首页> 外文OA文献 >SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN WILAYAH RAWAN BANJIR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI KABUPATEN BANDUNG BERBASIS WEBGIS
【2h】

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN WILAYAH RAWAN BANJIR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI KABUPATEN BANDUNG BERBASIS WEBGIS

机译:基于WEBGIS的万隆简易加权法(SAW)确定洪水面积的决策支持系统。

摘要

Dewasa ini banyak masyarakat yang kurang paham mengenai wilayah yang rawan terhadap bencana banjir, sehingga menyebabkan banyaknya masyarakat yang tidak tepat dalam memilih wilayah untuk dijadikan tempat tinggal, dan banyaknya kerugian yang disebabkan akibat tinggal di wilayah yang rawan bencana banjir. Wilayah rawan banjir adalah wilayah yang potensial untuk dilanda banjir yang diindikasikan dengan frekuensi terjadinya banjir (pernah atau berulangkali). Terkait bencana perlu adanya perencanaan dan pencegahan untuk meminimalisir kerugian yang dapat terjadi. Sistem ini bertujuan untuk memberikan informasi rawan bencana banjir kepada masyarakat di wilayah Kabupaten Bandung yang diharapkan dapat membantu masyarakat dalam menentukan, melihat, mengetahui wilayah rawan banjir dan sebagai pengambil keputusan dalam memilih wilayah untuk tempat tinggalnya di Kabupaten Bandung. Metode pengambilan keputusan yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem ini dapat memberikan informasi wilayah rawan banjir dalam bentuk peta dengan menggunakan Alov Map yang merupakan aplikasi WebGis portabel berbasis java yang digunakan untuk publikasi data vektor dan raster di internet. Sebelum peta di publikasikan, peta di analisis spasial terlebih dahulu dengan salah satu teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) yaitu ArcMap. Sistem yang dibuat telah berhasil menentukan wilayah rawan banjir dengan tingkat kerawanan yang bervariasi yaitu tingkat sangat rawan, rawan, agak rawan, potensi rawan dan tidak rawan. Peneliti menyimpulkan bahwa wilayah yang paling rawan merupakan wilayah yang mempunyai tutupan lahan resapan air yang tidak baik, curah hujan tahunan yang diatas 2000 mm/tahun dan lereng yang datar. Penelitian ini mendapatkan udprecission 80% yang dibandingkan dengan data dari BPBD yang dilakukan dengan teknik overlay. udKata Kunci: Rawan banjir, Sistem Informasi Geografis (SIG), Sistem Pendukung Keputusan (SPK), metode Simple Additive Weighting (SAW).ududToday many people who do not understand about the area that is prone to flooding, causing many people who are not right in selecting the area to be a place to stay, and number of losses caused as a result of living in flood prone areas. Flood-prone areas is a potential area for flooding as indicated by the frequency of flooding (once or repeatedly). Disaster-related need for planning and prevention to minimize the losses that can occur. This system aims to provide information to the public prone to flood in Bandung Regency which is expected to assist communities in determining, seeing, knowing and flood-prone areas as decision makers in selecting the area for residence in Bandung. Decision-making methods used in this research is Simple Additive Weighting (SAW). This system can provide information on flood-prone areas in the form of a map by using Alov Map which is a java-based portable WebGIS applications that are used for vector and raster data publication on the internet. Prior published maps, maps in spatial analysis in advance with one of the technology of Geographic Information Systems (GIS) that ArcMap. The system is made has successfully determine flood-prone areas with varying levels of vulnerability that level is very vulnerable, vulnerable, somewhat prone, prone and not prone potential. Researchers concluded that the most vulnerable region is a region that has a water catchment land cover are not good, annual rainfall above 2000 mm / year and a flat slope. This study precission 80% gain compared with data from BPBD’s performed with overlay technique.udKeywords: Prone to flooding, Geographic Information Systems (GIS), Decision Support Systems (DSS), methods Simple Additive Weighting (SAW).
机译:如今,许多人对容易发生洪水的地区一无所知,从而导致许多不正确选择区域的人被用作居住地,并且由于生活在容易发生洪水的地区而造成的许多损失。易发生洪灾的地区是可能遭受洪灾袭击的地区,洪灾发生频率(一次或多次)表示。与灾难有关,需要进行计划和预防,以最大程度地减少可能发生的损失。该系统旨在为万隆摄政地区的人们提供易发生洪水灾害的信息,这有望帮助社区确定,了解,了解易发生洪水的地区,并作为决策者选择在万隆摄政地区居住的地区。本研究中使用的决策方法是简单加法加权(SAW)方法。该系统可以使用Alov Map(地图)以地图的形式提供易发洪水地区的信息,该地图是基于Java的便携式WebGis应用程序,用于在互联网上发布矢量和栅格数据。在发布地图之前,必须先使用一种地理信息系统(GIS)技术即ArcMap对地图进行空间分析。已经建立的系统已经成功地确定了易受攻击程度高,易受攻击程度不同的地区,即非常脆弱,脆弱,有些脆弱,潜在脆弱和不脆弱的地区。研究人员得出的结论是,最脆弱的地区是集水覆盖较差,年降雨量超过2000毫米/年且坡度平坦的地区。与通过叠加技术进行的BPBD数据相比,该研究获得80%的判断力。关键词:易发洪水,地理信息系统(GIS),决策支持系统(SPK),简单加法加权(SAW)方法。选择住所的地区不正确的人以及因生活在洪灾多发地区而造成的损失数量。如洪水频率(一次或多次)所示,易发生洪水的地区是潜在的洪水地区。规划和预防与灾难相关的需求,以最大程度地减少可能发生的损失。该系统旨在向万隆摄政区容易发生水灾的公众提供信息,以帮助社区确定,看到,了解和泛洪易发地区,作为决策者选择万隆摄政区。本研究中使用的决策方法是简单加法加权(SAW)。该系统可以通过使用Alov Map(以基于Java的便携式WebGIS应用程序,以Internet上的矢量和栅格数据发布的方式)以地图的形式提供易发洪水地区的信息。以前发布的地图,预先使用ArcMap的地理信息系统(GIS)技术之一进行空间分析的地图。该系统已成功确定了易受攻击程度高,易受攻击程度不同的地区,该级别非常易受攻击,易受攻击,有些易发,易发和不易发。研究人员得出的结论是,最脆弱的地区是集水区土地覆盖不好,年降雨量超过2000毫米/年且坡度平坦的地区。与使用覆盖技术进行的BPBD数据相比,该研究的精度提高了80% Ud关键字:容易发生洪水,地理信息系统(GIS),决策支持系统(DSS),简单加性加权(SAW)方法。

著录项

  • 作者

    Fitri Annisa Aulia;

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类
  • 入库时间 2022-08-20 20:26:22

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号