p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Algoritma J48 untuk Pemodelan Sistem Prediksi Tingkat Kerawanan Banjir dengan Visualisasi Web GIS
Nia Kurnia Asih # ¹ Eliyani # ² # Program Studi Teknik Informatika, Faklutas Ilmu Komputer, Universita Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan, Jakarta Barat 11650
¹niakurnia.asih11.@gmail.com
² eliyani@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Banjir  merupakan  bencana  yang  sering  terjadi  di  Indonesia.  Banjir  yang  terjadi  di  Indonesia  merupakan kombinasi  antara faktor alam dan faktor non  alam (antropogenik). Banyak wilayah   rawan  banjir yang  jumlah penduduknya cukup tinggi dikarenakan kurangnya pemahaman jika wilayah yang ditempati merupakan wilayah rawan  banjir.  Untuk  itu  dibuat  suatu  Pemodelan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Prediksi  Tingkat  Kerawanan Banjir  menggunakan  Metode  Decision  Tree  Algortima  J48  dengan menggunakan  empat  parameter  yaitu  curah hujan rata-rata, kelerengan tanah, penggunaan lahan dan jarak antara wilayah kelurahan dengan sungai. Akurasi yang  dihasilkan  dari  Algoritma  J48  tersebut  adalah  85,97%.  Nilai  akurasi  tersebut  dapat  dinyatakan  tinggi sebagai model prediksi. Model Prediksi tersebut digunakan sebagai acuan perancangan Sistem Prediksi Tingkat Kerawanan  Banjir  Di  Kota  Administrasi  Jakarta  Timur  yang  terdapat  65  kelurahan  didalamnya.  Hasil  prediksi tingkat kerawanan banjir dari sistem ini divisualisasikan dalam bentuk web map menggunakan Web GIS.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Agoritma J48, Web GIS

## J48 Algorithm for Modeling Prediction of Flood Hazard System with GIS Web Visualization

## Abstract
Flooding is a disaster that often occurs in Indonesia. Floods that occur in Indonesia are a combination of natural factors and non-natural (anthropogenic) factors. Many flood-prone areas have a high population due to lack of understanding  if  the  area  occupied  is  flood-prone  areas.  For  this  reason  a  Model  of  Decision  Support  System Prediction  Decision  Level  Flooding  was  made  using  the  Decision  Tree  Algortima  J48  Method  using  five parameters, namely average rainfall, slope of land, land use and the distance between the village and river areas. The  accuracy  generated  from  the  J48  algorithm  is  85.97%.  The  accuracy  value  can  be  expressed  as  a  high prediction model. This Prediction  Model is used as a reference for the  design of Flood Vulnerability Prediction Systems  in  the  City  Administration  of  East  Jakarta,  which  has  65  villages.  The  results  of  prediction  of  flood hazard level from this system are visualized in the form of a web map using Web GIS.
Keywords:   Decision Suport System,  Algorithm J48, Web GIS

## I. P ENDAHULUAN
Banjir  adalah  peristiwa  yang  terjadi  ketika  aliran  air yang  berlebihan  merendam  daratan.  Logikanya  ketika  air berlebih  maka  ada  penyebab  mengapa  air  tersebut berlebih,  penyebab  ada  banyak  sekali  kemungkinan mengapa  aliran  air  bisa  jadi  berlebih  daripada  kadar maksimumnya,  namun  ada  hal  yang  lebih  penting  lagi dimana  jika  tempat  mengalirnya  air  bermasalah,  dan volume air semakin bertambah maka kemungkinan banjir akan semakin besar terjadi.
Kota  Administrasi  Jakarta  Timur  merupakan  sebuah kota administrasi  di  bagian  timur Daerah Khusus Ibukota Jakarta.  Kota  Administrasi  Jakarta  Timur  terletak  antara 106°49'35" Bujur Timur dan 06°10'37" Lintang Selatan.[1]
Kota  Administrasi  ini  memiliki  luas  wilayah  188,03  km² yang terdiri dari 65 Kelurahan dimana luas ini merupakan luas wilayah Kota Administrasi terluas di DKI Jakarta.[2]
Banjir  merupakan  bencana  yang  sering  terjadi  di Indonesia.  Dalam  kurun  waktu  sepuluh  terakhir,  banjir merupakan  bencana  yang  sering  terjadi  di  Indonesia, khususnya di wilayah DKI Jakarta.
Banjir  yang  terjadi  di  Indonesia  merupakan  kombinasi antara  faktor  alam  dan  faktor  non  alam.  Faktor  utama banjir  adalah  hujan  dengan  intensitas  tinggi  dan berlangsung lama. Selain itu faktor lain yang memberikan kontribusi  terhadap  bencana  banjir  yaitu  diantaranya  tata guna lahan yang rentan terhadap resapan air, letak daerah yang dekat dengan sungai, juga tingkat kemiringan lereng di  wilayah  tersebut.  Selain  itu  ada  pengawasan  terhadap
penggunaan  lahan  (landuse)  pada  zona-zona  yang  rentan bencana  banjir.[3]  Hal  tersebut  menunjukkan  rendahnya tata  kelola  penataan ruang dalam mengatasi  banjir seperti yang terjadi di wilayah Kota Administrasi Jakarta Timur.
Untuk  mengetahui  daerah  mana  yang  termasuk  zona rawan banjir di  wilayah Kota Administrasi  Jakarta Timur diperlukan analisis daerah rawan banjir.[3]
Pemetaan  daerah  rawan  banjir  merupakan  salah  satu cara  pengendalian  banjir  secara  non-struktural.  Analisa daerah  rawan  banjir  pada  penelitian  ini  menggunakan bantuan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dengan  empat parameter  yaitu  (1)  Curah  hujan,  (2)  Kemiringan  lereng dan  (3)  Penggunaan  Lahan  (4)  Jarak  Antara  pusat kelurahan  dengan  sungai.  Sebelumnya  terdapat  beberapa penelitian  yang  mengangkat  tema  kerawanan  banjr  ini salah  satunya  oleh  A.  Khusaeri  [3]  mengenai  Algoritma J48  untuk  pemodelan  daerah  rawan  banjir  di  daerah karawang dengan parameter adalah data banjir, kepadatan penduduk, ketinggian wilayah, jarak pusat  daerah dengan sungai  dan  rata  –  rata  curah  hujan  data  yang  digunakan adalah  data  tahun  2013  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah 84.385%.
Pembuatan  model  prediksi  rawan  banjir  merupakan salah  satu  alternatif  yang  dapat  dilakukan  dalam  upaya melaksanakan  pencegahan  terhadap  daerah  rawan  banjir. Pembuatan  model  daerah  rawan  banjir  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  Algortima  Decision  Tree  J48  dan akan menghasilkan sebuah pohon keputusan yang dapat di aplikasikan kedalam sebuah sistem pendukung keputusan.

## II. S TUDI LITERATUR

## A. Penelitian Terkait
Penelitian  mengenai  pemodelan  banjir  sebelumnya telah  dilakukan  dengan  jumlah  data  dan  atribut  yang berbeda-beda.  Salah  satunya  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  A.  Khusaeri  [3]  mengenai  Algoritma  J48 untuk pemodelan daerah rawan banjir di daerah karawang dengan parameter adalah data banjir, kepadatan penduduk, ketinggian wilayah, jarak pusat daerah dengan sungai dan rata  –  rata  curah  hujan  data  yang  digunakan  adalah  data tahun  2013  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah 84.385%, sedangkan Recall  dan  Precision  yang  dihasilkan  sebesar  0.95  dan 0.87  Selain  itu,  penelitian  yang  lainnya  adalah  oleh Yatatema  [4]  dimana  penelitian  yang  dilakukan  adalah tentang  penggunaan  Algoritma  C4.5  untuk  memprediksi tingkat  kerusakan  yang  diakibatkan  oleh  banjir  dengan pengujian    menggunakan  progam  aplikasi  data  Tanagra yang menghasilkan kemiripan lebih dari 70% berdasarkan dari  data  sebelumnya.  Penelitian  berikutnya  adalah  yang dilakukan oleh Efori Bu’ulolo [5] yang membahas tentang memprediksi dampak dari gempa bumi dengan menggunakan  Algortima  C4.5  dimana  hasil  yang  didapat dari  pohon  keputusan  Algortima tersebut  merupakan  hal- hal yang menyebabkan terjadinya gempa bumi berdasarkan  data  seismik  dengan  beberapa  penilaian diantaranya  kondisi  gempa  bumi  yang  merupakan  skala, durasi, jarak dari pantai dan pusat gempa.
B. Algoritma j48
Algortima  Decision  Tree  J48  adalah  salah  satu  jenis classifier  atau  metode  untuk  mengklsifikasi  data  mining dan  bagian  dari  C4.5  decision  tree.  Algortima Decision Tree J48 membangun sebuah pohon keputusan berdasarkan  pada  seperangkat  input  data  yang  berlabel. Pohon keputusan adalah model prediksi[6]yang digunakan struktur pohon atau struktur berhirarki yang nantinya akan digunakan sebagai model untuk data prediksi kedepannya.
Konsep  dari  pohon  keputusan  adalah  mengubah  data menjadi  pohon  keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan. Berikut ini tahapan Algortima Decision Tree J48:
Secara  umum  algoritma  J48/C4.5  untuk  membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [7] :
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4.  Ulangi  proses  untuksetiap  cabang  sampai  semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.
Untuk  menghitung  gain  digunakan  persamaan  sebagai berikut:
Keterangan:
S = himpunan kasus A = atribut
n = jumlah partisi atribut A
|Si| = jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| = jumlah kasus dalam S
Rumus  dasar  dari  entropy  tersebut  adalah  sebagai berikut:
Keterangan:
S = himpunan kasus A = fitur n = jumlah partisi S
pi = proporsi dari Si terhadap S [7]

## C. Data Mining
Data  mining  merupaka  proses  yang  menggunakan teknik  statistik,  Matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengektraksi dan mengindentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari berbagai  database besar.[8] Sedang  menurut  Gatner  Grup,  data  mining  adalah  suatu proses  menemuan  hubungan[9]  yang  berarti,  pola  dan kecenderungan  dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan besar  data  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan,  dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik Statistik dan Matematika. [10]

## D. Sistem Informasi Geografis
Sistem  informasi  geografis  Sistem  informasi  yang menyajikan  informasi  dalam  bentuk  grafis  [11].  Sistem
informasi  geografis  mampu  mengolah  data  yang mempunyai  informasi  spasial  (bereferensi  keruangan). Sistem  informasi  geografis  dapat  mengidentifikasi berdasarkan  lokasinya  didalam  database  yang  nantinya berkemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola  dan  menampilkan  informasi  bereferensi geografis.  Sistem  informasi  geogafis  akan  menampilkan antar muka peta yang tersusun dari beberapa lapisan layer dan relasi dalam bentuk grafis.[12]
Dengan  SIG  kita  akan  dimudahkan  dalam  melihat fenomena  kebumian  dengan  perspektif  yang  lebih baik.[13]  SIG  mampu  mengakomodasi  penyimpanan, pemrosesan,  dan  penayangan  data  spasial  digital  bahkan integrasi  data  yang  beragam,  mulai  dari  citra  satelit,  foto udara, peta analog bahkan data statistik.[2]

## E. Web GIS
WebGIS  merupakan  pengembangan  dari  aplikasi  SIG berbasis  web  yang  terintegrasi  satu  sama  lain.  WebGIS memiliki  berbagai  fitur  yang  bisa  mendukung  dalam menampilkan  dan  menganalisis  data  untuk  bisa  diakses secara bebas melalui laman internet.[1]

## F. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem   Pendukung   Keputusan adalah   bagian   dari sistem     informasi      berbasis  komputer  termasuk    sistem berbasis      pengetahuan      atau      manajemen  pengetahuan yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan.[14]

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  termasuk  kedalam  jenis  penelitian kuantitatif  dimana  lebih  memfokuskan  pada  studi  kasus yang  merupakan  penelitian  yang  rinci  mengenai  suatu objek tertentu selama kurun waktu tertentu dengan cukup mendalam  dan  menyeluruh.  Dalam  penelitian  ini menggunakan kurun waktu 10 tahun terakhir (2010-2019).
Untuk  langkah–langkah  penelitian  yang  dilakukan dalam  pembuatan  aplikasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 berikut ini.
Gambar 1. Alur Penelitian
1. Pengumpulan Data
Tahap  yang  dilakukan  untuk  proses  ini  terdiri  dari proses  pengumpulan  data  dari  setiap  parameter  yang
dibutuhkan dan pemilihan data dengan atribut yang sesuai dengan kebutuhan.
Untuk  tahap  pengumpulan  datanya  sendiri  diperoleh dari pengambilan data Pemetaan di BIG (Badan Informasi Geospasial),  BPBD  (Badan  Penanggulangan  Bencana Daerah),  BMKG  (Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika) dan Kementrian Pekerjaan Umum.

## 2. Pembersihan Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembersihan  data  yang kosong, tidak lengkap, atau terdapat erorr. Dalam langkah ini,  data  yang  bernilai  kosong  atau  tidak  bernilai  akan dibersihkan  dengan  cara  memisahkan  data  dari  data  yang akan diproses.
3. Analisis Data Spasial
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisis  data  spasial, karena  data  yang  didapatkan  tidak  semuanya  berbentuk nominal/text/nimerik.  Ada  data  yang  masih  berbentuk data spasial yakni masih berbentuk data vector dan spasial image.  Dalam  tahap  analisis  data  spasial  ini  akan dilakukan dengan menggunakan aplikasi Arc GIS.

## 4. Transformasi Data
Pada tahap ini akan dilakukan tranformasi data, dengan melakuakan  perubahan  bentuk  data  banjir  dari  informasi menjadi  data kategorikal. Hal  ini  dengan mengategorikan kelurahan yang pernah terjadi sering terjadi banjir,  jarang terjadi banjir dan tidak pernah terjadi banjir.[15]
5. Pembagian Data Set Data Set dibagi menjadi data testing dan data training.
6. Pembuatan Model Pohon Keputusan Pada tahap keenam dilakukan pembuatan model pohon keputusan. Pembuatan pohon keputusan dilakukan dengan algoritma C4.5 yang diimplementasikan pada aplikasi data mining rapidminner.
7. Menghasilkan Tabel Confusion Matrix Menghasilkan  tabel  confusionan  matrix  untuk  data testing, yang mana dengan itu bisa terlihat tingkat akurasi dari masing-masing metode klasifikasi.
8.  Perancangan  Model  Visualisai  Pemetaan  Daerah Rawan Banjir.[16]
1) Input Data, yaitu proses pengkonversian data analog kedalam  data  digital  yang  disebut  dengan  istilah  digitasi. Proses konversi data dapat dilakukan menggunakan teknik scanning data untuk SIG.
2)  Transformasi  Data,  yaitu  penyesuaian  data  agar sesuai dengan sistem seperti penyesuaian skala, koordinat dan sebagainya.
3)  Editing,  yaitu  proses  koreksi  terhadap  hasil  dari digitasi berupa penambahan dan/atau pengurangan feature.
4)  Manajemen  Data,  yaitu  pengolahan  data-data deskriptif meliputi pemberian label dan atribut.
5)  Visualisasi,  yaitu  pewujudan  hasil  akhir  dalam bentuk peta.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Penelitian
Tahap  proses  pengumpulan  data  dari  setiap  parameter yang  dibutuhkan  diperoleh  dengan  mempertimbangkan ketepatan  data  dan  kebenaran  data.  Untuk  teknik pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah  termasuk Teknik  Sekunder.  Untuk  tahap  pengumpulan  datanya sendiri diperoleh dari pengambilan data Pemetaan di BIG (Badan Informasi Geospasial), BPBD (Badan
Penanggulangan  Bencana  Daerah),  dan  BMKG  (Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika).  Struktur  data parameter  kerawanan  banjir  yang  akan  dijadikan  data dalam proses algoritma dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I
S TRUKTUR D ATA P ARAMETER K ERAWANAN B ANJIR YANG A KAN D IJADIKAN D ATA D ALAM P ROSES A LGORITMA No. Curah_hujan P_lahan Kelerengan Jarak 1 Ringan Pertanian Lahan Kering Bergelombang Sangat Dekat 2 Normal Permukiman Bergelombang Sangat Dekat 3 Ringan Permukiman Datar Sangat Dekat 4 Normal Permukiman Bergelombang Sangat Dekat 5 Ringan Permukiman Bergelombang Dekat 6 Ringan Permukiman Datar Dekat 7 Ringan Permukiman Bergelombang Dekat 8 Ringan Permukiman Datar Dekat 9 Ringan Pertanian Lahan Kering Bergelombang Dekat 10 Ringan Permukiman Datar Dekat 11 Ringan Permukiman Berbukit Agak Dekat 12 Ringan Permukiman Datar Agak Dekat 13 Ringan Permukiman Datar Agak Dekat 14 Ringan Permukiman Datar Agak Dekat 15 Ringan Permukiman Datar Agak Dekat … … … … … 405 Ringan Permukiman Bergelombang Agak Dekat
Parameter  dataset  yang  telah  diperoleh  sebelumnya telah melalui tahap pengkondisian yang telah disesuaikan. Pengkondisian  ini  disesuaikan  berdasarkan  ketentuan (BNPB)[17].  Berikut  ini  adalah  tabel  pengkondisian parameter.
TABEL II P ARAMETER P ENGKONDISIAN D AERAH R AWAN B ANJIR B ERIKUT
D ENGAN K ELASNYA
Jenis Data Kelas Atribut Curah Hujan Rata-Rata 5-20mm/24jam Ringan 21-50mm/24jam Sedang 51-100/24jam Lebat
>100mm/24jam Sangat Lebat Penggunaan Pemukiman Pemukiman Pertanian Lahan kering Pertanian Lahan kering
Jenis Data Kelas Atribut Lahan Pertanian Lahan kering Bercampur dengan Semak Pertanian Lahan kering Bercampur dengan Semak Semak Belukar Semak Belukar Sawah
Sawah
Kemiringan Lereng (0%-3%)
Datar (3%-8%) Berombak (8%-15%) Bergelombang (15%-30%) Berbukit Kecil (30%-45%) Berbukit Jarak Pusat Kelurahan Dengan Sungai 0m-25m Sangat Dekat >25m-100m Dekat >100m-250m Agak Dekat

## B. Perancanga Model
Gambar  pohon  keputusan  hasil  dari    perhitungan algortima  J48 dapat  dilihat pada  Gambar 2, hasil tersebut didapatkan  dari  kalsifikasi  Algortima  J48  menggunakan rapid minner.
Gambar 2. Pohon keputusan hasil klasifikasi algoritma J48
Hasil  dari  penelitian  ini  yakni  hasil  visualisasi  dari algoritma  J48  Decision  Tree  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Hasil tersebut menunjukkan atribut yang paling mempengaruhi  prediksi  daerah rawan  banjir yakni  atribut rata-rata  curah  hujan  yang.  Berdasarkan  hasil  visualisasi jika  rata-rata  curah  hujan  lebih  ringan  maka  daerah tersebut  tergolong  rendah  rawan  banjir.  Sementara  jika rata-rata  curah  hujan  lebat  hingga  sangat  lebat  maka
atribut  selanjutnya  yang  ditinjau  oleh  algoritma  yakni jarak antara pusat kelurahan dengan sungai. Lalu jika rata- rata  curah  hujan  normal  maka  atribut  selanjutnya  yang ditinjau oleh algoritma yakni jarak antara pusat kelurahan dengan  sungai  dan  dengan  kemiringan  lereng.  Hasil perhitungan Entropy dan Gain dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III
H ASIL P ERHITUNGAN E NTROPY D AN G AIN Atribut Jumlah Rendah Sedang Tinggi Entropy Gain info Total 405 257 115 33 1.2268599 Curah Hujan 0.216524792 Ringan 328 239 80 9 0.9716046 Normal 50 16 23 11 1.5219427 Lebat 16 0 10 6 0
Sangat Lebat 11 2 2 7 1.3092967 0.043795208 P Lahan Permukiman 350 210 109 31 1.2760576 Pertanian Lahan Kering 39 32 5 2 0.833873 Sawah 9 9 0
0 0
Semak/Belukar 7 6
1 0 0
0.084428212
Atribut Jumlah Rendah Sedang Tinggi Entropy Gain info Kelerengan Datar 180 142 25 13 0.939263 Bergelombang 84 39 35 10 1.4057118 Berombak 83 47 31 5 1.2394322 Berbukit  kecil 54 27 22 5 1.3456449 Berbukit 4 2 2 0 0 0.133340667 Jarak Ke Sungai Sangat Dekat 56 12 24 20 1.530619 Dekat 119 73 38 8 1.220209 Agak Dekat 230 172 53 5 0.9215467

## C. Peracangan Sistem
a.Usecase Diagram

## Gambar 3. Usecase Diagram
Pada  penelitian  ini  use  yang  digunakan  terdiri  dari  2 aktor  yakni  admin  dan  guest.  Fungsi  ya  ng  dapat dilakukan  oleh  admin  adalah  melakukan  input  data (atribut,  nilai  atribut,  dataset)  dan  setelah  itu  melakukan perhitungan  atau  klasifikasi.  Ketika  admin  melakukan klasifikasi hasil yang ditampilkan adalah berupa hasil nilai prediksi  ( entropy , gain ,  dsb).  Selain  itu  sistem  akan menghasilkan  tampilan  pohon  keputuan  ( decision  tree ). Sedangkan fungsi yang dapat dilakukan oleh guest adalah adalah masuk ke beranda dan memunculkan tampilan peta kerawanan  banjir.  Usecase  Diagram  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Diagram  alir  ini  digunakan  untuk  menggambarkan suatu  sistem yang diaplkasin  pada saat  data bergerak dari input menuju output.[18]
1. DFD Level 0

## Gambar 4. DFD Level 0
Pada DFD Level 0 ini menjelaskan alur global seluruh bagia  SPK  Tingkat  Kerawanan  Banjir.  DFD  0  (lihat Gambar 4) ini mempunyai dua external entity yaitu admin dan  guest.  Admin  disini  memasukan  data  atribut,  data nilai  atribut,dan  dataset  dan  data  user,  dari  data  tersebut akan  mengasilkan  output  hak  akses  user,  laporan keterangan SPK tingkat kerawanan banjir.
2. DFD Level 1
Gambar 5. DFD Level 1
Untuk  DFD  level  1  (lihat  Gambar  5)  memiliki  proses untuk  kelola  sistem  prediksi  tingkat  kerawanan  banjir. Admin  disini  memiliki  peran  untuk  mengelola  sistem prediksi  tingkat  kerawanan  banjir  yang  nanti  pada  DFD level 2 akan dijelskan.

## 3. DFD Level 2

## Gambar 6. DFD Level 2
Pada  DFD  Level  2  (lihat  Gambar  6)  ini  terdapat  4 proses yaitu, input data, perhitungan Algortima  J48, hasil prediksi  algoritma  dan  map  (peta).  Dari  tiap-tiap  proses tersebut  berawal  dari  admin  menginputkan  data  atribut, nilai atribut, dataset. Setelah dinputkan maka dataset yang telah  diinputkan  akan  melalui  proses  perhitungan Algortima  Decision  Tree  J48.  Setelah  itu  menghasilkan pohon  keputusan  lalu  diinputkan  lagi  data  baru  untuk prediksi data baru yang nanti hasilnya adalah berupa hasil prediksi  Algoritma.  Lalu  hasil  prediksi  tersebut  akan  di visualisasikan dalam bentuk  peta  yang  dapat  diakses oleh guest.
D. Implementasi Hasil dan Pembahasan
1. Antarmuka Halaman Beranda
Pada  halaman  ini  (lihat  Gambar  7)  akan  menampilkan tampilan awal saat pertama kali mengunjungi halaman.
Gambar 7. Antarmuka Halaman Beranda
2. Antarmuka Halaman Login
Pada  halaman  ini  (lihat  Gambar  8)  akan  menampilkan form login untuk masuk ke system sebagai admin.
Gambar 8. Antarmuka Halaman Login
3. Antarmuka Halaman Input Dataset
Pada  halaman  ini  (lihat  Gambar  9)  akan  menampilkan form input dataset yang akan di klasifikasi.
Gambar 9. Antarmuka Input Dataset
4. Antarmuka Halaman Pohon Keputusan
Form  ini  menampilkan  hasil  klasifikasi  yakni menampilkan  nilai  entropy  dan  gain  (lihat  Gambar  10) dan pohon keputusan (lihat Gambar 11) yang menunjukan hasil  dari  pengujian  algortima  J48  untuk  dataset  yang telah  diiputkan  pada  halaman  sebelumnya.  Hasil  dari
pohon  keputusan  ini  akan  dijadikan  sebagai  model  untuk dipakai  pada  perhitungan  data  yang  akan  diprediksi  (data tes).
Gambar 10. Antarmuka Informasi Perhitungan Entropy dan Gain
Gambar 11. Antarmuka Halaman Pohon Keputusan
5. Halaman Pengujian Data Tes
Form perhitungan. Dimana data (lihat Gambar 12) yang dimasukan  akan  di  klasifikasi  menggunakan  metode Algortima  J48  yang  selanjutnya  data  tersebut  akan
disimpan sebagai bahan pembuatan peta prediksi. Adapun tampilannya adalah sebagai berikut.
Gambar 12. Antar Muka Perhitungan Data Tes
6. Halaman Peta Prediksi
Halaman  ini  dapat  adalah  halaman  yang  dapat  diakses oleh  Guest.  Halaman  ini  berisikan  informasi  tingkat
kerawanan banjir dari hasil prediksi Algoritma J48 dalam visualisai berbentuk peta (lihat Gambar 13).
Gambar 13. Antar Muka Peta Prediksi (Guest)

## Gambar 14. Detail Anatrmuka Peta Prediksi
Pada  halaman  antar  muka  peta  ini  terdapat  beberapa informasi  yang dapat  di lihat, diantaranya informasi  letak wilayah beserta dengan titik kordinatnya keterangaan jenis penggunaan  lahan,  kelerenagn  dan  jarak  ke  sungai.  Data ini  dapat  ditampilkan  berdasarkan  data  yang  diinputkan pada form tes data prediksi di halamannya sebelumnya.
Untuk memunculkan informasi seperti yang ditunjukkan  gambar  14  adalah  dengan  cara  dengan  klik pada tampilan peta tersebut di salah satu warna yang ingin diketahui informasi keterangannya.

## E. Klasifikasi Algoritma J48
Dari  dataset  yang  telah  dikumpulkan  dari  beberapa sumber dan telah melalui tahap filterisasi didapat 405 data untuk diklasifikasi menggunakan Algoritma J48.
Berikut  ini  adalah  contoh  dari  hasil  implementasi metode  Algoritma  J48  pada  65  Kelurahan  di  Kota Administrasi  Jakarta  Timur  yang  dilakukan  pada  dataset untuk  prediksi  kerawanan  banjir  dapat  dilihat  pada  Tabel IV.
TABEL IV
H ASIL I MPLEMENTASI K LASIFIKASI A LGORITMA J48 Kecamatan Kelurahan P Lahan KL DIST Kategori Matraman Kebonmanggis Pertanian Lahan Kering
Bergelombang
Sangat Dekat Tinggi
Jatinegara
Bidaracina Permukiman Bergelombang Sangat Dekat Tinggi Jatinegara Bidaracina Permukiman Datar Sangat Dekat Tinggi Kramatjati Cililitan Permukiman Bergelombang Sangat Dekat Tinggi Matraman Pisanganbaru Permukiman Datar Dekat Tinggi Matraman Pisanganbaru Permukiman Bergelombang Dekat Tinggi Cipayung Ceger Permukiman Datar Dekat Tinggi Cipayung Ceger Pertanian Lahan Bergelombang Dekat Tinggi
Kecamatan Kelurahan P Lahan KL DIST Kategori Kering Cipayung Ceger Permukiman Datar Dekat Tinggi Cipayung Munjul Permukiman Berbukit Agak Dekat Sedang
Cipayung
Munjul Permukiman Datar Agak Dekat Rendah
Cipayung
Munjul Permukiman Datar Agak Dekat Rendah
Cipayung
Munjul
Permukiman
Datar
Agak
Dekat Rendah

## F. Pengujian
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  implemetasi  klasifikasi Algortima  J48,  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian. Parameter yang digunakan untuk pengujian adalah akurasi, precission, dan recall.

## Gambar 15. Confusion Matrix
Pengujian  dilakukan  dengan  meode  confusion  matrix dapat dilihat pada Tabel IV.
TABEL V H ASIL E VALUASI M ODEL P REDIKSI D ENGAN C ONFUSION M ATRIX Evaluation Metrix Nilai Hasil Akurasi 86.178 % Precission 0.845 Recall 0.862 Keterangan:
Akurasi  adalah  sebuah  pengujian  untuk  mencari  tahu kemampuan model yang dikembangkan untuk membedakan  tingkat  rawan  banjir  pada  tiga  klasifikasi yakni rendah, sedang, ataupun tinggi secara keseluruhan.

## V. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai  akurasi tingkat  kerawanan  banjir  dengan  menerapkan  metode Algortima J48 (C4.5). Setelah dilakukan analisis terhadap parameter  faktor  tingkat  kerawanan  banjir  didapatkan hasil nilai akurasi sebesar 86.178%. Nilai akurasi ini dapat dinyatakan tinggi sebagai model prediksi.
Pada  penelitian  ini  berhasil  menerapkan  metode Algortima  J48  untuk  Sistem Prediksi  Tingkat  Kerawanan Banjir  Di  Kota  Administrasi  Jakarta Timur  yang terdapat 65  kelurahan  didalamnya.  Hasil  prediksi  tingkat
kerawanan  banjir  dari  sistem  ini  divisualisasikan  dalam bentuk web map menggunakan Web GIS.
D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Sistem et  al. ,  “Jurnal  Geodesi  Undip  Agustus  2016  Jurnal Geodesi Undip Agustus 2016,” vol. 5, pp. 70–80, 2016.
[2] N.  Novitasari,  A.  Nugraha,  and  A.  Suprayogi,  “Pemetaan  Multi Hazards  Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  Di  Kabupaten Demak Jawa Tengah,” J. Geod. Undip , vol. 4, no. 4, pp. 181–190,
2015.
[3] A.  Khusaeri et  al. ,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Pemodelan  Daerah Rawan Banjir Studi Kasus Kabupaten Karawang Jawa Barat,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, p. 132, 2017.
[4] Y.  Mendrofa,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  c4.5  UNTUK MEMPREDIKSI  TINGKAT  KERUSAKAN  AKIBAT  BANJIR ( STUDI Kasus : BPBD Prov . Sumut ),” J. Pelita Inform. , vol. 18, no. April, pp. 323–331, 2019.
[5] E. Buulolo, N.  Silalahi, Fadlina, and R. Rahim, “C4.5 Algorithm To  Predict  the  Impact  of  the  Earthquake,” Int.  J.  Eng.  Res. Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 10–15, 2017.
[6] M. Dari, F. Citra, and P. Gigi, “ANALISA FUZZY C45 DALAM MENGKLASIFIKASI JENIS KELAMIN,” pp. 160–166, 2018.
[7] D.  S.  Lumbansiantar,  “Analisa  Data  Bencana  Alam  Untuk Prediksi  Dampak  Yang  Ditimbulkan  Dengan  Algoritma  J48 ( Studi Kasus : Palang Merah Indonesia ),” vol. 3, pp. 25–29, 2019.
[8] R. Ella and R. Saputra, “Flood-prone Areas Mapping at Semarang City  By  Using  Simple  Additive  Weighting  Method,” Procedia  - Soc. Behav. Sci. , vol. 227, no. November 2015, pp. 378–386, 2016. [9] V. Chaurasia, S. Pal, and B. B. Tiwari, “Prediction of benign and malignant  breast  cancer  using  data  mining  techniques,” J. Algorithms Comput. Technol. , vol. 12, no. 2, pp. 119–126, 2018.
[10]  M. Faid, M. Jasri, and T. Rahmawati, “Perbandingan Kinerja Tool Data  Mining  Weka  dan  Rapidminer  Dalam  Algoritma Klasifikasi,” Teknika , vol. 8, no. 1, pp. 11–16, 2019.
[11]  B.  Web,  P.  Kota,  D.  O.  Pugas,  M.  Somantri,  and  K.  I.  Satoto, “Pencarian Rute Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan Astar ( A *) Pencarian Rute Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan Astar ( A *) pada SIG Berbasis Web untuk Pemetaan Pariwisata Kota Sawahlunto,” no. December, 2014.
[12]  U. Ependi, “Geographic Information System Produksi Energi  dan Pertambangan  Kabupaten  Musi  Banyuasin,” J.  Nas.  Teknol.  dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 360–369, 2018.
[13]  G. D. Orso and M. Migliore, “A GIS-based method for evaluating the  walkability  of  a  pedestrian  environment  and  prioritised investments,” J.  Transp.  Geogr. ,  vol.  82,  no.  October  2019,  p. 102555, 2020.
[14]  S.  L.  Saefudin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penilaian Kinerja Karyawan,” J. Pengemb. Ris. dan Obs. Tek. Inform. , vol. 2, no. September, pp. 40–43, 2015.
[15]  M.  F.  Arifin  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi C4.5  Dalam  Rekomendasi  Penerimaan  Mitra  Penjualan  Studi Kasus :  PT  Atria  Artha  Persada,” InComTech ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 87–102, 2018.
[16]  X.  Xiong  and  L.  Luo,  “Use  of  geographical  information  systems for delimiting health service areas in China,” Geospat. Health , vol. 12, no. 1, 2017.
[17]  BNBP,  “Kepala  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana Tentang  Daftar  Isi  Kepala  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko 2 . Lampiran Peraturan,” 2012.
[18]  F.  J.  Kaunang,  “Penerapan  Algoritma  J48  Decision  Tree  Untuk Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia,” CogITo Smart J. , vol. 4, no. 2, p. 348, 2019.