Spatial Decision Support System (SDSS) untuk menentukan tingkat kerusakan bangunan menggunakan metode technique for order preferences by similarity to ideal solution

INDONESIA:

Penelitian ini mengembangkan Spatial Decision Support System (SDSS) yang menggunakan Metode Technique for Order Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam. SDSS ini dirancang untuk memberikan keputusan yang efektif dalam situasi yang berkaitan dengan kerusakan bangunan. Metode TOPSIS digunakan untuk mengevaluasi dan memprioritaskan alternatif berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal. Dataset yang diperoleh dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kota Malang tahun 2019-2023 digunakan untuk pengujian. Dari 366 data yang tersedia, 166 data dipilih berdasarkan kelayakannya untuk dijadikan data uji. Pengujian pertama sistem melalui uji Blackbox Testing menunjukkan keandalan yang tinggi, melewati semua skenario tes yang dirancang. Pengujian kedua adalah melakukan uji parameter terbaik untuk menemukan kombinasi parameter terbaik pada metode TOPSIS menghasilkan hasil yang konsisten, dengan tingkat akurasi mencapai 87%. Meskipun terdapat variasi dalam bobot kriteria, hasil akhir tetap konsisten pada tingkat akurasi tersebut. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa perubahan nilai bobot tidak memengaruhi hasil akhir secara signifikan. Pengujian ketiga yaitu, membandingkan data uji dan dataset dengan hasil dari perbandingan dataset dengan data uji menghasilkan akurasi kelas yang berbeda-beda, namun akurasi keseluruhan mencapai 87%. Penelitian ini menegaskan keandalan sistem dan kemampuan metode TOPSIS dalam mengidentifikasi tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam dengan baik. Dapat disimpulkan bahwa Sistem yang dikembangkan telah diuji melalui Blackbox Testing dan berhasil melewati semua skenario tes yang dirancang, menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan. Sistem ini dapat membantu tim surveyor dalam melakukan penilaian kerusakan bangunan secara lebih efisien. Penggunaan metode TOPSIS dalam sistem ini memberikan gambaran yang akurat mengenai dampak kerusakan, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam upaya pemulihan pasca bencana. Uji parameter terbaik dan uji perbandingan dataset serta data uji menghasilkan akurasi yang tinggi.

ENGLISH:

This research develops a Spatial Decision Support System (SDSS) that uses the Technique for Order Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to determine the level of building damage after a natural disaster. This SDSS is designed to provide effective decision-making in situations related to building damage. The TOPSIS method is used to evaluate and prioritize alternatives based on their proximity to the ideal solution. The dataset obtained from the Regional Disaster Management Agency (BPBD) of Malang City for the years 2019-2023 was used for testing. Out of the 366 available data points, 166 were selected based on their suitability for testing. The initial system testing through Blackbox Testing showed high reliability, passing all the designed test scenarios. The second test involved conducting parameter optimization to find the best parameter combination for the TOPSIS method, which yielded consistent results with an accuracy rate of 87%. Despite variations in the criterion weights, the final results remained consistent at this accuracy level. Further analysis indicated that changes in weight values did not significantly affect the final outcome. The third test, comparing the test data and dataset, showed different class accuracies, but the overall accuracy reached 87%. This research confirms the system's reliability and the capability of the TOPSIS method in accurately identifying building damage levels after a natural disaster. It can be concluded that the developed system has been tested through Blackbox Testing and successfully passed all designed test scenarios, demonstrating that the system operates as expected according to specifications. This system can assist survey teams in assessing building damage more efficiently. The use of the TOPSIS method in this system provides an accurate depiction of damage impact, thereby supporting more precise decision-making in post-disaster recovery efforts. The parameter optimization tests and the comparison of dataset and test data resulted in high accuracy.

ARABIC:

طور هذا البحث نظام دعم القرار المكاني (SDSS) الذي يستخدم طريقة تقنية تفضيلاتالطلب عن طريق التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS) لتحديد مستوى الأضرار التي لحقت بالمباني بعد الكوارث الطبيعية. تم تصميم SDSS لتوفير قرارات فعالة في المواقف المتعلقة بأضرار المباني. تستخدم طريقة TOPSIS لتقييم البدائل وتحديد أولوياتها بناء على قربها من الحل المثالي. تم استخدام مجموعة البيانات التي تم الحصول عليها من الوكالة الإقليمية لإدارة الكوارث (BPBD) في مدينة مالانج للفترة 2019-2023 للاختبار. من بين 366 بيانات متاحة، تم اختيار 166 بيانات بناء على جدواها لاستخدامها كبيانات اختبار. أظهر الاختبار الأول للنظام من خلال اختبار الصندوق الأسود (Blackbox Testing) موثوقية عالية، حيث اجتاز جميع سيناريو الاختبار المصمم. الاختبار الثاني هو إجراء أفضل اختبار للمعلمات لأجل العثور على أفضل مزيج من المعلمات في طريقة TOPSIS لإنتاج نتائج متسقة، بمعدل دقة 87٪. على الرغم من الاختلافات في وزن المعايير، ظلت النتيجة النهائية متسقة عند هذا المستوى من الدقة. أظهر مزيد من التحليل أن التغييرات في قيم الوزن لم تؤثر بشكل كبير على النتيجة النهائية. الاختبار الثالث، مقارنة بيانات الاختبار ومجموعات البيانات مع نتائج المقارنة مما أدى إلى دقة فئة مختلفة، ولكن الدقة الإجمالية وصلت إلى 87٪. أكد هذا البحث موثوقية النظام وقدرة طريقة TOPSIS في تحديد مستوى الأضرار التي لحقت بالمباني بعد الكوارث الطبيعية بشكل جيد. يمكن الاستنتاج أن النظام من خلال اختبار الصندوق الأسود اجتاز بنجاح السيناريو المصمم، وأفضل اختبار معلمة واختبار مقارنة لمجموعات البيانات وبيانات الاختبار أدى إلى دقة عالية