi Kasus  Pada  Bpbd  Kabupaten  Magelang,” J@ti Undip  J. Tek. Ind. , vol. 13, no. 1, p. 51, 2018, doi: 10.14710/jati.13.1.51-60.
[5]  M.  S.  Najjar,  L.  Dahabiyeh,  and  M. Nawayseh, “Share if you care: The impact of information sharing and information quality on humanitarian supply chain performance - a social capital perspective,” Inf. Dev. , vol. 35,  no.  3,  pp.  467–481,  Jan.  2018,  doi: 10.1177/0266666918755427.
[6]  X.  Guo  and  N.  Kapucu,  “Engaging Stakeholders  for  Collaborative  Decision Making  in  Humanitarian  Logistics  Using System Dynamics,” J. Homel. Secur. Emerg. Manag. ,  vol.  17,  no.  1,  2020,  doi: 10.1515/jhsem-2018-0061.
[7]  J. A. Muir, M. R. Cope, L. R. Angeningsih, and J. E. Jackson, “To move home or move on? Investigating the impact of recovery aid on  migration  status  as  a  potential  tool  for disaster  risk  reduction  in  the  aftermath  of volcanic  eruptions  in  Merapi,  Indonesia,” Int. J. Disaster Risk Reduct. , vol. 46, no. July
Volume XXIII, No.2, Maret Tahun 2023, Halaman 99-108
doi: 10.350587/Matrik v23i2.3885
107
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
2019, p. 101478, 2020, doi: 10.1016/j.ijdrr.2020.101478.
[8]  R. A. Hadiguna and A. Wibowo, “Simulasi Sistim  Logistik  Bantuan  Bencana  Gempa– Tsunami:  Studi  Kasus  di  Kota  Padang,” J. Tek. Ind. , vol. 13, no. 2, pp. 116–125, 2012, doi: 10.22219/jtiumm.vol13.no2.116-125.
[9]  M.  A.  Abdullah,  H.  Hishamuddin,  and  N. Bazin,  “A  System  Dynamics  Approach  to Investigate the Effects of Disruption on the Supply Chain with A Mitigation Strategy,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  697, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757- 899X/697/1/012024. [10]  W.  G.  Kristifolus,  “Analisis  Implementasi Sister Village Sebagai Upaya penanggulangan  Bencana  Erupsi  Gunung Merapi  dalam  Situasi  Aktif  Normal  (Pra Bencana)  di  Kabupaten  Magelang  (Studi Kasus Sister Village antara Desa Ngargomulyo  dengan  Desa Tamanagung),” J. Ilmu Pemerintah , pp. 1–16, 2017.
[11]  O. Rodríguez-Espíndola, P. Albores, and C. Brewster, “Disaster preparedness in humanitarian  logistics:  A  collaborative approach  for  resource  management  in floods,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 264, no. 3, pp. 978–993, 2018, doi: 10.1016/j.ejor.2017.01.021. [12]  A. K. Mahmud and W. A. B. N. Siddiq, “Geo Image  (  Spatial-Ecological-Regional  )
Aplikasi Webgis dalam Mendukung Program  Sister  Village  Sebagai  Upaya,” Geo Image , vol. 10, no. 1, pp. 46–53, 2021.
[13]  E.  O.  Gunawan  and  D.  H.  Setiabudi, “Perangkat  Lunak  Logistik  Kemanusiaan untuk Memantau Distribusi Bantuan Korban Bencana Alam,” J. Infra , vol. 8, no. 10, pp. 1–5, 2020.
[14]  N.  Loree  and  F.  Aros-Vera,  “Points  of distribution location and inventory
management model for Post-Disaster Humanitarian Logistics,” Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev. , vol. 116, no. April, pp. 1–24, 2018, doi: 10.1016/j.tre.2018.05.003.
[15]  S.  Hidayat,  E.  Suryani,  and  R.  A. Hendrawan, “Sistem Dinamik Spasial Untuk Meningkatkan  Efektifitas  Dan  Efisiensi Logistik  Pada  Rantai  Pasok  Pangan,”
INTEGER J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 43–52, 2017, doi:
10.31284/j.integer.2016.v1i2.64.
[16]  I. Kholidasari and T. Ophiyandri, “A Review
of  Human  Judgment  in  Stock  Control System  for  Disaster  Logistics,” Procedia Eng. ,  vol.  212,  pp.  1319–1325,  2018,  doi: 10.1016/j.proeng.2018.01.170.
[17]  B. Arianto, “Sistem Distribusi, Logistik dan Supply  Chain  dengan  Metode  Lean Distribution,” J. Mitra Manaj. , 2020.
[18]  A.  Andriyanto  and  A.  Yanuar,  “Model Distribusi  Industri  Pangan  di  Jawa  Barat dengan  Menggunakan  Pendekatan  Causal Loop  Sistem  Dinamik,” Competitive ,  vol. 15,  no.  1,  pp.  12–19,  2020,  doi: 10.36618/competitive.v15i1.627.
[19]  T. Kristanto, E. C. Muliawati, R. Arief, and S. Hidayat, “Pengembangan Sistem Dinamik  dalam  Pengelolaan  Manajemen Distribusi Logistik Terhadap Perkembangan Teknologi  Informasi  pada  PT  Sunan  Inti Perkasa,” J.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  26–31, 2018, doi: 10.25139/ojsinf.v3i1.475.
[20]  R.-  Nasirly,  “Analisis  Dinamika  Evakuasi pada  Erupsi  Merapi  dengan  Pendekatan System  Dynamics,” J.  Tek.  Ind.  J.  Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol.  4,  no.  1,  p.  29,  2018,  doi: 10.24014/jti.v4i1.6034.
[21]  Pasha, Donaya, and E. Suryani,
“Pengembangan  Model  Rantai  Pasok Minyak Goreng Untuk Meningkatan Produktivitas Menggunakan Sistem Dinamik pada PT XYZ,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 116–128, 2017.
[22]  S.  P.  Shepherd,  “A  review  of  system dynamics models applied in transportation,” Transp.  B ,  vol.  2,  no.  2, pp.  83–105, 2014, doi: 10.1080/21680566.2014.916236.
[23]  C. Neuwirth, “System dynamics simulations for  data-intensive  applications,” Environ. Model.  Softw. ,  vol.  96,  pp.  140–145,  2017, doi: 10.1016/j.envsoft.2017.06.017.
[24]  G. S. Zhang, X. Y. Shen, J. Hua, J. W. Zhao, and  H.  X.  Liu,  “System  Dynamics Modelling for Dynamic Emergency Response to Accidents Involving Transport of  Dangerous  Goods  by  Road,” J.  Adv. Transp. , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/2474784.
[25]  T.  Kundu,  J.  B.  Sheu,  and  H.  T.  Kuo, “Emergency logistics management—
Review and propositions for future research,” Transp.  Res.  Part  E  Logist. Transp. Rev. , vol. 164, no. June, p. 102789, 2022, doi: 10.1016/j.tre.2022.102789.
[26]  Y.  Qiu,  X.  Shi,  and  C.  Shi,  “A  system
108
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
dynamics model for simulating the logistics demand dynamics of metropolitans: A case study  of  Beijing,  China,” J.  Ind.  Eng. Manag. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  783–803,  2015, doi: 10.3926/jiem.1325.
[27]  M.  Satori,  P.  Renosori,  and  H.  Fauzan,
“Dynamic modeling of an inventory system to  minimize  of  inventory  cost,” IOP  Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 830, no. 3, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/830/3/032094.
[28]  B.  Naimi  and  A.  Voinov,  “StellaR:  A software  to  translate  Stella  models  into  R open-source environment,” Environ. Model. Softw. ,  vol.  38,  pp.  117–118,  2012,  doi: 10.1016/j.envsoft.2012.05.012.
[29]  H.  Kaid,  A.  Dabwan,  and  A.  Al-Ahmari, “Modeling  and  simulation  of  queuing systems using stochastic Petri net and Arena software: A case study,” Proc. Int. Conf. Ind.
Eng.  Oper.  Manag. ,  vol.  2018-March,  pp.
1303–1315, 2018.
[30]  M. Kamrani, S. M. Hashemi Esmaeil Abadi, and  S.  Rahimpour  Golroudbary,  “Traffic simulation  of  two  adjacent  unsignalized  T- junctions  during  rush  hours  using  Arena software,” Simul. Model. Pract. Theory , vol. 49, pp. 167–179, 2014, doi: 10.1016/j.simpat.2014.09.006. [31]  V. Mishra and M. G. Sharma, “Understanding Humanitarian Supply Chain
Through Causal Modelling,” South Asian J. Bus. Manag. Cases , vol. 9, no. 3, pp. 317– 329, 2020, doi: 10.1177/2277977920958084. [32]  D.  Cooke,  T.  Rohleder,  and  P.  Rogers,  “A dynamic  model  of  the  systemic  causes  for patient  treatment  delays  in  emergency departments,” J. Model. Manag. , vol. 5, pp. 287–301, Nov. 2010, doi: 10.1108/17465661011092650. [33]  G. Y. Sundara and P. K. Ariningsih, “System
Dynamic  Approach  to  Improve  Emergency Response  in  Humanitarian  Logistics  in Indonesia,” J.  Tek.  Ind. ,  vol.  22,  no.  2,  pp. 111–122,  2020,  doi:  10.9744/jti.22.2.111-
122.