Modul Backend Dengan Sistem Penilaian Tingkat Keparahan Area Pasca Kebakaran Hutan dan Lahan

Abstract

Pasca terjadinya kebakaran hutan dan lahan, kawasan hutan atau lahan yang terkena bencana tersebut akan diobservasi untuk dinilai tingkat keparahannya. Namun, kegiatan penilaian tersebut masih dilakukan secara manual sehingga tidak efisien dari segi waktu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat Sistem Penilaian Tingkat Keparahan Area Pasca Kebakaran Hutan (SIPARTAN) yang berfokus pada modul backend. Penelitian dilakukan dalam 5 tahapan mulai dari menganalisis kebutuhan sistem dan fitur hingga mengintegrasikan modul backend dengan modul frontend dan mobile. Penelitian ini berhasil merumuskan dan menetapkan satu fitur utama dan tujuh fitur pendukung yang menjalankan program Sipartan serta menghasilkan rancangan skema basis data yang memiliki sebelas entitas di dalamnya. Kemudian, penelitian ini juga telah berhasil membuat total 14 endpoint API. Keberhasilan pembuatan endpoint-endpoint tersebut didukung oleh pengujian modul backend yang dilakukan dengan metode blackbox testing dan menghasilkan output yang diharapkan. Selain itu, modul backend yang dikembangkan pada penelitian ini juga telah dilakukan deployment menggunakan VPS agar dapat digunakan oleh modul frontend dan mobile.

After the occurrence of forest and land fires, the affected forest or land area will be observed to be assessed for severity. However, the assessment activities are still carried out manually, making it inefficient in terms of time. Therefore, this study aims to create a Post-Fire Area Severity Assessment System (SIPARTAN) focusing on the backend module. The research was conducted in 5 stages starting from analyzing system requirements and features to integrating backend modules with frontend and mobile modules. This study has successfully formulated and defined one main feature and seven supporting features that will run the Sipartan program and produced a database schema design with eleven entities. Then, this study has also succeeded in creating a total of 14 endpoints API. The successful creation of these endpoints is supported by backend module testing, which is carried out using the blackbox testing method and produces the expected output. In addition, the backend module developed in this research has also been deployed using VPS so that it can be used by frontend and mobile modules.