PENGEMBANGAN MODEL DISTRIBUSI BARANG BANTUAN KEPADA KORBAN BENCANA DENGAN TRANSPORTASI DARAT MENGGUNAKAN SISTEM DINAMIK Teno Arief 1, Ahmad Rusdiansyah2, Naning Aranti Wessiani3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Email: 1
[email protected], 2
[email protected],
[email protected] Abstrak Distribusi barang bantuan bencana membutuhkan visibilitas informasi, dan koordinasi agar barang bantuan yang dibutuhkan segera diterima oleh mereka yang membutuhkan. Salah satu faktor penting dalam distribusi barang bantun bencana adalah kecepatan dalam memenuhi permintaan akan barang bantuan. Hal yang mempengaruhi kecepatan memenuhi permintaan adalah jumlah donasi, hambatan dalam melakukan pengiriman sehingga muncul delay pengiriman, dan kapasitas kendaraan. Dalam penelitian ini dikembangkan model distribusi barang bantuan dengan sistem dinamik untuk menganalisa kemungkinan yang terjadi jika dilakukan perubahan terhadap nilai donasi, serta mengetahui akibat dari kebijakan yang diambil terhadap kecepatan distribusi barang bantuan. Sistem dinamik dipilih karena bisa memberikan gambaran yang jelas saat terjadi delay pengiriman dan efek dari keputusan yang diambil. Penelitian ini juga bertujuan untuk melihat bagaimana efek berbagi persediaan barang bantuan antara depo-depo terhadap waktu yang dibutuhkan untuk memenuhi permintaan barang bantuan melalui uji coba yang dilakukan dengan menggunakan 4 besaran donasi. Besaran donasi ini terdiri dari donasi awal, 1.25, 1.5, dan 2 kali donasi awal. Dari hasil uji coba terlihat bahwa waktu memenuhi permintaan yang menggunakan berbagi persediaan menghasilkan waktu yang lebih baik bila dibandingkan masukan donasi yang sama tanpa berbagi persediaan pada semua besaran donasi. Kata Kunci: distribusi, barang bantuan, sistem dinamik, berbagi persediaan; Abstract One of important factor in relief goods distribution is the pace to fulfill demands. Things that affect the pace to fulfill demands are the amount of donations, the delay of delivery, and vehicle capacity. To distribute relief goods at the right time and right quantity to right people, relief goods distribution needs information visibility and coordination. This research try to developed a distribution of relief goods model using system dynamics to analyze what will happen with the system when there is input changes, and affect of decision to the pace to fulfill demands. System dynamics was selected to model teh distribution because it can provide a clear description of delivery delays and the affect of decision taken. This research also aims to analyze the effect of inventory sharing between depots to the pace to fulfill demands through experiments by using 4 different amount of donations. The amount of donation consists of an initial donation, 1.25, 1.5, and 2 times the initial donation. From the experiments, the results showed that the pace to fulfill demands of using inventory sharing are better than same donations input without inventory sharing. Keywords: distribution, relief goods, system dynamics, inventory sharing; Indonesia. Sejak tahun 2000 hingga 2007 di Indonesia telah terjadi sekitar 143 gempa dengan jumlah korban jiwa lebih dari seratus ribu orang dan jumlah pengungsi lebih dari tiga
1. Pendahuluan Gempa bumi merupakan bencana alam yang memakan korban paling banyak di 1
juta orang (Badan Nasional Penanggulangan Bencana, 2010). Dibandingkan dengan jenis bencana alam yang lain, gempa mempunyai efek paling besar terhadap rusaknya area yang terkena bencana, terutama sarana dan prasarana serta rumah hunian penduduk. Gempa juga mempunyai kemungkinan untuk diikuti dengan bencana yang lain seperti longsor atau tsunami (Pan American Health Organization, 2001). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model distribusi barang bantuan kepada korban gempa. Dimulai dengan jumlah korban gempa, baik itu korban meninggal maupun pengungsi sebagai konsumen hingga proses pengiriman barang bantuan kepada para korban. Sistem dinamik dipilih dalam penelitian ini karena mampu memberikan gambaran secara jelas di fase manakah terjadi permasalahan dalam rantai distribusi barang bantuan untuk korban bencana. Dengan mengetahui di tahap distribusi apa terjadi permasalahan, para pengambil keputusan bisa melakukan perbaikan yang tepat sasaran sehingga korban bencana bisa segera menerima bantuan. Menurut Gustavsson (2003), bencana alam tidak hanya merusak bangunan secara fisik, namun juga akan mempengaruhi mental dan keadaan sosial dari masyarakat yang terkena bencana. Kekurangan makanan, obat-obatan, penyebaran penyakit pasca bencana, dan kebutuhan untuk tempat berlindung sebagai pengganti rumah yang tidak bisa ditempati menyebabkan keadaan sosial di masyarakat menjadi berbeda dengan keadaan sebelum bencana. Keadaan sosial yang terpengaruh oleh bencana ini bisa diperparah dengan lambatnya penanganan korban bencana dan pengiriman bantuan (Duran, 2010). Keadaan ini didukung oleh kelemahan utama rantai pasok kemanusiaan, yaitu: kurangnya koordinasi (visibilitas informasi selama proses distribusi bantuan) dan prosedur penanganan yang kurang baik (Davidson, 2006). Berdasarkan kelemahan diatas, koordinasi antar tingkatan dalam rantai pasok kemanusiaan sangat dibutuhkan untuk menentukan jumlah dan jenis barang bantuan apa yang harus dikirim, tempat penyimpanan, dan waktu pendistribusian, transportasi yang dibutuhkan,
serta personel yang dibutuhkan (Pache, 2009). Distorsi informasi dalam rantai pasok dapat menyebabkan inefisiensi seperti jumlah inventori yang terlalu banyak atau sedikit, tingkat layanan yang rendah, pemborosan, transportasi yang tidak efektif (Lee, dkk., 1997). Pada dasarnya rantai pasok kemanusiaan mempunyai beberapa kesamaan dengan rantai pasok komersial dan militer. Davidson (2006) menjelaskan persamaan-persamaan tersebut yang meliputi: 1. Persamaan dengan rantai pasok komersial yaitu barang dikelompokkan sesuai dengan karakteristiknya 2. Persamaan dengan rantai pasok militer yaitu operasi dijalankan dalam lingkungan yang tidak pasti, waktu yang terbatas untuk menyiapkan rencana operasi, serta kecepatan dalam merespon keadaan yang tidak terduga. Penelitian Cuervo, dkk. (2010) membagi dua jenis barang bantuan yang akan dikirimkan ke pengungsi, yaitu bahan makanan dan air. Kedua jenis barang bantuan tersebut harus dipenuhi tepat pada saat ada permintaan karena kedua barang bantuan tersebut adalah barang bantuan yang dibutuhkan setiap hari dan habis dikonsumsi. Penelitian tersebut bertujuan untuk membuat sebuah model awal dengan sistem dinamik untuk mendukung pemahaman yang lebih baik dari masalah dan untuk memahami kompleksitas dari pengiriman bantuan kemanusiaan. Penelitian dari Cuervo dkk. ini tidak untuk menghitung jumlah bantuan yang harus dikirim pada setiap periode waktu atau untuk menghitung jumlah optimum kapasitas yang harus digunakan, karena seperti dikatakan sebelumnya, itu tergantung pada karakteristik khusus dari bencana dan wilayah di mana itu terjadi Model sistem dinamik yang digunakan pada penelitian ini dibuat berdasarkan model yang telah dibangun oleh Cuervo, dkk., (2010). 2. Permasalahan Pada penelitian ini, peneliti memfokuskan pada perancangan model distribusi barang bantuan bencana dengan mempertimbangkan pengaruh banyaknya jumlah barang donasi, kapasitas tempat penyimpanan, kapasitas sarana 2
transportasi, serta karakteristik barang bantuan. Pengaruh diatas digunakan dalam penelitian ini karena: 1. Banyaknya jumlah donasi akan berpengaruh terhadap berapa banyak barang bantuan yang harus dibeli untuk mencukupi permintaan korban bencana 2. Kapasitas tempat penyimpanan akan mempengaruhi berapa banyak barang bantuan yang bisa ditampung oleh tempat penyimpanan tersebut. Tempat penyimpanan dibedakan menjadi dua, yaitu pusat distribusi sebagai tempat penerimaan awal barang bantuan dan depo yang akan menyalurkan barang bantuan langsung ke korban bencana. 3. Kapasitas sarana transportasi akan mempengaruhi banyaknya barang bantuan yang bisa diangkut saat proses pengiriman barang bantuan tersebut ke pusat distribusi atau pun ke korban bencana. 4. Karakteristik barang bantuan, karakteristik barang bantuan dibagi menjadi 2, yaitu barang bantuan yang harus dipenuhi harian dan barang bantuan yang cukup dipenuhi sekali. Model yang dibuat akan digunakan sebagai alat bantu untuk mengambil keputusan dalam mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memenuhi semua permintaan barang bantuan. Selain pengembangan model, dalam penelitian ini juga akan dilakukan berbagai percobaan untuk mengkaji berbagai skenario pengambilan keputusan. Berbagai skenario tersebut dikaji menggunakan alat bantu keputusan yang dikembangkan berdasarkan model diatas. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi sebagai tambahan literatur akademik dalam bidang distribusi barang bantuan untuk korban bencana. 3. Model Penelitian ini difokuskan pada bencana alam gempa dengan pengiriman barang bantuan menggunakan transportasi berupa truk dengan kapasitas 5 ton dan untuk bantuan berupa air dikirimkan dengan truk tangki berkapasitas 15000 liter. Gempa dipilih karena bencana ini yang paling sering terjadi di Indonesia setelah banjir dan berpotensi untuk mendatangkan
bencana yang lain, yaitu tsunami dan tanah longsor, serta mempunyai skala tingkat kerusakan yang jelas. Sedangkan transportasi darat berupa truk dengan kapasitas muatan 5 ton dan truk tangki 15000 liter dipilih karena memiliki biaya paling rendah dan paling mudah didapatkan. Proses distribusi dimulai dengan datangnya barang bantuan di pusat distribusi. Barang bantuan tersebut lalu dikirimkan ke depo-depo yang ada berdasarkan jumlah permintaan dari masing-masing lokasi dan disesuaikan dengan kapasitas kendaraan dan barang bantuan yang tersedia. Setelah barang tiba di depo, barang bantuan akan dikirimkan ke lokasi-lokasi yang membutuhkan. Pengiriman barang bantuan dari depo ke lokasi juga memperhatikan ketersediaan kapasitas sarana transportasi dan barang bantuan. Dalam proses pengiriman, barang bantuan mengalamai penundaan (delay). Faktor-faktor yang mempengaruhi penundaan ini yaitu jumlah dana operasional yang tersedia, jumlah sumber daya manusia yang terlibat, dan kapasitas jalan yang akan dilalui oleh saran transportasi pengangkut barang bantuan. Dalam proses pendistribusian barang bantuan kepada korban gempa terdapat faktorfaktor yang menyebabkan pendistribusian barang bantuan tersebut mengalami penundaan. Faktor-faktor yang menyebabkan penundaan tersebut antara lain: jumlah dana operasional yang tersedia, jumlah sumber daya manusia yang terlibat dalam proses distribusi, serta kapasitas dan kondisi jalan yang menghubungkan pusat distribusi dengan daerah yang terkena gempa dan akan dilalui oleh sarana transportasi yang mengangkut barang bantuan. Identifikasi variabel yang akan digunakan dalam pemodelan, didapatkan dari studi pustaka dan kondisi nyata yang terjadi pada distribusi barang bantuan untuk korban bencana. Secara garis besar, pemodelan akan didefinisikan menjadi 2 (dua) bahasan yang mencakup 7 submodel. Dua bahasan tersebut yaitu sarana transportasi serta donasi barang bantuan dan pendistribusiannya yang terdiri dari 7 submodel sebagai berikut: 3
a. Sub-Model Transportasi b. Sub-Model Transportasi Tangki c. Sub-Model Beras d. Sub-Model Air e. Sub-Model Tenda f. Sub-Model Pakaian g. Sub-Model Kantong Mayat Berikut ini merupakan penjelasan secara detailnya : a. Sarana transportasi Sarana transportasi terdiri dari dua submodel, yaitu submodel transportasi tangki yang digunakan untuk mengangkut air dan submodel transportasi yang digunakan untuk mengangkut seluruh barang bantuan kecuali air. Submodel transportasi dan transportasi tangki dibagi menjadi dua, yaitu sarana transportasi di pusat distribusi dan sarana transportasi yang ada di depo-depo. Sarana transportasi untuk setiap depo dialokasikan sebanyak 3 kendaraan, baik itu truk biasa maupun truk tangki. Sarana transportasi yang ada di pusat distribusi akan didistribusikan ke depo-depo jika kapasitas sarana transportasi yang ada di pusat distribusi telah mencukupi untuk mengirimkan semua permintaan yang ada. b. Donasi serta Pendistribusiannya Donasi serta pendistribusiannya ditunjukkan oleh beberapa submodel yang akan menjelaskan proses distribusi barang bantuan mulai dari datangnya donasi sampai dengan barang bantuan dikirimkan ke lokasi. Variabel yang terdapat pada donasi barang bantuan dan pendistribusiannya adalah variabel yang mempengaruhi atau menentukan proses distribusi tersebut. Berikut ini merupakan beberapa variabel yang menjadi parameter yang akan digambarkan dalam pemodelan donasi dan pendistribusiannya: a) Jumlah Donasi b) Jumlah Permintaan c) Kapasitas Kendaraan d) Gap Permintaan e) Delay Teknis 4. Skenario Kebijakan Berdasarkan model yang telah dikembangkan, maka model dapat digunakan untuk merancang skenario-skenario kebijakan
untuk memperbaiki performa distribusi barang bantuan. Rancangan skenario tersebut antara lain: a. Berbagi persediaan antar depo. b. Memperbesar volume kendaraan bantuan untuk depo. 5.1.
Berbagi Persediaan Antar Depo Skenario berbagi persediaan antar depo mempunyai dua keuntungan. Yang pertama mempercepat proses distribusi barang bantuan untuk depo yang mendapatkan bantuan dan yang kedua adalah untuk meringankan beban persediaan dari depo yang membagi persediaan karena harus menanggung persediaan yang tidak terpakai. Berbagi persediaan ini bisa dilakukan karena ada waktu jeda dalam memenuhi permintaan barang bantuan. Kebijakan berbagi persediaan antar depo dilakukan antara depo 1 dengan depo 3, depo 2 dengan depo 3, dan depo 3 dengan depo 2. Pengiriman dilakukan jika permintaan di depo yang membagi persediaan telah dipenuhi semua dan di depo yang akan menerima persediaan masih ada permintaan. Tabel 5.1 menunjukkan perbedaan waktu antara satu masukan dengan masukan yang lain dalam memenuhi permintaan. Dari kedua tabel terlihat bahwa simulasi dengan masukan nilai donasi awal mempunyai waktu memenuhi permintaan lebih cepat bila dibandingkan dengan masukan bernilai 1.5 kali donasi awal. Tabel 5.1. Waktu Memenuhi Permintaan Barang Bantuan
Delay 1 Kantong Mayat Delay 1 Tenda Delay 1 Pakaian Delay 2 Kantong Mayat Delay 2 Tenda Delay 2 Pakaian
4
1
1.25
1.5
2
Berbagi Persediaan
17
16
15
13
15
25
21
20
19
20
29
25
24
20
21
22
18
16
15
16
24
21
21
20
20
28
26
23
21
21
Delay 3 Kantong Mayat Delay 3 Tenda Delay 3 Pakaian Delay 4 Kantong Mayat Delay 4 Tenda Delay 4 Pakaian Delay 5 Kantong Mayat Delay 5 Tenda Delay 5 Pakaian Delay 6 Kantong Mayat Delay 6 Tenda Delay 6 Pakaian Delay 7 Kantong Mayat Delay 7 Tenda Delay 7 Pakaian
1
1.25
1.5
2
Berbagi Persediaan
22
20
19
16
17
28
25
23
22
20
28
26
24
21
21
Berbagi Persediaan Rate 2 Rate 1.5 Rate 1.25 Rate 1 0
5
Delay 2 Pakaian
24
22
18
16
17
29
28
23
20
21
29
28
26
21
22
25
21
18
13
17
30
27
25
22
23
30
30
26
23
23
20
14
17
30
28
27
24
24
30
30
25
25
24
22
22
22
15
18
30
30
28
25
26
30
30
26
26
25
Delay 1 Pakaian
20
30
30
Berbagi Persediaan Rate 2 Rate 1.5 Rate 1.25 Rate 1 5
10
15
20
25
30
Delay 3 Tenda
Delay 3 Kantong Mayat
Gambar 3. Grafik Perbandingan Waktu Memenuhi Permintaan Barang Bantuan Delay 3
Pada gambar-gambar diatas terlihat bahwa jika ingin memenuhi semua permintaan barang bantuan pada hari ke 21, delay pengiriman maksimal yang diijinkan adalah 3 hari. Sedangkan jika delay pengiriman lebih dari 3 hari, maka waktu untuk memenuhi semua permintaan diatas 21 hari. Dengan delay pengiriman lebih dari 3 hari, waktu untuk memenuhi semua permintaan barang bantuan diatas 21 hari. Pada uji coba ini tidak terdapat hasil yang bisa memenuhi permintaan barang bantuan pada hari ke 15, kecuali pada kantong mayat. Hal ini disebabkan beberapa kendala seperti kendala transportasi dan jumlah barang bantuan yang diterima. Delay pengiriman 7 hari merupakan titik jenuh dari waktu delay, karena pada saat dilakukan uji coba dengan nilai delay lebih besar daripada 7 hari, waktu untuk memenuhi permintaan terus naik. Sedangkan pada Gambar 4 hingga 6 menunjukkan grafik perbandingan waktu memenuhi permintaan dari kantong mayat, tenda, serta pakaian saat menggunakan masukan donasi awal dan 1.5 kali donasi awal.
Berbagi Persediaan Rate 2 Rate 1.5 Rate 1.25 Rate 1 10
25
Gambar 2. Grafik Perbandingan Waktu Memenuhi Permintaan Barang Bantuan Delay 2
Gambar 1 sampai dengan Gambar 3 menunjukkan grafik perbandingan waktu memenuhi permintaan dari barang bantuan saat delay 1 sampai 3 hari.
0
20
Delay 2 Tenda
Delay 3 Pakaian
20
15
Delay 2 Kantong Mayat
0
24
10
40
Delay 1 Tenda
Delay 1 Kantong Mayat
Gambar 1. Grafik Perbandingan Waktu Memenuhi Permintaan Barang Bantuan Delay 1
5
Namun trend yang dihasilkan pada uji coba dengan menggunakan berbagi persediaan lebih landai bila dibandingkan tanpa berbagi persediaan. Hal ini menunjukkan bahwa jika nilai delay semakin bertambah, maka waktu untuk memenuhi persediaan pada uji coba yang menggunakan berbagi persediaan akan lebih baik bila dibanding yang tanpa berbagi persediaan. Selain untuk mempercepat waktu memenuhi permintaan, berbagi persediaan juga berguna untuk mengurangi jumlah persediaan yang ada di depo sehingga beban depo untuk merawat dan menyimpan persediaan yang ada menjadi berkurang.
30 20 10 0 1
2
3
4
Rate 1 Inventory Sharing
5
6
7
Rate 1.5
Gambar 4. Grafik Perbandingan Waktu Memenuhi Permintaan pada Kantong Mayat 30 20
10
5.2. Memperbesar Volume Kendaraan Untuk Depo Skenario memperbesar volume kendaraan di depo dilakukan untuk mengantisipasi tidak terkirimnya barang bantuan dikarenakan kurangnya kapasitas kendaraan yang digunakan untuk mengirim barang Untuk mengatasi masalah terhambatnya pengiriman barang bantuan ke lokasi dikarenakan tidak adanya atau kurangnya sarana transportasi.
0 Delay Delay Delay Delay Delay Delay Delay 1 2 3 4 5 6 7
Rate 1 Inventory Sharing
Rate 1.5
Gambar 5. Grafik Perbandingan Waktu Memenuhi Permintaan pada Tenda 30
30 20 10 0
20 10 0 Delay Delay Delay Delay Delay Delay Delay 1 2 3 4 5 6 7 Rate 1 Inventory Sharing
Delay 1
Delay 3
Delay 5
Delay 7
Tanpa Bantuan Kendaraan
Rate 1.5
Dengan Bantuan Kendaraan Gambar 6. Grafik Perbandingan Waktu Memenuhi Permintaan pada Pakaian
Gambar 7. Berbagi Sarana Transportasi Untuk Persediaan Air Pada gambar 5.7 diperlihatkan perbedaan antara sebelum dan sesudah depo 1 mendapat bantuan mobil tangki dari pusat distribusi. Sesudah mendapat bantuan sarana transportasi dari pusat distribusi, jumlah pemintaan air yang bisa dilayani meningkat.
Gambar 5.9 sampai dengan Gambar 5.11 memperlihatkan bahwa kedua uji coba yang dilakukan (dengan masukan nilai donasi awal menggunakan berbagi persediaan dan nilai donasi 1.5 awal tanpa donasi) menunjukkan trend pergerakan yang sama. Kedua uji coba tersebut menghasilkan trend yang cenderung naik seiring dengan bertambahnya waktu delay pengiriman.
Kesimpulan Dari hasil uji coba yang telah dilakukan, berbagi persediaan mempunyai pengaruh yang
6
signifikan untuk mempercepat waktu memenuhi permintaan dan mengurangi jumlah persediaan di seluruh depo. Dengan jumlah barang bantuan yang masuk lebih kecil, berbagi persediaan mampu melayani permintaan dengan waktu lebih cepat dan jumlah persediaan di seluruh depo lebih kecil. Dengan berbagi persediaan, waktu untuk memenuhi permintaan dari masukan dengan nilai donasi awal sama atau lebih kecil bila dibandingkan dengan waktu memenuhi permintaan dari masukan dengan 1.5 kali nilai donasi awal. Selain minimnya persediaan barang bantuan, ketersediaan sarana transportasi merupakan faktor yang menghambat proses distribusi barang bantuan. Berbagi sumber daya transportasi (resource sharing) antara pusat distribusi dan depo-depo merupakan salah satu pemecahan untuk tidak tersedianya sarana transportasi di depo-depo. Barang bantuan yang harus dipenuhi harian mempunyai nilai layanan maksimal pada masing-masing delay. Nilai layanan maksimal ini dikarenakan pada hari-hari pertama setelah bencana terjadi ada permintaan yang tidak bias dilayani.
(Massachusetts: Technology).
Massachussets
Institute of
Duran, S., Gutierrez, S.A., Keskinocak, P. (2010). "Pre-Positioning of Emergency Items Worldwide for CARE International." Interfaces (Segera). Grean, M. and M. J. Shaw (2000). "SupplyChain Integration through Information Sharing: Channel Partnership between Wal-Mart and Procter & Gamble." Center for IT and eBusiness Management, University of Illinois at Urbana-Champaign. Gustavsson, L. (2003). "Humanitarian Logistics: Context and challeges." FMR 18: 6-8. Hau L Lee, V Padmanabhan, et al. (1997). "The Bullwhip Effect In Supply Chains." Sloan Management Review 38(3): 93-102. Lee, H. L., V. Padmanabhan, et al. (1997). "The Bullwhip Effect In Supply Chains." Sloan Management Review 38(3): 93-102. Oloruntoba, R., dan Gray, Richard (2006). "Humanitarian Aid: an agile supply chain." Supply chain Mangement: An International Journal.
DAFTAR PUSTAKA Akkihal, A. R. (2006). "Inventory Prepositioning for Humanitarian Operations." Master Thesis Massachusetts Institute of Technology.
Paché, J. C. y. G. (2009). "To Ponder on the Collective Actions in the Context of Humanitarian Logistics: Lessons from the Earthquake in Pisco." Journal of Economics, Finance & Administrative Science.
Badan Nasional Penanggulangan Bencana. (2010). "Data Informasi dan Bencana Indonesia." from http://dibi.bnpb.go.id/DesInventar/definestats.js p.
Pan American Health Organization (2001). Humanitarian supply management in logistics in the health sector. Washington, D.C.
Cuervo, R., F. Diaz, et al. (2010). "Humanitarian Crisis: When Supply Chains Really Matter." Universidad De Los Andes, Departamento De Ingeniería Industrial.
Pujawan, I. N., Kurniati, N. dan Wessiani, N.A. (2009). "Supply chain management for Disaster Relief Operations: principles and case studies." Int. J. Logistics Systems and Management 5(6): 679-692.
Davidson, A. L. (2006). "Key Performance Indicators in Humanitarian Logistics."
Rafael Cuervo, Fabio Diaz, et al. (2010). "Humanitarian Crisis: When Supply Chains 7
Really Matter." Universidad De Los Andes, Departamento De Ingeniería Industrial. Richardson, G. and A. Pugh, Eds. (1981). Introduction to System Dynamics Modeling with Dynamo. Portland, Oregon, Productivity Press. Russell, T. E. (2005). The Humanitarian Relief Supply Chain: Analysis of the 2004 South East Asia Earthquake and Tsunami. MIT Center for Transportation and Logistics. Massachussetts, Massachusetts Institute of Technology. Master of Engineering in Logistics: 37. Sterman, J. D., Ed. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. New York, McGraw-Hill. Taskin, S. and E. J. J. Lodree (2009). "Inventory decisions for emergency supplies based on hurricane count predictions." International Journal of Production Economics. Thomas, A. S. and L. R. Kopczak (2005). "From logistics to supply chain management: The path forward in the humanitarian sector." Fritz Institute. Yan, S. and Y. L. Shih (2008). "Optimal scheduling of emergency repair and subsequent relief distribution." Computers and Operations Research 36(2009): 2049-2065.
8
