ANALISIS METODE MULTI-CRITERIA DECISION MAKING (MCDM) UNTUK PENILAIAN KERUSAKAN DAN KEBUTUHAN PEMULIHAN PASCABENCANA

Indonesia menghadapi risiko tinggi terhadap bencana alam, sehingga penetapan prioritas untuk rehabilitasi dan rekonstruksi pascabencana menjadi hal yang sangat penting. Studi ini mengevaluasi empat metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yakni ELECTRE, ARAS, SMART, dan CoCoSo, dalam menentukan prioritas penanggulangan bencana berdasarkan data dari Penilaian Kerusakan dan Kerugian (DaLA) serta Penilaian Kebutuhan Pemulihan Manusia (HRNA). Data ini diolah menjadi matriks keputusan dengan enam kriteria utama, menghasilkan peringkat wilayah terdampak untuk masing-masing metode. Validasi melalui korelasi peringkat Spearman telah menghasilkan nilai korelasi sebesar 0,9636 untuk metode penelitian ELECTRE, ARAS, dan SMART, sedangkan metode CoCoSo memiliki korelasi sedikit lebih rendah, yakni 0,9364. Perbedaan ini disebabkan oleh pendekatan algoritma CoCoSo yang menggunakan multi-agregasi, yaitu kombinasi model penjumlahan bobot (WSM) dan perkalian bobot (WPM), yang memengaruhi hasil peringkat. Penelitian ini menyimpulkan bahwa keempat metode layak digunakan dalam pengambilan keputusan pascabencana, meskipun metode berbasis fungsi nilai optimal seperti ARAS cenderung menunjukkan korelasi lebih tinggi. Penelitian juga mendorong pengembangan sistem berbasis teknologi untuk mempercepat dan meningkatkan akurasi proses pengambilan keputusan dalam situasi pascabencana.