Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Latar Belakang: Negara Indonesia secara keseluruhan berada pada posisi rawan terjadinya bencana. Pada saat bencana semua fasilitas kesehatan berada pada garis depan penanganan korban kegawatdaruratan. Berdasarkan data yang dirangkum dari BNPB dari tahun 2009 s/d 2018 ditemukan jumlah angka kerusakan yang cukup siginifikan pada fasilitas kesehatan akibat bencana. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kesiapsiagaan rumah sakit dalam menghadapi bencana. Metode: Metode penelitian ini menggunakan Hospital Safety Index yang dikeluarkan oleh WHO dan PAHO adalah alat penilaian kesiapsiagaan rumah sakit. Lokasi penelitian di Rumah sakit X berada di Provinsi DKI Jakarta merupakan rumah sakit Tipe A dengan pelayanan terlengkap, selain sebagai tempat rujukan nasional juga sebagai rumah sakit pendidikan. Berdasarkan data dari BNPB, Provinsi DKI Jakarta termasuk daerah yang berisiko terkena bencana tingkat sedang. Hasil : Berdasarkan 3 (tiga) kriteria penilaian Hospital Safety Index pada penelitian ini didapatkan hasil : nilai kesiapsiagaan struktural sebesar 0,86, nilai kesiapsiagaan non struktural sebesar 0,96, serta nilai kesiapsiagaan manajemen kegawat daruratan dan bencana sebesar 0,73. Kesimpulan: Secara keseluruhan nilai kesiapsiagaan pada rumah sakit X sebesar 0,86, termasuk pada Tipe A yang berarti tingkat kesiapsiagaan rumah sakit X sudah siap dalam keadaan darurat dan bencana. Namun pada kesiapsiagaan manajemen kegawat daruratan dan bencana masih perlu perbaikan dan penyempurnaan. ......Introduction: The country of Indonesia as a whole is in a position prone to disasters. During a disaster, all health facilities are at the forefront of handling emergency victims. Based on data summarized from BNPB from 2009 to 2018, the number of damage figures was quite significant in health facilities due to the disaster. Methode: The Hospital Safety Index issued by WHO and PAHO is a disaster assessment and hospital emergency tool. X Hospital is a Type A hospital with the most complete services, besides being a national reference place as well as a teaching hospital in the DKI Jakarta Province. Based on data from BNPB, DKI Jakarta Province includes areas that are at risk of being hit by a disaster. Results: Based on three Hospital Safety Index assessment criteria, the results show that the structural preparedness value, non-structural preparednes value, and emergency management and disaster preparedness values was cited at 0.86 , 0,96, and 0.73 respectively. Conclution: Overall the value of preparedness in hospital X is 0.86. It is categorized as Type A, which means that the level of preparedness for X hospitals is ready in emergencies and disasters. However, the emergency and disaster management preparedness still needs improvement and enforcement."

"Kehilangan rumah akibat bencana dapat menyebabkan dampak negatif pada sektor lain seperti harga diri, kesehatan, ekonomi, keamanan, dan kenyamanan penghuninya khususnya bagi keluarga dari masyarakat Desa Lombonga, Kabupaten Donggala yang terdampak gempa bumi yang melanda Sulawesi Tengah pada September 2018. Masalah dalam penelitian ini adalah keluarga berpenghasilan rendah selalu mengalami kesulitan untuk membangun rumahnya secara mandiri ditambah kebutuhan dan kapasitas setiap keluarga yang berbeda-beda. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk merumuskan model keberlanjutan dari suatu respon pemulihan hunian pasca bencana yang mendukung kesejahteraan dan ketahanan keluarga. Metode yang digunakan adalah kuantitatif dengan metode campuran melalui survei keluarga, wawancara mendalam, diskusi kelompok terfokus, dan observasi langsung. Hasil penelitian ini mengumpulkan bukti korelasi antara proses rekonstruksi hunian sementara dan hunian tetap yang dapat memberikan dampak pada harga diri, kesehatan, ekonomi, keamanan dan kenyamanan penghuninya. Disimpulkan bahwa dampak tersebut berkontribusi pada sikap pengetahuan keluarga untuk menghadapi bencana dan meningkatkan ketahanan keluarga. ......Disaster-related home loss negatively impacts dignity, health, economy, security, and comfort, particularly for families in Lombonga Village, Donggala Regency, affected by the September 2018 Central Sulawesi earthquake. The problem in this study is the low-income families face challenges in independently rebuilding their homes, compounded by varying needs and capacities. For this reason, this study aims to develop a sustainable post-disaster housing recovery model that enhances family welfare and resilience. Utilizing a quantitative approach with mixed methods, data were gathered through surveys, in-depth interviews, focus group discussions, and direct observation. The results of this study reveal a correlation between the reconstruction of temporary and permanent housing and improvements in residents' dignity, health, economy, safety, and comfort. The study concludes that these impacts contribute to better disaster preparedness and increased family resilience. "

"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."

"Indonesia merupakan negara yang paling rawan bencana alam di dunia. Setiap orang yang menjadi korban bencana dan mengungsi berhak mendapatkan bantuan pemenuhan kebutuhan dasar yang dikoordinasi oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Distribusi bantuan tersebut menyangkut hajat hidup orang banyak, sehingga kecepatan dan akuntabilitas sangat dibutuhkan dalam proses penyelenggaraannya. Pada kenyataannya, penyelenggaraan distribusi bantuan saat ini masih mengalami berbagai masalah seperti proses yang lama yang menyebabkan atrian panjang korban, pendataan yang berulang, data dalam bentuk kertas fisik yang tidak akuntabel, dan kurangnya koordinasi perihal data korban bencana. Penelitian ini bertujuan untuk merancang perbaikan distribusi bantuan bencana dengan memanfaatkan internet of Things (IoT). Pendekatan business process reengineering (BPR) digunakan untuk mendesain ulang proses distribusi bencana saat ini. Dalam mendesain sistem informasi, metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu structured system development dengan Entity-Relationship Diagram (ERD) dan Data Flow Diagram (DFD). Penelitian ini menghasilkan pengurangan waktu distribusi bantuan bencana hingga 68,4% dan rancangan sistem distribusi bantuan bencana yang lebih akuntabel.........Indonesia is one of the world's most disaster-prone countries. Everyone who is a victim of disaster and being displaced due to disaster has the right to get assistance in meeting their basic needs coordinated by the National Disaster Management Agency (BNPB). The relief distribution concerns the livelihoods of many people, so that speed and accountability are critical to the process of disaster relief distribution. In fact, the implementation of relief distribution is still experiencing various problems such as long processes that cause long queue of victims, repeated data collection, unaccountable data in the form of physical paper, and lack of coordination regarding data on disaster victims. This study aims to design improvement in disaster relief distribution by utilizing the Internet of Things (IoT). Business process reengineering (BPR) approach is used to redesign business process of the disaster relief distribution. The method used in this study is a structured system development approach with Entity-Relationship Diagram (ERD) and Data Flow Diagram (DFD). This study resulted in a reduction of disaster relief distribution time by 68.4% and a more accountable disaster relief distribution process."

"

Bencana alam merupakan kejadian yang sering melanda Indonesia. DKI Jakarta, Ibukota Indonesia, juga tidak terhindar dari terjadinya bencana alam. Namun secara sisi anggaran, DKI Jakarta masih memiliki prioritas lain di luar kegiatan penanggulangan bencana. Salah satu dampak yang terjadi karena bencana alam adalah banyaknya korban yang membutuhkan pelayanan kesehatan berupa respon lapangan. Pelayanan kesehatan ini seringkali tidak memadai. Hal tersebut menimbulkan butuhnya posko kesehatan yang ditempatkan di lokasi yang dapat diakses serta memadai kebutuhan korban dengan batasan anggaran. Facility Location Problem merupakan model optimasi yang dapat digunakan untuk memilih lokasi posko kesehatan. Model optimasi dibuat menggunakan Gurobi untuk Python, dan mendapatkan hasil berupa titik-titik lokasi posko kesehatan yang optimal. Penelitian ini juga menemukan beberapa kekurangan yang dapat dikembangkan dalam penelitian selajutnya.

---

Indonesia is a country that is often hit by natural disasters. DKI Jakarta, Indonesia’s capital doesn’t stray from this trend. In terms of budgeting, DKI Jakarta has other priorities besides disaster relief. One of the impacts of natural disasters are the emergence of victims that need accessible health services. Often times, these health services are inadequate. These two points, budget and inadequacy, increase the demand for accessible relief shelters that can be deployed within a certain budget. Gurobi for Python is used to model a Facility Location Problem that meets these criteria. An optimal solution is found using said model. However, there are some shortcomings of the current model that can be improved in a future research.

"

"Bencana banjir di DKI Jakarta selalu berulang setiap tahunnya dan puncaknya yaitu banjir yang terjadi pada tahun 2007 yang merupakan bencana banjir terparah yang pernah terjadi di DKI Jakarta. Penanggulangan bencana banjir merupakan hal yang dirasa penting untuk dilakukan dengan efisien dan efektif, mengingat seringnya kejadian bencana banjir yang terjadi di DKI Jakarta. Manajemen penanggulangan bencana banjir baik sistem, prosedur, dan sumber daya harus siap untuk memberikan bantuan dan penanganan yang efektif dan segera. Berdasarkan hal tersebut peneliti melakukan penelitian mengenai gambaran manajemen penanggulangan bencana banjir di DKI Jakarta tahun 2007 oleh Subdinkes Gawat Darurat dan Bencana Dinas Kesehatan Provinsi DKI Jakarta.Komponen-komponen sistem yang menjadi kerangka konsep dari penelitian ini adalah Input, Process, Output. Input terdiri dari SDM, dana, sarana, dan metode. Process terdiri dari pemberian dukungan kesehatan dan ketaatan terhadap prosedur. Sedangkan yang menjadi Output adalah jumlah dukungan kesehatan yang tersalurkan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Pengumpulan data primer dilakukan dengan wawancara mendalam dan FGD ,sedangkan pengumpulan data sekunder diperoleh dari telaah dokumen yang terdapat di Subdinkes Gawat Darurat dan Bencana dan Subdin Pemasaran Sosial dan Informasi Kesehatan. Informan penelitian ini adalah Kepala Seksi Penyiapan, Kepala Seksi Siaga Kesehatan, Kepala Seksi Komunikasi, 3 orang pegawai Subdinkes Gawat Darurat dan Bencana, 2 orang Ketua RT yang wilayah kerjanya terkena bencana banjir dan 12 orang warga yang bertempat tinggal di daerah yang terkena bencana banjir pada tahun 2007.Dari hasil penelitian pada komponen input diperoleh informasi bahwa: jumlah pegawai di Subdinkes Gawat Darurat dan Bencana masih mengalami kekurangan, adanya ketidaksesuaian pendidikan formal pegawai dengan Tupoksi, tidak adanya pelatihan yang terfokus pada penanggulangan bencana banjir, semangat dan motivasi kerja para pegawai sudah cukup tinggi, kesadaran para pegawai akan tanggung jawab dalam melaksanakan tugas menjadikan suatu motivasi dalam bekerja, sering terjadi keterlambatan pengucuran dana yang menyebabkan terhambatnya kegiatan penanggulangan bencana banjir, sarana untuk penanggulangan bencana banjir bersumber dari APBD dan APBN, sarana untuk penanggulangan bencana banjir tahun 2007 belum mencukupi kebutuhan, kondisi sarana yang dimiliki Dinas Kesehatan Provinsi DKI Jakarta 75% dalam kondisi baik, dan sudah tersedianya buku pedoman penanggulangan banjir bidang kesehatan yang dapat digunakan sebagai bahan acuan.Pada penelitian pada komponen process diperoleh informasi bahwa: tenaga kesehatan yang terlibat dalam penanggulangan bencana banjir sudah sesuai dengan kebutuhan, namun dari segi kesiapsiagaan petugas masih kurang, dukungan kesehatan berupa pelayanan kesehatan dan obat-obatan tidak tersalurkan ke seluruh korban bencana banjir, hambatan yang paling sering terjadi dalam pemberian dukungan kesehatan adalah hambatan transportasi karena belum tersedianya sarana transportasi yang dapat menembus ke daerah yang terkena bencana banjir, pengawasan terhadap kegiatan penanggulangan bencana banjir selalu dilakukan, pengawasan dilakukan terhadap seluruh tahap penanggulangan bencana, ketaatan petugas akan prosedur penanggulangan bencana banjir sudah cukup baik Sedangkan pada komponen Output diperoleh informasi mengenai jumlah dukungan kesehatan yang tersalurkan, yang terdiri dari bantuan tenaga kesehatan medis dan paramedis, bantuan logistik obat, bantuan MP-ASI bubur dan biskuit, bantuan logistik non alat kesehatan, serta Pos Kesehatan."

"Di Provinsi Riau, bencana kebakaran hutan merupakan bencana yang sering terjadi, berdasarkan data BPS lebih dari 65% bencana di Riau adalah kebakaran hutan. Dampak dari bencana kebakaran hutan adalah asap yang menyebar dengan cepat ke daerah berpenduduk. Asap ini berdampak buruk pada kesehatan. Pemerintah Provinsi Riau menetapkan untuk membuat posko kesehatan sampai tingkat kelurahan agar dapat menolong penduduk. Posko kesehatan dapat dibuat secara fleksibel sehingga dapat dibangun pada bangunan yang layak. Posko kesehatan akan menerima pasokan peralatan medis dari BPBD terdekat dan penduduk dapat berobat ke posko kesehatan terdekat secara gratis. Diperlukannya penentuan lokasi posko kesehatan yang dapat menjangkau semua penduduk dengan merata, berjarak dekat, dan penggunaan anggaran yang efisien. Maka dilakukan optimasi untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Pada optimasi tahap 1 tujuannya adalah menentukan lokasi posko kesehatan yang dapat menjangkau semua penduduk dengan biaya minimum. Kemudian, dibuat juga skenario kelonggaran anggaran dari hasil optimasi tahap 1. Skenario sebesar +5%, 10%, 15%, dan 20% dilakukan agar dapat menambah posko kesehatan yang dekat dengan titik api karena semakin dekat maka kualitas udara semakin buruk. Kemudian dilakukan optimasi tahap 2 yaitu untuk meminimalkan jarak dari penduduk ke posko kesehatan dengan memperhatikan titik api dan populasi. Hasil dari optimasi tahap 1 dan tahap 2 adalah lokasi posko kesehatan yang terpilih. Model optimasi dibuat menggunakan python dan Gurobi. Namun, masih terdapat berbagai kekurangan yang dapat diperbaiki pada penelitian selanjutnya.......In Riau Province, wildfire is a frequent disaster, based on BPS data, more than 65% of disasters in Riau are wildfire. The impact of the wildfire disaster is the smoke that spreads quickly to populated areas. This smoke is bad for health. The Riau Provincial Government decided to establish a relief shelter up to the sub-district level in order to help the wildfire victims. Relief shelter can be made flexibly so that they can be built in appropriate buildings. The relief shelter will receive supplies of medical equipment from the nearest BPBD and residents can seek treatment at the nearest relief shelter for free. It is necessary to determine the location of relief shelter that can reach all population evenly, closely spaced, and use the money efficiently. So, optimization is done to solve the problem. In optimization phase 1, the goal is to determine the location of relief shelter that can reach all population with minimum costs. Then, a budget slack scenario is also made from the optimization results of stage 1. Scenarios of +5%, 10%, 15%, and 20% are carried out in order to increase relief shelter close to wildfire hotspots because the closer they are, the worse the air quality. Then the second stage of optimization is carried out, namely to minimize the distance from population to the relief shelter by paying attention to wildfire hotspots and population. The result of optimization stage 1 and stage 2 is the location of the selected relief shelter. The optimization model was created using python and Gurobi. However, there are still various weaknesses that can be corrected in further research."