Fadlilah, Aldhaf and Syafero, Fajar (2024) Analisis Performa Modul Decision Support System (DSS) RESPONDOR : Network Generation (NG) dan Assisted Evacuation Planning (AEP) pada High Performance Computing (HPC). Diploma thesis, Universitas Yarsi.

	Text 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (45kB)
	Text 4. HAKLAMAN PENGESAHAN.pdf Download (224kB)
	Text 3. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Download (158kB)
	Text 2. ABSTRAK-ABSTRACT.pdf Download (11kB)
	Text 9. BAB I.pdf Download (240kB)
	Text 14. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (129kB)
	Text 10. BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (416kB)
	Text 11. BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 12. BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 13. BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (11kB)
	Text 15. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Proyek RESPOND-OR/RESPOND-OR-X dirancang untuk membantu lembaga penanggulangan bencana di Indonesia, seperti BNPB, BPBD, dan NGO, dalam pengambilan keputusan terkait evakuasi dan pengarahan personel saat respons bencana. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) ini terdiri dari dua modul utama: Perencanaan Evakuasi Terbantu (AEP) dan Penjadwalan dan Pengarahan Personel (PRS). Penelitian ini merupakan kolaborasi antara Universitas Indonesia dan Universitas YARSI dengan pendanaan dari Lanchester, yang pada tahun ketiga berfokus pada pengujian modul Network Generation (NG) dan Assisted Evacuation Planning (AEP) menggunakan data banjir Jakarta 2020 pada Superkomputer FUGAKU dan UI-DGX A100. Modul NG dalam DSS membangun peta jaringan di sekitar titik-titik penting untuk membantu koordinasi evakuasi dan distribusi bantuan. Sementara itu, modul AEP memberikan solusi optimal untuk meminimalkan jumlah posko, waktu evakuasi maksimum, risiko evakuasi, dan total waktu perjalanan. Data risiko jaringan dihitung berdasarkan data inaRISK BNPB. Proyek ini juga mencakup pengembangan Docker Container untuk modul NG dan AEP, serta pengujian kinerja dan keandalan modul tersebut pada superkomputer FUGAKU dan UI-DGX A100 menggunakan data banjir Jakarta tahun 2020. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan Docker Container memungkinkan sistem dijalankan lebih cepat dan konsisten di berbagai platform, sehingga meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam proses evakuasi bencana. Dengan demikian, DSS ini dapat menjadi alat yang vital dalam upaya penanggulangan bencana di Indonesia, memberikan solusi yang lebih baik untuk koordinasi evakuasi dan pengurangan risiko bencana.

Actions (login required)

View Item