Sistem Penunjang Keputusan untuk Operasi Logistik ... · alam. Salah satu bencana alam yang paling banyak merengut korban terjadi di Asia (Guha‐ Sapir, et al., 2015) dengan jumlah

Sistem Penunjang Keputusan untuk Operasi Logistik Penanggulangan Bencana di Sumatra Barat Decision Support Framework for Humanitarian Relief Stockpiles – The Case of West Sumatra

S U P P O R T E D B Y :C O L L A B O R A T O R S :

PRESENTED AT:

Temasek Foundation International – National University of Singapore Urban Transportation Management Programme in Indonesia

Specialist Workshop

TLI – Asia Pacific White Paper Series

Volume 17-May-TF

Disclaimer, Limitation of Liability and Terms of Use

NUS and collaborator(s) own the copyright to the information contained in this report, we are licensed by the copyright owner to reproduce the information or we are authorised to reproduce it.

Please note that you are not authorised to distribute, copy, reproduce or display this report, any other pages within this report or any section thereof, in any form or manner, for commercial gain or otherwise, and you may only use the information for your own internal purposes. You are forbidden from collecting information from this report and incorporating it into your own database, products or documents. If you undertake any of these prohibited activities we put you on notice that you are breaching our and our licensors' intellectual property rights in the report and we reserve the right to take action against you to uphold our rights, which may involve pursuing injunctive proceedings.

The information contained in this report has been compiled from sources believed to be reliable but no warranty, expressed or implied, is given that the information is complete or accurate nor that it is fit for a particular purpose. All such warranties are expressly disclaimed and excluded.

To the full extent permissible by law, NUS shall have no liability for any damage or loss (including, without limitation, financial loss, loss of profits, loss of business or any indirect or consequential loss), however it arises, resulting from the use of or inability to use this report or any material appearing on it or from any action or decision taken or not taken as a result of using the report or any such material.

TLI – Asia Pacific Whitepaper Series: Decision Support Framework for Humanitarian Relief Stockpiles – The Case of West Sumatra

Halaman / Page 1

Executive Summary

Whitepaper ini memberikan gambaran singkat tentang framework yang dikembangkan untuk membantu perencanaan dan pemilihan lokasi fasilitas‐fasilitas logistik untuk mendukung kegiatan‐kegiatan logistik tertentu. Pada studi kasus ini, framework tersebut diterapkan untuk menentukan lokasi jaringan logistik penanggulangan bencana dalam klaster logistik. Fasilitas logistik ini bertujuan untuk mendukung operasi logistik dan penyaluran barang‐barang bantuan, terutama bahan pokok, pada fase tanggap darurat di Sumatra Barat. Penentuan lokasi fasilitas logistik ini menggunakan metoda yang mengintegrasikan Sistem Informasi Geografis (SIG) dan fuzzy Analytical Hierarchy Process (fAHP) untuk mempertimbangkan kriteria‐kriteria yang digunakan untuk menentukan lokasi gudang.

Framework ini merupakan salah satu dari beberapa solusi/studi kasus yang dikembangkan sebagai bagian dari program “Temasek Foundation International – National University of Singapore Urban Transportation Management Programme in Indonesia” yang bertujuan untuk meberikan dukungan dalam peningkatan wawasan dan pengetahuan pemerintah pusat/daerah untuk perencanaan dan pemantauan sistem angkutan barang perkotaan yang lebih efisien dan efektif.

Hasil penerapan framework ini menunjukan bahwa framework tersebut dapat digunakan untuk wilayah lainnya di Indonesia baik untuk kepentingan penanggulangan bencana maupun kepentingan logistik lainnya (seperti distribusi beras).

This whitepaper provides a decision support framework to preposition logistics network to support certain logistics activities. In this case study, the framework is applied to preposition humanitarian relief stockpiles for the real life case of West Sumatra. The logistics facilities in humanitarian relief are used to support humanitarian operation and distribution of relief goods. A novel methodology integrating GIS and fuzzy AHP, with four layer hierarchical structure, is used to consider criteria, sub‐criteria and alternative locations.

The framework is part of solutions/case studies developed as part of “Temasek Foundation International – National University of Singapore Urban Transportation Management Programme in Indonesia” programme which aims to provide support and knowledge to center/local government for efficient and effective urban freight movement.

The result of framework implementation shows that framework can be used for other region in Indonesia for humanitarian relief or other logistics activities (such as rice distribution).

Executive Summary 1

Latar Belakang (Introduction) 2

Studi Kasus: Klaster Logistik di Sumatra Barat (The Case

Study: Logistics Cluster in West Sumatra) 4

Metodologi (Methodology) 6

Hasil Penerapan (Implementation Result) 9

Kesimpulan (Conclusions) 15

Referensi (References) 16

Giuseppe Timperio1, Rika Ampuh Hadiguna2,

Insannul Kamil2, Lindawati1, Robert de Souza1

1 The Logistics Institute – Asia Pacific, National University of Singapore, Singapore 2 Universitas Andalas, West Sumatra, Indonesia

DAFTAR ISI / INSIDE THE WHITE PAPER

Penulis / Authors:


Halaman / Page 2

Latar Belakang IntroductionPada tahun 2013, tercatat telah terjadi 337 bencana alam (IFRC, 2015). Walaupun jumlah ini lebih kecil dari rata‐rata jumlah bencana alam yang terjadi setiap tahunnya dari tahun 2004 sampai 2012 (390), akan tetapi dampak dari bencana tersebut masih sangat signifikan baik dari segi material maupun dari jumlah korban. Pada tahun 2013, Palang Merah Internasional (PMI) memperkirakan jumlah kerusakan material akibat bencana mencapai 118.639 million US dollar dengan korban jiwa sebanyak 22.500 dan berdampak pada hampir 100 juta orang (IFRC, 2015).

Asia, termasuk Indonesia, merupakan salah satu wilayah yang sangat rawan bencana alam. Salah satu bencana alam yang paling banyak merengut korban terjadi di Asia (Guha‐ Sapir, et al., 2015) dengan jumlah korban sebanyak 652.754 jiwa (yang merupakan 66% dari jumlah total penduduk di dunia) (IFRC, 2015). Faktor‐faktor seperti perubahan iklim, urbanisasi kota yang sangat cepat di daerah rawan bencana, ketidakstabilan politik dan sosial, diperkirakan akan terus meningkatkan jumlah dan skala bencana dalam beberapa dekade mendatang. Hal‐hal tersebut diatas membuat sistem penanggulangan bencana menjadi sangat penting, terutama dalam peningkatan efisiensi dan efektifitas operasi pertolongan, pengurangan duplikasi kegiatan‐kegiatan penanggulangan bencana, dan pengelolaan sumber daya secara lebih baik (Balcik & Beamon, 2008).

Sistem penanggulangan bencana di fase darurat sangat dibutuhkan untuk menyalurkan bantuan barang‐barang bantuan seperti air, makanan, persediaan medis, tempat tinggal ke daerah‐daerah yang terkena bencana, untuk meringankan penderitaan korban bencana dan juga untuk meminimalkan jumlah korban (Beamon, B., 2004).

Bencana, terutama bencana alam, adalah sesuatu yang tidak pasti dan sulit diprediksi. Oleh karena itu, penanggulangan bencana sangat tergantung pada perencanaan dan kesiapan operasi logistik (Duran, et al.et al., 2011). Dengan banyaknya organisasi yang terlibat, distribusi barang dalam jumlah yang besar dan arus dana dalam jumlah yang besar pula, penanggulangan bencana menjadi salah satu rantai pasok yang sangat kompleks (Blecken, 2010). Organisasi penanggulangan bencana, baik lokal maupun

In 2013, 337 natural disasters were registered (IFRC, 2015). This is less than the average number of natural disasters registered yearly from 2004 to 2012 (390). However, the impact of natural calamities in terms of both estimated damage, and number of people reported killed is still significant. In 2013, International Red Cross estimated 118,639 million US$ worth in damages, with a death toll of 22,500, and nearly 100 million of people affected (IFRC, 2015). Asia has witnessed one of the most incidents of reported disasters and the highest reported number of victims (Guha‐ Sapir, et al., 2015), with causalities over the period 2004‐2013 being estimated at 652,754 ‐ 66% of total worldwide figures (IFRC, 2015), and 4,625 observed disasters since the turn of this century (UN ESCAP, 2015). Furthermore, factors such as climate change, rapid urbanization of cities located in disaster prone areas, political and social instabilities, are expected to determine a further raise in number and scale of humanitarian crises (both man‐made and natural) in the coming decades. These premises have brought about a growing attention to humanitarian logistics, and especially enhancement of the efficiency and effectiveness of relief operations, reduce duplication of efforts, and in general to better manage resources (Balcik & Beamon, 2008).

Objective of emergency response is to provide relief goods (water, food, medical supply, shelter) to disaster affected areas, to alleviate human suffering and to minimize the number of victims (Beamon, B., 2004).

However, given the unpredictability of natural disaster events, for achieving an effective and efficient response, preparedness phase is critical, especially with regards to design of logistics operations for relief items (Duran, et al.et al., 2011). Moreover, the complexity of operational scenarios derived from the large number of stakeholders involved in those crises, the massive deployment of goods and personnel, as well as the massive financial flows to be managed, leads to the emergence of complex supply chain networks (Blecken, 2010). Specifically, relief organizations, both local and international, are faced by ample challenges in their relief chain design and management, such as unpredictability of demand and short


Halaman / Page 3

internasional, dan pemerintah harus menghadapi banyak tantangan seperti ketidakpastian jumlah bantuan yang dibutuhkan, tengat waktu yang sangat singkat (biasanya sekitar 72 jam) dan kurangnya sumber daya manusia maupun teknologi dan transportasi (Balcik & Beamon, 2008).

Dari sudut pandang manajemen rantai pasokan, bencana berpotensi untuk mengganggu kegiatan‐kegiatan di rantai pasok yang bersangkutan. Bencana bisa mengakibatkan kerusakan pada pusat distribusi dan infrastruktur logistik. Ini bisa mengakibatkan penundaan dalam pelaksanaan operasi bantuan dan dapat berdampak langsung pada jumlah korban di daerah bencana (Nahleh, et al., 2013). Organisasi penanggulangan bencana dan pemerintah berupaya untuk meminimalkan risiko gangguan tersebut dengan mempersiapkan perencanaan dan tindakan‐tindakan yang harus dilakukan untuk merespons keadaan darurat (Celik & Gumus, 2016 ).

Dalam penanganan bencana, setiap rantai pasok dan lokasi dari rantai pasok tersebut sangat berpengaruh terhadap kinerja penanggulangan bencana terutama dalam hal kecepatan dan kelancaran operasi darurat [(Balcik & Beamon, 2008) (Roh, et al., 2013)]. Mempersiapkan klaster logistik seperti membangun dan mengoperasikan fasilitas‐fasilitas penyimpanan barang‐barang logistik atau gudang di lokasi‐lokasi startegis menjadi salah satu kunci untuk mencapai efisiensi dan efektivitas operasi logistik dalam penanggulangan bencana (Rezaei‐Malek, et al., 2016). Ketika terjadi bencana, klaster logistik dengan jaringan fasilitas di lokasi‐lokasi strategis akan dapat menjamin ketersediaan barang dan mendistribusikannya ke daerah bencana dengan lebih cepat. Hal ini tidak hanya berguna untuk mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk pengadaaan barang (Duran, et al., 2011) tapi juga untuk meminimalisasi risiko pengadaan barang (Balcik & Beamon, 2008).

Whitepaper ini akan mengulas tentang salah satu framework untuk membangun kerangka jaringan rantai pasokan untuk pendukung operasi logistik bencana khususnya pada fase tanggap darurat. Framework ini digunakan untuk menentukan lokasi gudang di Provinsi Sumatera Barat dengan mempertimbangkan enam alternatif lokasi.

lead times (the golden window is typically 72 hours) for a wide range of supplies, lack of resources such as people, technology, transportation capacity and money (Balcik & Beamon, 2008).

From the supply chain management standpoint, disasters are events with potentials of disrupting the nodes (distribution centres) and arcs (logistics infrastructure) of a supply chain. Disruptions might determine delays in the implementation of relief operations, hence having a direct impact on the survival rate in affected zones (Nahleh, et al., 2013). Relief organizations and governments then need to minimize risk of supply chains disruptions, and learn what actions to take in order to recover to recover fast, through a greater engagement in preparatory activities that enhance their logistics resilience when responding to emergencies (Celik & Gumus, 2016).

The lessons learnt from earlier worldwide large scale emergency responses suggest that supply chain nodes, and especially their locations, affect directly to disaster response performances in terms of speed and operations’ sustainability [(Balcik & Beamon, 2008) (Roh, et al., 2013)]. Particularly, pre‐positioning critical relief supplies in strategic locations can be an effective strategy to increase the robustness and resilience of humanitarian supply chains (Rezaei‐Malek, et al., 2016). When responding to sudden onset large scale disasters events, an established prepositioned network would be highly beneficial for enhancing the agility in the mobilization of emergency supplies. Immediate benefit of this strategy consist in the complete elimination of procurement phase for relief goods (Duran, et al., 2011), but also minimization of challenges and risk associated with post‐disaster supply procurement (Balcik & Beamon, 2008).

In this whitepaper, we propose the design of a supply chain framework for multi‐stage network design in the domain of disaster relief supply chains, providing a methodological approach to guide policy making and inform field implementation in designing resilient humanitarian response, ultimately enhancing an early response mechanism.


Halaman / Page 4

Studi Kasus: Klaster Logistik di Sumatra Barat

The Case Study: Logistics Cluster in West Sumatra

Sumatera Barat adalah provinsi di Indonesia yang terletak di pulau Sumatera dengan Padang sebagai ibu kotanya. Wilayah provinsi ini menempati sepanjang pesisir barat Sumatera bagian tengah dan sejumlah pulau di lepas pantainya seperti Kepulauan Mentawai. Luas wilayah sekitar 42.297,30 km² dan berbatasan dengan empat provinsi, yakni Sumatera Utara, Riau, Jambi, dan Bengkulu. Provinsi ini berpenduduk sebanyak 4.846.909 jiwa yang terdiri dari 12 kabupaten dan 7 kota dengan pembagian wilayah administratif sesudah kecamatan di seluruh kabupaten (kecuali kabupaten Kepulauan Mentawai) dinamakan sebagai nagari.

Sumatera Barat merupakan salah satu provinsi yang sering menghadapi tantangan bencana alam seperti gempa bumi, tsunami, banjir, tanah longsor, letusan gunung merapi, angin puting beliung, banjir bandang, kekeringan dan lainnya. Bencana gempa pada 30 September 2009 telah menjadi titik balik kesadaran banyak pihak terkait khususnya pemerintah pusat dan daerah untuk mempersiapkan skenario mitigasi ancaman gempa dan tsunami secara cerdas, sistematis dan terorganisir. Kesadaran ini mengacu pada jumlah korban ketika gempa terjadi sebagaimana dipublikasikan oleh Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Sumatera Barat diperkirakan sebanyak 1.197 orang meninggal, 1.798 orang luka/sakit dan 6.554 orang mengungsi. Kota Padang dan Kabupaten Padang Pariaman adalah dua wilayah yang mengalami korban meninggal dan luka/sakit terbesar.

Peta seismisitas di darat pada Provinsi Sumatera Barat dapat dilihat pada Gambar 1. Peta ini memperlihatkan sejumlah titik yang berpotensi memicu gempa.

Sistem manajemen bencana banyak melibatkan organisasi‐organisasi pemerintah dan non‐pemerintah dengan peran yang berbeda satu sama lain. Koordinasi menjadi kata kunci untuk mencapai efisiensi dan efektivitas operasi logistik. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) Indonesia mendorong pembentukan klaster tanggap bencana dalam rangka memperlancar tugas pada masing‐masing bidang ketika menghadapi bencana. Ada beberapa klaster dalam tanggap bencana sesuai

Sumatera Barat is a province in Indonesia located on the island of Sumatera with Padang as its capital. The province occupies along the western coast of central Sumatera and a number of islands off the coast such as the Mentawai Islands. The total area is about 42.297,30 km² and is bordered by four provinces, namely Sumatera Utara, Riau, Jambi, and Bengkulu. The province has a population of 4,846,909 people, consisting of 12 districts and 7 cities with administrative subdivisions after sub‐districts in all districts (except Mentawai Islands district) named as nagari.

Sumatera Barat is one of the province that facing the highest risk of natural disasters such as earthquakes, tsunamis, floods, landslides, volcanic eruptions, tornadoes, flash floods, droughts and others. The earthquake disaster on September 30, 2009 has been a turning point in the awareness of many stakeholders, especially the central and local governments, to prepare for responsive, systematic and organized mitigation scenario of earthquake and tsunami threats. This awareness refers to the number of casualties when the earthquake occurred as published by the Regional Disaster Management Agency (BPBD) of Sumatera Barat is estimated as many as 1,197 people died, 1,798 wounded and 6,554 people displaced. Padang City and Padang Pariaman District are areas that suffered many deaths and injuries.

Seismicity map on land in West Sumatera Province can be seen in Figure 1. This map shows a number of potential trigger points for the earthquake.

The disaster management system involves many government and non‐governmental organizations with different roles. Coordination becomes the key to achieving efficiency and effectiveness of logistics operations. Indonesia's National Disaster Management Agency (BNPB) encourages the formation of disaster response clusters in order to facilitate tasks in each field when faced with disasters. Such clusters are aligned with the emergency response command system and can be divided into: Health Cluster, Search And Rescue Cluster, Logistics Cluster, Displacement and Protection Cluster, Education Cluster, Cluster of Facilities and Infrastructure,


Halaman / Page 5

dengan sistem komando tanggap darurat bencana yaitu: Klaster Kesehatan, Klaster Pencarian dan Pengamatan, Klaster Logistik, Klaster Pengungsian dan Perlindungan, Klaster Pendidikan, Klaster Sarana dan Prasarana, Klaster Ekonomi, Klaster Pemulihan Dini. Studi kasus ini berfokus pada klaster logistik yang bertanggung jawab pada operasi logistik pada fase tanggap darurat. Klaster logistik dipilih karena memiliki peran secara langsung dalam penanganan bencana, baik terhadap korban bencana maupun bantuan yang akan didistribusikan.

Source: http://pusdalopspbsumbar.blogspot.co.id/2015/08/ancaman‐gempabumi‐di‐sumatera‐tidak.html

Gambar 1. Peta Seismisitas di Darat Provinsi Sumatra Barat

Klaster logistik bertujuan untuk membangun koordinasi dan kolaborasi dari masyarakat, pemerintah dan dunia usaha untuk kesiapan dan ketersediaan barang‐barang logistik, meningkatkan respon logistik pada status keadaan darurat, mengidentifikasi kesenjangan, hambatan dan duplikasi kegiatan operasi logistik. Tugas pokoknya adalah mengumpulkan, menganalisa dan menyebarluaskan

Economic Cluster, Cluster of Early Recovery. This case study focuses on the logistics cluster responsible for logistics operations in the emergency response phase. The logistics cluster is chosen because it has a direct role in disaster management, both for disaster victims and the aid to be distributed.

Source: http://pusdalopspbsumbar.blogspot.co.id/2015/08/ancaman‐gempabumi‐di‐sumatera‐tidak.html

Figure 2. Seismicity map in Land of West Sumatera Province

The logistics cluster aims to develop coordination and collaboration of communities, governments and businesses for the readiness and availability of logistics goods, improve logistical response on emergency status, identify gaps, constraints and duplication of logistics operations. Its main task is to collect, analyze and disseminate information on logistics, plan operations of logistics, provide advice and technical


Halaman / Page 6

informasi tentang logistik, menyusun dan mengembangkan rencana operasi di bidang logistik, memberikan saran dan bantuan teknis, memberikan fasilitas dan mobilisasi logistik yang diperlukan dan mengkoordinasikan masyarakat, pemerintah dan dunia usaha di bidang penanggulangan bencana. Efektivitas koordinasi dari klaster logistik dipengaruhi oleh ketersediaan fasilitas penyimpanan barang‐barang logistik atau gudang.

Salah satu keputusan strategis dalam logistik bencana adalah pemilihan lokasi gudang. Gudang adalah fasilitas penyimpanan sejumlah barang yang dibutuhkan untuk operasi logistik pada fase tanggap darurat. Kejadian bencana yang tidak pasti, luas area terdampak akibat bencana yang luas, jumlah korban yang banyak, lokasi pengungsian para korban yang tersebar luas dan kondisi infrastruktur yang rusak berat adalah kondisi yang harus diperhatikan dalam pemilihan lokasi gudang. Studi kasus ini bertujuan mengembangkan framework pemilihan lokasi gudang dengan melibatkan banyak kriteria untuk maksimisasi tingkat pelayanan terhadap korban bencana.

assistance, provide necessary logistical facilities and mobilization and coordinate communities, governments and businesses in disaster management. The effectiveness of the coordination of the cluster of logistics is influenced by the availability of storage facilities of logistic goods or warehouses.

One of the strategic decisions in disaster logistics is the selection of warehouse locations. The warehouse is a storage facility for the amount of goods needed for logistics operations in the emergency response phase. Uncertain catastrophic events, the wide area affected by the widespread disaster, the large number of victims, the refugee camps of the victims are widespread and the condition of infrastructure is severely damaged is a condition that must be considered in the selection of warehouse location. This case study aims to develop a warehouse location selection model involving multiple criteria for service level maximization.

Metodologi MethodologyFramework yang dikembangkan dan digunakan di studi ini terdiri dari (1) analisis potensi kebutuhan, dan (2) rancangan jaringan tanggap bencana, dengan mempertimbangkan pengadaan dan pengelolaan barang, seperti yang diilustrasikan di Gambar 2. Dengan menggunakan framework ini, kriteria‐kriteria penting untuk manajemen penanggulangan bencana akan teridentifikasi untuk selanjutnya dapat digunakan dalam mempersiapkan klaster logistik yang sesuai. Framework ini dibangun dengan menggunakan metoda yang mengintegrasikan Sistem Informasi Geografis (SIG) dan fuzzy Analytical Hierarchy Process (fAHP) seperti yang diilustrasikan di Gambar 3 dan 4.

The decision support framework proposed for this case encompasses the analysis of (potential) demand, actual design of emergency response networks, with the inclusion of considerations on inventory management policies as illustrated in Figure 2. Through this, decision‐makers can then identify the criticalities along their supply chains, and design efficient and effective strategies to enhance supply chain robustness before the next major natural disaster occurs. Moreover, to meet the overarching optimization criterion comprising “maximizing the speed” of relief operations in the immediate aftermath of an emergency, a novel approach that integrates the Geographic Information System (GIS) and fuzzy Analytical Hierarchy Process (fAHP), with four layer hierarchical structure, is used as shown in Figure 3 and 4.


Halaman / Page 7

Gambar 2. Framework Pengambilan Keputusan

Gambar 3. Framework Pengambilan Keputusan dengan 4 Struktur Hierarki

Figure 2. Multi stage strategic network planning and supply chain framework

Figure 3. Four layer hierarchical structure for the decision support framework


Halaman / Page 8

Gambar 4. Langkah‐langkah yang harus dilakukan di Framework Pengambilan Keputusan

Kegiatan wawancara dilakukan sesuai dengan tahapan‐tahapan/langkah‐langkah di framework pengambilan keputusan. Wawancara dilakukan untuk mendapatkan data sebagai berikut:

1. Pencarian alternatif‐alternatif lokasi untuk fasilitas gudang 2. Penentuan kualifikasi pakar‐pakar yang dipertimbangkan untuk memberikan

penilaian bobot kriteria‐kriteria dan alternatif‐alternatif lokasi 3. Menentukan kriteria‐kriteria yang akan digunakan dalam pemilihan lokasi. 4. Memberikan penilaian perbandingan berpasangan (pairwise comparison) untuk

menentukan nilai bobot Selanjutnya, pengumpulan data dilakukan menggunakan kuisioner. Ada dua tahap penilaian yang dilakukan oleh para pakar, yaitu penilaian bobot kriteria dan penilaian bobot alternatif‐alternatif. Metoda pembobotan menggunakan fuzzy Analytical Hierarchy Process (fAHP).

Figure 4. Methodological approach at‐a‐glance

Interview conducted to obtain:

1. Identifying alternative locations for logistics facilities 2. Determining qualifications of experts considered to provide a weighted

assessment of criteria and location alternatives. 3. Determining the criteria to be used in site selection. 4. Providing pairwise comparison to determine the weight value.

Next, the data were collected using questionnaires. There are two stages of assessment conducted by the experts, namely the assessment of the criteria weight and weight assessment alternatives. The weighting method uses fuzzy Analytical Hierarchy Process (fAHP).


Halaman / Page 9

Hasil Penerapan Implementation Result Tahapan awal yang dilakukan pada studi ini adalah melakukan wawancara dan survei ke BPBD (Badan Penanggulangan Bencana Daerah) yang dilakukan selama bulan September 2016 untuk memperoleh data awal yang diperlukan. Data yang dikumpulkan untuk studi ini adalah lokasi‐lokasi yang dipertimbangkan layak sebagai tempat fasilitas gudang. Fokus dari pencarian alternatif‐alternatif adalah kabupaten/kota yang berada di sepanjang pantai atau pesisir barat. Lokasi yang jauh dari pesisir juga dipertimbangkan sebagai variable control.

Kemudian, beberapa kriteria untuk dipertimbangkan dalam pemilihan lokasi gudang dirumuskan berdasarkan kajian literatur terlebih dahulu. Selanjutnya, kriteria‐kriteria ini didiskusikan dengan 3 pakar dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Sumatra Barat, Non‐Government Organization (NGO) dan akademisi. Tujuan diskusi dari kriteria‐kriteria ini adalah mengevaluasi apakah kriteria‐kriteria tersebut dapat digunakan untuk menilai alterantif‐alternatif lokasi gudang untuk mendukung opeasi logistik bencana gempa dan tsunami di Provinsi Sumatera Barat. Rumusan kriteria‐kriteria dan deskripsinya dapat dilihat pada Tabel 1.

Penilaian bobot untuk setiap kriteria dilakukan dengan melibatkan 20 pakar dari beberapa organisasi seperti: Palang Merah Indonesia (PMI), Non‐Government Organization (NGO), Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD), Dinas Kesehatan (DINKES), Dinas Kesehatan (DINSOS), dan akademisi (lihat Tabel 2). Pakar‐pakar yang kami wawancara berpendapat bahwa kriteria‐kriteria ini sangat relevan untuk mengevaluasi alternatif‐alternatif lokasi untuk gudang. Hasil penilaian bobot kriteria dapat dilihat di Tabel 3.

Hasil penilaian bobot kriteria memperlihatkan bawah risiko, akses ke zona terdampak dan akses ke infrastruktur merupakan tiga kriteria penting untuk menentukan lokasi gudang.

The initial stages carried out in this study were conduct interviews to BPBD (Regional Disaster Management Agency) and survey conducted during September 2016 to obtain preliminary data needed in conducting research. The data collected in this study are the locations considered eligible as warehouse facilities. The focus of the study for alternatives is districts along the coast or west coast. A remote location from the coast is also considered a variable control.

Then, several criteria to be considered in the selection of warehouse locations are formulated based on literature review first. We then discussed these criteria with 3 experts from Regional Disaster Management Agency (BPBD) West Sumatra, Non‐Government Organization (NGO) and academician. The purpose of the discussion of these criteria is to evaluate whether these criteria can be used to assess warehouse location alternatives to support logistics operations of the earthquake and tsunami disaster in West Sumatera Province. Formulation of criteria and description can be seen in Table 1.

The weight assessment for each criterion is done by involving several experts, namely: Indonesian Red Cross (PMI), Non‐Government Organization (NGO), Regional Disaster Management Agency (BPBD), Public Health Service Office (DINKES), Social Service Office (DINSOS), and academicians (Sample statistics is in Table 2). All of these experts stated that these criteria are highly relevant for considering alternative locations. The result of weighting criteria is summarized in Table 3.

Results show that Risk, Access to Affected Zoned, and Access to Infrastructure are considered the most important criteria to select the location for prepositioning strategic emergency stockpiles.


Halaman / Page 10

Tabel 1. Rumusan kriteria‐kriteria dan deskripsinya

# Kriteria Deskripsi

C1 Cakupan Jangkauan geografis lokasi gudang ke potensi daerah terdampak bencana

C2 Akses ke zona terdampak

Waktu yang dibutuhkan untuk menjangkau potensi daerah terdampak

C3 Risiko

Lokasi gudang tidak masuk dalam zona berisiko tinggi terdampak bencana

C4 Akses ke infrastruktur

Lokasi gudang mudah diakses oleh moda transportasi baik darat, laut dan udara serta jasa logistic lainnya termasuk peralatan berat

C5 Akses ke koridor

Lokasi gudang termasuk bagian dari koridor ekonomi sistem logistik nasional atau sistem logistik daerah

C6 Hambatan lalu lintas

Jalur dari/ke lokasi gudang bebas dari hambatan lalu lintas baik dengan menggunakan moda darat, laut atau udara

C7 Biaya

Biaya transportasi dari lokasi gudang ke daerah terdampak

C8 Rencana pembangunan nasional

Kedekatan dengan pusat ekonomi atau sentra‐sentra ekonomi/perdagangan daerah

Table 1. Formulation of criteria and description

# Criteria Description

C1 Coverage

The geographical coverage for each hub based on travel time to reach disaster affected populations. This involves combining geographic population distribution with hazard zones.

C2 Access to affected zones

Lead time to reach the affected populations.

C3 Risk

The location should be outside of identified hazard zones (Exclusion criteria)

C4 Access to infrastructure

Access to suitable infrastructure for transport (air, sea, land), with suitable operational capacities including storage, transportation assets, commercial service providers and mechanical handling equipment’s.

C5 Access to Corridor

The need for the locations to be located within one of the major transportation corridors as pre‐identified by the Indonesian Government

C6 Congestion

Heavily congested facilities (port, airports) and corresponding road access is a negative or exclusion criteria

C7 Costs

Transportation costs for resupplying HRFs and running operations from the respective locations (includes sending goods from the hub to affected areas).

C8 National development plan (NDP)

Proximity to Economic Centres identified in the National Master Plan for the Acceleration and Expansion of Indonesia ‐Economic Development 2011‐2025


Halaman / Page 11

Tabel 2. Ringkasan Pakar untuk Penilaian Bobot Kriteria

Sampel

Stakeholder Total

PMI NGO BPBD DINKES DINSOS Akademisi

# 4 3 3 3 4 3 20% 20% 15% 15% 15% 20% 15% 100%

Tabel 3. Hasil pembobotan kriteria‐kriteria

Kriteria PMI NGO BPBD DINKES

DINSOS

Akademisi

Total

Cakupan 0.132 0.162 0.143 0.039 0.134 0.191 0.125Akses ke zona terdampak

0.119 0.198 0.104 0.169 0.128 0.105 0.139

Risiko 0.201 0.207 0.113 0.109 0.125 0.083 0.141Akses ke infrastruktur

0.142 0.125 0.113 0.149 0.131 0.111 0.136

Akses ke koridor 0.110 0.068 0.157 0.116 0.124 0.141 0.120Hambatan lalu lintas

0.094 0.091 0.145 0.152 0.125 0.091 0.116

Biaya 0.124 0.105 0.113 0.108 0.116 0.112 0.118Rencana pembangunan nasional

0.078 0.044 0.113 0.159 0.116 0.165 0.105

Table 2. Summary of Experts for Criteria Weight Assessment

Sample Size

Stakeholders Total

PMI NGO BPBD DINKES DINSOS Academic

# 4 3 3 3 4 3 20 % 20% 15% 15% 15% 20% 15% 100%

Table 3. Results of weighted criteria

Criteria PMI NGO BPBD DIN KES

DIN SOS

Academic Total

Coverage 0.132 0.162 0.143 0.039 0.134 0.191 0.125

Access to affected zones 0.119 0.198 0.104 0.169 0.128 0.105 0.139

Risk 0.201 0.207 0.113 0.109 0.125 0.083 0.141

Access to infrastructure 0.142 0.125 0.113 0.149 0.131 0.111 0.136

Access to Corridor 0.110 0.068 0.157 0.116 0.124 0.141 0.120

Congestion 0.094 0.091 0.145 0.152 0.125 0.091 0.116

Costs 0.124 0.105 0.113 0.108 0.116 0.112 0.118

National development plan (NDP)

0.078 0.044 0.113 0.159 0.116 0.165 0.105


Halaman / Page 12

1 http://www.sumbarprov.go.id

Langkah selanjutnya adalah penilaian bobot untuk setiap alternatif lokasi gudang. Sesuai dengan masukan dari BPBD, alternatif lokasi yang dipertimbangkan adalah Padang, Pariaman, Padang Pariaman, Padang Panjang, Solok dan Pesisir Selatan (lihat Gambar 5). Profil dari setiap alternatif lokasi diperoleh dari website resmi pemerintah1 sebagai berikut:

1. Kota Padang adalah ibukota Provinsi Sumatera Barat yang terletak di pantai barat pulau Sumatera dengan luas adalah 694,96 km2 terdiri dari 11 kecamatan. Jumlah penduduk sebanyak 1.000.096 jiwa.

2. Kabupaten Solok mempunyai luas wilayah sekitar 3738 km2 dan terdiri dari 14 kecamatan. Topografi wilayah sangat bervariasi antara dataran, lembah dan berbukit‐bukit. Disamping itu, Kabupaten Solok juga memiliki satu gunung berapi yaitu Gunung Talang. Jumlah penduduk sebanyak 366.680 jiwa.

3. Kabupaten Padang Pariaman memiliki luas wilayah 1.328,79 km2 yang terdiri dari 17 kecamatan dan 103 Nagari. Jumlah penduduk sebanyak 458.746 jiwa

4. Kota Pariaman secara geografis terletak pada jalur strategis lintas Sumatera Bagian Barat yang menghubungkan Provinsi Sumatera Utara dan Provinsi Sumatera Barat yang terdiri dari empat kecamatan. Luas wilayah 73.36 km2 dan jumlah penduduk sebanyak 83.151 jiwa.

5. Kabupaten pesisir selatan mempunyai luas wilayah 5.749,89 km2 dengan banyak kecamatan 15 kecamatan. Jumlah penduduk sebanyak 451.553 jiwa.

6. Kota Padangpanjang mempunyai luas wilayah 23 km2 yang terdiri dari jumlah kecamatan sebanayk dua kecamatan yaitu Kecamatan Padangpanjang Barat dan Kecamatan Padangpanjang Timur. Jumlah penduduk sebanyak 49.451 jiwa. Kota ini mempunyai tiga gunung, yaitu: Gunung Marapi, Gunung Singgalang dan Gunung Tandikat.

The next step is weight assessment for each alternative warehouse location. The location alternatives considered are Padang, Pariaman, Padang Pariaman, Padang Panjang, Solok and Pesisir Selatan (see Figure 5 for map representation of these locations). The profile of each alternative location is obtained from the official government website1 as follows:

1. Padang City is the capital of Sumatera Barat Province located on the west coast of Sumatra island with an area of 694.96 km2 consisting of 11 districts. The population of 1,000,096 peoples.

2. Solok district has an area of about 3738 km2 and consists of 14 districts. The topography of the region varies greatly between plains, valleys and hills. In addition, Solok District also has one volcano that is Mount Talang. The population of 366,680 peoples.

3. Padang Pariaman District has an area of 1,328,79 km2 consisting of 17 districts and 103 Nagari. The population of 458,746 peoples

4. Pariaman City is geographically located on a strategic route across West Sumatra that connects North Sumatra Province and West Sumatra Province consisting of four districts. The area is 73.36 km2 and the population is 83,151 peoples.

5. Southern coastal district has an area of 5,749.89 km2 with many subdistricts of 15 districts. The population of 451,553 peoples.

6. Padangpanjang City has an area of 23 km2 which consists of the number of sub‐districts sebanayk two subdistricts of West Padangpanjang District and East Padangpanjang District. The population is 49,451 peoples. The city has three mountains, namely: Mount Marapi, Mount Singgalang and Mount Tandikat.


Halaman / Page 13

Gambar 5. Peta Alternatif Lokasi

Penilaian bobot prioritas dari setiap lokasi adalah sintesis dari bobot kriteria‐kriteria dan bobot parsial setiap alternatif lokasi. Penilaian bobot prioritas ini melibatkan 6 pakar yang terdiri dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Sumatera Barat sebanyak dua orang, Palang Merah Indonesia (PMI) Sumatera Barat sebanyak dua orang dan akademisi sebanyak dua orang. Tabel 4 memperlihatkan nilai‐nilai bobot untuk setiap alternatif baik nilai keseluruhan maupun nilai bobot parsial untuk setiap kriteria. Hasil studi menunjukan bahwa Kota Padang adalah lokasi yang paling diprioritaskan untuk pembangunan fasilitas gudang. Lokasi ini mendapatkan nilai bobot terbesar untuk semua kriteria kecuali kriteria risiko. Hasil ini dapat dipahami dan diterima secara rasional karena posisi geografis adalah strategis baik dari cakupan, akses ke zona terdampak, akses ke infrastruktur, akses ke koridor, hambatan lalu lintas, biaya dan rencana pembangunan nasional.

Figure 5. Map Representation of the Alternative Locations

Assessing the priority weight of each location is the synthesis of the weight of the criteria and the partial weight of each alternative location. This assessment involved 6 experts from Regional Disaster Management Agency (BPBD) West Sumatra (2 experts), Indonesian Red Cross (PMI) (2 experts) and academicians (2 experts). Table 4 is the weight values for each alternative both of the overall value and of the partial weight value for each criterion. The results of the study show that Padang City is the most prioritized location for the construction of warehouse facilities. This location gets the greatest weighting value for all criteria except the risk criteria. These results can be understood and accepted rationally because the geographical position is strategic both from coverage, access to affected zones, access to infrastructure, access to corridor, congestion, costs and national development plan (NDP).


Halaman / Page 14

Tabel 4 Hasil pembobotan alternatif‐alternatif

Kriteria Padang Pariaman

Padang Pariaman

Padang Panjang

Solok Pesisir Selatan

Cakupan 0.347 0.155 0.229 0.096 0.067 0.107

Akses ke zona terdampak

0.338 0.203 0.201 0.070 0.078 0.111

Risiko 0.126 0.109 0.102 0.239 0.264 0.160

Akses ke infrastruktur

0.317 0.265 0.215 0.072 0.077 0.054

Akses ke koridor 0.463 0.124 0.127 0.130 0.101 0.054

Hambatan lalu lintas

0.364 0.231 0.226 0.064 0.065 0.050

Biaya 0.373 0.181 0.179 0.089 0.097 0.081

Rencana pembangunan nasional

0.401 0.188 0.134 0.106 0.117 0.053

Bobot Keseluruhan

0.335 0.182 0.177 0.110 0.110 0.086

Prioritas 1 2 3 4 4 5

Table 4 Results of weighted alternatives

Kriteria Padang Pariaman

Padang Pariama

n

Padang Panjang Solok Pesisir

Selatan

Coverage 0.347 0.155 0.229 0.096 0.067 0.107

Access to affected

zones 0.338 0.203 0.201 0.070 0.078 0.111

Risk 0.126 0.109 0.102 0.239 0.264 0.160

Access to

infrastructure 0.317 0.265 0.215 0.072 0.077 0.054

Access to Corridor 0.463 0.124 0.127 0.130 0.101 0.054

Congestion 0.364 0.231 0.226 0.064 0.065 0.050

Costs 0.373 0.181 0.179 0.089 0.097 0.081

National development plan (NDP)

0.401 0.188 0.134 0.106 0.117 0.053

Overall Weight 0.335 0.182 0.177 0.110 0.110 0.086

Priority 1 2 3 4 4 5


Halaman / Page 15

Kesimpulan Conclusions

Studi ini telah berhasil membangun framework untuk pemilihan lokasi gudang untuk pendukung operasi logistik bencana khususnya pada fase tanggap darurat. Kriteria‐kriteria yang dilibatkan dalam pemilihan lokasi adalah cakupan, akses ke zona terdampak, risiko, akses ke infrastruktur, akses ke koridor, hambatan lalu lintas, biaya dan rencana pembangunan nasional. Framework ini digunakan untuk menentukan lokasi gudang di Provinsi Sumatera Barat yang mempertimbangkan enam alternatif lokasi. Hasil penerapan framework menunjukan bahwa framework dapat digunakan untuk wilayah lainnya di Indonesia baik untuk kepentingan penanggulangan bencana maupun kepentingan logistik lainnya (seperti distribusi beras).

This study has succeeded in building a model of warehouse location selection to support disaster logistics operations especially in the emergency response phase. The criteria involved in site selection are Coverage, Access to affected zones, Risk, Access to infrastructure, Access to Corridor, Congestion, Costs and National development plan (NDP). This model is used to determine warehouse location in West Sumatera Province considering six location alternatives. The result of framework implementation shows that framework can be used for other region in Indonesia for humanitarian relief or other logistics activities (such as rice distribution).


Halaman / Page 16

Referensi References

Balcik, B., and Beamon, M. (2008). "Facility location in humanitarian relief", International Journal of Logistics: Research and Applications, Vol.11 No. 2, pp. 101‐121.

Beamon, B. (2004). "Humanitarian relief chains: issues and challenges", 34th International Conference on Computers and Industrial Engineering,. San Francisco, CA, USA.

Blecken, A. (2010). "Humanitarian Logistics ‐ Modeling Supply Chain Processes of Humanitarian Organizations". Suttgard: Haupt Publisher

Celik, E., and Gumus, A.T. (2016). "An outranking approach based on interval type‐2 fuzzy sets to evaluate preparedness and response ability of non‐governmental humanitarian relief organizations", Computers & Industrial Engineering, Vol. 101, pp. 21‐34

Duran, S., Gutierrez, M., and Keskinocak, P. (2011). "Pre‐Positioning of Emergency Items Worldwide for CARE International", Interfaces, Vol. 41 No. 3, pp.223 ‐ 237.

Guha‐ Sapir, D., Hoyois, P., and Below, R. (2015). "Annual Disaster Statistical Review 2014: The numbers and trends". Brussels, Belgium: Centre for Research of the Epidemiology of Disasters Publications.

IFRC. (2015). "World Disasters Report 2014 – Data" available at: http://www.ifrc.org/world‐disasters‐report‐2014/data (accessed 10 May 2016)

Nahleh, Y., Kumar, A., and Daver, F. (2013). "Facility Location Problem in Emergency". International Journal of Mechanical, Aereospace, Mechatronic, and Manufacturing Engineering, Vol. 7 No. 10, pp. 2113‐2118.

Rezaei‐Malek, M., Tavakkoli‐Moghaddam, R., Zahiri, B., Bozorgi‐Amiri, A. (2016). "An interactive approach for designing a robust disaster relief logistics network with perishable commodities". Computers & Industrial Engineering, Vol. 94, pp. 201‐215

Roh, S., Jang, H., and Han, C. (2013). "Warehouse Location Decision Fctors in Humanitarian Relief Logistics". The Asian Journal of Shipping and Logistics, Vol. 29No. 1, pp. 103‐120.

UN ESCAP. (2015). Asia‐Pacific Disaster Report 2015. Bangkok: United Nations publications.

Balcik, B., and Beamon, M. (2008). "Facility location in humanitarian relief", International Journal of Logistics: Research and Applications, Vol.11 No. 2, pp. 101‐121.

Beamon, B. (2004). "Humanitarian relief chains: issues and challenges", 34th International Conference on Computers and Industrial Engineering,. San Francisco, CA, USA.

Blecken, A. (2010). "Humanitarian Logistics ‐ Modeling Supply Chain Processes of Humanitarian Organizations". Suttgard: Haupt Publisher

Celik, E., and Gumus, A.T. (2016). "An outranking approach based on interval type‐2 fuzzy sets to evaluate preparedness and response ability of non‐governmental humanitarian relief organizations", Computers & Industrial Engineering, Vol. 101, pp. 21‐34

Duran, S., Gutierrez, M., and Keskinocak, P. (2011). "Pre‐Positioning of Emergency Items Worldwide for CARE International", Interfaces, Vol. 41 No. 3, pp.223 ‐ 237.

Guha‐ Sapir, D., Hoyois, P., and Below, R. (2015). "Annual Disaster Statistical Review 2014: The numbers and trends". Brussels, Belgium: Centre for Research of the Epidemiology of Disasters Publications.

IFRC. (2015). "World Disasters Report 2014 – Data" available at: http://www.ifrc.org/world‐disasters‐report‐2014/data (accessed 10 May 2016)

Nahleh, Y., Kumar, A., and Daver, F. (2013). "Facility Location Problem in Emergency". International Journal of Mechanical, Aereospace, Mechatronic, and Manufacturing Engineering, Vol. 7 No. 10, pp. 2113‐2118.

Rezaei‐Malek, M., Tavakkoli‐Moghaddam, R., Zahiri, B., Bozorgi‐Amiri, A. (2016). "An interactive approach for designing a robust disaster relief logistics network with perishable commodities". Computers & Industrial Engineering, Vol. 94, pp. 201‐215

Roh, S., Jang, H., and Han, C. (2013). "Warehouse Location Decision Fctors in Humanitarian Relief Logistics". The Asian Journal of Shipping and Logistics, Vol. 29No. 1, pp. 103‐120.

UN ESCAP. (2015). Asia‐Pacific Disaster Report 2015. Bangkok: United Nations publications.

The Logistics Institute – Asia Pacific National University of Singapore 21 Heng Mui Keng Terrace, #04-01, Singapore 119613

Tel: (65) 6516 4842 Fax: (65) 6775 3391 Email: [email protected] URL: www.tliap.nus.edu.sg

A Collaboration Between

Documents

Sistem Penunjang Keputusan untuk Operasi Logistik ... · alam. Salah satu bencana alam yang paling banyak merengut korban terjadi di Asia (Guha‐ Sapir, et al., 2015) dengan jumlah