## SIMULASI SISTIM LOGISTIK BANTUAN BENCANA GEMPA–TSUNAMI: STUDI KASUS DI KOTA PADANG

## RIKA AMPUH HADIGUNA
1 DAN AGUS WIBOWO 2 1 Pusat Studi Inovasi, Universitas Andalas,
2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Andalas
Laman: hadiguna10@gmail.com

## ABSTRAK
Masalah yang dihadapi dalam logistik bencana adalah alokasi anggaran dalam transportasi pendistribusian bantuan dan pengadaan komoditas bantuan bagi pengungsi. Tujuan dari studi ini adalah membangun model simulasi logistik bencana untuk menganalisis efektivitas alokasi anggaran bencana pada fase tanggap darurat pasca bencana gempa. Model dibangun berdasarkan situasi nyata yang berada di Kota Padang. Analisis simulasi ini juga dimaksudkan untuk mengukur efektivitas logistik bencana pada saat terjadi gempa pada 30 September 2009 di Kota Padang. Model ini mencerminkan sebagian praktek manajemen logistik bencana yang difokuskan pada pendistribusian bantuan dan akibat yang ditimbulkan oleh bencana. Berbagai skenario telah dirumuskan dalam studi ini dan dianalisis menggunakan model simulasi yang telah dibangun. Ada dua situasi yang dirumuskan dalam simulasi ini, yaitu bencana gempa dan bencana gempa diikuti tsunami. Kesimpulan dari hasil simulasi adalah alokasi dana dan transportasi pendistribusian barang menentukan tingkat efektivitas dibandingkan tingkat kerusakan akibat bencana.

## Kata kunci: logistik bencana, simulasi, efektivitas, pendistribusian barang, alokasi dana

## ABSTRACT
The problem of disaster logistics determines budget allocation and distribution of relief to the refugees. The purpose of this research develop a simulation model to analyze the effectiveness of disaster logistics in emergency phase after the occurred disaster in term of earthquake and tsunami. The model is built based on the real situation when the earthquake has been occureed in Kota Padang. Simulation analysis is also intended to measure the effectiveness of disaster logistics caused by earthquake on 30 September 2009 in Padang City. Model represents the best practices of disaster logistics management that focuses on the distribution of aid and the consequences caused by the disaster. Various scenarios have been formulated in this study and analyzed using a simulation model that has been built. There are two situations outlined in this simulation namely the earthquake stand alone and tsunami. The conclusion that logistics effectiveness of relief is determined by the budget allocation and distribution of goods as compared with the level of damage caused by the disaster.

## Key words: disaster logistics, simulation, effectiveness, goods distribution, budget allocation

## PENDAHULUAN
Provinsi  Sumatera  Barat  adalah  salah  satu wilayah yang masuk kategori berpotensi bencana gempa  dan  tsunami.  Salah  satu  bencana  gempa yang  pernah  terjadi  pada  tanggal  30  September 2009.  Sebanyak  16  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sumatera Barat yang mengalami dampak gempa tersebut. Kota Padang mendapatkan akibat bencana dengan korban 383 orang meninggal dunia dan 1.202 orang mengalami luka-luka. Dampak dari bencana gempa dapat dikurangi dengan dua pendekatan, yakni mitigasi bencana dan penanggulangan pasca bencana (disaster response).
Penangg ulangan  bencana  gempa  bumi diantaranya  masalah  logistik.  Keberhasilan logistik bencana tidak akan terlepas dari logistik
komersial. Balcik dkk. (2010) telah membandingkan logistik komersial dan kemanusian atau bencana sebagaimana terlihat pada Tabel 1. Perbandingan ini mendeskripsikan bahwa perbedaan praktek logistik kemanusiaan dengan komersial adalah orientasi kegiatan. Situasi yang dihadapi manajemen logistik pasca bencana gempa terjadi adalah ketidakpastian jumlah permintaan dan ketidak normalan situasi.
Banyak studi yang membahas sistim logistik bencana. Pengembangan model matematik telah dilakukan oleh Balcik dan Beamon (2008), Ben-Tal dkk. (2011), Gu (2011), Kongsomsaksakul dkk. (2005), Beamon dan Kotleba (2006), Ozbay dan Ozguven (2009), Whybark (2007), Sheu (2007) dan Widener dan  Horner  (2011),  Yi  dan  Kumar  (2007).  Studi deskriptif antara lain Charnkol dan Tanaboriboon
(2006),  McLachin  dan  Larson  (2011),  Gatignon dkk. (2010), Kusumastuti dkk. (2010), Rossum dan Krukkert (2010), Tatham dan Houghton (2011), Torre dkk. (2012). Selain itu, simulasi dan sistim penunjang keputusan diantaranya Hadiguna (2011), Leedkk. (2009), Yi dan Ozdamar (2007) dan Asghar dkk. (2004).
Tujuan  dari  studi  ini  adalah  membangun model  simulasi  dinamika  sistim  sebagai  alat untuk menganalisis efektivitas alokasi anggaran bencana pada fase tanggap darurat pasca bencana gempa. Model dibangun berdasarkan situasi nyata gempa pada 30 September 2012 di Kota Padang. Sistim dinamik dipilih untuk diterapkan karena berkemampuan memberikan umpan balik. Model simulasi bertujuan untuk memprediksi efektivitas logistik. Pemanfaatannya dapat membantu para pengambil keputusan melakukan perbaikan.
Dalam situasi bencana, keadaan sosial dapat bertambah  parah  apabila  terjadi  kelambatan penanganan  korban  bencana  dan  pengiriman bantuan. Peran logistik bencana menjadi sangat penting  dalam  situasi  ini.  Kelemahan  utama logistik kemanusiaan adalah kurangnya koordinasi dan  prosedur  penanganan  yang  kurang  baik. Hellingrath dan Widera (2011); Widener dan Horner (2011) menyatakan bahwa tantangan utama dalam logistik kemanusiaan adalah infrastruktur, politik dan  pemerintah.  Ini  menunjukan  pentingnya peran kordinasi yang efektif dalam praktek logistik kemanusiaan  khususnya  penanganan  korban bencana alam seperti gempa dan tsunami.

## METODE
Objek studi penelitian ini adalah Kota Padang karena  daerah  ini  berada  pada  kawasan  rawan gempa. Logistik bantuan bencana gempa dan/atau tsunami merupakan bencana yang jarang terjadi namun  berdampak  kerugian  yang  sangat  besar. Gempa  yang  terjadi  di  pantai  barat  yang  dekat dengan Kota Padang sangat berpotensi tsunami. Tsunami dapat menimbulkan kerusakan yang sangat besar dan korban yang banyak.
Jenis  data  yang  dikumpulkan  adalah  data sekunder. Pengumpulan data dilakukan di Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  Kota Padang, Palang Merah Indonesia (PMI) Kota Padang, Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Padang. Data dikumpulkan adalah jenis-jenis makanan dan moda transportasi yang digunakan, populasi penduduk Kota Padang disetiap kecamatan, jenis makanan yang dibutuhkan saat terjadi gempa, laju datangnya bantuan makanan tahun 2009, buffer stock, banyak titik-titik  pengungsian  dan  jaraknya,  dan  jalur evakuasi di Kota Padang.
Tahapan studi adalah pemahaman sistim nyata, formulasi  model,  verifikasi  dan  validasi  model. Pemahaman sistim nyata adalah memahami aliran bahan  dan  aliran  informasi  dari  sistim  logistik bantuan bencana. Pemahaman sistim logistik ini merujuk pada kegiatan-kegiatan logistik bantuan bencana pada bencana gempa 30 September 2009. Studi ini menganggap bahwa pemangku kepentingan adalah BPBD dan masyarakat Kota Padang. Ukuran-

## Tabel 1. Perbedaan Logistik dan Rantai Pasok Komersial dengan Kemanusiaan
Karakteristik Komersial Kemanusiaan Tujuan Strategis Meningkatkan keuntungan dan memenuhi kepuasan konsumen Meminimalkan kehilangan nyawa dan meringankan penderitaan Jenis Permintaan Produk dan jasa Pasokan barang dan personil Pola Permintaan Relatif stabil dan dapat diprediksi Tidak stabil dan tidak dapat diprediksi baik dalam waktu, lokasi dan jumlah Jaringan Distribusi Ada metode tertentu untuk menentukan jumlah dan lokasi pusat distribusi Tantangan berupa ketidaktahuan akan lokasi, tipe dan ukuran bencana, situasi politik dan kebudayaan Pengendalian Persediaan Level persediaan ditentukan berdasarkan lead time, level permintaan dan target pelayanan konsumen Pengendalian persediaan memiliki perbedaan yang tinggi dalam lead time, permintaan dan lokasi permintaan Pengendalian Persediaan Level persediaan ditentukan berdasarkan lead time, level permintaan dan target pelayanan konsumen Pengendalian persediaan memiliki perbedaan yang tinggi dalam lead time, permintaan dan lokasi permintaan Sistim Informasi Terstruktur dan dapat diandalkan, menggunakan kemajuan teknologi Informasi seringkali tidak valid, tidak lengkap, atau bahkan tidak ada. Kurangnya konsistensi dan transparansi dalam sistim informasi lembaga kemanusiaan Mengukur Performansi Sistim Difokuskan pada ukuran performansi sumber daya, misalnya dalam kaitan investasi Difokuskan pada ukuran performansi keluaran seperti waktu yang dibutuhkan untuk respons bencana atau kemampuan dalam menyediakan kebutuhan korban bencana
ukuran kinerja ditentukan setelah memahami aliran bahan dan informasi yang dipraktekan saat itu.
Tahap  selanjutnya  adalah  formulasi  model. Tahap ini adalah menentukan variabel, parameter, level  dan  flow.  Tahap  ini  ada  dua  bagian,  yakni pemodelan konseptual menggunakan causal loop diagram dan model komputer. Causal loop diagram merepresentasikan variabel-variabel dan parameter- parameter  dari  model.  Model  konseptual  akan menjelaskan umpan balik yang terjadi antar variabel dan  parameter.  Pembuatan  program  komputer menggunakan tipe level dan flow yang dikenal dalam pemodelan dinamika sistim.
Verifikasi model dilakukan berdasarkan kejadian bencana Gempa pada 30 September 2009 di Kota Padang. Teknik verifikasi yang diterapkan adalah pemeriksaan rumus dari model simulasi kemudian dilakukan pengecekan keluaran berupa efektivitas, permintaan,  jumlah  bantuan  dan  kekurangan bantuan. Luaran simulasi akan diperiksa secara manual untuk memastikan bahwa program komputer telah bekerja sesuai dengan formulasi.
Proses  validasi  menggunakan  teknik  data historis.  Teknik  ini  dilakukan  dengan  cara membandingkan hasil simulasi dengan data masa lalu. Data yang dibandingkan adalah data banyak penduduk  yang  meninggal  dan  total  bantuan bencana. Model yang telah dinyatakan valid akan digunakan untuk menganalisis beberapa skenario.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemahaman Sistim Nyata
Praktek  logistik  bencana  pada  saat  bencana gempa  pada  30  September  2009  mengacu  pada Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana Nomor 13 Tahun 2008 Tentang Pedoman Manajemen Logistik dan Peralatan Penanggulangan Bencana.  Ukuran  keberhasilan  pengelolaan logistik bencana dilaksanakan dengan cepat, tepat, terpadu dan akuntabel. Faktor utama yang dapat mendukung  berjalannya  sistim  logistik  adalah kondisi infrastruktur, ketersediaan dan jumlah alat transportasi.
Sebagaimana  dipahami,  logistik  merupakan komponen utama dari rantai pasok. Rantai pasok dalam sistim manajemen logistik bencana terdiri dari  lokasi  masuknya  logistik,  gudang  utama, gudang penyalur dan gudang penyimpanan terakhir di pos komando. Proses manajemen logistik dan peralatan dalam penanggulangan bencana meliputi delapan  tahapan  terdiri  dari  perencanaan  dan inventarisasi  kebutuhan,  pengadaan  dan/atau penerimaan, pergudangan dan/atau penyimpanan,
pendistribusian,  pengangkutan,  penerimaan  di tujuan, penghapusan dan pertanggungjawaban.
Rantai pasok yang dimodelkan dalam studi ini adalah pusat distribusi dan lokasi pengungsian. Lokasi pengungsian dibatasi pada tingkat kecamatan. Basis  pemerintahan  sebagai  lokasi  pengungsian telah sesuai dengan garis komando penanggulangan bencana.  Aliran  material  bergerak  dari  pusat distribusi menggunakan alat angkut truk menuju ke lokasi pengungsian. Aliran informasi akan bergerak kebalikan dari aliran bahan. Lokasi pengungsian akan memberikan informasi permintaan barang dan  mengalir  sampai  ke  pusat  distribusi  yang dikendalikan oleh BPBD Kota Padang.

## Formulasi Model
Ada tiga komponen sistim logistik bencana yang dikembangkan dalam studi ini, yaitu permintaan dari  lokasi  pengungsian,  pengangkutan  untuk pendistribusian bantuan dan persediaan barang- barang bantuan. Permintaan adalah banyak barang dibutuhkan  oleh  para  pengungsi.  Permintaan ditentukan oleh banyak penduduk yang berada di Kota Padang, sedangkan banyak penduduk dipengaruhi pertambahan penduduk dan pengurangan penduduk. Model causal loop dari permintaan dapat dilihat pada Gambar 1.
Proses  validasi  menggunakan  teknik  data historis.  Teknik  ini  dilakukan  dengan  cara
penduduk  yang  meninggal  dan  total  bantuan
Praktek  logistik  bencana  pada  saat  bencana gempa  pada  30  September  2009  mengacu  pada
Gambar 1. Causal Loop Permintaan
Laju kedatangan bantuan adalah penentuan jumlah  bantuan  yang  akan  dikirim  ke  lokasi pengungsian. Kemampuan dalam pengadaan barang- barang bantuan ditentukan oleh besar anggaran pemerintah yang bersumber dari APBD dan APBN serta  bantuan  sukarela  dan  tingkat  persediaan barang di gudang BPBD. Causal loop dari situasi ini dapat dilihat pada Gambar 2.
inventarisasi  kebutuhan,  pengadaan  dan/atau pendistribusian,  pengangkutan,  penerimaan  di
Lokasi  pengungsian  dibatasi  pada  tingkat
Gambar 2. Causal Loop Pengadaan Barang
Pengangkutan  untuk  pengiriman  bantuan dipengaruhi  banyak  alat  angkut  yang  tersedia, kecepatan truk dalam pengiriman barang, kapasitas truk, waktu tempuh truk, waktu bongkar muat dan jarak lokasi. Pengalokasian banyak truk untuk setiap kecamatan didasarkan atas banyaknya penduduk. Situasi nyata ini dideskripsikan dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Causal Loop Distribusi
Ukuran  kinerja  logistik  bencana  yang dikembangkan  ini  adalah  efektivitas.  Model konseptual tipe diagram causal loop yang dibangun berdasarkan pemahaman sistim nyata dapat dilihat pada Gambar 4.
Ukuran utama yang digunakan dalam kinerja logistik bencana dalam studi ini adalah efektivitas
Gambar 4. Causal Loop Keseluruhan
Gambar 4. Causal Loop Keseluruhan
yang diformulasikan sebagai rasio antara realisasi pengiriman (d) dan permintaan (D).
D d E = (1)
Realisasi pengiriman dapat dilakukan dengan memperhatikan ketersediaan pengangkutan. Banyak truk  dan  kapasitas  truk  akan  mempengaruhi kemampuan  pendistribusian.  Dalam  model  ini, penentuan  rute  pengangkutan  tidak  dilakukan. Dengan  demikian,  realisasi  pengiriman  (d) diformulasikan dengan memperhatikan kemampuan truk mengangkut (c), permintaan (D) dan alokasi bantuan (a).
( ) { } a D c Min Min d , , = (2)
Permintaan adalah sejumlah barang dalam hal ini berbentuk paket standar sesuai dengan aturan yang  ditetapkan  BNPB  yang  dibutuhkan  oleh para  pengungsi.  Asumsinya  adalah  tidak  semua penduduk di Kota Padang menjadi pengungsi. BPBD Kota Padang akan menetapkan banyak pengungsi. Formulasi permintaan dapat diformulasikan dengan
memperhatikan banyak penduduk (p) dan persentase pengungsi (v).
v p D × = (3)
Kema mpua n  tr uk  menga ngkut  dapat diformulasikan dengan memperhatikan kapasitas muatan (l) dan waktu tempuh (t).
t l c = (4)
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 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.
Jumlah Penduduk Laju Pertambahan Penduduk Laju Pengurangan Penduduk Pertumbuhan Penduduk Laju Kedatangan Relawan Realisasi Jumlah Bantuan Terkirim Permintaan Efektivitas Kemampuan Truk Mengangkut Kapasitas Muatan Jumlah Truk Kapasitas Truk Waktu Tempuh Jarak Kecepatan Truk Jumlah Penerimaan Bantuan Bantuan Sukarela APBN APBD Dana Siap Pakai Jumlah Bantuan perhari Kondisi Kerusakan Jalan Pilih Kondisi Kerusakan Panggil Kondisi Kerusakan Laju Meninggal Pemilihan Kondisi Gempa Laju Meninggal Gempa Laju Meninggal Tsunami Total Penduduk Padang Prioritas Alokasi Truk Alokasi Bantuan Minimum Alokasi Truk Maximum Alokasi Truk Laju Mengungsi ke Luar Daerah Jika Tsunami Laju Mengungsi ke Luar Daerah Jika Gempa Laju Mengungsi Kekurangan Bantuan Persentase Bantuan Bantuan Sukarela Rp APBN Rp APBD Rp Dana Siap Pakai Rp Waktu Bongkar Muat Pindah Gempa Bungus Teluk Kabung Pindah Gempa Lubuk Kilangan Pindah Gempa Begalung Pindah Gempa Padang Selatan Pindah Gempa Padang Timur Pindah Gempa Padang Barat Pindah Gempa Padang Utara Pindah Gempa Nanggalo Pindah Gempa Kuranji Pindah Gempa Pauh Pindah Gempa Koto Tangah delay mengungsi Pindah Tsunami Bungus Teluk Kabung Pindah Tsunami Lubuk Kilangan Pindah Tsunami Lubuk Begalung Pindah Tsunami Padang Selatan Pindah Tsunami Padang Timur Pindah Tsunami Padang Barat Pindah Tsunami Padang Utara Pindah Tsunami Nanggalo Pindah Tsunami Kuranji Pindah Tsunami Pauh Pindah Tsunami Koto Tangah Persentase yang Membutuhkan Bantuan Jumlah penduduk netto Meninggal Jika Tsunami Meninggal Jika Gempa Meninggal Gempa Bungus Teluk Kabung Meninggal Gempa Lubuk Kilangan Meninggal Gempa Lubuk Begalung Meninggal Gempa Padang Selatan Meninggal Gempa Padang Timur Meninggal Gempa Padang Barat Meninggal Gempa Padang Utara Meninggal Gempa Nanggalo Meninggal Gempa Kuranji Meninggal Gempa Pauh Meninggal Gempa Koto Tangah delay meninggal Meninggal Tsunami Bungus Teluk Kabung Meninggal Tsunami Lubuk Kilangan Meninggal Tsunami Lubuk Begalung Meninggal Tsunami Padang Selatan Meninggal Tsunami Padang Timur Meninggal Tsunami Padang Barat Meninggal Tsunami Padang Utara Meninggal Tsunami Nanggalo Meninggal Tsunami Kuranji Meninggal Tsunami Pauh Meninggal Tsunami Koto Tangah Meninggal Gempa Meninggal Tsunami Kedatangan Relawan Delay Relawan Laju Persediaan Jumlah Persediaan Delay Persediaan Laju Bantuan Jumlah Bantuan Delay Bantuan Delay Penduduk Persentase Penduduk Membutuhkan Inventori Maksimal Jumlah Bantuan Terkirim
Gambar 5. Level dan Flow Model
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.

## Verifikasi Model
Verifikasi  model  dilakukan  untuk  menjamin bahwa logika simulasi sudah sesuai dengan yang ditetapkan. Ada tiga jenis masukan yang dilibatkan dalam  model  simulasi  ini,  yaitu  dana  bantuan bencana,  ketersediaan  banyak  truk  dan  kondisi kerusakan. Dana bantuan dispesifikasikan menjadi lima hal, yaitu persentase alokasi bantuan untuk makanan dan obat-obatan, besar dana bersumber dari  APBD,  besar  dana  bersumber  dari  APBN, besar dana dari bantuan sukarela dan besar dana siap pakai. Kondisi bencana adalah gempa dan/atau tsunami dengan keadaan kerusakan sedang atau parah.
Verifikasi dilakukan dengan teknik pengujian dua situasi yang berbeda secara ekstrim. Situasi A adalah bencana gempa tanpa tsunami dengan kerusakan sedang. Situasi B adalah bencana gempa diikuti tsunami dengan kerusakan parah. Ditetapkan besar dana bencana Situasi A lebih kecil dari Situasi B.  Persentase  alokasi  untuk  makanan  dan  obat untuk Situasi B sebesar 100% sedangkan Situasi A sangat kecil sekali. Ketersediaan truk untuk Situasi A lebih sedikit dibandingkan Situasi B.
Dua  situasi  diatas  harus  memperlihatkan efektivitas yang nyata berbeda secara logis. Verifikasi dibantu dengan tampilan grafik ukuran efektivitas. Simulasi  dipersiapkan  selama  60  hari  sesuai dengan lingkup studi untuk fase tanggap darurat. Hasil simulasi untuk verifikasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Hasil verifikasi menunjukan bahwa model telah bekerja  sesuai  dengan  logika  yang  dirumuskan. Situasi B adalah tipe bencana yang sangat besar (katastropik) dibandingkan Situasi A. Tentunya, efektivitas  logistik  bantuan  bencana  akan  lebih tinggi pada Situasi A dibandingkan Situasi B. Logika ini terbukti pada hasil simulasi.
Hasil verifikasi lainnya adalah bentuk grafik yang mengalami peningkatan dari waktu ke waktu. Hal ini menunjukan bahwa laju pasokan bantuan yang  meningkat  akan  meningkatkan  tingkat efektivitas bantuan. Pada periode t=1,2,3,4 terlihat bentuk grafik yang meningkat dan menurun secara drastis.

## Gambar 6. Grafik Hasil Verifikasi Model
Fenomena ini adalah kejadian laju pengungsian ke luar wilayah bencana meningkat dan kembali normal beberapa perioda kemudian. Ini bermakna bahwa terjadi penurunan permintaan. Akhirnya, peningkatan efektivitas terjadi secara linier seiring dengan penurunan menuju nol laju pengungsian ke luar wilayah bencana.

## Validasi Model
Validasi  bertujuan  untuk  menjamin  bahwa model komputer yang dibangun dapat diterapkan (applicable). Teknik data historis digunakan untuk memvalidasi model. Teknik ini bekerja dengan cara membandingkan hasil simulasi dengan data masa lalu. Data masa lalu yang digunakan adalah jumlah bantuan dan data jumlah penduduk meninggal di setiap kecamatan berdasarkan hasil simulasi dengan data pada saat terjadi gempa tahun 2009.
Barang  bantuan  bencana  diperoleh  dengan menjumlahkan seluruh bantuan yang terealisasi pada model, kemudian membandingkannya dengan penjumlah dari model. Masukan model merupakan data  yang  ada  di  lapangan.  Total  bantuan  pada model dan kondisi nyata berbeda sekitar 0,0032%. Nilai perbedaan ini sangat kecil sehingga model disimpulkan valid.
Va l id a s i  l a i n nya  d i l a k u k a n  den g a n membandingkan  keluaran  model  untuk  banyak korban  jiwa  akibat  bencana.  Perbandingan keluaran model dan kondisi nyata dapat dilihat pada Gambar 7. Hasil simulasi menunjukan ada kesamaan antara  banyak  korban  jiwa  di  setiap  kecamatan berdasarkan data masa lalu dan model.
Teknik validasi ini diterapkan dengan asumsi bahwa alokasi dana bantuan bencana mempunyai pengaruh terhadap pengurangan banyak korban akibat bencana. Besar dana bantuan adalah variabel independen yang dimasukan sebagai pemicu dan
banyak  korban  menjadi  variabel  dependen  yang menerima konsekwensi dari kebijakan alokasi dana bantuan akibat bencana.
Gambar 7. Perbandingan  Model  dan  Sistim  Nyata untuk Banyak Korban Jiwa

## Hasil Simulasi Model
Simulasi  dilakukan  untuk  mendapatkan gambaran kinerja logistik bantuan bencana. Ada dua situasi bencana yang dianalisis, pertama adalah bencana gempa dan kedua adalah bencana gempa diikuti tsunami. Masing-masing situasi bencana terdiri dari tiga keadaan. Simulasi untuk rumusan situasi bencana gempa bumi sebagai berikut:
a.  Skenario 1 adalah merujuk akibat gempa di Kota Padang pada September 2009 dengan alokasi dana untuk bantuan makanan dan obat sebesar 18%.
b.  Skenario  2  adalah  terjadi  gempa  dengan kerusakan parah dengan alokasi dana untuk bantuan makanan dan obat sebesar 18%.
c.  Skenario 3 adalah terjadi gempa dengan alokasi dana bantuan bencana 100% untuk makanan dan obat.
Hasil simulasi untuk situasi ini menunjukan bahwa Skenario 1 dan Skenario 2 menghasilkan efektivitas  yang  hampir  sama  dengan  gambar grafik yang saling berhimpit, sedangkan Skenario 3 sangat jelas berbeda. Hasil simulasi berupa grafik nilai efektivitas dapat dilihat pada Gambar 7. Hasil simulasi ini mengarahkan pada kesimpulan bahwa alokasi dana yang besar dan ketersediaan alat angkut yang mencukupi akan meningkatkan nilai efektivitas. Nilai  efektivitas  mendekati  satu  terjadi  pada t = 50 yang berarti periode sebelumnya tidak seluruh permintaan dapat dipenuhi. Perbedaan Skenario 1
dan Skenario 2 adalah tingkat kerusakan, tetapi hasil simulasi menunjukan tidak ada perbedaan berarti. Hal ini menunjukan bahwa kinerja transportasi lebih menentukan tingkat efektivitas dibandingkan tingkat kerusakan akibat bencana.
Situasi bencana gempa bumi diikuti tsunami dirumuskan sebagai berikut:
a.  Skenario 4 adalah gempa disusul tsunami dengan kebijakan  merujuk  kejadian  gempa  di  Kota Padang pada September 2009.
b.  Skenario 5 adalah terjadi gempa disusul tsunami dengan kerusakan parah.
c.  Skenario 6 adalah terjadi gempa disusul tsunami dengan alokasi dana bantuan bencana seratus persen untuk makanan dan obat.
Gambar 8. Hasil  Simulasi  untuk  Situasi  Bencana Gempa
Hasil simulasi dapat dilihat pada Gambar 8. Secara umum, hasil simulasi memiliki pola grafik yang sama dengan situasi gempa tanpa tsunami. Hasil ini kembali membuktikan bahwa komitmen alokasi dana dan transportasi menentukan tingkat efektivitas logistik bantuan bukan tipe bencana dan tingkat kerusakan.
Gambar 9. Hasil  Simulasi  untuk  Situasi  Bencana Gempa Diikuti Tsunami
Selain  itu,  simulasi  juga  dilakukan  dengan membandingkan  efektivitas  antar  situasi  yang mirip,  yakni  Skenario  1  dan  4,  Skenario  2  dan 5, Skenario 3 dan 6. Hasil simulasi dapat dilihat pada  Gambar  9,  Gambar  10  dan  Gambar  11 secara berurutan. Hasilnya justru efektivitas pada situasi bencana gempa diikuti tsunami lebih tinggi dibandingkan  bencana  gempa  tanpa  tsunami. Penyebabnya adalah tingkat permintaan dari kedua situasi tersebut. Aksi eksodus masyarakat korban bencana  untuk  ke  luar  wilayah  mengakibatkan tingkat permintaan lebih kecil dibandingkan situasi lainnya.  Artinya,  efek  psikologi  akibat  bencana gempa diikuti tsunami sangat besar pengaruhnya bagi masyarakat korban bencana. Karakteristik ini telah berhasil digambarkan oleh model simulasi yang dikembangkan dalam studi ini.
tsunami  dengan  alokasi  dana  bantuan
Gambar 10. Perbandingan Efektivitas Skenario 1 dan 4
Gambar 11. Perbandingan Efektivitas Skenario 2 dan 5
Tingkat efektivitas yang ditampilkan dari hasil simulasi adalah rata-rata efektivitas dari seluruh lokasi  pengungsian.  Ada  sebelas  daerah  yang ditetapkan sebagai lokasi pengungsian. Model logistik yang dikembangkan dalam studi ini menjadikan seluruh kecamatan sebagai daerah pengungsian. Sampai saat ini, jejaring logistik bencana gempa dan tsunami di Kota Padang belum ada yang definitif.
Apabila  sudah  ada  maka  model  logistik  dapat dikembangkan dengan menjadikan seluruh lokasi pengungsian untuk dilayani.
Studi  simulasi  dimaksudkan  menganalisis kebijakan alokasi dana untuk pengadaan makanan dan obat-obatan dalam fase tanggap darurat. Sumber masukan  utamanya  adalah  besar  dana  bantuan yang diperoleh dari berabgai sumber. Asumsi yang digunakan adalah nilai efektivitas mencerminkan pengurangan  korban  kematian  akibat  bencana. Besar alokasi dana untuk makanan dan obat-obatan harus di trade off dengan kebutuhan lainnya seperti perbaikan infrastruktur dan pengadaan komoditas lainnya.  Hal  ini  mengarahkan  pada  pentingnya mendapatkan  kombinasi  optimal  pengalokasian dana bencana yang tersedia dalam beberapa jenis kebutuhan.
Sa lah  satu  skenario  simulasi  ada lah mengalokasikan seluruh dana yang tersedia untuk pengadaan makanan dan obat-obatan. Kebijakan ini menghasilkan nilai efektivitas sebesar satu. Nilai satu berarti seluruh permintaan mampu dipenuhi. Dengan demikian, korban akibat bencana dapat dikurangi mendekati tidak ada tambahan korban jiwa tambahan. Tentunya, alokasi sebesar seratus persen menjadi kurang realistis. Sebab, alokasi dana bencana dimaksudkan untuk mendukung seluruh kegaitan logistik, bukan hanya pengadaan makanan dan obat-obatan saja.
Simulasi  sistim  logistik  yang  dikembangkan dalam studi ini telah mengacu pada tipe agile logistics. Fase tanggap darurat bertujuan mengurangi banyak korban akibat bencana. Para korban yang luka parah sepatutnya dapat diselamatkan apabila pasokan obat- obatan yang dibutuhkan dapat didistribusikan tepat waktu. Demikian juga dengan pangan, para korban dapat  terhindar  dari  berbagai  penyakit  apabila menerima pangan tepat waktu. Prinsip ini dikenal dengan istilah responsiveness.
Gambar 12. Perbandingan Efektivitas Skenario 3 dan 6
Hasil  studi  simulasi  ini  mendorong  pada pentingnya  perencanaan  transportasi  untuk mendistribusikan bantuan kepada pengungsi secara responsif. Studi ini telah menganalisis pengaruh ketersediaan truk terhadap pencapaian nilai tingkat efektivitas. Pengaruhnya jelas sangat nyata. Optimasi kebutuhan unit truk dan penugasannya menjadi isu penting menuju logistik bencana yang responsif.
Ada tiga isu yang perlu ditindaklanjuti merujuk hasil studi simulasi ini, yaitu:
a.  Prakiraan  permintaan  dan  identifikasi  jenis komoditas bantuan.
b.  Integrasi persediaan barang dan transportasi pendistribusian barang bantuan.
c.  Rancangan jejaring logistik bencana.
Kota Padang belum mempunyai jejaring logistik bencana yang agile dan lean. Saat ini, Pemerintah Kota Padang melalui BNPB telah menetapkan jalur evakuasi tsunami dan zona aman tsunami. Tiga isu diatas belum diperhatikan dengan lebih serius dalam hal kebijakan tanggap darurat. Praktek logistik komersial dapat diterapkan untuk mengakomodir tiga isu tersebut.
Penyelesaian  tiga  isu  yang  diusulkan  diatas memang harus dilakukan secara matematik. Hal ini telah banyak dipraktekan oleh beberapa studi sebelumnya.  Jejaring  logistik  adalah  keputusan strategis, sedangkan prakiraan permintaan dan integrasi persediaan dengan transportasi adalah keputusan operasional. Penyatuan ketiga isu ini dapat dilakukan melalui perancangan sebuah sistim penunjang keputusan.

## SIMPULAN
Model simulasi logistik bantuan bencana akibat gempa  dan  tsunami  telah  dibangun.  Model  ini mencerminkan sebagian praktek manajemen logistik bencana  yang  difokuskan  pada  pendistribusian bantuan dan akibat yang ditimbulkan oleh bencana. Model simulasi ini sangat bermanfaat bagi pengambil keputusan untuk merumuskan kebijakan logistik bencana.  Berbagai  skenario  telah  dirumuskan dalam studi ini dan dianalisis menggunakan model simulasi yang telah dibangun. Ada dua situasi yang dirumuskan dalam simulasi ini, yaitu bencana gempa dan bencana gempa diikuti tsunami. Kesimpulan dari  hasil  simulasi  adalah  alokasi  dana  dan transportasi pendistribusian bantuan menentukan tingkat efektivitas dibandingkan tingkat kerusakan akibat bencana. Simulasi yang dilakukan pada studi ini masih terbatas pada pendistribusian bantuan makanan  dan  obat-obatan  pada  fase  tanggap darurat. Tentunya kompleksitas akan semakin besar
apabila melibatkan fase-fase lainnya. Pengembangan model simulasi selanjutnya dapat diperluas dengan mempertimbangkan pergerakan sukarelawan dan pendistribusian seluruh jenis komoditas bantuan. Disamping itu, permasalahan logistik bencana adalah kondisi sosial korban bencana. Model juga penting melibatkan biaya sosial yang merepresentasikan tingkat efektivitas total dari sebuah manajemen logistik bencana.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada Fakultas Teknik Univesitas Andalas yang telah mendanai penelitian ini dalam Program Penelitian Mandiri Tahun 2012. Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada reviewer yang telah memberikan saran-saran untuk penyempurnaan naskah awal.

## DAFTAR PUSTAKA
Asghar,  S.,  Alahakoon,  D.,  dan  Churilov,  L.,  2004.
A  Hybrid  Decision  Support  System  Model  for Disaster Management. Proceedings of the Fourth International  Conference  on  Hybrid  Intelligent Systems (HIS’04), 1–6.
Balcik, B., dan Beamon B. M., 2008. Facility Location in Humanitarian Relief. International Journal of Logistics: Research and Applications, 11, 101–121.
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, 126, 22–34.
Beamon,  B.  M.,  dan  Kotleba,  S.  A.,  2006.  Inventory Modelling for Complex Emergencies in Humanitarian Relief Operations. International Journal Logistics: Research and Application, 9, 1–18.
Ben-Tal, A., Chung, B. D., Mandala, S. R., dan Yao, T., 2011. Robust Optimization for Emergancy Logistics Planning: Risk Mittigation in Humanitarian Relief Supply Chain. Transportation Research Part B, 45, 1177–1189.
Charnkol,  T.,  dan  Tanaboriboon,  Y.,  2006.  Tsunami Evacuation  Behavior  Analysis:  One  Step  of Transportation Disaster Response. IATSS Research, 30, 83–96.
Gatignon, A., Wassenhove, L. N. van., dan Charles, A., 2010. The Yogyakarta Earthquake: Humanitarian Relief Through IFRC’s Decentralized Supply Chain. International Journal Production Economics, 126, 102–110.
Gu, Y., 2011. Research on Optimization of Relief Supplies Distribution Aimed to Minimize Disaster Losses. Journal of Computers, 6, 603–609.
Hadiguna, R. A., 2011. An Inventory Model in Humanitarian Logistic:  A  Preliminary  Study.  1 st Workshop  on System Modelling for Policy Development UKP4, 1–7.
Hellingrath, B., dan Widera, A., 2011. Survey on Major Challenges in Humanitarian Logistics. Proceedings of the 8th International ISCRAM Conference, 1–5.
Kongsomsaksakul, S., Yang, C., dan Chen, A., 2005. Shelter Location-Allocation  Model  for  Flood  Evacuation Planning. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 6, 4237–4252.
Kusumastuti, R. D., Wibowo, S. S., dan Insanita, R., 2010. Relief Logistics Practices in Indonesia: A Survey. The 5 th International Conference on Business and Management Research (ICBMR), 1–18. Lee, Y. M., Ghosh, S., dan Ettl, M., 2009. Simulating Distribution of Emergency Relief Supplies for Disaster Response Operations. Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference, 2797–2808.
McLachlin,  R.,  dan  Larson,  P.  D.,  2011.  Building Humanitarian Supply Chain Relationships: Lessons from Leading Practitioners. Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management, 1, 32–49. Ozbay,  K.,  dan  Ozguven,  E.  E.,  2009.  Stochastic Humanitarian Inventory Control Model for Disaster Planning: Transportation Record. Journal of the Transportation Research Board, 2022/2007, 63–75. Rossum,  J.  V.,  dan  Krukkert,  R.,  2010.  Disaster Management in Indonesia: Logistical Coordination and  Cooperation  to  Create  Effective  Relief Operations. Jurnal Teknik Industri UK Petra, 12, 25–32.
Sheu., 2007. An Emergency Logistics Distribution Approach for  Quick  Response  to  Urgent  Relief  Demand  in Disasters.  Transportation  Research  Part  E,  43, 687–709.
Tatham, P., dan Houghton, L., 2011. The Wicked Problem of Humanitarian Logistics and Disaster Relief Aid. Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management, 1, 15–31.
Torre, L. E. de la, Dolinskaya, I. S., dan Smilowitz, K. R., 2012. Disaster Relief Routing: Integrating Research and Practice: Socio-Economic Planning Sciences, 46, 88–97.
Widener, M. J., dan Horner, M. W., 2011. A Hierarchical Approach to Modeling Hurricane Disaster Relief Goods Distribution. Journal of Transport Geography, 19, 821–828.
Whybark, D. C., 2007, Issues in Managing Disaster Relief Inventories.  International  Journal  Production Economics, 108, 228–235.
Yi, W., dan Kumar, A., 2007. Ant Colony Optimization for Disaster Relief Operations. Transportation Research Part E, 43, 660–672.
Yi,  W.,  dan  Ozdamar,  L.,  2007.  A  Dynamic  Logistics Coordination Model for Evacuation and Support in Disaster Response Activities. European Journal of Operational Research, 179, 1177–1193.