Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Bencana banjir di DKI Jakarta merupakan bencana yang harus lebih diperhatikan lebih dalam. Solusi dalam mengatasi bencana banjir dapat dilakukan atau diselesaikan melalui penanggulangan bencana banjir. Penanggulangan bencana banjir bisa dengan melakukan dan melaksanakan mitigasi bencana banjir untuk mengurangi risiko bencana banjir tersebut. Untuk memaksimalkan penanganan banjir pada sektor mitigasi bencana banjir diterapkan konsep triple helix. Konsep triple helix adalah sebuah kerjasama tiga stakeholder yaitu pemerintah, akademisi, dan lembaga usaha. Tujuan dari penelitian ini adalah menggambarkan kerjasama ketiga stakeholder dalam upayanya untuk menghasilkan mitigasi banjir yang baik dengan mengeluarkan sebuah inovasi tepat guna melalui forum diskusi kebencanaan. Jumlah informan dalam penelitian ini berjumlah lima orang yang berasal dari lembaga BNPB, BPBD DKI Jakarta, PPGT UI, dan HOT Indonesia. Penelitian ini dilakukan melalui pendekatan post positivist dan teknik pengumpulan datanya dengan menggunakan studi kepustakaan dan wawancara mendalam. Pada penelitian ini menggunakan konsep triple helix dalam mengatasi mitigasi bencana banjir pada bencana banjir di DKI Jakarta melalui tiga dimensi, yaitu: Knowledge Space, Consensus Space, dan Innovation Space. Melalui penerapan dimensi triple helix pada kerjasama pemerintah, akademisi, dan lembaga usaha dalam mitigasi bencana banjir akan menjelaskan upaya mitigasi bencana banjir melalui tiga dimensi Knowledge Space yang mana sudah terdapat forum diskusi kebencanaan terkait bencana banjir sebelum banjir 2020 melanda; Consensus Space yang mana ketiga pihak memiliki komitmennya dalam upaya mitigasi bencana, dan Innovation Space yang mana terdapat hasil inovasi tepat guna yang berasal dari kerjasama tiga pihak.

---

The flood disaster in DKI Jakarta is a disaster that must be paid more attention to. Solutions in overcoming flood disasters can be done or resolved through flood disaster management. Flood disaster management can do and implement flood disaster mitigation to reduce the risk of flood disasters. To maximize flood management in the flood disaster mitigation sector, the triple helix concept is applied. The triple helix concept is a collaboration of three stakeholders, namely government, academia, and business institutions. The purpose of this study is to describe the cooperation of the three stakeholders in their efforts to produce good flood mitigation by issuing an effective innovation through a disaster discussion forum. The number of informants in this study amounted to five people from BNPB, BPBD DKI Jakarta, PPGT UI, and HOT Indonesia. This research was conducted through a post-positivist approach and data collection techniques using literature study and in-depth interviews. This research uses the triple helix concept in overcoming flood disaster mitigation in flood disasters in DKI Jakarta through three dimensions, namely: Knowledge Space, Consensus Space, and Innovation Space. Through the application of the triple helix dimension to the collaboration of government, academia, and business institutions in flood disaster mitigation, it will explain flood disaster mitigation efforts through three dimensions of Knowledge Space, which has a disaster discussion forum related to floods before the 2020 floods hit; Consensus Space, where the three parties are committed to mitigating disasters, and the Innovation Space, where there are appropriate innovation results from the cooperation of three parties."

"Tahap tanggap darurat bencana banjir di DKI Jakarta awal tahun 2013 lalu, menghambat proses pembangunan sosial dan menimbulkan berbagai permasalahan kesejahteraan sosial. Maka untuk itu melalui pendekatan kualitatif, penelitian tesis ini bermaksud mendeskripsikan apakah relasi triple helix terbangun dalam tahap tanggap darurat bencana banjir awal tahun 2013 lalu. Berdasarkan hasil temuan dilapangan, ternyata tidak terbangun relasi triple helix. Padahal relasi triple helix saat tahap tanggap darurat bencana banjir awal tahun 2013 lalu dapat terbangun karena adanya beberapa faktor pendukung seperti: (a) semangat kemanusiaan; (b) lokasi yang berdekatan; (c) kemampuan SDM dalam bidang tanggap darurat; dan (d) kemampuan finansial. Namun memang faktanya relasi triple helix ini tidak dapat terbangun secara sempurna saat tahap tanggap darurat bencana banjir awal tahun 2013 lalu karena ada beberapa faktor penghambat seperti: (a) ketidakpercayaan; (b) prosedur birokrasi yang ketat; dan (c) ego sektoral.

---

Emergency response Phase of floods disaster in DKI Jakarta on early 2013, impede the process of social development and creates various social welfare issues. Through a qualitative approach, this thesis is intended to describe the triple helix relations in the emergency floods in early 2013. Based on the findings at the field, it did not wake triple helix relation. Though triple helix relations in current flood emergency response phase in 2013 could be developed due to several contributing factors such as: (a) humanity spirit; (b) adjacent locations; (c) human resource capabilities in emergency response, and (d) the financial capability. But in the fact a triple helix relations can not be developed completely when the emergency phase of floods in early 2013, because there are several inhibiting factors such as: (a) distrust, (b) strict bureaucratic procedures, and (c) sectoral ego."

"Sistem Peringatan Dini Bencana (Disaster Early Warning System) atau yang disebut DEWS adalah sistem yang dikelola oleh Badan Penanggulangan Bencana Daerah Provinsi DKI Jakarta dan digunakan oleh petugas Unit Pelaksana Teknis Pusat Data dan Informasi Kebencanaan (UPT PDIK) serta petugas di Kelurahan terdampak bencana banjir. DEWS bertujuan untuk membantu masyarakat dalam menerima, memahami, dan bereaksi secara cepat dan tepat terhadap peringatan dini yang diinformasikan oleh petugas. DEWS dinilai belum optimal dan sesuai dengan ekspektasi yang diharapkan dalam mengelola layanan peringatan dini bencana. Hal ini ditunjukan dari permasalahan-permasalahan terkait kinerja DEWS.Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan evaluasi terkait analisis faktor yang memengaruhi kesuksesan dari Sistem Peringatan Dini Bencana (DEWS) dan rekomendasi peningkatan kualitas sistem. Salah satu cara menghindari kegagalan layanan e-government adalah dengan menentukan dan mendefinisikan faktor kesuksesan diawal implementasi (Napitupulu, Syafrullah, Rahim, Amar, & Sucahyo, 2018). Penelitian ini mengadopsi model kesuksesan DeLone & McLean dengan penambahan variabel kualitas teknologi pelengkap. Data dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner yang disebar kepada petugas UPT PDIK BPBD Provinsi DKI Jakarta dan petugas kelurahan dimana DEWS telah terpasang. Data hasil kuesioner diolah dengan menggunakan Partial Least Squares-Structural Equation Model (PLS SEM).Dari 11 hipotesis pada penelitian ini setelah dilakukan pengolahan data dengan menggunakan PLS SEM terdapat 5 hipotesis yang diterima dan 6 yang ditolak. Kepuasan pengguna (user satisfaction) menjadi variabel paling memiliki pengaruh positif kepada kesuksesan DEWS. Kemudian diikuti kualitas sistem (system quality), kualitas teknologi pelengkap (complimentary). Penggunaan (use) saat ini belum memiliki pengaruh pada kesuksesan, dimana kualitas layanan berpengaruh positif pada penggunaan, namun belum berpengaruh pada kepuasan pengguna. Kualitas informasi (information quality) saat ini juga belum memiliki pengaruh positif pada penggunaan dan kepuasan pengguna.

---

The Disaster Early Warning System, called DEWS, is a system managed by the DKI Jakarta Provincial Disaster Management Agency and used by Disaster Data and Information Center Technical Implementation Unit (UPT PDIK) officers and officers in villages district that affected by flood disasters. DEWS aims to assist the community in receiving, understanding, and reacting quickly and precisely to early warnings that are informed by officers. DEWS is considered not optimal and in accordance with the expectations expected to manage disaster early warning services. This is shown from the problems related to DEWS performance.

The purpose of this study is to evaluate the analysis of factors that influence the success of the Disaster Early Warning System (DEWS) and recommendations for improving the quality of the system. One way to avoid the failure of e-government services is to determine and define success factors at the beginning of implementation (Napitupulu, Syafrullah, Rahim, Amar, & Sucahyo, 2018). This study adopts the DeLone & McLean success model with the addition of complementary technology quality variables. Data was collected using a questionnaire distributed to UPT PDIK BPBD DKI Jakarta Province staff and village officials in district where DEWS has been installed. Data from the questionnaire were processed using the Partial Least Squares-Structural Equation Model (PLS SEM).

By 11 hypotheses in this study after processing data using PLS SEM, there are 5 accepted and 6 rejected hypotheses. User satisfaction has the most positive influence on DEWS success. Then followed by the system quality and complimentary. Use does not currently have an influence on success, where service quality has a positive effect on use, but has not affected user satisfaction. The information quality at this time also does not have a positive influence on the use and user satisfaction."

"Pembahasan mengenai proses evakuasi tidak pernah usai di Indonesia mengingat karakteristik geografis Indonesia mengharuskannya berhadapan dengan risiko yang konstan dari berbagai bencana alam, seperti erupsi vulkanik, gempa bumi, banjir, dan tsunami. Oleh karena itu, memastikan evakuasi yang efisien menjadi hal yang penting untuk meminimalkan jumlah korban luka dan kematian. Namun demikian, situasi saat ini menunjukkan bagaimana Indonesia kurang memperhatikan pengelolaan proses evakuasi selama bencana alam terjadi. Beberapa keterlambatan evakuasi, diklaim oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) Indonesia, mengakibatkan peningkatan yang cukup substansial pada jumlah korban jiwa akibat bencana alam pada tahun 2018. Sehubungan dengan isu tersebut, penelitian ini dilakukan untuk memperbaiki efisiensi evakuasi saat ini dengan mencoba untuk mengoptimalkan perencanaan rute evakuasi untuk penanggulangan bencana di Indonesia. Masalah rute evakuasi pada penelitian ini mencakup bagaimana penugasan kendaraan evakuasi yang optimal untuk mengevakuasi para pengungsi, yang tersebar di sekitar area bencana, menuju tempat posko bencana yang tersedia. Penelitian ini mengambil kasus bencana banjir yang terjadi di Jakarta sebagai studi kasus utama dan sumber himpunan data penelitian. Keluaran dari penelitian ini adalah model optimisasi yang relevan dan dapat diterapkan untuk menghasilkan perencanaan rute evakuasi yang optimal. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam masalah penugasan rute evakuasi. Penelitian ini akan menggunakan algoritma branch-and-bound karena sebagai metode eksak, branch-and-bound lebih mampu menjamin hasil yang optimal daripada metode berbasis aproksimasi. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa model optimasi dengan algoritma branch-and-bound dapat menghasilkan solusi yang optimal dalam merancang penugasan rute evakuasi untuk korban bencana yang lebih lanjut meningkatkan efisiensi evakuasi.

---

The discussion on evacuation process undoubtly never cease to continue in Indonesia for its geographical properties compel this country to grapple with a constant risk of natural disaster, such as volcanic eruption, earthquake, flood, and tsunami. To that end, ensuring an efficient evacuation becomes one foremost matter in order to minimize the number of injured victims and fatalities. Nevertheless, current situation shows how indonesia has been paying less attention on administering the evacuation process during disaster period. Several tardy evacuations claimed by its national disaster management institution resulted a substantial hike on annual fatalities from natural disaster in 2018. In regard to that issue, this research was conducted to ameliorate current evacuation efficiency by attempting to optimize evacuation route planning for disaster management in Indonesia. The evacuation routing problem covers the idea on how to assign a set of vehicles to transport evacuees, who are spread around disaster area, to available nearest shelter. This research took flood disaster which recently happened in Jakarta as a main study case and data set source. The output of this study is an optimization model that is relevant and applicable to generate optimal evacuation route planning. There are several methods that can be used in this sort of evacuation routing problem. One of the methods and which this study uses is branch-and-bound algorithm since as an exact-type method, branch-and-bound is more capable to generate optimal solution than heuristic approaches. The result of this study indicates that optimization models with branch-and-bound algorithms can produce optimal solutions in designing evacuation route planning for disaster casualties by which further lifts up the evacuation efficiency."

"Wilayah pesisir adalah salah satu wilayah yang sangat rentan bencana. Salah satu bencana yang perlu mendapat perhatian serius di daerah pesisir termasuk di kota Jakarta adalah bencana yang disebabkan oleh banjir pantai. Permasalahan utama adalah saat ini belum tersedia sistem peringatan dini banjir pantai di Jakarta. Tujuan penelitian ini adalah membangun model sistem peringatan dini banjir pantai dengan memperhitungkan berbagai faktor dan menganalisis tingkat penerimaan masyarakat pada pengembangan sistem peringatan dini banjir pantai di daerah pesisir Jakarta. Metode yang digunakan adalah Mix Method (Kuantitatif dan Kualitatif). Pengembangan model dilakukan dengan memperhitungkan faktor meteorologi, klimatologi, oseanografi dan hidrologi dan juga melakukan analisis pada penerimaan masyarakat dengan deskripsi statistik, tabulasi silang dan analisis jalur. Hasil penelitian menunjukkan perbandingan tinggi muka laut pada saat kejadian banjir pantai antara model dan data observasi pada tanggal 29 Mei – 8 Juni 2016, 3 Januari – 13 Januari 2017 dan 28 November – 8 Desember 2017 menunjukkan korelasi yang baik yaitu nilai r masing - masing, 0,98, 0,99, dan 0,96. Hasil simulasi pada tanggal 5 Desember 2017 menunjukkan peta genangan dengan dampak terparah ada di wilayah Tanjung Priok, Marunda, Kalibaru dan Kamal Muara. Hasil analisis penerimaan masyarakat memperlihatkan adanya hubungan antara pengetahuan dan persepsi pada sikap masyarakat merespon model peringatan dini banjir pantai. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun dalam penelitian dapat digunakan sebagai sistem peringatan dini dalam mitigasi banjir pantai bagi masyarakat di pesisir Jakarta.

---

The coastal area is one of the areas that are very vulnerable to disasters. One of the catastrophes that need serious attention in coastal areas, including in Jakarta, is a disaster caused by coastal flooding. The main problem is that currently, there is no coastal flood early warning system in Jakarta. This research aims to build a model of coastal flood early warning system by taking into account various factors and analyzing the level of public acceptance on the coastal flood early warning system in development in the coastal areas of Jakarta. The method used is the Mix Method (Quantitative and Qualitative). Model development is carried out by considering meteorological, climatological, oceanographic, and hydrological factors and conducting analysis on public acceptance with statistical descriptions, cross - tabulation, and path analysis. The results show the comparison of sea level between the model and the observation data at the time of coastal flooding on 29 May - 8 June 2016, 3 January - 13 January 2017 and 28 November - 8 December 2017 showed a good correlation, namely the respective r values, 0,98, 0,99, and 0,96. The simulation results on 5 December 2017 depict inundation maps with the worst impacts in the Tanjung Priok, Marunda, Kalibaru, and Kamal Muara areas. The public acceptance analysis results show that there is a relationship between knowledge and perceptions of people's attitudes in responding to the coastal flood early warning model. From the results of the study, it can be concluded that the model built in the study can be used as an early warning system in coastal flood mitigation for communities on the coast of Jakarta."

"Sektor Pendidikan adalah salah satu layanan dasar yang seringkali terkena dampak bencana seperti rusaknya bangunan, sarana dan prasarana sekolah, dan terhentinya kegiatan belajar mengajar. Upaya kesiapsiagaan menghadapi bencana di sekolah perlu keterlibatan semua aktor termasuk anak-anak. Program Satuan Pendidikan Aman Bencana (SPAB) dapat digunakan dalam meningkatkan kesiapsiagaan. Saat ini belum banyak penelitian tentang pelibatan anak-anak dalam kesiapsiagaan bencana di Jakarta. Penelitian ini berupaya untuk menganalisis perkembangan SPAB di DKI Jakarta dan keterlibatan anak dalam pelaksanaannya. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode pengambilan data secara kualitatif dan kuantitatif. Adanya peraturan gubernur DKI Jakarta dan Peraturan Menteri Pendidikan tentang pelaksanaan program SPAB tidak membuat satuan pendidikan melaksanakan program SPAB secara komprehensif. Pelaksanaan pilar satu tentang fasilitas aman bencana lebih banyak dilakukan dibandingkan dengan pelaksanaan kedua pilar lainnya. Keahlian dan keterampilan fasilitator, dukungan dan motivasi, serta pemilihan waktu merupakan faktor yang dapat menghambat dan mendukung keterlibatan anak.

---

The education sector is often affected by disasters, such as damage to school buildings, facilities, infrastructure, and disruptions to teaching and learning activities. It is crucial for all stakeholders, including children, to be involved in school disaster preparedness efforts. The Disaster Safe Education Unit (SPAB) program can help to improve it. More research on the involvement of children in disaster preparedness in Jakarta is needed. This study aims to analyze the progress of SPAB in DKI Jakarta and the involvement of children in its implementation, using a qualitative approach with both qualitative and quantitative data collection methods. Despite regulations regarding the implementation of the SPAB program, education units still need to implement the program entirely. Pillar One, which focuses on disaster-safe facilities, is implemented more than the other two pillars. Facilitator expertise and skills, support, motivation, and timing are all factors that can either hinder or support child participation."

"Bencana banjir adalah permasalahan yang mengancam keberlanjutan DKI. Jakarta. Banjir besar menunjukkan intensitas yang semakin tinggi akibat besarnya perubahan fungsi lahan, tingginya curah hujan, dan upaya mitigasi dilakukan belum memadai. Diperlukan peningkatan kapasitas kota yang siap menghadapi bencana. Kota perlu dirancang dengan baik untuk mewujudkan ketahanan bencana atau disebut dengan Resilient City. Tujuan penelitian untukmenganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap ketahanan kota, menentukan faktor yang paling dominan, menganalisis indeks dan status keberlanjutan kota, serta membangun model adaptasi ketahanan kota untuk mewujudkan keberlanjutan DKI. Jakarta.Hasil analisis keberlanjutan menggunakan metode Multi-Dimensional Scalling dengan softwareRap-Resilient Citymenunjukkan bahwa dimensi ekologi dan teknologi kurang berlanjut dan, dimensi sosialbudaya, ekonomi dan etika menunjukkan posisi cukup berlanjut. Hasil analisis menggunakan Structural Equations Model,ditemukan empat faktor yang mempengaruhi model adaptasi ketahanan kota rawan bencana DKI Jakarta, yaitu penataan ruang, inovasi teknologi, manajemen bencana, dan adaptasi bencana. Faktor yang paling berpengaruh terhadap model adalah faktor penataan ruang. Novelti penelitan ini adalah mengembangkan Model Ketahanan Kota Rawan Bencana Banjir.

---

Flood disaster is the problem that could threaten the sustainability of Jakarta.The major flooding that occurred increasingly shows high intensity, it is due to the magnitude of changes in land use, high rainfall, and inadequate mitigation effort undertaken. It is necessary to increase the capacity of the city to face disasters. The city needs to be well designed to achieve a state of city disaster-resistancy or may be called by the Resilient City. The purpose of the study is to analyze the influencing factors against the resilience of flood-prone city of Jakarta, determine the dimension factors of the most dominant in the city of Jakarta, analyze the index and sustainability status of Jakarta City, as well as to build adaptation model of resilience flood-prone city to actualize sustainability of the city of Jakarta.

The analytical result of the sustainability utilized by Multi-Dimensional Scaling, which uses software-resilient Rap-Resilient City and it is shows that the ecological and technological dimensions less continued, while the social dimension of culture, economics and ethics show the position the position of achieving sustainability.Furthermore, the results of analysis using Structural Equations Model, it was found four factors affecting the adaptation model resilience of disaster-prone cities of Jakarta, namely spatial planning, technological innovation, disaster management, and disaster adaptation fund. The factors that most influence on the model is the factor of spatial management. The novelty of this research is the creation of a Model of Flood Disaster Prone City Resilience."

"Banjir di Jakarta merupakan masalah yang kompleks yang dipengaruhi oleh kombinasi faktor geografis, sosial, ekonomi, dan lingkungan. Studi ini berfokus pada prediksi banjir dengan membandingkan data stasiun darat Automatic Rain Gauge (ARG) dan data satelit Climate Hazards Group InfraRed Precipitation (CHIRPS) menggunakan Adaptive Neurofuzzy Inference System (ANFIS) yang terintegrasi dengan Principal Component Analysis (PCA). Dataset mencakup pengukuran curah hujan dari ARG dan CHIRPS, serta data ketinggian air dari tahun 2014 hingga 2020. ARG menyediakan data curah hujan lokal yang akurat, sementara CHIRPS menawarkan cakupan curah hujan regional yang luas. Teknik praproses seperti imputasi rata-rata, normalisasi data, dan metode interquartile range (IQR) digunakan untuk meningkatkan kualitas data. Model ANFIS-PCA, yang mengintegrasikan logika fuzzy dan pelatihan jaringan saraf tiruan, diterapkan dengan pembagian data 80:20 untuk pelatihan dan validasi. Ketika dilatih dengan data stasiun darat ARG dan pengukuran ketinggian air, model ANFIS-PCA menunjukkan akurasi yang superior, dengan root mean square error (RMSE) sebesar 0,13, mean absolute error (MAE) sebesar 0,12, dan R² sebesar 0,82. Sebaliknya, model ANFIS tanpa PCA menghasilkan kesalahan yang lebih tinggi, dengan RMSE 6,3, MAE 6,2, dan R² 0,74. Pelatihan dengan data satelit CHIRPS menghasilkan kesalahan yang jauh lebih tinggi (RMSE 30,14, MAE 24,05, R² 0,42). Sedangkan hasil ANFIS – PCA menghasilkan akurasi yang lebih bagus (RMSE 4,8, MAE 2,0 dan R² 0,55) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa ANFIS-PCA memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model ANFIS tanpa PCA, terutama ketika dilatih dengan data dari stasiun darat. Integrasi PCA berhasil mengurangi dimensi data, meningkatkan efisiensi komputasi dan akurasi model. Selain itu hasil ini juga menegaskan keunggulan pengukuran curah hujan data ground station untuk prediksi banjir, mempunyai angka presisi yang lebih tinggi dan kerentanan yang lebih rendah terhadap kesalahan dibandingkan data satelit. Sementara itu data satelit CHIRPS menawarkan cakupan spasial yang lebih luas.

---

Flooding in Jakarta is a complex issue influenced by a combination of geographical, social, economic, and environmental factors. This study focuses on flood prediction by comparing ground station data from Automatic Rain Gauges (ARG) and satellite data from the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation (CHIRPS) using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) integrated with Principal Component Analysis (PCA). The dataset includes rainfall measurements from ARG and CHIRPS, as well as water level data from 2014 to 2020. ARG provides accurate local rainfall data, while CHIRPS offers broad regional precipitation coverage. Preprocessing techniques such as mean imputation, data normalization, and the interquartile range (IQR) method were employed to enhance data quality.

The ANFIS-PCA model, which integrates fuzzy logic and neural network training, was implemented using an 80:20 data split for training and validation. When trained with ARG ground station data and water level measurements, the ANFIS-PCA model demonstrated superior accuracy, achieving a root mean square error (RMSE) of 0.13, mean absolute error (MAE) of 0.12, and R² of 0.82. In contrast, the ANFIS model without PCA yielded higher errors, with RMSE of 6.3, MAE of 6.2, and R² of 0.74. Training with CHIRPS satellite data resulted in significantly higher errors (RMSE 30.14, MAE 24.05, R² 0.42). Meanwhile, the ANFIS-PCA model trained on combined datasets showed improved performance, achieving RMSE of 4.8, MAE of 2.0, and R² of 0.55.

The results indicate that the ANFIS-PCA model outperforms the ANFIS model without PCA, particularly when trained with ground station data. The integration of PCA successfully reduced data dimensionality, improving computational efficiency and model accuracy. Furthermore, the findings reaffirm the superiority of ground-based measurements for flood prediction due to their higher precision and lower susceptibility to errors compared to satellite-derived data, while CHIRPS satellite data offers wider spatial coverage."

"Indonesia adalah salah satu negara yang paling rentan terhadap bencana di dunia. DKI Jakarta sebagai ibukota Indonesia tidak luput dari kerentananan ini, terutama dalam hal bencana banjir. Oleh karena itu, DKI Jakarta perlu menerapkan suatu strategi untuk meminimalisasi dampak bencana. Salah satu yang dapat dilakukan dalam adalah minimalisasi total waktu evakuasi korban bencana. Permasalahan tersebut dapat dimodelkan sebagai Rescue Units Assignment and Scheduling Problem (RUASP). Penelitian ini menggunakan algoritma SCHED heuristics serta column generation dalam mengurangi waktu evakuasi melalui 3 parameter evaluasi: average, makespan, dan weighted sum of completion time. Algoritma tersebut diterapkan pada 25 skenario yang dikembangkan berdasarkan 4 variabel: (1) Jumlah tim evakuasi; (2) Jumlah titik bencana; (3) Jenis fungsi objektif; dan (4) Kondisi jalanan. Secara rata-rata, column generation dapat mengurangi waktu average sebesar 38%, waktu makespan sebesar 1%, dan weighted sum of completion time sebesar 57%. Setiap variabel memiliki pengaruh yang berbeda terhadap ketiga parameter waktu evakuasi. Jumlah titik bencana adalah variabel yang paling berpengaruh sedangkan kondisi jalanan adalah variabel yang memiliki pengaruh paling kecil.

---

Indonesia is one of the most vulnerable countries to disasters in the world. DKI Jakarta, the capital city of Indonesia, is also as vulnerable, especially in case of flood disaster. Therefore, DKI Jakarta needs to implement strategies to minimize disaster impacts when it happens. One of the ways to do so is to minimize the evacuation time needed to rescue flood casualties. This can be modeled as Rescue Units Assignment and Scheduling Problem (RUASP). This study utilizes SCHED heuristics and column generation algorithm to reduce evacuation time measured in three parameters: average, makespan, and weighted sum of completion time. These algorithms are implemented on 25 scenarios that are developed based on 4 variables: (1) Number of rescue units; (2) Number of incidents; (3) Type of objective function; and (4) Road condition. On average, column generation is able to reduce average completion time by 38%, makespan of completion time by 1%, and weighted sum of completion time by 57%. Each variable has yields different sensitivity on each of the three parameters. Number of incidents is the most sensitive variable while road condition is the least sensitive variable.

"

"ABSTRAKKeterbatasan lahan yang layak dan banjir yang kerap kali melanda Jakarta,merupakan kendala-kendala pembangunan kota Jakarta dalam menuju Kota yangBerkelanjutan. Permasalahan keterbatasan lahan dan banjir ini akan berdampakpada sektor properti perumahan Jakarta. Dalam menghadapi hal ini, pemerintahJakarta mengeluarkan salah satu kebijakan mitigasi struktural dalam bentukrencana pembangunan proyek Jakarta Coastal Defense Strategy (JCDS).Pembangunan JCDS ini diprediksikan dapat mengurangi resiko banjir di wilayahDKI Jakarta dan memperluas daratan DKI Jakarta dengan cara reklamasi pantai.Pada penelitian ini, dibangun sebuah model simulasi problematika dan skenarioskenariokebijakan Jakarta Coastal Defense Strategyyang dikaitkan denganproperti perumahan menggunakan sistem dinamis.

---

ABSTRACTLimited appropriate land and floods that often hit Jakarta are the constraintsto

growtoward a Sustainable City. Problems of limited land and flooding are likely

to impact on residential property sector in Jakarta. In facingthese problems, the

Jakarta government issued a policy of structural mitigation in the form ofJakarta

Coastal Defense Strategy (JCDS) project development plans. JCDS development

predicted to reduce the risk of flooding in areas of Jakarta and expand the Jakarta

mainland by beach reclamation. This research builds a problem simulation model

and scenarios of Jakarta Coastal Defense Strategypolicy that are associatedwith

residential property usingsystem dynamics approach."