Jurnal Bintang Pendidikan Indonesia·8月31日 · 周一论文农业人工智能与决策模型阅读 1
Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Bantuan Pertanian dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web
Konradus Wolo Sukun · Bernadete Deta · Alfian Nara Weking
论文解读
40未达精选线
速览
开发基于Web的农业援助分配决策支持系统，采用SAW方法提高精准性和透明度。
方法
使用SAW方法，结合瀑布模型开发Web系统，多准则加权排序。
发现
系统减少处理时间，提高客观性，增强决策透明度。
机会点
可扩展至其他农业资源分配，或引入模糊逻辑处理不确定信息，提升决策鲁棒性。
影响力8
信息增量12
专业深度12
信源权威6
时效性2
面向农业援助分配的Web决策支持系统，采用SAW方法提升精准性与透明度，但影响范围有限，时效性较低。
原文摘要
本研究旨在设计并实现一个基于网络的决策支持系统（DSS），用于农业援助分配，采用简单加性加权法（SAW）。研究背景是援助对象选择过程中频繁出现目标不准确和缺乏透明度的问题，该过程目前仍以人工方式进行，且往往带有主观性。因此，应得援助的农民常常无法获得帮助，而资格较差的个体却可能从中受益。本研究采用描述性定性方法，结合瀑布开发模型的软件工程实践。通过观察、访谈、文献记录及文献研究收集数据，以了解现有系统并确定系统需求。所开发的系统处理多项标准，包括土地所有权状况、经营规模、收入水平、团体成员资格以及农民团体参与程度。应用SAW方法对数据进行归一化处理，为每项标准分配权重，并生成合格受助者的排名。结果表明，该系统通过缩短处理时间提高了效率，通过减少人为偏见增强了客观性，并通过提供可追溯的决策过程增加了透明度。本研究的启示在于，所开发的系统可作为政府机构支持公平、高效且负责任的农业援助分配的实际工具。