Spatial decision support system (sdss) penentuan rehabilitasi rekonstruksi pasca bencana alam menggunakan metode simple multi attribute rating technique - genetic aalgorithm

INDONESIA :

Dalam rangka percepatan rehabilitasi rekonstruksi pasca bencana alam, dibutuhkan aksi dari pemerintah berupa tindakan secara cepat dan tepat dari kategori kerusakan yang sama antar tim survey sehingga dapat membantu menentukan prioritas bantuan mana yang harus ditangani secara cepat sesuai dengan hasil penilaian yang benar. Oleh sebab itu, diperlukan penelitian dan pengembangan suatu sistem pendukung keputusan, dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dan Genetic Algorithm (GA).

Hasil pengujian yang telah diperoleh kemudian dibandingkan dengan penilaian secara menual yang dilakukan oleh tim surveyor BPBD Kabupaten Sampang. Total 31 data yang diinputkan, didapatkan hasil 25 yang sama (positif), kemudian terdapat 6 data yang teridentifikasi tidak sama (negatif). Berdasarkan hasil pengujian tingkat akurasi diperoleh hasil sebesar 87%, presisi sebesar 80%, recall sebesar 80%, f-measure sebesar 80%. Selain itu pada penelitian ini juga dilakukan pengujian usability, dimana hasil dari pengujian tersebut menghasilkan usability sebesar 89,2% dan termasuk kedalam kategori Best Classification untuk kebutuhan pengguna.

ENGLISH :

In the context of accelerating post-natural disaster reconstruction rehabilitation, action from the government is needed in the form of quick and precise action of the same category of damage between the survey teams so that they can help determine which aid priorities should be handled quickly according to the correct assessment results. Therefore, it is necessary to research and develop a decision support system, in this study using the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) and Genetic Algorithm (GA) methods.

The test results that have been obtained are then compared with the manual assessment conducted by the BPBD surveyor team of Sampang Regency. A total of 31 data were inputted, the same results were obtained (positive), then there were 6 data that were identified as not the same (negative). Based on the test results, the accuracy rate is 87%, 80% precision, 80% recall, 80% f-measure. In addition, this study also carried out usability testing, where the results of these tests resulted in usability of 89.2% and included in the Best Classification category for user needs.

ARABIC :

ومن أجل التعجيل بإعادة تأهيل إعادة الإعمار بعد الكوارث الطبيعية، هناك حاجة إلى اتخاذ إجراءات من الحكومة في شكل إجراءات سريعة ومناسبة من نفس الفئة من الأضرار بين فرق المسح حتى تتمكن من المساعدة في تحديد أولويات المعونة التي ينبغي التعامل معها بسرعة وفقا لنتائج التقييم الصحيحة. لذلك، من الضروري البحث وتطوير نظام دعم القرار، في هذا البحث، أي باستخدام تقنية تصنيف السمات المتعددة البسيطة (SMART) والخوارزميات الوراثية (GA). ثم تتم مقارنة نتائج الاختبارات التي تم الحصول عليها مع التقييمات التي أجراها فريق مساح BPBD في سامبانغ ريجنسي. ما مجموعه 31 بيانات إدخال، وحصل على نفس النتائج 25 (إيجابية)، ثم هناك 6 بيانات تم تحديدها على أنها ليست هي نفسها (سلبية). واستنادا إلى نتائج الاختبار التي تم الحصول على نتائج دقة 87٪، والدقة بنسبة 80٪، أذكر بنسبة 80٪، و-التدبير بنسبة 80٪. بالإضافة إلى ذلك، أجرت هذه الدراسة أيضا اختبار قابلية الاستخدام، حيث أسفرت نتائج الاختبار عن قابلية الاستخدام بنسبة 89.2٪ وأدرجت في فئة أفضل تصنيف لاحتياجات المستخدمين.