## DESAIN DAN IMPLEMENTASI PERINGATAN DINI BANJIR MENGGUNAKAN DATA MINING DENGAN WIRELESS SENSOR NETWORK
Roni Putra 1* , Zaini 2 , Era Madona 3 dan Anggara Nasution 4
1,2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Univertsitas Andalas
3,4 Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang
* Corresponding author, e-mail : rn.putra@gmail.com
Abstrak —Tulisan ini bertujuan untuk mengembangkan sistem peringatan dini banjir dan informasi cuaca. Hal ini dilatarbelakangi oleh keadaan Indonesia yang  mempunyai dan mengalami perubahan musim yang cukup  drastis.  Perubahan  musim  dan  kondisi cuaca  yang  tidak  stabil  dapat  memicu  terjadinya  bencana seperti banjir  yang disebabkan oleh  curah  hujan  yang  tinggi sebagaimana  yang  terjadi di  Kota  Padang. Daerah Batu Busuk merupakan salah satu area rawan banjir dan galodo akan tetapi tidak terdapat informasi tentang keadaan  cuaca.  Penelitian  ini bertujuan   memberikan informasi  cuaca  dan  prediksi  akan  potensi banjir  dengan variable curah hujan, suhu, kelembaban, arah angin dan  kecepatan angin yang  dapat  diakses secara realtime dan up to  date dimanapun dan kapanpun melalui  webpage  online.  Untuk  menentukan prediksi  potensi    banjir    maka    digunakan    data  mining    dengan    metoda    Alogritma    C4.5    yang menghasilkan  pohon  keputusan.  Penelitian  ini  juga  menggunakan  XBee  S2PRO  untuk  pengirim  dan penerima  dengan  to pology  mesh  yang  terdiri  dari  komponen  sensor  curah  hujan,  SHT11,  arah  angin, kecepatan angin  serta  arduino.  Penyimpanan data dan pengolahan informasi menggunakan Raspberry Pi sebagai komputer mini server. Hasil pengukuran sensor SHT11 mempunyai kesalahan rata-rata pada suhu 2,09%, kelembaban relative 0,59%, kecepatan angin 3,87% dan arah angin 0% serta curah hujan 6,32% dari  pengukuran  alat  ukur  sebenarnya.  Pengujian  selama  empat  hari  memiliki  persamaan  kondisi  cuaca antara alat EWS dengan keadaan di Batu Busuk, dimana pada tanggal 22 Maret 2016 pukul 05:35 WIB sistem informasi Early Warning System (EWS) mengeluarkan warning system akan potensi banjir dan pada saat pagi hari aliran Batu Busuk mengalami banjir.
Kata Kunci : Data mining, Algoritma C4.5, XBee S2Pro, Raspberry Pi.
Abstract— The  aim  of  this  article  is  develop a warning  system of early flood and weather information. This research was inspired by not stabilize weather condition of Indonesian. It will cause disaster such as flood because of  the hight rainfall, as happened in Padang. Batu Busuk is one of the flood-prone area and galodo but there is no information about the weather, rainfall, humidity, temperature and wind speed and direction. The aim of this study is giving weather data and forecast information of the potential flood with variable rainfall, temperature, humidity, wind direction and wind speed  which can be access realtime and up  to  date  wherever  and  whenever    via  the  webpage  online.  To  determine  the  potential  for  flooding prediction by used data mining with a method of Alogritma C4.5  its can be result of  decision tree. In this study using XBee S2PRO for sender and recipient with mesh topology which consists of a rainfall sensor components,  SHT11,  wind  speed  and  direction  as  well  as  the  arduino.  Data  storage  and  processing  of information using the Raspberry Pi as a mini computer server. The result of sensor SHT11 measurement is a little difference with really measurement such as: 2.09% temperature, relative humidity of 0.59%, 3.87% wind speed, wind direction and precipitation 0% 6.32%. Meanwhile, the results of   experiment in Batu Busuk   proved the same weather conditions between EWS tool with the situation in Batu Busuk during the four day, where on March 22, 2016 at 5:35 PM information system Early Warning System (EWS) issued a warning system would be the potential for flood and after it be floded Batu Busuk.
Keywords : Data mining , Algorithm C4.5 , XBee S2Pro , Raspberry Pi.
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia [1] merupakan Negara yang berada pada  zona  rawan  bencana  sehingga  sering menimbulkan  banyak  korban  jiwa  dan  harta benda.  Batu  Busuk  merupakan  salah  satu  area
rawan  banjir  dan  galodo  akan  tetapi  tidak terdapat  informasi  tentang  keadaan  cuaca sehingga  jika  terjadi  banjir  dan  galodo  berefek besar terhadap daerah aliran  sungai Batu Busuk ditambah  adanya  perbedaan  cuaca  antara  Batu Busuk  dengan  sepanjang  daerah  aliran  sungai.
Dengan  adanya  perbedaan  cuaca  sulit  daerah aliran sungai memperdiksi apakah cuaca di Batu Busuk  sangat  ekstrim  yang  berpotensi  banjir atau  tidak.  Dengan  demikian  [2]  penting  bagi kita  untuk  memastikan  resiko  akibat  bencana dengan  melakukan    prediksi  yang  efektif, deteksi,  monitoring,  peringatan  dini  dengan menggunakan sistem informasi.
Penduduk  hanya  bisa  menganalisa  secara visual  dengan  melihat  dari  jauh  apakah  adanya tanda-tanda  hujan  seperti  adanya  gumpalan awan  hitam.  Sulitnya  memprediksi  keadaan cuaca  maka  masyarakat  daerah  aliran  sungai Batu  Busuk  tidak  bisa  mempersiapkan  diri  dan barang-barang  untuk  melakukan  evakuasi  jika akan terjadinya  banjir dan galodo dimana dapat menimbulkan  effek  kerugian  dari  segi  materi dan  nyawa. Early  Warning  System (EWS) yang dibangun memiliki kemampuan
memprediksi  banjir  dengan  menggunakan  data mining, data mining merupakan historis kejadian yang  pernah  terjadi  sebelumnya,  dimana  data yang diambil dari BMKG, serta  diolah dengan menggunakan metoda Algoritma C4.5  sehingga menghasilkan pohon keputusan apakah berpotensi  banjir  atau  tidak.  Sedangkan pengiriman  data  sendiri  menggunakan wireless sensor  network (WSN)  serta  sebuah  mini komputer Raspberry Pi digunakan sebagai  web server untuk pemprosesan dari EWS. Informasi data cuaca dan prediksi akan potensi banjir atau dapat  diakses  secara realtime dan up  to  date dimanapun dan kapanpun [3] karena bisa diakses melalui  webpage  secara  online,  apakah  dengan tab, smartphone serta laptop dan PC. Berangkat dari paparan  diatas  peneliti  merasa  perlu  untuk melakukan penelitian lebih lanjut mengenai hal tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data mining [4] adalah teknologi baru dan berhasil diterapkan pada banyak bidang, tujuan keseluruhan  dari  proses  data  mining  adalah untuk  mengekstrak  informasi  dari  kumpulan data  dan  mengubahnya  menjadi  struktur  yang dimengerti.  Data  mining  terutama  digunakan untuk klasifikasi model dan prediksi.

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  data  mining  C4.5  merupakan salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk
melakukan  klasifikasi  atau  segmentasi  atau pengelompokan  dan  bersifat  prediktif.  Dasar algoritma C4.5 [5]  adalah pembentukan pohon keputusan  ( decision  tree ).  Cabang-cabang pohon keputusan merupakan pertanyaan klasifikasi dan daun-daunnya merupakan kelas- kelas atau segmensegmennya. Pemilihan atribut sebagai  simpul,  baik  akar  ( root )    atau  simpul internal didasarkan pada nilai Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Perhitungan nilai Gain digunakan rumus seperti dibawah ini.
Entropi(S) = ∑ − pj 𝐿𝑜𝑔 2 pj
𝑗 𝑗=1 Dimana : S    : Himpunan kasus
A   : Atribut N   : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S | : Jumlah kasus dalam S
Untuk  menghitung  nilai Entropy dapat  dilihat pada rumus dibawah ini.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) = Entropi(S) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑘 𝑘=1 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑆 𝑖 )

## 2.3. Raspberry Pi
Raspberry Pi [6] merupakan komputer mini yang  memiliki ukuran kecil yaitu sebesar kartu ATM  tetapi  mampu  menjalankan  tugas  yang sama  dengan komputer PC. Tetapi di lapangan kebanyakan  aplikasi web  server tidak  akan menangani sebegitu banyak permintaan sehingga  bakal  tidak  akan  memanfaatkan sepenuhnya  potensi  dari hardware yang dimilikinya.  Dengan  menggunakan  Raspberry Pi  sebagai  server  lebih  efisien  dari  pada menggunakan  PC  Server  yang  dari  segi  harga sangat mahal.

## 2.4. Zigbee
ZigBee  adalah  protokol  jaringan  nirkabel yang  ditargetkan  untuk  otomasi  dan  aplikasi remote control dengan teknologi data rate rendah [7],  konsumsi  daya  rendah,  dan  harga  murah. Protokol  Zigbee  dapat  mendukung  topologi jaringan star, tree dan mesh . Dengan menggunakan jaringan mesh [8] , jika salah satu
titik  tidak  dapat  beroperasi,  maka  titik-titik lainnya masih dapat berkomunikasi dengan baik, baik secara langsung maupun melewati satu atau beberapa  titik  perantara  untuk  dapat  mencapai titik tujuan informasi.
XBee merupakan modul yang memungkinkan  Arduino  untuk  berkomunikasi secara wireless menggunakan  [9]  protokol ZigBee.  ZigBee  beroperasi  pada  spesifikasi IEEE  802.15.4  radio  fisik  dan  beroperasi  pada band berlisensi  termasuk  2.4  GHz,  900  MHz dan 868MHz.

## 2.5. Fuzzy Cluter  Mean(FCM)
Metode  clustering  [10]  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah fuzzy  c-means . Metode  ini  pertama  kali  dikenalkan  oleh  Jim Bezdek  pada  tahun  1981  (Kusumadewi,  2004). Fuzzy  c-means adalah  salah  satu  teknik pengklusteran  data  yang  mana  keberadaan  tiap titik  data  dalam  suatu  cluster  ditentukan  oleh derajat keanggotan.
Cluster  bertujuan  dalam  penentuan  EWS ( Early  Warning  System )  dengan  menggunakan metoda  Algoritma  C4.5.  Keluaran  dari  FCM merupakan  deretan  pusat  cluster  dan  beberapa derajat keanggotaan untuk tiap-tiap data.
Tabel 1. Pembagian Himpunan Fuzzy No Variabel Himpunan Fuzzy 1 Suhu(C) Rendah Sedang Tinggi 2 Kelembaban(%) Rendah Sedang Tinggi

## 2.6. Pengkategorian Curah Hujan
Curah  hujan  1  milimeter  artinya  dalam luasan  1  meter  persegi  tertampung  air  hujan setinggi 1 milimeter atau 1 liter. Untuk intensitas hujan  per  jam,  mengacu  pada  standar Internasional (WMO) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kategori Curah Hujan Perjam No Kategori Hujan Intensitas hujan/jam 1 Ringan 0.1 – 5.0 mm 2 Sedang / Normal 5.0 – 10 mm 3 Sangat Lebat >  20 mm
Kategori  curah  hujan  digunakan  untuk melihat kondisi terbaru di Batu Busuk, sehingga informasinya  bisa  di  akses  secara realtime . Sedangkan  kategori  hujan  harian  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kategori Hujan Perhari No Kategori Hujan Intensitas hujan/hari 1 Ringan 5 – 20 mm 2 Sedang / Normal 21 – 50 mm 3 Sangat Lebat >  51 mm

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Perancangan Sistem Secara umum, keseluruhan proses bekerjanya sistem dapat dilihat  pada Gambar 1 alat  yang  akan  dibangun  diletakkan  di  Batu Busuk.
Proses  dari  diagram  blok  pada  Gambar  1 dapat dijelaskan bahwa diagram ini terdiri dari 3 bagian pokok yaitu :
Gambar 1.  Block Diagram Sistem
1. Transmitter Pada  bagian transmitter ini  memiliki beberapa sensor, diantaranya sensor curah hujan, kelembaban  dan  suhu  serta  kecepatan  dan  arah angin.  Sensor-sensor  itu  akan  diolah  dengan mengunakan  microcontroller  mega2560  yang akan  ditampilkan  dalam  bentuk  serial,  dimana data  serial  itu  akan  dikirim  menggunakan wireless sensor network ke receiver .
2. Router
Setelah  data  dikirim  dari transmitter akan
diteruskan ke receiver melalui router, dikarenakan jarak antara transmitter dan receiver sangat jauh. Dalam proses perutean data, router bersifat  melanjutkan  transmisi  paket  data menuju alamat tujuan dalam jaringan. Fungsi ini membuat  router  harus  selalu  aktif  dan membutuhkan  daya  lebih  dalam  operasinya. Dibagian  ini   terdapat  2 router,  dimana  dengan adanya  2  router  ini  berfungsi  untuk  membuat jalur backup jika salah satu router mati atau tidak berfungsi,  sehingga  pengiriman  data  tidak terputus.
3. Receiver
Pada  bagian  ini  data  yang  telah  dikirim transmitter  melalui  router  akan  diterima  oleh receiver melalui wireless sensor network dalam bentuk  data  serial.  Pada  receiver  sendiri  terdiri dari  arduino,  Ethernet  shield,  Xbee,  RTC  dan modem router. Data yang telah diterima melalui XBee,  akan  dikirim  kembali  ke  raspberry  pi yang  berfungsi  sebagai server ,  pengiriman  itu sendiri menggunakan Ethernet shield, untuk itu membutuhkan modem internet router. Data yang dikirim  akan  ditambahkan  tanggal  dan  jam pengiriman oleh rangkaian RTC. Sehingga kita dapat  membandingkan  berapa  delay  data  saat diBatu Busuk sampai ke server.
4. Raspberry Pi
Setelah data semua di kirim dari Batu Busuk melalui beberapa tahapan yang dilalui, data akan disimpan ke raspberry pi yang berfungsi sebagai server untuk penyimpanan data sensor ke mysql, selain  itu  raspberry  pi  juga  memiliki  tugas sebagai web  server untuk  menampilkan  EWS dalam bentuk web page, sehingga informasi dari Batu Busuk dapat di akses.

## 3.2. Perancangan Hardware
Perancangan hardware dibagi  atas  tiga kelompok yaitu, perancangan transmitter , router
dan receiver .  Berikut  ini  proses  perancangan hardware:
1. Transmitter
Gambar 2. Perancangan Hardware Transmitter

## 2. Router
Gambar 3. Perancangan Router 3. Receiver USB

## LAN

## Gambar 4. Perancangan Hardware Reciever

## 3.3. Perancangan Software
Untuk  peracangan  Software  memiliki beberapa tahapan yaitu:
1. Instalasi OS
2. Instalasi Web Server
3. Instalasi Database Server
Tabel 4. Stuktur Databases No Field Type Keterangan 1 Id int(11) 2 id_wil int(11) Wilayah 3 n_hjn int(11) Nilai Curah Hujan 4 n_temp double Nilai Suhu 5 n_hum double Nilai Kelembaban 6 n_kec_angin double Nilai Kecepatan Angin
7 n_arah_angin double Nilai Arah Agin 8 tgl_xbe date Tanggal Batu Busuk 4. Aplikasi  Web  Page  EWS  menggunakan bahasa pemograman PHP
Jam Nilai Suhu Tanggal : dd/mm/YYY Suhu : xxx Kelembaban : xxx Curah Hujan Per Hari : xxx Arah Angin : xxx
Kecepatan  Angin : xxx
Gambar Keadaan Cuaca 1 Jam Lalu Curah Hujan 1 Jam Yang Lalu : xx Warning System  : xx

## Gambar 5. Desain Web Page EWS

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Pengukuran
Dalam  Pengukuran  terdapat  beberapa  hal yang  akan  diuji  diantaranya sensor SHT11, sensor  Anemometer , sensor Wind  Vane , sensor Rain Gauge. Untuk menghitung Error [11] dan % Error dapat dilihat pada rumus berikut:
Error=Nilai pembanding- nilai pengukuran
% Error = |Error| Nilai pembanding 𝑥 100 Average % Error = Total % Error Jumlah Hasil Pengukuran 1. Sensor SHT11
SHT11 adalah sebuah single chip sensor suhu dan  kelembaban  relatif  dengan  multi  modul
sensor  yang  outputnya  telah  dikalibrasi  secara digital.  Dibagian  dalamnya  terdapat  kapasitas polimer sebagai elemen untuk sensor kelembaban  relatif  dan  sebuah  pita  regangan yang digunakan sebagai sensor temperature .
Tabel 5. Hasil pengujian suhu
NO Suhu HTC Sensor Error % Error (°C) Suhu (°C) 1 33,9 35 -1,1 3,24 2 34,1 35 -0,9 2,64 3 34,2 35 -0,8 2,34 4 34,2 35 -0,8 2,34 5 34,1 35 -0,9 2,64 6 33,9 35 -1,1 3,24 7 33,9 34 -0,1 0,29 8 33,8 34 -0,2 0,59 9 33,5 34 -0,5 1,49 10 33,3 34 -0,7 2,10 Rata-rata % Error 2,09 2. Sensor Animometer
Sensor  Animometer adalah  sensor  yang digunakan  untuk  mengukur  kecepatan  angin mengunakan prinsip magnetik switch. Tabel 6. Hasil pengujian sensor Animometer Kecepatan Angin Sample Error % Error Knots Knot 5 5,15 -0,15 3,00 7 6,67 0,33 4,71 4 4,03 -0,03 0,75 3 3,12 -0,12 4,00 2 2,06 -0,06 3,00 8 8,37 -0,37 4,62 7 7,08 -0,08 1,14 3 3,27 -0,27 9,00 2 2,16 -0,16 8,00 4 3,98 0,02 0,50 % Rata-rata Error 3,87
3. Sensor Wind Vane.
Sensor  Wind  Vane  adalah  sensor  yang digunakan  untuk  mengukur  arah  angin,  disaat magnet baling-baling sensor arah angin berputar, maka  setiap  derajatnya  yang  pada  datasheet sensor  memiliki  16  posisi  akan  menghasilkan tegangan  yang  berbeda-beda.  Tegangan  yang dihasilkan  terjadi  karena  adanya  keluaran  dari pembagi tegangan yang diakibatkan oleh magnet yang menghubungkan magnetik switch.
Tabel  7.  Pengujian sensor arah angin Arah Angin Sample (Volt) Error Volt Arah Angin 3,84v Utara 3,84v 0 1,98v Utara Utara Timur 1,98v 0 2,25v Timur Laut 2,25v 0 0,41v Timur Utara Timur 0,41v 0 0,45v Timur 0,45v 0 0,32v Timur Tenggara 0,32v 0 0,90v Tenggara 0,90v 0 0,62v Selatan Tenggara 0,62v 0 1,40v Selatan 1,40v 0 1,19v Selatan Barat Daya 1,19v 0 3,08v Barat Daya 3,08v 0 2,93v Barat Daya Barat 2,93v 0 4,62v Barat 4,62v 0 4,04v Barat Barat Laut 4,04v 0 4,78v Barat Laut 4,78v 0 3,43v Utara Barat Laut 3,43v 0 Rata-rata 0

## 4. Sensor Rain Gauge
Rain Gauge adalah sensor curah hujan sama halnya seperti cara kerja limit switch. Pada saat air  hujan  mengisi  dan  memenuhi  corong jungkat-jungkit  dan  air  akan  tumpah  setelah corong  terisi  penuh.  Tumpahan  air  akan mengakibatkan  kontaktor  switch  akan  terlepas sesaat normali open dan kembali tertutup setelah magnet manjauhi magnetik switch. Keadaan NC yang terjadi itu dimanfaatkan untuk memberikan informasi  pada  program  arduino  sebagai  aktif LOW.  Setiap  kali  magnetik  switch  terlepas, maka akan men-counter 1 x (satu kali) kontak / 1  pulsa.  1  kali  kontak  /  1  pulsa  sama  dengan 0.011 inch (0.2794 mm) air hujan.
Tabel 8. Hasil sensor curah hujan Curah Hujan (mm) Sensor Curah Hujan (inc) Konversi Curah Hujan (mm) Error % Error 25,3 0,85 23,7 -1,6 6,32

## 4.2. Pengaruh Salah Satu Router Off
Tabel  9  menunjukkan  saat  router  2 dimatikan ( off ) setiap 1 menit,  komunikasi tetap berjalan,  tanpa  terjadi  terputusnya  komunikasi maupun  penundaan  pengiriman  informasi. Kondisi ini terjadi karena pada awal percobaan jaringan  telah  terhubung  dengan  router  1, sehingga, baik router 2 hidup ataupun mati, tidak akan berpengaruh terhadap komunikasi melalui router 1.
Tabel 9. Pengaruh Router 2 On/Off No Router End Device R2 Time hh:mm Komunikasi on Komunikasi off 1 off 1 10:24 √ 2 off 2 10:25 √ 3 off 3 10:26 √ 4 off 4 10:27 √ 5 off 5 10:28 √
Tabel  9  menunjukkan  saat  router  2 dimatikan ( off ) setiap 1 menit,  komunikasi tetap berjalan,  tanpa  terjadi  terputusnya  komunikasi maupun  penundaan  pengiriman  informasi. Kondisi ini terjadi karena pada awal percobaan jaringan  telah  terhubung  dengan  router  1, sehingga, baik router 2 hidup ataupun mati, tidak akan berpengaruh terhadap komunikasi melalui router 1.
Tabel 10. Pengujian Pengaruh Router  On/Off No Router Komunikasi Time hh:mm:ss R1 R2 On Off 1 Off On √ 10:01:00 2 Off On √ 10:01:11 3 On On √ 10:01:12 4 Off On √ 10:02:00 3 On Off √ 10:02:01 4 On Off √ 10:02:10 5 On On √ 10:02:11
Dari  Tabel  10  dapat  disimpulkan  bahwa proses  self  healling  jaringan  dapat  bekerja dengan  baik  dan  lamanya  waktu  yang dibutuhkan  oleh End  Device untuk  melakukan pembuatan  jaringan  komunikasi  baru  dapat dilihat  saat  komunikasi  dari  off  ke  on,  saat pengujian no 1 ke no 2 terlihat selisih waktu dari 10:01:00 sampai 10:01:11 adalah 10s, kemudian terjadi off ke on lagi pada pengujian no 3 dan no 4  memiliki  selisih  waktu  9s, jadi  rata-rata rata- ratanya  dari  kejadian  itu  9,5s  untuk  bisa komunikasi on.
4.3. Pengujian Delay Network Recovery dengan Variasi Jarak
Dari  Tabel  11  dapat  dilihat  bahwa  waktu network  recovery yang  didapat  mengalami kenaikan  mengikuti  kenaikan  nilai  jarak  antar device .  Berdasarkan  hasil  pengukuran  dengan menggunakan stopwatch ,  didapatkan  bahwa
untuk jarak 250 meter sampai dengan 375 meter, waktu  yang  dibutuhkan  untuk  proses recovery network memiliki  nilai  minimum  11  detik  dan delay  maksimum  sebesar  85  detik.  Akan  tetapi untuk jarak 250m dari End Device ke Router dan 400m  dari  router  ke Coordinator komunikasi terputus  dikarenakan  jarak  maximal  yang  diuji adalah 375m.
Tabel 11. DNR dengan Variasi Jarak
No Tx- R(m) R-Rx (m) Informasi Waktu I (s) Waktu II (s)
Tx R Rx
1 250 250 √ √ √ 11 12 2 250 300 √ √ √ 11 12

## 4.4. Pengelompokan  Data  dengan  Fuzzy Clustering Mean (FCM).
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berasal dari stasiun Meteorologi Tabing Padang yang diukur perhari selama satu tahun yaitu data pada bulan Januari 2012 hingga Desember 2012. Data yang dimaksud adalah data empat variabel cuaca  yang  telah  disebutkan  pada  bab sebelumnya  yaitu  suhu,  kecepatan  angin, kelembaban  udara,  dan  curah  hujan.    Data masukan  yang digunakan adalah variable suhu, kelembaban untuk mendapatkan variabel pengelompokan  untuk  menghasilkan  pohon keputusan  ( decision  tree )    menggunakan algoritma C4.5. Untuk mengelompokan dengan Fuzzy  Clustering  Mean (FCM)  dibutuhkan aplikasi MATLAB.
Tabel 12. Fungsi Keanggotaan Variabel Suhu
No Nama Input Keterangan Standar Deviasi Nilai Rata- rata 1 suhu_lo Suhu Rendah 0,8012 25,48 2 suhu_av Suhu Sedang 0,8012 26,49 3 suhu_hi Suhu Tinggi 0,8012 27,41

## Tabel  13.  Fungsi  Keanggotaan  Variabel Kelembaban
No Nama Input Keterangan Standar Deviasi Nilai Rata- rata 1 rh_lo RHRendah 4,7928 78,74 2 rh_av RH Sedang 4,7928 84,09 3 rh_hi RH Tinggi 4,7928 90,53

## 4.5. Data  Mining  Menggunakan  Algoritma C4.5
Dalam  pembuatan  data  mining  kita  harus mempunyai data historis, data dari 1 tahun pada tahun  2012  yang  berasal  dari  BMKG  tabing padang,  karena  pada  tahun  2012  ada  beberapa kejadian  banjir  dan  galodo  di  Batu  Busuk. Kemudian  data  tersebut  dianalisis;  dataset tersebut memiliki 364 kasus yang terdiri 12 “Ya” dan 352 “Tidak” pada kolom Main.
Dari  hasil  algoritma  C4.5  menghasilkan pohon  keputusan,  dari  pohon  keputusan  akan dibuat rule prediksi banjir dengan menggunakan logika  IF  atau  percabangan.  Adapun  hasil  dari pohon  keputusan  akhir  terdatapat  4 rule untuk prediksi akan potensi banjir sebagai berikut:
1. if(curah  hujan  is  lo)  or  (curah  hujan  is  av) then tidak berpotensi banjir
2. if(curah hujan is hi) and (kelembaban is lo) or  (kelembaban is  av)  then  tidak  berpotensi banjir
3. if(curah  hujan  is  hi)  and  (kelembaban  is  hi) and (suhu is hi) then tidak berpotensi banjir
4. if(curah  hujan  is  hi)  and  (kelembaban  is  hi) and  (suhu  is  lo)  or  (suhu  is  av)    then berpotensi banjir
Dapat disimpulkan bahwa banjir akan terjadi jika curah hujan tinggi diikuti oleh kelembaban yang tinggih serta suhu rendah atau sedang.

## 4.6. Pengukuran Delay Ke server
Untuk mengukur delay dari coordinator ke komputer server maka dibutukan rangkaian Real Time Clock (RTC), sehingga dapat
membandingkan  waktu  pengiriman  data  dari Batu Busuk dengan waktu diserver, dengan hasil pengujian terdapat pada Tabel 14:
Tabel 14. Pengujian waktu pengirim ke server No RTC hh:mm:ss Server hh:mm:ss Delay S 1 6:24:35 6:25:41 66 2 6:24:42 6:25:46 64 3 6:24:45 6:25:49 64 4 6:24:44 6:25:47 63 5 6:24:47 6:25:50 63 6 6:24:49 6:25:52 63 7 6:24:51 6:25:54 63 8 6:24:53 6:25:56 63 9 6:24:55 6:25:58 63 10 6:24:57 6:26:00 63 11 6:24:59 6:26:02 63 12 6:25:01 6:26:19 78 13 6:25:17 6:26:20 63 14 6:25:18 6:26:21 63 15 6:25:20 6:26:24 64 16 6:25:22 6:26:25 63 17 6:25:23 6:26:27 64 18 6:25:25 6:26:29 64 19 6:25:27 6:26:30 63 20 6:25:29 6:26:33 64 Rata-rata Delay 64,2 Berdasarkan pengujian yang dilakukan, terhadap waktu pengiriman informasi dari titik coordinator yang berada di Batu Busuk menuju server  maka  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan adalah 64,2 second atau 1 menit 4 second.

## 4.7. Pengujian Perangkat Lunak
Dalam pengujian sistem informasi EWS ke Raspberry Pi sebagai komputer server,
digunakan software Mozilla  sebagai web browser dengan  url http://ews.polinpdg.ac.id .
Hasil  eksekusi  program  aplikasi  EWS  adalah Monitoring dan Prediksi banjir dimana memberikan  informasi  kapan  waktu  sistem terakhir  diperbaharui  dari  nilai  curah  hujan, suhu,  kelembaban  relatif  dan  kecepatan  serta arah angin, keputusan prediksi banjir. Gambar 7 merupakan tampilan interface aplikasi monitoring dan prediksi banjir pada EWS yang ditampilkan.
Secara  umum  sistem  informasi  EWS ditampilkan  dalam  bentuk  web  page    yang ditampilkan secara realtime dimana disesuiakan dengan  keadaan  sekarang  dan  grafik  sendiri menampilkan  nilai  suhu,  memiliki  10  kolom jarak diantaranya 1 menit, ini dapat dilihat pada gambar  diatas  misalkan  satu  menit  sebelum 15:05  adalah  15:04  begitu  seterusnya.  Untuk keadaan realtime cuaca berdasarkan curah hujan contohnya seperti gambar tidak hujan disesuikan dengan curah hujan 1 jam yang lalu, yang mana kriterianya  disesuiakan  dengan  data  BMKG. Untuk early warning system sendiri didapat dari data mining mengunakan metoda algoritma C4.5 yang  menghasilkan  pohon  keputusan  apakah berpotensi banjir atau tidak berpotensi banjir.
Pengujian  dilakukan  beberapa  percobaan yang dapat dilihat secara realtime , hasil uji dapat diakses http://ews.polinpdg.ac.id , website akan merefresh web  page secara  otomatis  dengan waktu  1188  ms,  ini  terlihat  pada  GET http://ews.polindg.ac.id/site/home ,  untuk  lebih detailnya dapat dilihat Gambar 8.

## 4.8. Pengujian  EWS  untuk  Memprediksi banjir
Pengujian  dilakukan  selama  empat  hari berurut-turut,  dimulai  pada  tanggal  18/03/2016 sampai tanggal 22/03/2016.
Ada beberapa tahapan dalam  memprediksi banjir yaitu:
1. Menentukan kategori hujan, dari  data hujan perhari. 2. Selanjutnya tentukan juga kategori kelembaban  dan  suhu  berdasarkan  hasil FCM.
3. Terakhir  setelah  kedua  langkah  dilakukan baru  bisa  mengimplikasikan  dalam  EWS dengan  menggunakan  pohon  keputusan, dengan algoritma C.45
Gambar 7. Sistem Informasi EWS
Gambar 8. Delay Refreh Web Page EWS
Gambar 9. Informasi Potensi Banjir di Web

## Tabel 15 Hasil Pengujian EWS
Tanggal Mulai Akhir Total Record Curah Hujan Kelembaban Suhu EWS 18/03/2016 9:41:55 23:52:59 22451 Hujan Av Rh Av Suhu Av Tidak berpotensi Banjir 19/03/2016 13:48:33 23:53:01 18363 Hujan Lo Rh Lo Suhu Av Tidak berpotensi Banjir 21/03/2016 08:44:59 23:53:00 20995 Hujan Av Rh Av Suhu Av Tidak berpotensi Banjir 22/03/2016 0:00:02 07:55:38 8222 Hujan Hi Rh Hi Suhu Av Berpotensi Banjir
Pada  tanggal  22/03/2016  kota  padang dilanda banjir di akibatkan hujan yang menguyur kota  padang  mulai  tanggal  21/03/2016  pada senja hari sampai subuh hari tanggal 22/03/2016. EWS  mengeluarkan  informasi  potensi  banjir pada pukul 5:45:57, EWS dapat berkerja dengan baik  karena  informasi  memiliki  kesamaan dengan  kondisi  real  yang  ada  di  padang umumnya dan aliran Batu Busuk khususnya.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan pada hasil perancangan, pengujian dan analisa yang dilakukan  terhadap Early  Warning  System (EWS)  yang  dibangun, maka didapatkan  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil pengujian pengukuran sensor
menunjukkan bahwa suhu yang terukur oleh SHT11 mempunyai kesalahan rata-rata pada suhu  2,09%,  kelembaban  relative  0,59%, kecepatan  angin  3,87%  dan  arah  angin  0% serta curah hujan 6,32% dari pengukuran alat ukur sebenarnya.
2. Rata-rata  waktu network  recovery yang dibutuhkan oleh perangkat untuk membangun  jaringan  komunikasi  baru setelah  jaringan  terputus  akibar  router  mati adalah 10,9 detik dengan kondisi jarak tetap dengan jarak 250 m s/d 250 m.
3. Pengaruh  jarak  terhadap  waktu  penerimaan data  adalah  berbanding  lurus.  Semakin  jauh jarak antara transmitter, router dan receiver , maka semakin lama waktu penerimaan data, jarak  maximal  yang  diuji  adalah  250  m  dan 375 m dengan delay 85 s.
4. Penggunaan  data  mining  dengan  metoda Algoritma  C4.5  dari  variable  cuaca  yaitu curah hujan, kelembaban dan suhu.
Menjelaskan  bahwa  root  tertinggi  akibat banjir  untuk  variable  cuaca  adalah  curah hujan diikuti oleh kelembaban dan suhu.
5. Pengujian  delay  pengiriman  data  dari  Batu Busuk  ke  server  raspberry  pi  adalah  64,2  s, artinya  data  yang  ditampilkan  raspberry  pi adalah data 64,2 s yang lalu dari Batu Busuk.
6. Pengujian  EWS  pada  hari  pertama,  kedua jika  dibandingkan  dengan  kondisi  real  Batu Busuk  memiliki keadaan yang sama dengan EWS. Pada hari keempat mulai terjadi hujan dari  sore  sampai  malam  hari,  serta dilanjutkan  dihari  kelima  dari  dini  hari sampai  subuh  dengan  curah  hujan  yang tinggi, dengan kondisi itu jika dibandingkan
dengan  hasil  pohon  keputusan  dengan algoritma C4.5 EWS mengeluarkan peringatan  akan  potensi  banjir  yang  di informasikan pada tanggal 22/03/2016 pukul
05:35:00  WIB,  dimana  kondisi  itu  kota padang  dilanda  banjir.  EWS  akan  bekerja dengan  baik  jika  tidak  terjadi  kondisi  mati lampu atau dimatikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fithriah  Musadat,  Zahir  Zainuddin, Merna Baharuddin, “Implementasi Algoritma  Untuk  Prediksi  Curah  Hujan Pada  Sistem Pendeteksian Dini Bencana Banjir”, 2013. [2] Nor  Azlina  Ab.  Aziz,  Nor  Azlina  Ab. Aziz,“Managing  Disaster  with  Wireless Sensor Networks”, ICACT2011, Februari. 2011 [3] Irwan Dinata, Wahri Sumanda , “ IMPLEMENTASI WIRELESS MONITORING ENERGI LISTRIK BERBASIS  WEB  DATABASE ” Jnte Fakultas  Teknik  Unand  Vol:  4,  No.  1, Maret 2015 . Maret 2013 [4] Sun  Jun  Lee,  Keng  Siau,  “A  review  of datamining techniques”, Industrial Manajement    and  Data  System,  Januari. 2001.
[5] Gaurav  L.  Agrawal,  Prof.  Hitesh  Gupta, “ Optimization  of  C4.5  Decision  Tree Algorithm for Data Mining Application ”,
ISSN  2250-2459  Volume  3,Issue  3, March.2013.
[6] Rahmad  Dawood,  Said  Fairuz  Qiana, Sayed  Muchallil,  “ Kelayakan  Raspberry Pi sebagai Web Server ”, Jurnal Rekayasa Elektrika Vol. 11  No. 1, April 2014.
[7] Suman  Saha,  Mitsuji  Matsumoto,  “A Framework  for  Disaster  Management System  and  WSN  Protocol  for  Rescue Operation”,IEE 2007, Maret .2007.
[8] Cholatip  Yawut,  Sathapath  Kilaso  ,“ A Wireless Sensor Network for Weather and Disaster  Alarm  Systems ”,  IPCSIT  vol.6
(2011), Juni. 2011.
[9] Fadhli  Palaha,  Zaini ,  “ PROPAGASI
INDOOR GELOMBANG
RADIO PERANGKAT  XBEE  DI  RUMAH SAKIT  IBU  DAN  ANAK  BUDHI MULIA  PEKANBARU ” Jnte  Fakultas
Teknik  Unand  Vol:  3  No.  2  September
2014 . September 2014
[10] Nur Endah Sari, Dr. Edi Sukirman, S.Si., MM .,”Prediksi  Cuaca  Berbasis  Logika Fuzzy  Untuk  Rekomendasi  Penerbangan Di Bandar Udara Raja Haji Fisabilillah” 2012 .
[11] Maxim Vladimirovich Shcherbakov, dkk , “A Survey of Forecast Error Measures”
Information  Technologies  in  Modern Industry, Education & Society . 2013

## Biodata Penulis
Roni  Putra,S.Kom, Menamatkan  pendidikan S1  di  STMIK  Indonesia  Jurusan  Sistem Informasi    dan  saat  ini  sedang  menempuh pendidikan  S2  pada  Jurusan  Teknik  Elektro Universitas Andalas.