Perbandingan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product dalam menentukan tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam berbasis query optimization

INDONESIA:

Indonesia, yang terletak di wilayah Ring of Fire, sering mengalami bencana alam seperti gempa bumi, tsunami, dan letusan gunung berapi, yang menyebabkan kerusakan serius pada bangunan. Tim survei yang terdiri dari tim SAR, BPBD, P3B, dan relawan melakukan penilaian kerusakan pasca bencana. Namun, sering terjadi ketidakakuratan data karena penilaian bersifat perkiraan tanpa acuan yang jelas, terlebih jika data yang digunakan berukuran sangat besar. Hal tersebut akan menciptakan masalah dalam eksekusi query Sistem Pendukung Keputusan (DSS), karena query yang luas dan beragam dapat menghabiskan sumber daya sistem dan memperpanjang waktu pemrosesan. Oleh karena itu, dibuatlah sistem yang menerapkan query optimization menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dan WP (Weighted Product) untuk menentukan tingkat kerusakan pasca bencana alam. Penelitian ini membandingkan response time dari kedua metode dengan mengukur waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proses pengambilan keputusan. Hasilnya menunjukkan bahwa optimisasi query pada kedua metode meningkatkan efisiensi waktu dalam pengambilan keputusan. Data yang diperoleh dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kota Malang terdiri dari 266 data. Pengujian dilakukan dalam 6 skenario, masing-masing diulang tiga kali. Hasilnya menunjukkan bahwa pada dataset dengan 100 data, metode WP memiliki waktu eksekusi 0.131 detik pada QO, lebih cepat 45.42% dibandingkan metode SAW yang membutuhkan 0.24 detik. Untuk dataset dengan 180 data, metode WP lebih cepat 40.81% dengan waktu eksekusi 0.132 detik, sedangkan metode SAW membutuhkan 0.223 detik. Pada dataset dengan 266 data, metode WP memiliki waktu eksekusi 0.15 detik pada QO, lebih cepat 36.97% dibandingkan metode SAW yang memerlukan 0.238 detik. Oleh karena itu, metode WP lebih unggul dalam hal kecepatan eksekusi.

ENGLISH:

Indonesia, located in the Ring of Fire region, frequently experiences natural disasters such as earthquakes, tsunamis and volcanic eruptions, which cause serious damage to buildings. Survey teams consisting of SAR teams, BPBD, P3B, and volunteers conduct post-disaster damage assessments. However, data inaccuracies often occur because the assessment is approximate without a clear reference, especially if the data used is very large. This will create problems in the execution of Decision Support System (DSS) queries, because extensive and diverse queries can consume system resources and extend processing time. Therefore, a system that applies query optimization using SAW (Simple Additive Weighting) and WP (Weighted Product) methods to determine the level of damage after a natural disaster was created. This research compares the response time of the two methods by measuring the time needed to complete the decision-making process. The results show that query optimization in both methods improves time efficiency in decision making. The data obtained from the Regional Disaster Management Agency (BPBD) of Malang City consists of 266 data. The test was conducted in 6 scenarios, each repeated three times. The results show that on a dataset with 100 data, the WP method has an execution time of 0.131 seconds on QO, 45.42% faster than the SAW method which requires 0.24 seconds. For the dataset with 180 data, the WP method is 40.81% faster with an execution time of 0.132 seconds, while the SAW method requires 0.223 seconds. On the dataset with 266 data, the WP method has an execution time of 0.15 seconds on QO, which is 36.97% faster than the SAW method that requires 0.238 seconds. Therefore, the WP method is superior in terms of execution speed.

ARABIC:

غالبًا ما تتعرض إندونيسيا، الواقعة في منطقة حلقة النار، لكوارث طبيعية مثل الزلازل وأمواج تسونامي والثورات البركانية، والتي تتسبب في أضرار جسيمة للمباني. تقوم فرق المسح التي تتألف من فرق البحث والإنقاذ، و BPBD، و P3B، والمتطوعين بإجراء تقييمات الأضرار بعد الكوارث. ومع ذلك، غالبًا ما تحدث أخطاء في البيانات لأن التقييم يكون تقريبيًا بدون مرجع واضح، خاصة إذا كانت البيانات المستخدمة كبيرة جدًا. سيخلق ذلك مشاكل في تنفيذ استعلامات نظام دعم اتخاذ القرار (DSS)، لأن الاستعلامات المكثفة والمتنوعة يمكن أن تستهلك موارد النظام وتطيل وقت المعالجة. ولذلك، تم إنشاء نظام يطبق تحسين الاستعلام باستخدام طريقتين (الترجيح الإضافي البسيط) و(المنتج المرجح) لتحديد مستوى الضرر بعد وقوع كارثة طبيعية. يقارن هذا البحث وقت استجابة الطريقتين من خلال قياس الوقت اللازم لإكمال عملية اتخاذ القرار. تظهر النتائج أن تحسين الاستعلام في كلتا الطريقتين يحسن كفاءة الوقت في اتخاذ القرار. تتألف البيانات التي تم الحصول عليها من الوكالة الإقليمية لإدارة الكوارث في مدينة مالانج من 266 بيانات. تم إجراء الاختبار في 6 سيناريوهات، تم تكرار كل منها ثلاث مرات. تُظهر النتائج أنه في مجموعة البيانات التي تحتوي على 100 بيانات، يبلغ زمن تنفيذ طريقة WP 0.131 ثانية على QO، أي أسرع بنسبة 45.42% من طريقة SAW التي تتطلب 0.24 ثانية. بالنسبة إلى مجموعة البيانات التي تحتوي على 180 بيانات، تكون طريقة WP أسرع بنسبة 40.81% مع زمن تنفيذ يبلغ 0.132 ثانية، بينما تتطلب طريقة SAW 0.223 ثانية. في مجموعة البيانات التي تحتوي على 266 بيانات، يبلغ زمن تنفيذ طريقة WP 0.15 ثانية على QO، وهو أسرع بنسبة 36.97% من طريقة SAW التي تتطلب 0.238 ثانية. لذلك، تتفوق طريقة WP من حيث سرعة التنفيذ.