Spatial decision support system dynamic menggunakan topsis-algoritma genetika untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana

INDONESIA:

Indonesia baru-baru ini sering diterjang bencana alam, khususnya wilayah pulau Jawa. Dengan begitu diperlukan aksi cepat tanggap ketika terjadi bencana alam. Pada penelitian ini penulis mengembangkan sistem yang bertujuan untuk membantu para korban yang terkena imbas bencana alam yakni pada tahap rehabilitasi guna membantu pemerintah mengembalikan kehidupan warga yang mengalami bencana. Penyebab yang sering terjadi adalah ketidakakuratan data antara data yang ada dilapangan dengan data yang ada di BPBD Jawa Timur. Ketidakakuratan data yang terjadi disebabkan karena surveyor dalam menilai kerusakan suatu sector tidak memiliki kriteria yang sudah dijadikan acuan, oleh karena itu data yang diberikan berbeda. Diperlukan suatu sistem untuk memberikan alternatif kerusakan dari suatu sector. Decision Support System merupakan solusi dari permasalahan tersebut, dengan pengembangan baru pada DSS yakni menggunakan suatu intelligence dan sistem geografis. Sehingga ada teknologi pembaruan dari DSS tersebut. Metode yang digunakan yakni Algoritma Genetika dan Metode Topsis. Pengujian pada penelitian ini diperoleh tingkat akurasi sebesar 62%, recall sebesar 74%, presisi 74% dan F-Measure sebesar 62%. Dapat disimpulkan bahwa metode tersebut dapat digunakan untuk menghitung tingkat kerusakan pada sector-sektor yang terkena bencana.

ENGLISH:

Indonesia has recently been frequently hit by natural disasters, especially in the Java island region. Thus, it is necessary to respond quickly when natural disasters occur. In this study, the authors develop a system that aims to help victims affected by natural disasters, namely at the rehabilitation stage to help the government restore the lives of residents who experience disasters. The cause that often occurs is the inaccuracy of the data between the data in the field and the data in the East Java BPBD. The data inaccuracy that occurs is because the surveyor in assessing the damage to a sector does not have criteria that have been used as a reference, therefore the data provided is different. A system is needed to provide an alternative to damage from a sector. The Decision Support System is a solution to this problem, with a new development in DSS that uses an intelligence and geographic system. So there is a technology update from the DSS. The methods used are Genetic Algorithm and Topsis Method. From the test results in this study, the results obtained are 62% Accuracy, 74% Precision, and Recall of 62%, and F-Measure of 62%. From the results of this trial, it is hoped that the system built can provide the results that users expect.

ARABIC:

تعرضت إندونيسيا مؤخرًا للكوارث الطبيعية بشكل متكرر ، لا سيما في منطقة جزيرة جاوة. وبالتالي ، من الضروري العمل بسرعة في حالة حدوث كارثة طبيعية. في هذه الدراسة ، طور المؤلفون نظامًا يهدف إلى مساعدة الضحايا المتضررين من الكوارث الطبيعية ، أي في مرحلة إعادة التأهيل لمساعدة الحكومة على استعادة حياة السكان الذين تعرضوا للكوارث. السبب الذي يحدث غالبًا هو عدم دقة البيانات بين البيانات في الحقل والبيانات. عدم دقة البيانات التي تحدث لأن المساح في تقييم الضرر الذي يلحق بالقطاع ليس لديه معايير تم استخدامها كمرجع ، وبالتالي فإن البيانات المقدمة مختلفة. هناك حاجة إلى نظام لتوفير بديل للضرر من قطاع. يعد نظام دعم القرار حلاً لهذه المشكلة ، مع تطور جديد يستخدم نظام استخباراتي وجغرافي. لذلك هناك تحديث تكنولوجي من. الطرق المستخدمة هي الخوارزمية الجينية وطريقة توبسيس. حصلت الاختبارات في هذه الدراسة على معدل دقة يبلغ 62٪ ، واسترجاع 74٪ ، ودقة 74٪ ، ومقياس 62٪. يمكن الاستنتاج أنه يمكن استخدام هذه الطريقة لحساب مستوى الضرر الذي لحق بالقطاعات المتضررة من الكارثة