Syafira Nurin Aqmarina 2206013325
Mata Kuliah: Pengembangan Proyek Industri Dosen pengampu: Prof. Dr. M. Dachyar
Pemilihan Lokasi Bandara Darurat Menggunakan
Subdivisi Global Grid
Daftar Isi
11 22 33
44 55
Latar Belakang Latar Belakang DataData
Metodologi Metodologi Hasil
Hasil
Kesimpulan Kesimpulan
1. Latar Belakang
Jumlah bencana terus meningkat setiap tahunnya
Jumlah bencana terus meningkat setiap tahunnya
Jumlah korban jiwa meningkat secara proporsional (Boonmee, Arimura, &
Asada,2017)
Jumlah korban jiwa meningkat secara proporsional (Boonmee, Arimura, &
Asada,2017)
Diperlukan penanganan yang cepat dan fasilitas yang terpadu
Diperlukan penanganan yang cepat
dan fasilitas yang terpadu Penyediaan fasilitas darurat yang terintegrasi dengan pasukan penyelamat (Toregas, Swain, ReVelle, & Bergman,1971)
Penyediaan fasilitas darurat yang terintegrasi dengan pasukan penyelamat (Toregas, Swain, ReVelle, & Bergman,1971)
Salah satu solusi?
Salah satu solusi?
1. Latar Belakang
Mengapa diperlukan?
Mengapa diperlukan?
Pasokan bala bantuan perlu didistribusikan dengan cepat (Boonmee et al. al.,2017)
Pasokan bala bantuan perlu didistribusikan dengan cepat (Boonmee et al. al.,2017)
Sementara, medan yang terdampak bencana menjadi sulit dilalui
Bala bantuan dalam jumlah besar memerlukan transportasi berkapasitas besar juga (Goodman, Manbeck, Ricks, & Solow,1986).
Bala bantuan dalam jumlah besar memerlukan transportasi berkapasitas besar juga (Goodman, Manbeck, Ricks, & Solow,1986).
11
22
Sementara, transportasi berukuran sering kali sulit menjangkau area terdampak bencana
1. Latar Belakang
● Merupakan skenario dengan rentang spatiotemporal yang luas
● Memerlukan data masif
● Perlu identifikasi informasi lingkungan yang kompleks
● Merupakan skenario dengan rentang spatiotemporal yang luas
● Memerlukan data masif
● Perlu identifikasi informasi lingkungan yang kompleks Pemilihan lokasi bandara darurat Pemilihan lokasi bandara darurat
Tidak bisa menggunakan metode pemilihan lokasi konvensional
GeoSOT-3D GeoSOT-3D
Solusi
Merupakan metode yang dapat integrasi data spasial dengan multi kendala
1. Latar Belakang
Simulated annealing (SA) algorithm
Simulated annealing (SA)
algorithm Penalty function methodPenalty function method Pembuatan
algoritma Pembuatan algoritma
Sumber data
Sumber data - Data yang digunakan adalah poin-poin lokasi terdahulu
- Namun, jumlah airport yang akan diestimasi dibatasi menjadi 2-3 - Data yang digunakan adalah poin-poin lokasi terdahulu
- Namun, jumlah airport yang akan diestimasi dibatasi menjadi 2-3
Lokasi studi Lokasi studi
Delta sungai Yangtze, China Delta sungai Yangtze, China
1. Latar Belakang
Flowchart untuk konstruksi algoritma pemilihan lokasi bandara darurat.
Flowchart untuk konstruksi algoritma pemilihan lokasi bandara darurat.
2. Data
Source: China Daily Source: China Briefing
Lokasi studi Lokasi studi
Delta Sungai Yangtze
Memiliki sumber infrastruktur umum yang melimpah.
Memiliki sumber infrastruktur umum yang melimpah.
Emergency Airport Site Selection (EASS) perlu dibangun untuk menanggulangi bencana.
Emergency Airport Site Selection (EASS) perlu dibangun untuk menanggulangi bencana.
2. Data
Radius coverage dan banyak pesawat yang dapat ditampung pada tiap jenis airport Radius coverage dan banyak pesawat yang dapat ditampung pada tiap jenis airport
2. Data
Coverage pada tiap jenis airport, kisi kuning merepresentasikan cakupan area Coverage pada tiap jenis airport, kisi kuning merepresentasikan cakupan area
2. Data
Asumsi yang dilakukan Asumsi yang dilakukan
Tipe pesawat yang digunakan pada airport disamaratakan Tipe pesawat yang digunakan pada airport disamaratakan
Kondisi area terdampak tidak akan berubah setelah terkena bencana Kondisi area terdampak tidak akan berubah setelah terkena bencana
Airport yang berada di area terdampak adalah level 1 atau 2 Airport yang berada di area terdampak adalah level 1 atau 2
2. Data
Dampak jarak antara bandara dan daerah bencana terhadap bandara Dampak jarak antara bandara dan daerah bencana terhadap bandara
2. Data
Pemilihan lokasi yang layak untuk pembangunan airport Pemilihan lokasi yang layak untuk pembangunan airport
Mencari tahu area-area terdampak bencana
Mencari tahu area-area terdampak
bencana Pendataan airport yang sudah adaPendataan airport yang sudah ada
Pemilihan menggunakan metode Monte Carlo Pemilihan menggunakan metode Monte Carlo
Jauh dari pegunungan Jauh dari pegunungan
11 22
33
Antar jarak airport tidak berdekatan Antar jarak airport tidak berdekatan
2. Data
Delta Sungai Yangtze airport yang dibangun menggunakan GeoSOT-3D.
Delta Sungai Yangtze airport yang dibangun menggunakan GeoSOT-3D.
3. Metodologi: GeoSOT-3D global subdivision grid model
Metode GeoSOT pada penelitian Metode GeoSOT pada penelitian
Sistem yang bersifat universal dan
menggunakan hierarki 3 dimensi geospasial.
(Cheng, Tong, Chen, & Zhai, 2016)
Sistem yang bersifat universal dan
menggunakan hierarki 3 dimensi geospasial.
(Cheng, Tong, Chen, & Zhai, 2016)
Memperluas kerangka subdivisi global untuk dimensi elevasi
Memperluas kerangka subdivisi global untuk dimensi elevasi
Grid subdivisi level tertinggi (level 0):
sluruh ruang bumi
Grid subdivisi level tertinggi (level 0):
sluruh ruang bumi
Grid subdivisi level terkecil (level 32):
skala sentimeter
Grid subdivisi level terkecil (level 32):
skala sentimeter
3. Metodologi: GeoSOT-3D global subdivision grid model
Struktur grid subdivisi global GeoSOT-3D.
Struktur grid subdivisi global GeoSOT-3D.
3. Metodologi: GeoSOT-3D global subdivision grid model
Pembuatan algoritma untuk dimensi ruang dan waktu Pembuatan algoritma untuk dimensi ruang dan waktu
Pemindaian wilayah sekitar untuk menghimpun sumber informasi di area rawan bencana,
Pemindaian wilayah sekitar untuk menghimpun sumber informasi di area rawan bencana,
Tahap pembuatan algoritma Tahap pembuatan algoritma
Penjadwalan perancangan fasilitas Penjadwalan perancangan fasilitas
3. Metodologi: GeoSOT-3D global subdivision grid model
Tabel manajemen basis data wilayah udara GeoSOT-3D.
Tabel manajemen basis data wilayah udara GeoSOT-3D.
3. Metodologi: Algoritma Pemilihan Lokasi Airport Darurat
Area terdampak bencana Area terdampak bencana
Wilayah utama pemilihan lokasi airport darurat
Wilayah utama pemilihan lokasi
airport darurat Untuk dapat mengirimkan bala bantuan untuk area-area terdampak bencana tersebut.
Untuk dapat mengirimkan bala bantuan untuk area-area terdampak bencana tersebut.
Sehingga, algoritma yang dibangun harus memenuhi:
Sehingga, algoritma yang dibangun harus memenuhi:
Coverage area pembangunan airport harus semaksimal mungkin Coverage area pembangunan airport harus semaksimal mungkin
Jumlah pesawat yang datang harus dapat memenuhi kebutuhan bala bantuan Jumlah pesawat yang datang harus dapat memenuhi kebutuhan bala bantuan
3. Metodologi: Algoritma Pemilihan Lokasi Airport Darurat
Persamaan fungsi objektif E terhadap simulasi area bencana Persamaan fungsi objektif E terhadap simulasi area bencana
3. Metodologi: Algoritma Pemilihan Lokasi Airport Darurat
Desain algoritma untuk penentuan lokasi airport Desain algoritma untuk penentuan lokasi airport
α airport
α airport Kandidat airport yang akan menjadi solusi pembangunan
ρ airport
ρ airport Jumlah airport yang akan dibangun
u airport
u airport Coverage area untuk lokasi airport baru Spesifikasi temperatur
annealing (Tmax) Spesifikasi temperatur
annealing (Tmax) Spesifikasi temperatur annealing (Tmax)
Spesifikasi temperatur
annealing (Tmax) ρ locations dipilih acakρ locations dipilih acak 11
22
33
44 55 66
3. Metodologi: Algoritma Pemilihan Lokasi Airport Darurat
Desain algoritma untuk penentuan lokasi airport Desain algoritma untuk penentuan lokasi airport
Mencari tahu jenis disturbansi dari nilai temperatur Mencari tahu jenis disturbansi dari nilai temperatur 77
Menyelesaikan penelusuran semua jaringan bandara yang akan dibangun Menyelesaikan penelusuran semua jaringan bandara yang akan dibangun 88
Melakukan penyelesaian simulasi annealing ketika suhu sudah mencapai Tmin Melakukan penyelesaian simulasi annealing ketika suhu sudah mencapai Tmin 99
4. Hasil
3
eksperimen sudah dilakukan
Mengetahui efek dari jumlah airport terhadap coverage area bencana
Mengetahui efek dari jumlah airport terhadap coverage area bencana
Komparasi algoritma SA coverage dengan poin-poin level agregasi Komparasi algoritma SA coverage dengan poin-poin level agregasi
Komparasi efisiensi dari perbedaan metode modeling lingkungan Komparasi efisiensi dari perbedaan metode modeling lingkungan
4. Hasil
Gambar simulasi airspace dengan berbagai jumlah airport darurat yang berbeda Gambar simulasi airspace dengan berbagai jumlah airport darurat yang berbeda
Efek dari jumlah airport darurat untuk airspace coverage Efek dari jumlah airport darurat untuk airspace coverage
4. Hasil
Grafik asumsi perubahan akibat dari adanya airport darurat Grafik asumsi perubahan akibat dari adanya airport darurat
Efek dari perbedaan level agregasi bencana untuk pemilihan airport darurat Efek dari perbedaan level agregasi bencana untuk pemilihan airport darurat
4. Hasil
Gambar simulasi airport darurat dengan perbedaan titik level agregasi bencana Gambar simulasi airport darurat dengan perbedaan titik level agregasi bencana Efek dari perbedaan level agregasi bencana untuk pemilihan airport darurat Efek dari perbedaan level agregasi bencana untuk pemilihan airport darurat
4. Hasil
Grafik penggambaran konsumsi storage dan pemetaan lokasi airport darurat.
Grafik penggambaran konsumsi storage dan pemetaan lokasi airport darurat.
Efek dari perbedaan level agregasi bencana untuk pemilihan airport darurat Efek dari perbedaan level agregasi bencana untuk pemilihan airport darurat
5. Diskusi Hasil
Dibutuhkan efisiensi dan ketepatan dalam merancang algoritma pemilihan lokasi
Dibutuhkan efisiensi dan ketepatan dalam merancang algoritma pemilihan lokasi
Fasilitas darurat Fasilitas darurat
Algoritma komputasi dan efisiensi storage 4-5 kali lebih baik Algoritma komputasi dan efisiensi storage 4-5 kali lebih baik Hasil penelitian
menggunakan GeoSOT-3D Hasil penelitian
menggunakan GeoSOT-3D
Metode yang digunakan dapat secara efektif menentukan lokasi yang optimal
Metode yang digunakan dapat secara efektif menentukan lokasi yang optimal
Metode dapat dengan cepat dan mudah terintegrasi dengan elemen-elemen geografis
Metode dapat dengan cepat dan mudah terintegrasi dengan elemen-elemen geografis
6. Kesimpulan
Algoritma Emergency Airport Site Selection (EASS) pada Delta SungaiYangtze Algoritma Emergency Airport Site Selection
(EASS) pada Delta SungaiYangtze Faktor penaltiFaktor penalti
Algoritma yang dibangun dapat menemukan solusi lokasi dengan berbagai constraints area bencana
Algoritma yang dibangun dapat menemukan solusi lokasi dengan berbagai constraints area bencana
Karena GeoSOT-3D mampu mengolah dengan cepat dan efisiensi untuk menyimpan data Karena GeoSOT-3D mampu mengolah dengan cepat dan efisiensi untuk menyimpan data
Kesimpulan Penelitian Kesimpulan Penelitian
6. Kesimpulan
Metode EASS dapat digunakan lebih lanjut untuk merancang lokasi fasilitas darurat lainnya
Metode EASS dapat digunakan lebih lanjut untuk merancang lokasi fasilitas darurat lainnya
1 1
Pengembangan sistem terintegrasi untuk penentuan lokasi fasilitas darurat Pengembangan sistem terintegrasi untuk penentuan lokasi fasilitas darurat
2 2
Fasilitas-fasilitas penunjang lainnya untuk memastikan coverage dari dampak bencana
Fasilitas-fasilitas penunjang lainnya untuk memastikan coverage dari dampak bencana
Saran Penelitian Saran Penelitian
CREDITS: This presentation template was created by Slidesgo, and includes icons by Flaticon, and infographics & images by Freepik
