IDENTIFIKASI INDIKATOR DESAIN HUNIAN SEMENTARA DARI PERSPEKTIF KORBAN BENCANA
Abstrak
Indonesia sering mengalami bencana alam seperti gempa bumi, tsunami, gunung berapi, banjir, dan tanah longsor, yang mengakibatkan kerugian signifikan. Pada setiap kejadian bencana, banyak rumah tinggal yang hancur sehingga kebutuhan hunian sementara yang cepat bangun pada saat kondisi tanggap darurat sangat diperlukan. Desain hunian sementara yang sering dipakai saat ini sering tidak mempertimbangkan kebutuhan-kebutuhan khusus dari korban bencana. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor- faktor desain hunian sementara dari perspektif korban bencana. Penelitian ini menggunakan metode kuesioner yang diberikan kepada responden berjumlah 6 orang dari BPBD Kabupaten Bantul, 11 orang Masyarakat terdampak relokasi bencana longsor, 7 orang yang terkena relokasi bencana gempa Bantul dan 8 orang masyarakat yang telah memiliki pengalaman tinggal di hunian sementara. Dalam penelitian ini, Algoritma Artificial Neural Network (ANN) digunakan sebagai alat untuk menganalisis data responden. hasil pemodelan metode ANN, dapat disimpulkan bahwa terdapat identifikasi faktor-faktor desain hunian sementara berdasarkan perspektif korban bencana terbesar pada indikator Kemudahan Interaksi Sosial yang memiliki presentasi sebesar 33,33%, dilanjutkan dengan indikator Kekuatan Bangunan sebesar 23,33%, 2 faktor selanjutnya adalah Kenyamanan Penghuni dan Kemudahan Pembangunan dengan nilai 20% dan faktor terendah adalah Kecepatan Pembangunan yang memiliki presentasi sebesar 3,33%.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Referensi
W. . E. Santoso, Felecia and T. W. Panjaitan, "Pembuatan Prototipe Hunian Sementara untuk Pengungsi di Indonesia," Jurnal Titra, vol. 4, no. 2, pp. 235-242, 2016.
D. P. Ayu, B. Prayitno and A. Haryadi, "Fabrikasi Hunian Sementara untuk Pasca Bencana (Temporary Shelter Fabrication for Post-disaster)," Tesa Arsitektur, vol. 18, no. 1, pp. 32-43, 2020.
A. Correia, Murtinho and L. da Silva, "Modularity in architectural design: Lessons from a housing case. Dalam Structures and Architecture - Bridging the Gap and Crossing Borders," CRC Press, Lisbon, 2019.
E. Yuliyanti and Wiyatiningsih, "Pola Adaptasi Meruang Pengungsi Pada Hunian Sementara (Huntara) Bencana Erupsi Gunung Merapi di Kabupaten Magelang Jawa Tengah," Jurnal Permukiman, pp. 77-84, 2022.
I. Christian and H. Feriadi, "Pemodelan Desain Modular Hunian Sementara Berbasis Lokalitas Pendahuluan Kabupaten Kulon Progo memiliki dapat diterapkan lebih efisien dari konstruksi dan material sisa akibat serta," ATRIUM: Jurnal Arsitektur, vol. 8, no. 2, pp. 165-177, 2022.
R. W. Howard, "Coping and Adapting: How You Can Learn to Cope with Stress," Angus & Robertson, 1984.
C. Heimsath, "Arsitektur Dari Segi Perilaku Menuju Proses Perancangan yang Dapat Dijelaskan," PT Intermatra, Bandung, 1988.
V. Novianti and A. Sarwadi, "Adaptasi Masyarakat Pada Proses Menghuni di Kawasan Hunian Sementara, Studi Kasus : Hunian Sementara Lere dan Petobo Pascabencana Palu 2018," 2018.
D. V. Perrucci, B. A. Vazquez and C. B. Aktas, "Sustainable Temporary Housing: Global Trends and Outlook," Procedia Engineering, vol. 145, pp. 327-332, 2016.
D. Perrucci and H. Baroud, "A review of temporary housing management modeling: Trends in design strategies, optimization models, and decision-making methods," Sustainability (Switzerland), vol. 12, no. 24, pp. 1-20, 2020.
V. Novianti and A. Sarwadi, "Konsep Kebutuhan Penghuni Dalam Pembangunan Hunian SSementara (Studi Kasus: Hunian Sementara Pasca-Bencana Kota Palu, Indonesia," Jurnal Riset Pembangunan, vol. 4, no. 1, pp. 1-12, 2021.
H. Dwitama, "Evaluasi Program Pembangunan Hunian Tetap Bagi Korban Terdampak Bencana di Kota Palu Provinsi Sulawesi Tengah," IPDN, 2020.
N. Safitri, "Hunian Sementara Pasca Bencana Dengan Konsep Bamboo Shelter Menggunakan Sistem Knock Down," UNIVERSITAS HASANUDDIN, 2023.
I. N. Silva, D. H. Spatti, R. Flauzino, L. H. Liboni and S. F. Alves, "Artificial Neural Networks A Practical Course," in Gewerbestrasse: Springer International Publishing AG Switzerland, 2017.
D. D. Novita, A. B. Sesunan, M. Telaumbanua, S. Triyono and T. W. Saputra, "Identifikasi Jenis Kopi Menggunakan Sensor E-Nosedengan Metode Pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation," Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian dan Biosistem, vol. 9, no. 2, pp. 205-217, 2021.
Herman, L. Syafie, D. Indra, A. Djamalilleil, Nirsal, H. Hamrul, S. Anraeni and L. B. Ilmawan, "Comparison of Artificial Neural Network and Gaussian Naïve Bayes in Recognition of Hand-Writing Number," Makassar, Indonesia, 2018.
I. Fauzan, "Artificial Intelligence (AI) Pada Proses Pengawasan Dan Pengendalian Kepegawaian – Sebuah Eksplorasi Konsep Setelah Masa Pandemi Berakhir," Civil Service, vol. 14, no. 1, pp. 31-42, 2020.
D. G. Pradana, M. L. Alghifari, M. F. Juna and S. D. Palaguna, "Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Artificial Neural Network," Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS), vol. 3, no. 2, pp. 55-60, 2022.
I. K. Hadihardaja and . S. Sutikno, "Pemodelan Curah Hujan-Limpasan Menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan Metode Backpropagation," Jurnal Teknik Sipil, vol. 12, no. 4, pp. 249-258, 2005.
S. Kusumadewi, Membangun Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan MATLAB & Excel Link, Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu, 2004.
Sugiono, Metodologi Penelitian Administrasi Edisi Kedua, Bandung: CV Alfa Beta, 1999.
A. Y. Prathama, A. Aminullah and A. Saputra, "Pendekatan ANN (Artificial Neural Network) Untuk Penentuan Prosentase Bobot Pekerjaan Dan Estimasi Nilai Pekerjaan Struktur Pada Rumah Sakit Pratama," Jurnal Teknosains, vol. 7, no. 1, pp. 14-25, 2017.
M. W. Talakua, Z. A. Leleury and A. W. Taluta, "Analisis cluster dengan menggunakan metode k-means untuk pengelompokkan Kabupaten/Kota di provinsi maluku berdasarkan indikator indeks pembangunan manusia tahun 2014," BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan 11.2, pp. 119-128, 2017.
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by-sa4.footer##This journal provides immediate open access to its content on the principle that making research freely available to the public supports a greater global exchange of knowledge.
All articles published Open Access will be immediately and permanently free for everyone to read and download. We are continuously working with our author communities to select the best choice of license options, currently being defined for this journal as follows:
• Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-SA)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
.png){kind=small}
.png){kind=small}
