## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626

## Implementasi Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam Sistem Rekomendasi Mitigasi Bencana Alam
Nur Budi Nugraha 1,* , Yaqutina Marjani Santosa 2 , Alifia Puspaningrum 2 , Ibnu Saiful 1
1 Program Studi D3 Teknik Informatika, Politeknik Negeri Indramayu, Indramayu, Indonesia
2 Program Studi D4 Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Negeri Indramayu, Indramayu, Indonesia Email: 1* nurbudinugraha@polindra.ac.id, 2 yaqutinams@polindra.ac.id, 3 alifia.puspaningrum@polindra.ac.id Email Penulis Korespondensi: nurbudinugraha@polindra.ac.id Submitted: 18/07/2024; Accepted: 08/08/2024; Published: 09/08/2024
Abstrak −Bencana banjir merupakan ancaman serius yang dihadapi oleh berbagai wilayah di Indonesia, termasuk Kabupaten Indramayu,  Jawa  Barat,  sebagai  salah  satu  daerah  yang  sangat  rentan.  Karakteristik  geografis  Indramayu  yang  didominasi dataran  rendah  dan  dikelilingi  sungai-sungai  besar  seperti  Cimanuk  dan  Cipunagara  menyebabkan  wilayah  ini  mengalami banjir tahunan, terutama saat musim penghujan. Dampak bencana ini meluas dari kerugian material hingga gangguan sosial dan  ekonomi  yang  signifikan  bagi  masyarakat  setempat.  Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem  rekomendasi mitigasi  bencana  banjir  yang  efektif  dan  tepat  sasaran.  Menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  studi  ini  berfokus  pada pengembangan  sistem  berbasis  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Metodologi  penelitian  meliputi  beberapa tahapan  kunci.  Pertama,  identifikasi  dan  penentuan  kriteria  serta  subkriteria  yang  relevan  dengan  mitigasi  bencana  banjir. Kedua,  pembobotan  kriteria  menggunakan  perbandingan  berpasangan.  Ketiga,  perhitungan  konsistensi  untuk  memastikan validitas  penilaian.  Terakhir,  penyusunan  hierarki  keputusan  yang  mengintegrasikan  semua  elemen  analisis.  Hasil  analisis AHP  kemudian  diintegrasikan  ke  dalam  sistem  yang  dirancang  khusus  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam mitigasi  bencana.  Sistem  ini  menggabungkan  data  geografis,  demografis,  dan  historis  bencana  untuk  memberikan rekomendasi yang komprehensif dan kontekstual. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat memfasilitasi beberapa aspek kunci dalam  manajemen bencana dalam pengambilan keputusan yang cepat dan efektif oleh pihak berwenang, peningkatan kesadaran dan pengetahuan masyarakat tentang penanganan bencana dan pemahaman terhadap pola sebaran bencana
Kata Kunci: Banjir; Mitigasi; Rekomendasi
Abstract −Flood  disasters  are  a  serious  threat  faced  by  various  regions  in  Indonesia,  including  Indramayu  Regency,  West Java, as one of the most vulnerable areas. The geographical characteristics of Indramayu, which are dominated by lowlands and  surrounded by  large  rivers  such  as  Cimanuk  and  Cipunagara,  cause  this  area  to  experience  annual  flooding,  especially during the rainy season. The impact of this disaster extends from material losses to significant social and economic disruption for  local  communities.  This  research  aims  to  develop  an  effective  and  targeted  flood  disaster  mitigation  recommendation system. Using a quantitative approach, this study focuses on developing a system based on the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The research methodology includes several key stages. First, identify and determine criteria and sub-criteria that  are  relevant  to  flood  disaster  mitigation.  Second,  weighting  criteria  using  pairwise  comparisons.  Third,  consistency calculations  to  ensure  the  validity  of  the  assessment.  Finally,  the  construction  of  a  decision  hierarchy  that  integrates  all analysis elements. The results of the AHP analysis are then integrated into a system specifically designed to support decision making  in  disaster  mitigation.  The  system  combines  geographic,  demographic  and  historical  disaster  data  to  provide comprehensive and contextual recommendations. The system being developed is expected to facilitate several key aspects of disaster  management  in  terms  of  quick  and  effective  decision  making  by  the  authorities,  increasing  public  awareness  and knowledge about disaster management and understanding disaster distribution patterns.
Keywords : Flood; Mitigation; Recommendation

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  rawan  mengalami  bencana  hidrometeorologi,  yaitu  bencana  yang disebabkan  oleh  perubahan  iklim  dan  cuaca  [1].  Dari  sekitar  1.681  bencana  yang  terjadi,  259  orang  menjadi korban  jiwa,  dengan  sebagian  besar  merupakan  korban  bencana  banjir,  terutama  di  Provinsi  Jawa  Barat  [2]. Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  No.  33  Tahun  2006  menekankan  pentingnya  beberapa  aspek  dalam  upaya mitigasi bencana, termasuk ketersediaan informasi dan peta kerawanan bencana, sosialisasi kepada masyarakat, pemahaman cara penyelamatan diri, serta pengaturan dan penataan kawasan rawan bencana [3]. Dalam beberapa tahun terakhir, peningkatan frekuensi dan intensitas bencana alam memerlukan perhatian serius, terutama dalam pengelolaan  dan  penanganan  bencana.  Infrastruktur  permukiman  di  wilayah  rawan  bencana  perlu  mendapat perhatian khusus [4]. Kurangnya perencanaan tata ruang dan pengetahuan masyarakat tentang langkah-langkah yang  harus  diambil  saat  terjadi  bencana  semakin  memperburuk  dampak  negatifnya  [5].  Penanganan  bencana tidak  hanya  melibatkan  instansi  pemerintah,  tetapi  juga  lembaga  kemanusiaan  dan  partisipasi  masyarakat. Koordinasi dalam pengambilan keputusan yang cepat menjadi penting, mengingat kompleksitas situasi bencana yang seringkali membuat proses tersebut sulit dilakukan secara optimal [6].
Bencana  banjir  merupakan  salah  satu  permasalahan  serius  yang  dihadapi  oleh  berbagai  wilayah  di Indonesia, termasuk Kabupaten Indramayu di Provinsi Jawa Barat. Sebagai daerah yang didominasi oleh dataran rendah  dan  dikelilingi  oleh  sungai-sungai  besar  seperti  Cimanuk  dan  Cipunagara  [7],  [8],  Indramayu  rentan terhadap  banjir  yang  terjadi  hampir  setiap  tahun,  terutama  pada  musim  penghujan.  Bencana  ini  tidak  hanya

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626
mengakibatkan  kerugian  material  yang  signifikan,  tetapi  juga  berdampak  pada  aspek  sosial  dan  ekonomi masyarakat setempat [9].
Untuk mengurangi risiko dan kerugian akibat bencana banjir, diperlukan upaya mitigasi yang efektif dan tepat  sasaran.  Implementasi  strategi  mitigasi  yang  efektif  memerlukan  pemahaman  mendalam  tentang karakteristik dan pola bencana di wilayah Indramayu serta ketersediaan sumber daya yang ada. Oleh karena itu, pengembangan  sistem  rekomendasi  mitigasi  bencana  banjir  di  Kabupaten  Indramayu  menjadi  sangat  penting. Sistem  ini  dapat  membantu  pemerintah  daerah,  lembaga  penanggulangan  bencana,  dan  masyarakat  untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan memprioritaskan berbagai strategi mitigasi yang sesuai dengan karakteristik dan kebutuhan wilayah setempat [10].
Teknologi sistem rekomendasi mitigasi bencana muncul sebagai alat kritis dalam mendukung keputusan penanganan  bencana,  dengan  menyediakan  informasi  real-time,  analisis  data,  dan  rekomendasi  strategis  untuk meminimalkan  dampak  bencana  [11].  Sistem  ini  bekerja  dengan  membandingkan  kriteria-kriteria  yang diinputkan  pengguna  dengan  data  yang  sudah  terdapat  pada  sistem,  yang  kemudian  diproses  menggunakan metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  [12].  AHP  merupakan  metode  analisis  pengambilan  keputusan berbasis  sistem  informasi  geografis  (SIG)  yang  populer  karena  kemampuannya  untuk  mengintegrasikan sejumlah  data  heterogen  dan  memberikan  kemudahan  dalam  mendapatkan  bobot  alternatif  yang  sangat  besar [13], [14].
Sejumlah penelitian telah dilakukan untuk mitigasi bencana alam menggunakan metode AHP. Metode ini terbukti efektif dalam  mengidentifikasi dan  mengevaluasi  faktor risiko, serta  mengembangkan strategi  mitigasi yang  komprehensif.  Penelitian  pertama  yang  dilakukan  oleh  Eframidou  et  al.  (2023)  menerapkan  AHP  untuk penilaian risiko banjir di kota shanghai, cina. Penelitian ini menggunakan AHP untuk mengevaluasi risiko banjir di  Shanghai.  Faktor-faktor  seperti  curah  hujan,  kepadatan  penduduk,  penggunaan  lahan,  dan  ketinggian  tanah dianalisis  untuk  mengembangkan peta risiko banjir. Peta ini kemudian digunakan untuk  merencanakan  strategi mitigasi yang lebih efektif dan efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan AHP dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam menghadapi risiko banjir [15]. Selanjutnya El Jazouli et al (2019) juga melakukan penelitian tentang evaluasi kerentanan tanah longsor di oum er rbia, maroko. Penelitian ini  mengintegrasikan  GIS  dan  AHP  untuk  memetakan  kerentanan  tanah  longsor.  Delapan  faktor,  termasuk kemiringan lereng, penggunaan lahan, dan jarak ke jaringan drainase, dianalisis. Peta kerentanan yang dihasilkan membantu dalam identifikasi daerah rawan longsor dan pengembangan strategi mitigasi yang sesuai. Pendekatan ini menunjukkan bahwa kombinasi GIS dan AHP sangat efektif dalam analisis risiko bencana alam [16].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Zhang et all (2024) yang mengusulkan metode evaluasi kerentanan tanah longsor dengan menggunakan pendekatan proses hierarki analitik (AHP) yang ditingkatkan dengan model hutan  acak.  asil  menunjukkan  bahwa  metode  evaluasi  yang  diusulkan  mampu  mencerminkan  area  yang  rentan terhadap tanah longsor dengan tingkat akurasi dan efektivitas  yang tinggi. Area di  wilayah barat laut Prefektur Chuxiong  ditemukan  memiliki  risiko  sangat  tinggi  untuk  mengalami  bencana  tanah  longsor,  memerlukan perhatian khusus [17]. Selanjutnya Khoen et all (2022) melakukan analisis risiko banjir di daerah aliran sungai mekong,  vietnam.  Penelitian  ini  menggunakan  AHP  untuk  menganalisis  risiko  banjir  di  daerah  aliran  sungai mekong,  vietnam.  Faktor-faktor  seperti  curah  hujan,  penggunaan  lahan,  dan  infrastruktur  dievaluasi.  Hasil penelitian ini digunakan untuk merencanakan tindakan mitigasi yang lebih efektif dan efisien dalam menghadapi risiko banjir [18]. Penelitian lainnya dilakukan oleh Tempa (2022) yang melakukan evaluasi kerentanan banjir di Bhutan.  Studi  ini  menggunakan  AHP  untuk  mengevaluasi  kerentanan  banjir  di  Bhutan  berdasarkan  berbagai kriteria  seperti  curah  hujan,  topografi,  dan  penggunaan  lahan.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  AHP  dapat memberikan peta kerentanan yang detail dan memungkinkan penilaian yang lebih komprehensif dan terstruktur terhadap berbagai faktor risiko banjir, yang penting untuk perencanaan mitigasi yang efektif [19].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  yang  mampu  mengintegrasikan  metode AHP  dalam  upaya  mitigasi  bencana  alam  secara  efektif.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menciptakan  kerangka  kerja  yang  memanfaatkan  AHP  untuk  mengevaluasi  dan  mengelola  risiko  bencana dengan  pendekatan  multi-kriteria.  Melalui  integrasi  data  geografis,  lingkungan,  sosial  ekonomi,  dan infrastruktur,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  mitigasi  yang  lebih  akurat  dan  tepat sasaran.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya  dengan menentukan  prioritas  tindakan  mitigasi  yang  paling  efisien  berdasarkan  hasil  analisis  AHP.  Dengan  demikian, diharapkan  penelitian  ini  tidak  hanya  meningkatkan  kapasitas  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  bencana alam, tetapi juga mendorong penerapan praktis yang dapat meningkatkan ketahanan masyarakat dan infrastruktur terhadap ancaman bencana.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian    merupakan    alur  proses    yang  dilaksanakan  pada  penelitian.  Dengan  tahapan  penelitian maka alur  proses  akan  tersusun  secara  baik.  Alur proses  pada  tahapan  penelitian  dimulai  dari  tahapan identifikasi  masalah  sampai  dengan  tahapan  pengujian  dari  sistem  yang  dibuat.  Metode  penelitian  untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626
pengembangan  sistem  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  fokus  pada  pengembangan  sistem  dan penerapan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Tahap  awal  penelitian  melibatkan  pengumpulan  data melalui studi literatur, wawancara dengan pihak BPBD Indramayu dan stakeholder terkait, observasi lapangan di daerah rawan banjir Indramayu, serta pengumpulan data sekunder seperti peta rawan banjir dan data curah hujan. Analisis  kebutuhan  sistem  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  fungsional  dan  non-fungsional,  serta pemodelan proses bisnis [8], [20].
Perancangan sistem ini mencakup desain arsitektur sistem, perancangan basis data, dan desain antarmuka pengguna.  Penerapan  metode  AHP  dilakukan  untuk  menentukan  prioritas  dalam  mitigasi  bencana  banjir  [21]. Langkah-langkah  AHP  meliputi  penentuan  kriteria  dan  subkriteria  mitigasi  banjir,  pembobotan  kriteria, perhitungan  konsistensi,  dan  penyusunan  hierarki  keputusan  [22].  Hasil  dari  proses  AHP  ini  kemudian diintegrasikan  ke  dalam  sistem  informasi  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  mitigasi  bencana banjir [23]. Pengembangan sistem dilaksanakan dengan mengimplementasikan basis data, membangun backend menggunakan  PHP/Laravel,  mengembangkan  frontend  dengan  HTML,  CSS,  dan  JavaScript.  Pengujian  sistem dilakukan  melalui  beberapa  tahap,  termasuk  pengujian  fungsional  (black  box  testing),  pengujian  kegunaan (usability  testing),  dan  pengujian  performa  untuk  memastikan  sistem  berjalan  sesuai  dengan  spesifikasi  yang diharapkan.
Evaluasi  dan  validasi  sistem  merupakan  tahap  penting  dalam  penelitian  ini.  Evaluasi  hasil  penerapan metode  AHP  dilakukan  untuk  memastikan  keakuratan  dan  efektivitas  dalam  mendukung  pengambilan keputusan. Validasi sistem melibatkan pihak BPBD Indramayu untuk memastikan kesesuaian dengan kebutuhan operasional.  Analisis  umpan  balik  pengguna  juga  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  area  perbaikan  dan pengembangan lebih lanjut.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  adalah  metode  yang  ada  pada  sistem  pendukung  keputusan  yang mengoptimalkan  bobot  kriteria  dengan  cara  memilih  alternatif  pilihan  yang  paling  baik  serta  berguna  untuk menyelesaikan permasalahan yang tidak terstruktur dan kompleks ke dalam berbagai komponen yang ada pada susunan yang hirarki, dengan cara memberikan nilai subjektif mengenai peran penting tiap variabel tersebut dan menetapkan variabel mana yang mempunyai prioritas tertinggi agar dapat memberi pengaruh terhadap hasil yang ada dalam situasi tertentu tersebut [24], [25]. Adapun langkah-langkah metode AHP adalah [26]: a. Membuat Hierarki dari suatu permasalahan, b. Menentukan Bobot,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626
c. Memilih Kriteria dan Alternatif,
d. Memilih Prioritas,
e. Menentukan Nilai Konsistensi Logis,
f. Menghitung Konsistensi Index (CI) dengan rumus:
CI = (λmax – n) / n
(1)
g. Menghitung Rasio Konsistensi (CR) dengan rumus:
CR = CI / IR (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan proses AHP
Tahapan  pertama  dalam  penelitian  ini  menentukan  data  kriteria  dan  data  alternatif  yang  nanti  nya  akan digunakan  untuk  perancangan  proses  AHP  dalam  sistem  yang  dibuat.  Data  kriteria  yang  digunakan  meliputi curah hujan (CH), topografi (T), kondisi saluran air (KSA), tutupan lahan (TL) dan kepadatan penduduk (KP). Data  alternatif  yang  digunakan  meliputi  pembangunan  sistem  peringatan  dini  (SPD),  normalisasi  sungai  (NS), perbaikan  sistem  drainase  (PSD),  pembangunan  tanggul  (PT),  pembuatan  sumur  resapan  (PSR)  dan  relokasi penduduk (RP).
Untuk  memperoleh  gambaran  mengenai  sistem  rekomendasi  dengan  menggunakan  metode  AHP,  maka diperlukan rancangan struktur hierarki untuk pembuatan aplikasi. Struktur hierarki diawali dengan tujuan  yaitu dapat  merekomendasikan  pencegahan  bencana  yang  sesuai  dengan  kondisi  wilayah  pengguna,  dilanjutkan dengan  kriteria-kriteria  yang  dapat  mempengaruhi  bencana  banjir  dan  alternatif  yaitu  penanganan  atau pencegahan yang tepat.

## Gambar 2. Struktur hierarki
Gambar  2  merupakan  struktur  hierarki  yang  dibangun  yang  terdiri  dari  goal/tujuan  yang  dituju  yaitu perangkingan  pencegahan/penanganan  bencana,  kemudian  kriteria  dan  subkriteria  yang  sudah  ditentukan sebelumnya. Langkah selanjutnya membuat matrik perbandingan berpasangan untuk kriteria. Kriteria yang telah ditentukan akan dibandingan nilai kepentingan setiap kriteria tersebut. Setelah itu melakukan normalisasi matriks kriteria tersebut.
Tabel 1. Matrik perbandingan berpasangan kriteria CH T KSA TL KP CH 1 3 2 4 5
T 0,3 1 0,5 2 3
KSA 0,5 2 1 3 4 TL 0,25 0,5 0,3 1 2 KP 0,2 0,3 0,25 0,5 1 Tabel 2. Normalisasi matriks kriteria
CH T KSA TL KP Bobot CH 0,438  0,439  0,490  0,381  0,333  0,416 T 0,146  0,146  0,122  0,190  0,200  0,161 KSA 0,219  0,293  0,245  0,280  0,260  0,262 TL 0,110  0,073  0,082  0,095  0,133  0,099

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626
CH T KSA TL KP Bobot
KP 0,088  0,049  0,061  0,048  0,067  0,062
Pada tabel 1 menjelaskan matrik berpasangan kriteria dengan menggunakan skala 1 sampai 9 yang terdiri dari skalai 1 berarti kedua elemen sama pentingnya, skala 3 berarti elemen yang satu  sedikit lebih penting dari yang  lain, skala 5 berarti elemen  yang  satu lebih penting  dari  yang  lain, skala 7 berarti elemen  yang satu jauh lebih penting dari yang lain dan 9 berarti elemen yang satu mutlak lebih penting dari yang lain. Setelah didapat matrik  berpasangan,  selanjutnya  melakukan  normalisasi  matrik  berpasangan  kriteria  seperti  dapat  dilihat  pada tabel 2. Selanjutnya menghitung nilai eigen maksimum (λ max).
Selanjutnya  menghitung  Consistency  Index  (CI).  Untuk  menghitung  nilai  consistencty  index  dengan ketentuan   lamda maksimum dikurang jumlah  kriteria  dibagi  jumlah  kriteria  dikurang satu.
Selanjutnya  menghitung  nilai  rasio konsistensi (CR), untuk  melakukan pengujian konsistensi   ini   kita harus   merujuk pada tabel Random Index yang sudah  ditetapkan pada AHP dengan nilai random index = 1,12. Perhitungan  didapat  dari  hasil  bagi  consistency  index  dengan  random  index.  Jika  hasil  rasio  consistency  lebih kecil  dari  0,1  maka nilai rasio consistency dianggap konsisten.

## Karena CR < 0.1, konsistensi dapat diterima

## 3.2 Desain Sistem
Pada    tahap    ini    dijelaskan    mengenai  alur    sistem    yang    dibuat  yang  digambarkan  melalui  usecase  diagram. Diagram ini membantu dalam memahami fungsi-fungsi utama yang ada oleh aplikasi dan bagaimana setiap aktor berinteraksi dengan sistem. Pada sistem ini memiliki 3 buah aktor yang meliputi guest, pakar dan superadmin.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626
Pada gambar 3 menjelaskan bahwa aktor guest memiliki 4 menu yang meliputi landing page, pengecekan rekomendasi, about dan kirim pesan. Sedangkan aktor superadmin dan pakar selaind dapat melihat menu guest juga  mengelola  menu  data  kriteria,  data  alternatif,  data  desa,  perbandingan  berpasangan  kriteria,  perbandingan berpasangan alternatif dan history cek rekomendasi.
Gambar 4. Flowchart
Gambar  4  menjelaskan  flowchart  dari  sistem  yang  dibangun.  Rancangan  flowchart  digunakan  untuk menggambarkan  alur  proses  yang terjadi  secara  garis  besar. Pada flowchart terdapat beberapa pilihan yang dapat dilakukan oleh user (guest/admin/pakar).

## 3.3 Implementasi Sistem
Sistem terdiri dari beberapa tampilan halaman web yang dibuat sedemikian rupa agar terlihat lebih menarik serta dapat  memberikan  kemudahan  bagi  para  pengguna  untuk  mengoperasikan  sistem  dengan  mudah  dan  cepat. Halaman  website  ini  digolongkan  menjadi  2  bagian  yaitu  pertama  adalah  halaman  yang  dapat  diakses  oleh pengguna (guest). Bagian kedua adalah halaman yang hanya dapat diakses oleh seorang admin/pakar.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626
Gambar  5  menjelaskan  bahwa  merupakan  tampilan  dari  landing  page  user.  Pada  halaman  ini  user  bisa mendapatkan  informasi  tentang  sistem  yang  dibuat.  Didalam  landing  page  tersebut  terdapat  menu  cek rekomendasi  yang  dapat  digunakan  oleh  user  (guest)  untuk  mendapatkan  hasil  rekomendasi  mitigasi  bencana yang sudah diproses menggunakan AHP. Pada halaman ini user diminta untuk memasukkan data sesuai kriteria yang sudah ditentukan dan sistem akan memprosesnya untuk menghasilkan hasil rekomendasi mitigasi bencana sesuai aturan AHP nya.
Gambar 6. Cek rekomendasi
Selanjutnya  halaman  website  yang  diakses  oleh  admin/pakar  dalam  mengelola  data  kriteria  dan  proses AHP  dalam  sistemnya.  Untuk  mengaksesnya,  admin/pakar  diharuskan  memasukkan  email  dan  pasword  yang sudah  didaftarkan  terlebih  dahulu.  Setelah  berhasil  memasukkan  data  email  dan  pasword  yang  benar,  maka sistem akan mengarahkan ke halaman utama menu admin/pakar.
Gambar 7. halaman menu admin/pakar
Selanjutnya admin/pakar akan menambahkan data kriteria dan data alternatif yang akan digunakan untuk proses  rekomendasi  sistem.  Pada  sistem  terdapat  menu  tambah/edit/hapus  untuk  mengubah  data  kriteria  dan alternatif sesuai dengan rancangan yang sudah dibuat sebelumnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 8. menu data kriteria
Gambar 9. menu data alternatif
Selanjutnya  melakukan  perbandingan  kriteria  untuk  mendapatkan  matrik  berpasangan  kriteria. Admin/pakar dapat memilih menu perbandingan kriteria lalu memilih perbandingan berpasangan.
Selanjutnya admin/pakar akan mencari hasil nilai kriteria tersebut mulai dari nilai eigen maksimun, nilai CI dan nilai CR pada menu rangking kriteria.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 11. Rangking kriteria
Admin/pakar juga harus mengolah data nilai alternatif yang direkomendasikan pada menu perbandingan alternatif.  Pada  halaman  ini  admin/pakar  dapat  melihat  hasil  dari  masing  masing  bobot  yang  sudah  diproses dengan AHP.
Gambar 12. Kriteria alternatif
Langkah  selanjutnya  menentukan  nilai  prioritas  dari  masing  masing  uji.  Terdapat  5  nilai  prioritas  dari masing masing uji. Admin/pakar dapat melihat prioritas nilai ujinya sesuai dengan alternatifnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  mitigasi  bencana  alam  yang  mengintegrasikan  metode  AHP.  Sistem  ini berhasil mengkombinasikan data spasial, analisis risiko banjir, dan proses pengambilan keputusan berbasis AHP ke  dalam  satu  platform  yang  komprehensif.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  consistency  rasio  sebesar  0.0107 dimana  nilai tersebut  masih dapat diterima (konsisten) karena nilai CR < 0,1.  Sistem ini  terbukti efektif dalam menyajikan informasi yang akurat dan terstruktur mengenai daerah rawan banjir, tingkat risiko, dan rekomendasi tindakan mitigasi. Penerapan metode AHP memungkinkan pembobotan yang objektif terhadap berbagai kriteria mitigasi  banjir,  sehingga  menghasilkan  prioritas  tindakan  yang  lebih  tepat  sasaran  dan  efisien.  Implementasi sistem di Kabupaten Indramayu menunjukkan peningkatan signifikan dalam kecepatan dan akurasi pengambilan keputusan  terkait  mitigasi  bencana  banjir.  Sistem  ini  memfasilitasi  koordinasi  yang  lebih  baik  antara  BPBD Indramayu  dengan  berbagai  stakeholder  terkait,  serta  meningkatkan  kesadaran  dan  kesiapsiagaan  masyarakat dalam menghadapi potensi bencana banjir.

## REFERENCES
[1] M.  Azizah,  A.  Subiyanto,  S.  Triutomo,  and  D.  Wahyuni,  “Pengaruh  Perubahan  Iklim  Terhadap  Bencana Hidrometeorologi di Kecamatan Cisarua - Kabupaten Bogor,” PENDIPA Journal of Science Education , vol. 6, no. 2, pp. 541–546, Jun. 2022, doi: 10.33369/pendipa.6.2.541-546.
[2] I. Rosaliyah, B. Nurhakim, and J. Manajemen, “Clustering Kejadian Bencana Alam Di Jawa Barat Berdasarkan Jenis Bencana  Menggunakan  K-Means,” Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Informatika ,  vol.  18,  pp.  10–16,  2023,  [Online]. Available: https://opendata.jabarprov.go.id/
[3] L. Y. Prastowo and A. S. Wahyuningsih, “Kajian Mitigasi Bencana Tanah Longsor Berdasarkan Permendagri Nomor 33  Tahun  2006,” HIGEIA  Journal  Of  Public  Health  Research  And  Development ,  vol.  4,  2020,  doi: 10.15294/higeia.v4iSpecial%201/34288.
[4] A. Surya Editya, “Pengembangan Simulasi Mitigasi Bencana Banjir Menggunakan Teknologi Virtual Reality,” Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual , vol. 7, no. 2, 2022.
[5] T.  Septiana,  M.  Arif  Muda,  M.  A.  Muhammad,  and  D.  Budiyanto,  “Pemanfaatan  SIG  untuk  Mengurangi  Risiko Bencana Banjir di Kota Bandar Lampung,” Jurnal Dinamika Informatika , vol. 11, no. 2, 2022.
[6] D. Lukmanudin, F. Yusuf, and I. Lesmana, “Sistem Informasi Mitigasi Bencana BPBD Kabupaten Kuningan Berbasis Android,” JURNAL NUANSA INFORMATIKA VOL 11. NO. 2, 2019.
[7] M. N. Marzuqi, N. S. Adhi, and R. D. Kurniawan, “Sistem Informasi Geografi Daerah Potensi Banjir Menggunakan Fuzzy Inferensi Sistem,” Jurnal Minfo Polgan , vol. 11, no. 2, 2022.
[8] D.  Afriyanie,  M.  M.  Julian,  and  H.  A.  Nugraha,  “Urban  Flood  Resilience  through  Spatial  Plan  in  Bandung  City, Indonesia,”  in IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  IOP  Publishing  Ltd,  Feb.  2022.  doi: 10.1088/1755-1315/986/1/012052.
[9] H.  Sharfina,  P.  Y.  Utami,  and  I.  Fakhruzi,  “Prediksi  Bencana  Banjir  Menggunakan  Algoritma  Deep  Learning Berdasarkan  Data  Curah  Hujan,”  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi  Vol.  10,  No.  4,  2023.  [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[10]  A.  F.  Calvin,  M.  Rizalihadi,  A.  Yulianur  Bc,  and  N.  Shaskia,  “Analisis  Spasial  Kerawanan  Banjir  Menggunakan Metode Overlay AHP Multi Criteria Decision Making di DAS Keureuto,” Journal of The Civil Engineering Student , vol. 6, no. 1, pp. 29–36, 2024.
[11]  I. Warman and A. Ardila, “Sistem Informasi Mitigasi Rawan Bencana Kota Padang Berbasis Web - ArcGis,” Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika , vol. 13, no. 1, p. 38, Jun. 2022, doi: 10.36448/jsit.v13i1.2536.
[12]  B.  Widada,  R.  T.  Vulandari,  and  M.  Yusuf,  “Implementasi  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  pada  Pemilihan Karyawan  Teladan,” Journal  of  Mathematics  Education  and  Science ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  37–43,  Apr.  2022,  doi: 10.32665/james.v5i1.403.
[13]  R. Cahya, B. Mulyawan, and T. Sutrisno, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Dan Komputer Berbasis Website  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dan  Weighted  Product,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 1, p. 133, 2020, doi: 10.24912/jiksi.v8i1.11484.
[14]  B. Harira Irawan and A. Riftiarti, “Analisa Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Untuk Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Pada Kampus STMIK Mic Cikarang,” Jurnal Ilmiah Edutic /Vol.5, No.2, 2019.
[15]  E.  Efraimidou  and  M.  Spiliotis,  “A  GIS-Based  Flood  Risk  Assessment  Using  the  Decision-Making  Trial  and Evaluation  Laboratory  Approach  at  a  Regional  Scale,” Environmental  Processes ,  vol.  11,  no.  1,  Mar.  2024,  doi: 10.1007/s40710-024-00683-w.
[16]  A.  El  Jazouli,  A.  Barakat,  and  R.  Khellouk,  “GIS-multicriteria  evaluation  using  AHP  for  landslide  susceptibility mapping  in  Oum  Er  Rbia  high  basin  (Morocco),” Geoenvironmental  Disasters ,  vol.  6,  no.  1,  p.  3,  2019,  doi: 10.1186/s40677-019-0119-7.
[17]  Z. Zhang et al. , “Landslide hazard cascades can trigger earthquakes,” Nat Commun , vol. 15, no. 1, p. 2878, 2024, doi: 10.1038/s41467-024-47130-w.
[18]  C.  Khoeun et  al. ,  “Assessing  Flood  Hazard  Index  using  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Geographical Information System (GIS) in Stung Sen River Basin,” IOP Conf Ser Earth Environ Sci , vol. 1091, no. 1, p. 012031, 2022, doi: 10.1088/1755-1315/1091/1/012031.
[19]  K. Tempa, “District flood vulnerability assessment using analytic hierarchy process (AHP) with historical flood events in  Bhutan,” PLoS One , vol. 17, no. 6, pp. e0270467-, Jun. 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0270467
[20]  D.  S.  Lestari,  A.  Hidayat,  and  J.  M.  Tengah,  “Penerapan  Metode  AHP  (Analitycal  Hierarchy  Process)  dalam Menentukan Mahasiswa Lulusan Terbaik,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 4, no. 1, 2022.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 775-785 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5626
[21]  O. Kurnianingsih, M. Solikin, P. Pudyastuti, S. Sunarjono, and N. Hidayati, “Analytical Hierarchy Process (AHP) to Determine  the  Sustainable  Drainage  System  Used  for  Flood  Management  in  Central  Karanganyar  Regency,”  in Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Apr. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1858/1/012002.
[22]  Rahmawaty,  R.  M.  E.  Marpaung,  R.  Batubara,  and  Z.  Rauf,  “Analytical  hierarchy  process  (ahp)  application  in  the selection of plant types on the community’s agroforestry land,” IOP Conf Ser Earth Environ Sci , vol. 959, no. 1, p. 012008, 2022, doi: 10.1088/1755-1315/959/1/012008.
[23]  Y. Setiawan, A. P. Ruise, and D. Andreswari, “Implementation of simple additive weighting methods and non-linier trend  methods  in  mapping  of  flood protected  areas:  A  case  study  sub-DAS  Bengkulu  Hilir,” Borobudur  Informatics Review , vol. 1, no. 1, pp. 47–54, Apr. 2021, doi: 10.31603/binr.4944.
[24]  D. N. F. Khumaeroh and D. N. Sari, “Application of Analytical Hierarchy Process (AHP) and Geographic Information System  (GIS)  in  flood  hazard  analysis  in  the  Rawa  Pening  Sub-Watershed,  Indonesia,”  in IOP  Conference  Series: Earth and Environmental Science , Institute of Physics, 2024. doi: 10.1088/1755-1315/1314/1/012114.
[25]  Z.  Azhar,  Wakhinuddin,  Waskito,  H.  Effendi,  and  M.  Muskhir,  “Decision  Support  System  Analytical  Hierarchy Process  in  Learning  Method  Selection,” J  Phys  Conf  Ser ,  vol.  1933,  no.  1,  p.  012065,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1933/1/012065.
[26]  S.  Chakraborty  and  S.  Mukhopadhyay,  “Assessing  flood  risk  using  analytical  hierarchy  process  (AHP)  and geographical information system (GIS): application in Coochbehar district of West Bengal, India,” Natural Hazards , vol. 99, no. 1, pp. 247–274, 2019, doi: 10.1007/s11069-019-03737-7.