Implementasi Metode Fuzzy MAUT pada Penilaian Rehabilitasi Rekontruksi Pasca Bencana Alam

ABSTRACT

Sectors affected by natural disasters are the responsibility of the government in providing assistance and rebuilding sectors damaged by natural disasters. Many data events from surveyors do not match field conditions, which results in decisions taken by the government that are also not byfield conditions. That is caused by the reference assessment that has been applied by the government is not used by surveyors. Besides, the criteria for assessing the level of damage and loss in post-disaster sectors usedby surveyors also do not use standards set by the government. Therefore it is necessary to have a DSS so that data entering the government is byfield conditions. Intelligent Decision Support System (IDSS) isdecision making that applies human knowledge by learning data to form master data or main data so that user data can be evaluated based on master data that has been processed using the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method. Data from the MAUT method will be evaluated using surveyor data using the Artificial Intelligence (AI) method, namely Fuzzy, to produce an expected decision. From the trial results in this study obtained an Accuracy result of 93%, Precision of 89%, and Recall of 89%, and F-Measure of 89% of the results of this trial is expected that the system built can provide the results expected by users.

ABSTRAK

Sektor yang terdampak bencana alam merupakan tanggung jawab pemerintah dalam hal memberikan bantuan dan membangun kembali sektor yang rusak akibat bencana alam. Banyak kejadian data dari para surveyor tidak sesuai dengan kondisi lapangan, yang mengakibatkan keputusan yang diambil pemerintah juga tidak sesuai dengan kondisi dilapangan. Hal itu disebabkan oleh acuan penilaian yang telah diterapkan pemerintah tidak digunakan oleh surveyor. Selain hal itu kriteria penilaian tingkat kerusakan dan kerugian sektor pasca bencana yang digunakan oleh surveyor juga tidak menggunakan standart yang telah ditetapkan oleh pemerintah. Oleh karena itu perlu adanya sebuah DSS agar data yang masuk ke pemerintah sesuai dengan kondisi dilapangan. Intelligent Decision Support System (IDSS) merupakan suatu DSS yang menerapkan pengetahuan manusia ditambah dengan adanya pembelajaran data untuk pembentukan suatu data master
atau data utama agar data user dapat di evaluasi berdasarkan data master yang sudah diproses menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Data hasil metode MAUT tersebut akan di evaluasi menggunakan data surveyor menggunakan metode Artificial Intelligence (AI) yaitu Fuzzy, agar menghasilkan suatu keputusan yang diharapkan. Dari hasil uji coba pada penelitian ini didapatkan hasil Accuracy sebesar 93%, Precision
sebesar 89%, dan Recall sebesar 89%, serta F-Measure sebesar 89% dari hasil uji coba ini diharapkan sistem yang di bangun dapat memberikan hasil yang di harapkan pengguna.