## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (9) No (2) 2023, pp. 507-513
Penerapan Algoritma Gaussian Naive Bayes Dalam Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Berdasarkan Parameter Lahan Kritis
Tiara Destiana 1 , Yuyun Umaidah 2 , Ultach Enri 3
1,2 Program Studi Informartika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang
2 Program Studi, Fakultas, Universitas Email: tiara.destiana19237@student.unsika.ac.id 1

## ABSTRACT
The quality of watersheds (DAS) is declining due to reduced water availability, erosion of fertile soil layers, and landslides.  The  Pemali  Jratun  watershed  has  a  large  critical  area  of  559,492,530  hectares.  In  this  work,  a classification  approach can be used in  data mining with the Gaussian  Naive Bayes algorithm to identify areas that  are  considered  important  land.  Five  categories—Very  Critical,  Critical,  Slightly  Critical,  Potentially Critical, and Not Critical—will be used to categorize the research. Three parts make up the scenario distribution of  the  dataset:  the  70:30,  80:20  and  90:10  data.  Three  scenarios  made  with  a  ratio  of  70:30  produce  more accurate test  results. Accuracy of  71%, Recall 0.71, and Precision  0.56, resulting  in  an F1-Score of  0.61. The final results of the classification show that there are two important classes of vital land: class 1 has a relatively large amount of potentially crucial land, and class 2 has a relatively significant amount of critical land.
Keywords: Classification, Gaussian Naive Bayes, DAS, Critical Land

## ABSTRAK
Berkurangnya  sumber  air, lapisan  tanah  yang  subur  mengalami  erosi,  longsor,  dimana  hal  ini  berdampak  pada perubahan lahan kritis, yang menyebabkan penurunan kualitas Daerah Aliran Sungai (DAS). DAS Pemali Jratun memiliki lahan kritis seluas 559.492.530 hektar. Pendekatan klasifikasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi wilayah  yang  memiliki  lahan  kritis  dengan  menggunakan  algoritma Gaussian Naive  Bayes selama  proses  data mining,  dengan  metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  KDD.  Skenario  pembagian  dataset terbagi  menjadi  3  yaitu  data  70:30,  80:20,  dan  90:10,  penelitian  ini  akan  dibagi  menjadi  5  klasifikasi,  yaitu Sangat Kritis, Kritis, Agak Kritis, Kritis Potensial, dan Tidak Kritis. Hasil pengujian dari 3 skenario yang dibuat, pemodelan dari rasio 70:30, memiliki akurasi yang unggul. Nilai F1-Score 0,61, Precision 0,56, Recall 0,71, dan Accuracy  71%.  Berdasarkan  kesimpulan  akhir  klasifikasi,  terdapat  dua  kelas  lahan  kritis  penting yaitu  kelas  1 dengan tingkat kekritisan lahan berpotensi kritis dan kelas 2 dengan tingkat kekritisan lahan agak kritis.
Kata Kunci: Klasifikasi, Gaussian Naive Bayes, DAS, Lahan Kritis
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 17-08-2023
Tanggal revisi : 21-08-2023
Tanggal terbit : 22-08-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6501
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Sumberdaya hutan memberikan segudang manfaat  yang  cukup  baik  dari  sisi  sosial  maupun ekonomi.  Tetapi,  satu  sisi  manfaat  ekologis  kerap terabaikan  yang  menyebabkan  ekosistem  hutan menjadi  tidak  seimbang  yang  akan  berdampak buruk  terhadap  kerusakan  di  sekitar  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  (Kristiano  et  al.,  2021).  Kerusakan yang  terjadi  membuat  penurunan  kualitas  Daerah Aliran Sungai (DAS), penurunan tersebut disebabkan  dengan  adanya  alih  fungsi  hutan  yang salah mengakibatkan rendahnya jumlah hutan pada lokasi  tersebut,  menurunnya  sumber  mata  air, lapisan  tanah  yang  subur  mengalami  erosi, terjadinya tanah longsor, serta terjadi pendangkalan sungai  hal  tersebut  berdampak  perubahan  ke  arah lahan kritis(Yulianita & Istiawan, 2017).
Menurut  Kementerian  Kehutanan  pada  tahun  2006 berdasarkan  kriteria  sangat  kritis  dan  kritis memperlihatkan  bahwa  luas  lahan  kritis  yang dimiliki  adalah  seluas  30,19  juta  hektar,  kegiatan Rehabilitasi  Hutan dan Lahan  (RHL) yang berhasil mampu  membuat  penurunan  terus  terjadi.  Tahun 2011  lahan  kritis  kembali  turun  menjadi  27,29  juta hektar,  dan  turun  kembali  ditahun  2013  menjadi 24,30  juta  hektar.  Mendapatkan  hasil  dari  kegiatan Rehabilitasi  Hutan  dan  Lahan  (RHL)  yaitu terjadinya penurunan jumlah lahan kritis, tetapi  hal tersebut  belum  mampu  mengurangi  jumlahnya karena  jumlah  lahan  kritis  masih  cukup  luas  yaitu 14,006 juta hektar pada tahun 2018.
Berdasarkan  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  Jawa Tengah  (2021)  pada  tahun  2020  mencatat  bahwa luas  lahan  di  Jawa  Tengah  mencapai  3,2  juta hektare  (ha).  Terdapat  1,49  juta  atau  46%  lahan dengan  kondisi  normal  sedangkan  sekitar  54% lahan dengan kondisi sangat kritis, kritis, agak kritis dan  potensial  kritis.  Provinsi  Jawa  Tengah  sendiri memiliki  dua  Balai  Pengelolaan  Daerah  Aliran Sungai  (BPDAS)  yaitu  BPDAS  Pemali  Jratun  dan Solo.
Pada  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Pemali Jratun  memiliki  10  Satuan  Wilayah  Pengelolaan (SWP)  terdiri  dari  133  DAS    dan  69  Sub  DAS. DAS sendiri  memiliki salah satu fungsinya sebagai pengendali  sedimentasi  waduk,  penyedia  air,  dan pengendali  banjir,  tetapi  pada  beberapa  desa  di kabupaten  semarang  di  tahun  2020  mengalami banjir  serta  longsor  seperti  pada  Desa  Ngrapah, Rowoboni dan Banyubiru.
Perlu  diketahui  bahwa  lahan  kritis  yang dimiliki DAS Pemali Jratun seluas 559 492,530 ha. Oleh  karena  itu  program  Rehabilitasi  Hutan  dan Lahan  diperlukan  guna  melindungi  daya  dukung dan memperbaiki kerusakan yang terjadi pada DAS sehingga  fungsi  DAS  tersebut  tetap  terjaga  sampai dimasa  yang  akan  datang  menurut  Kementerian Kehutanan.
Untuk  menentukan  wilayah  yang  memiliki  lahan kritis  diperlukan  cara  yang  efektif  salah  satunya
adalah  menggunakan  metode  klasifikasi  yang  telah dikembangkan  beberapa  dekade  terakhir,  termasuk dengan pendekatan Data mining . Menurut Purwanto  (Purwanto  et  al.,  2018)mengatakan bahwa  proses  menemukan  korelasi  atau  pola hubungan  dari  ratusan  bahkan  ribuan field pada sebuah database secara teknis disebut dengan Data mining .
Salah  satu  dari  bagian Data  mining adalah klasifikasi  tujuannya adalah memisahkan atribut ke dalam  kelas  atau  kategori  yang  sesuai  untuk menentukan  model  yang  tepat  dimana  model tersebut akan digunakan dalam proses pengklasifikasian pada atribut yang kelasnya belum diketahui.  Terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan dalam metode klasifikasi, salah satunnya adalah  variasi  dari  algoritma Naive  Bayes yaitu Gaussian Naive Bayes .
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  akan  dilakukan penelitian  untuk  penentuan  prioritas  rehabilitasi daerah aliran sungai dengan menerapkan metodologi Data  mining dan  algoritma gaussian naive bayes.
1.2. Tinjuan Pustaka
1. Daerah Aliran Sungai (DAS) Tanah,  air,  tumbuh-tumbuhan  dan  sumber  daya manusia  sebagai  pelaku  pemanfaat  sumber  daya alam  tersebut  adalah  komponen  utama  sebuah  unit ekosistem dari Daerah Aliran Sungai
(DAS)(Ariyani  et  al.,  2020).  Menurut  Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 2022. DAS  singkatan  dari  Daerah  Aliran  Sungai mengacu  pada  terhubungnya  wilayah  daratan dengan sungai dan anak sungainya yang bermanfaat sebagai  penampung,  penyimpan  serta  mengalirkan air  yang  berasal  dari  curah  hujan  ke  danau  atau  ke laut  dengan  batas  darat  pemisah  topografis  dan batas laut sampai daerah perairan yang terpengaruh aktivitas  daratan.  DAS  terdiri  dari  beberapa  daerah didalamnya,  yaitu  DAS  Hulu,  DAS  Tengah,  DAS Hilir.
2. Parameter Lahan Kritis
Terdapat  parameter  penentu  lahan  kritis  dalam kawasan  hutan  lindung  yang  meliputi  beberapa ketentuan menurut Permenhut
Nomor
P.32/Menhut-II/2009 :

## a. Penutupan Lahan
Aspek  utama  yang  mempengaruhi  betapa vitalnya  suatu  lahan  adalah  penutupan  lahan, sehingga setiap perubahan pada tutupan lahan harus mempertimbangkan  kemampuannya  agar  lahan kritis dapat terkendali. Penutupan lahan diklasifikasikan  menjadi  lima  kelas  dengan  nilai parameternya  berdasarkan  prosentase  penutupan tajuk.  Klasifikasi  penutupan  lahan  untuk  masing- masing kelas ditunjukkan pada Tabel 2.2 Tabel  2.1 Klasifikasi  dan  Skoring  Penutupan Lahan Untuk Penentuan Lahan Kritis
Kelas (Bobot 50) Prosentase Penutupan Tajuk (%) Skor Sangat Baik >80 5 Baik 61-80 4 Sedang 41-60 3 Buruk 21-40 2 Sangat Buruk >20 1 (Sumber : Dirjen Pengendalian DASHL, 2018)
b. Kemiringan Lereng
Perbandingan  ketinggian  (jarak  vertikal)  antara suatu  lahan  dengan  jarak  horizontalnya  disebut sebagai  kemiringan  lereng.  Dalam  persen  dan derajat,  masing-masing  adalah  dua  cara  untuk menyatakan ukuran satuan lereng. Lahan tidak akan mengalami kekritisan jikan kerataan lereng meningkat.  Klasifikasi  Kemiringan  Lereng  untuk masing-masing kelas ditunjukkan pada Tabel 2.3 Tabel  2.2 Klasifikasi  dan  Skoring  Kemiringan
Lereng Untuk Penentuan Lahan Kritis Kelas (Bobot 20) Kemiringan Lereng (%) Skor Datar <8 5 Landai 8-15 4 Agak Curam 16-25 3 Curam 26-40 2 Sangat Curam >40 1
(Sumber : Dirjen Pengendalian DASHL, 2018)
c. Tingkat Erosi
Dengan  membandingkan  jumlah  erosi  pada suatu  lahan  dan  kedalaman  tanah  efektif  di  unit lahan  tersebut,  seseorang  dapat  menentukan Tingkat  Bahaya  Erosi  (TBE).  Jika  risiko  erosi berkurang  maka  lahan  tidak  akan  mengalami kekritisan. Klasifikasi  Tingkat Erosi  untuk masing- masing kelas ditunjukkan pada Tabel 2.4 Tabel 2.3 Klasifikasi dan Skoring Tingkat Bahaya Erosi Untuk Penentuan Lahan Kritis Kelas (Bobot 20) Jumlah Erosi (ton/ha/tahun) Skor Sangat Ringan <15 0 Ringan 15-60 1 Sedang 61-180 2 Berat 181-480 3 Sangat Berat >480 4
(Sumber : Dirjen Pengendalian DASHL, 2018)

## d. Manajemen
Salah  satu  faktor  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  lahan  krusial  di  kawasan  hutan lindung  adalah  manajemen.  Pengelolaan  dievaluasi berdasarkan  ketelitian  komponen-komponennya, yang  meliputi  adanya  batas  wilayah,  pengamanan dan  pengawasan,  serta  dilakukan  atau  tidaknya penyuluhan.  Semakin  lahan  tidak  mengalami kekritisan  maka  dapat  dikatakan  semakin  baik pengelolaannya.  Klasifikasi  Manajemen  untuk masing-masing kelas ditunjukkan pada Tabel 2.5

## Tabel 2.4 Klasifikasi dan Skoring Manajemen Untuk Penentuan Lahan Kritis
Kelas (Bobot 10) Prosentase Penutupan Tajuk (%) Skor Baik Lengkap 5 Sedang Tidak Lengkap 3 Buruk Tidak Ada 1 (Sumber : Dirjen Pengendalian DASHL, 2018)
Selanjutnya  adalah  mengelompokan  tingkat kekritisan  lahan  sesuai  dengan  total  skor  pada fungsi  kawasan. Penentuan tingkat  kekritisan lahan dapat  dilakukan  dengan  cara  manual  yaitu  dengan cara  penjumlahan  nilai  yang  diperoleh  pada masing-masing lahan, yaitu:
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑘𝑒𝑟𝑖𝑡𝑖𝑠𝑎𝑛 𝐿𝑎ℎ𝑎𝑛 =   ∑ (%𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑛 𝑖=1 × 𝑆𝑘𝑜𝑟) (2.1)
Untuk  penilaiannya,  masing-masing  kelas diberi  bobot,  besaran/deskripsi  serta  skor.  Tingkat kekritisan  lahan  dihitung  dengan  mengalikan persentase bobot dan skor sehingga diperoleh suatu jumlah  total  skor  masing-masing  kawasan.  Hasil dari  skoring  selanjutnya  diklasifikasikan  seperti pada Tabel 2.6. Tabel 2. 5 Klasifikasi Kriteria Berdasarkan Total
Skor Total Skor Kawasan Hutan Lindung Kawasan Budidaya Pertanian Kawasan Lindung diluar Kawasan Hutan Tingkat Lahan Kritis 120-180 115-200 110-200 Sangat Kritis 181-270 201-275 201-275 Kritis 271-360 276-350 276-350 Agak Kritis 361-450 351-425 351-425 Potensial Kritis 451-500 426-500 426-500 Tidak Kritis (sumber : Dirjen Pengendalian DASHL, 2018)
3. Data Mining Data mining merupakan pemahaman mendalam mengenai  data  yang  dicapai  melalui  operasi  studi yang melibatkan proses pengumpulan, pembersihan,  pemrosesan  dan  analisis  sekumpulan data  (Purwanto  et  al.,  2018).  Menurut  Jayasree, Balan  (2013)  proses  mendapatkan  informasi rahasia,  belum  ditemukan,  akurat,  dan  dapat digunakan  dari database besar  dan  menggunakan informasi  tersebut  untuk  membuat  pilihan  bisnis penting dikenal sebagai Data mining .
4. Knowledge Discovery in Database (KDD) KDD  adalah  metode  terstruktur  untuk mengekstraksi  pola  yang  valid,  baru,  berguna  dari kumpulan  data  yang  besar  dan  rumit  agar  dapat dipahami(Ramadhan, 2017).
Proses  menemukan  informasi  tersembunyi dalam  basis  data  yang  cukup  besar  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  atau Data  mining . Data  mining adalah  tahapan  dalam keseluruhan  proses  KDD,  meskipun  kedua  nama tersebut  memiliki  definisi  yang  berbeda  tetapi saling terkait. Proses atau tahapan KDD digambarkan  pada Gambar  2.6 terdiri  dari  urutan berulang dari langkah berikut:
a. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Data yang menjadi fokus Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD) harus  terlebih dahulu menjalani pembersihan agar dapat digunakan  dalam  proses Data  mining .  Prosedur  ini memerlukan sejumlah langkah, termasuk menghilangkan  data  berganda,  memeriksa  data yang  inkonsisten,  dan  memperbaiki  masalah  data seperti kesalahan pencetakan.
b. Integrasi Data (Data Integration)
Proses  menggabungkan  data  dari  beberapa database menjadi  satu database baru  dikenal sebagai  integrasi  data. karena data yang diperlukan untuk  proses  penambangan  data  terkadang  berasal dari  banyak  basis  data,  bukan  hanya  satu.  Proses pengintegrasian data perlu kehati-hatian karena jika ada  kesalahan,  hasilnya  dapat  disalahtafsirkan  atau bahkan menyesatkan untuk ditindaklanjuti.
c. Seleksi Data (Data Selection) Sebelum  tahap Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  proses  ekstraksi  informasi dimulai  dengan  memilih  data  yang  berasal  dari sekumpulan  data  yang  harus  diselesaikan.  Hasil proses  tersebut  akan  digunakan  dalam  proses Data mining dan disimpan dalam file terpisah.
d. Transformasi Data (Data Transformation)
Proses  dimana  data  dikonsolidasikan  atau diubah  menjadi  format  yang  sesuai  dengan Data mining dengan  menjalankan  prosedur  ringkasan atau  agregasi.  Transformasi  data  ini  dikatakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
e. Data mining
Untuk  mengekstraksi  pola  data  akan  terjadi terlebih  dahulu  proses  pencarian  pola/informasi menarik  dalam  data  dengan  metode  cerdas  seperti algoritma dan teknik lainnya.
f. Evaluasi Pola (Pattern Evaluation)
Pemeriksaan dilakukan untuk melihat kesesuaian  pola  atau  informasi  yang  didapatkan apakah  sejalan  dengan  hipotesis  yang  ada sebelumnya atau bahkan sebaliknya.
g. Presentasi Pengetahuan
Tahapan terakhir bagaimana teknik visualisasi dan representasi pengetahuan akan digunakan untuk mempresentasikan  pengetahuan  mudah  dimengerti serta dipahami oleh pengguna.

## 5. Gaussian Naive Bayes
Salah  satu  varian  dari Naive  Bayes adalah Gaussian  Naive  Bayes. Metode  ini  merupakan distribusi  yang  memiliki  sifat  kontinu  dengan  ciri- ciri dari rata-rata variansinya. Gaussian naive bayes bekerja pada tipe data angka  (Cahyaningrum  et al.,
2022),  berikut  adalah  bentuk  pendistribusian  dari gaussian naive bayes :
𝑃(𝑋 𝑖 ) = 𝑋 𝑖 |𝑌 = 𝑌 𝑗 = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 𝑒 − (𝑋 𝑖 −𝜇𝑖𝑗) 2 2𝜎2𝑖𝑗 (1)
Dimana :
P: Peluang
𝑋 𝑖 : Atribut ke i xi: Nilai atribut ke i Y: Kelas yang dicari yj: Sub kelas Y yang dicari
µ: Mean, menyatakan rata rata dari seluruh atribut σ: Deviasi  standar, menyatakan varian dari seluruh atribut.

## 6. Tuning Hyperparameter
Hyperparameter merupakan perkiraan
parameter  nilai  yang  dapat  meningkatkan  model kinerja  dalam  pendekatan machine  learning . Hyperparameter biasanya digunakan untuk meningkatkan  kinerja  dari  suatu  algoritma,  yang cukup untuk mempengaruhi banyak model pengujian (Herni Yulianti et al., 2022).
Beberapa  jenis hyperparameter yaitu GridSearchCV, RandomSearchCV, bayesian optimization,  dan  evolutionary  optimization (Putri et  al.,  2023) .    Grid  search  cross  validation bertujuan  untuk  memilih  kombinasi  model  dan hyperparameter  yang  menguji  setiap  kombinasi secara  otomatis  (Nugraha  &  Sasongko,  2022) . Selain itu cross validation grid search (GridSearchCV) digunakan  untuk  mengoptimalkan nilai  akurasi,  dan  merupakan  modul sckit-learn yang  melakukan  validasi  pada  lebih  dari  satu model.
7. Python
Python sering  digunakan  untuk  scripting, analisis  statistik,  dan  aplikasi  dan  pengembangan Web  serba  guna.  Ini  dapat  digunakan  secara interaktif atau terprogram. Banyaknya pustaka basis data,  matematika,  dan  grafik  yang  cocok  untuk proyek  dalam  eksplorasi  data  dan  masalah Data mining merupakan  kekuatan  pemrograman Python . Terhubungnya Python dengan  sebagian  besar database SQL  dan  NoSQL  memungkinkan Python dapat  memuat  serta  memproses  data  mentah  dan tabular  dengan  relatif  mudah.  Scipy  dan  Numpy pustaka yang ada pada Python yang mengimplementasi  model matematika dan statistik. Selain  itu  pustaka  matplotlib  pada Python dapat menghasilkan  visualisasi  data  yang  kompleks  serta bernuansa. Python menjadi lebih banyak digunakan dalam Data  mining dan  komunitas  ilmu  data  baru- baru ini(Dean, 2014).
8. Confussion Matrix Pengukuran  kinerja  yang  dapat  diterapkan  pada metode  klasifikasi  salah  satunya  adalah Confusion matrix ,  menggambarkan  performa  dari  sebuah model  atau  algoritma  menggunakan  table.  Berikut Tabel 1. Menampilkan confussion matrix.

## Tabel 1 Confussion Matrix
Predict Positive (Prediksi Positif) Predict Negative (Prediksi Negatif) Actual Positive (Aktual Positif) (TP = True Positive ) (FN = False Negative ) Actual Negative (Aktual Negatif) (FP = False Positive ) (TN = True Negative )
Berikut  rumus  untuk  mencari  nilai accuracy, precision, recaal, dan f1-score
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (5) 1.3 Metodologi Penelitian
Data daerah aliran sungai berdasarkan parameter  lahan  kritis  pada  Balai  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai  (BPDAS)  Pemali  Jratun adalah  objek  penelitian  yang  menjadi  pembahasan dalam  penelitian  ini.  Sub  Das  yang  berada  dalam wilayah  administrasi  dari  BPDAS  Pemali  Jratun akan  dianalisis  dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes agar  dapat  menentukan  DAS  prioritas di Kabupaten Semarang.
Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini dikenal dengan KDD atau Knowledge Discovery in Database . Terdapat 7 tahapan dalam KDD, tetapi dalam penelitian ini hanya melakukan 6 tahap yaitu Pembersihan  Data  ( Data  Cleaning), Integrasi  Data (Data  Integration), Seleksi  Data (Data  Selection), Transformasi  Data (Data  Transformation),  Data mining, Evaluasi Pola (Pattern
Evaluation), Presentasi  Pengetahuan (Knowledge Presentation) (Han  &  Kamber,  2006).  Berikut tahpan yang akan dilakukan pada Gambar 1.
2. PEMBAHASAN
Dalam Penelitian ini digunakan dataset parameter  lahan  kritis  di  Kabupaten  Semarang tahun  2020  yang  diperoleh  dari  Balai  Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (BPDAS) Pemali Jratun.

## 2.1. Data Uji
Dataset  yang  diperoleh  dari  BPDAS  Pemali Jratun  untuk  Kabupaten  Semarang  yang  berada  di dalam  kawasan  hutan  lindung  sebanyak  2035  dari 18547  data,  setelah  dikukan  proses  pengecekan missing value dan seleksi data
Data  yang  sudah  dilakukan  proses  pengecekan missing  value serta  seleksi  data  mendapatkan  3 atribut parameter lahan kritis dan 1 label kekritisan lahan.
Tabel 2 Hasil Seleksi Data KELAS_ VEG KELAS_E ROSI KELAS_LE RENG KRITIS sangat buruk sangat ringan landai potensial kritis sangat buruk Ringan curam agak kritis sangat buruk Ringan agak curam kritis sangat buruk Berat sangat curam agak kritis sangat buruk Sedang datar potensial kritis
Sebelum  masuk  kedalam  tahapan data  mining , penelitian  ini  akan  menunjukkan  gambaran  umum dari  lahan  kritis  yang  ada  di  Kabupaten  Semarang berdasarkan parameter lahan kritis.

## Tabel 3 Perhitungan Tingkat Kekeritisan
Parameter % Bobo t Sko r Tingkat
Kekritisa n Lahan Klasifikas i Tingkat Kekritisa n Lahan Penutupan Lahan 50 1 50
Kritis Kemiringa n Lereng 20 3 60 Tingkat Bahaya Erosi 20 5 100 Jumlah 210
Hasil perhitungan menual akan mempunyai nilai hasil  penggabungan  dari  beberapa  parameter  yang
digunakan.  Skor  kekritisan  lahan  pada  kawasan hutan  lindung  pada  Kabupaten  Semarang  adalah Kritis  dengan  skor  total  tingkat  kekritisan  lahan sebesar 210.
Selanjutnya  akan  dilakukan  transformasi  data. Tahap  ini  menggunakan  model GaussianNB , dimana model tersebut hanya dapat memproses data dalam  bentuk  angka (numeric) sedangkan values dari dataset berbentuk object. Oleh karena itu perlu dilakukan  perubahan  jenis  tipe  data  yang  semula adalah  data  berupa  kategorik  kin  menjadi  angka ( numeric) .
Tabel 4 Hasil Transformasi Data

## KELAS
_VEG KELAS_ LERENG KELAS _EROSI KRITIS 4 4 1 0 4 3 0 0
3 2 0 1 3 4 1 0 3 4
1 0

## 2.2. Pengujian Algoritma Gaussian Naive Bayes
Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menggunakan tuning hyperparameter GridSearchCV bertujuan  untuk  memilih  kombinasi model  dan  hyperparameter  yang  menguji  setiap kombinasi  secara  otomatis  (Nugraha  &  Sasongko, 2022).  Selain  itu  digunakan  untuk  meningkatkan nilai akurasi daripada model yang akan digunakan.
Evaluasi  pengujian gaussian  naive  bayes menggunakan confussion matrix untuk melihat nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score yang dihasilkan dari algoritma tersebut dalam menentukan kekritisan  lahan  yang  berada  di  dalam  kawasan hutan lindung.
Pemodelan Gaussian  Naive  Bayes akan  di  uji dengan beberapa skenario pembagian data, tahapan awal  menentukan variabel  independen dan variabel dependen.  Untuk  variabel  independen  terdiri  dari KELAS_VEG,KELAS_EROS,  KELAS_LERENG. Serta kelas dependen yaitu KRITIS.

## 2.3. Hasil Pengujian Gaussian Naive Bayes dengan Confusion Matrix

## Tabel  di  bawah  merupakan  hasil  dari  pemodelan
Gaussian Naive
Bayes yang dilakukan menggunakan  skenario  pembagian  data  dilakukan sebanyak  3  kali  dengan  skenario  70:30,  80:20,  dan 90:10.  Hasil  dari  pemodelan  diukur  dengan menggunakan  parameter  pada confusion  matrix , yaitu  nilai Accuracy , Precision , Recall, dan F1- Score.
Tabel 5 Hasil Confussion Matrix
Skenario Confusion Matrix Accuracy  Precision  Recall F1- Score 70:30 71% 0.56 0.71 0.61 80:20 70% 0.55 0.70 0.61 90:10 67% 0.52 0.67 0.57
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  diatas,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  pemodelan  dengan  rasio pembagian  data  70:30  merupakan  pemodelan  yang optimal  dengan  nilai Accuracy sebesar  71%,  nilai Precision sebesar  0.56,  nilai Recall sebesar  0.71 dan  nilai F1-Score sebesar  0.61  jika  dibandingkan dengan  skenario  2  maupun  skenario  3.  Berikut tampilan hasil evaluasi skenario 1.

## Tabel 6 Hasil Prediksi
KRITIS Prediksi potensial kritis  agak kritis agak kritis agak kritis kritis agak kritis agak kritis agak kritis potensial kritis  agak kritis agak kritis agak kritis kritis agak kritis tidak kritis potensial kritis kritis agak kritis agak kritis agak kritis

## 2.4. Presentasi Pengetahuan
Setelah  tahapan  pengujian    telah  dilakukan  dan sudah  mendapatkan  skenario  yang  optimal,  proses selanjutnya  adalah  presentasi  pengetahuan  dengan menampilkan visualisasi hasil dari pemodelan yang telah dilakukan. Visualisasi akan ditampilkan dalam bentuk  diagram  batang  dengan  tujuan  agar  dapat mudah  dipahami.  Berdasarkan  gambar  dibawah  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa  hasil klasifikasi  yaitu  kelas  1  dengan  kriteria  Potensial Kritis, kelas 2 dengan kriteria Agak Kritis. Dengan kelas terbanyak yaitu kelas 2.

## Gambar 2 Visualiasi Hasil Prediksi

## 3. KESIMPULAN
Terdapat  tiga  skenario  yang  diuji  dalam  penelitian ini  dengan  melakukan  pembagian  rasio  dataset. Skenario  1  perbandingan  70:30  skenario  2 perbandingan  80:20  dan  skenario  3  perbandingan 90:10.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  dari  ketiga skenario,  pemodelan  dari  rasio  70:30,  memiliki akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan skenario lainnya. Nilai Accuracy sebesar 71%, nilai Precision sebesar  0.56,  nilai Recall sebesar  0.71 dan  nilai F1-Score sebesar  0.61.  Skenario  1 menjadi  skenario  terbaik  dalam  menerapkan klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma Naive Bayes, hal  ini  dibuktikan  dengan  kelas  yang menjadi  prioritas  untuk  dilakukannya  rehabilitasi. Hasil presentasi  pengetahuan menampilkan dimana terdapat  dua  kelas  yaitu  kelas  1  dan  kelas  2.  Hasil klasifikasi  menunjukkan  bahwa  pemodelan  dari Kelas  1  dengan  tingkat  kekritisan  lahan  potensial kritis memiliki jumlah lebih sedikit sedangkan kelas 2  dengan  tingkat  kekeritisan  agak  kritis  memiliki jumlah lebih banyak. Berdasarkan hal tersebut DAS yang menjadi prioritas pertama untuk di rehabilitasi adalah DAS dengan tingkat kekritisan agak curam , setelah  itu  DAS  dengan  tingkat  kekeritisan potensial  kritis  menjadi  prioritas  kedua  untuk direhabilitasi.

## PUSTAKA
Ariyani,  N.,  Ariyanti,  D.  O.,  &  Ramadhan,  M. (2020). Pengaturan Ideal Tentang Pengelolaan Daerah Aliran Sungai di Indonesia ( Studi di Sungai Serang Kabupaten Kulon Progo ) ∗ . 27 (3), 592–614.
BPS  Jawa  Tengah.  (2021). J  a  w  a  T  e  n  g  a  h Province in Figures . 1–1003.
Cahyaningrum,  H.,  Arifianto,  D.,  &  Abdurrahman, G.  (2022).  Analisis  Perbandingan  Metode  K Nearest Neighbor Dan Gaussian Naive Bayes Pada  Klasifikasi  Jurusan  Siswa  (Studi  Kasus pada  Siswa  SMA  Muhammadiyah  3  Jember)
A  Comparative  Analysis  of  K  Nearest Neighbor and Gaussian Naive Bayes methods in  students  major  clas. Jurnal  Smart
Teknologi , 3 (3), 2774–1702.
http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JS T Dean,  J.  (2014). Big  Data,  Data  Mining,and
Machine  Learning  Value  Creation  for Business  Leaders  and  Practitioners (pp.  49– 50). Dirjen  Pengendalian  DASHL.  (2018).  Peraturan Direktur Jenderal Pengendalian Daerah Aliran  Sungai  dan  Hutan  Lindung  Nomor P.3/PDASHL/SET/KUM.1/7/2018 Tentang Petunjuk  Teknis  Penyusunan  Data  Spasial Lahan Kritis. 1–20. Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2006). Data  Mining: Concepts and Techniques Second Edition .
Herni  Yulianti,  S.  E.,  Oni  Soesanto,  &  Yuana Sukmawaty.  (2022).  Penerapan  Metode Extreme  Gradient  Boosting  (XGBOOST) pada  Klasifikasi  Nasabah  Kartu  Kredit. Journal of Mathematics Theory and Application , 4 (1), 21–26. https://doi.org/10.31605/jomta.v4i1.1792
Kristiano,  D.  H.,  Noertjahyani,  N.,  &  Sufiadi,  E.
(2021).  Analisis  Kekritisan  Lahan  Pada Fungsi  Kawasan  Konservasi  DAS  Citarum Dengan  Software  Arcgis. OrchidAgro , 1 (1),
14.
https://doi.org/10.35138/orchidagro.v1i1.237
Nugraha, W., & Sasongko, A. (2022).
Hyperparameter  Tuning  pada  Algoritma Klasifikasi dengan Grid Search. SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi , 11 (2), 391–401.
Purwanto,  A.,  Darmadi,  E.  A.,  Trimitra,  P., Mandiri, K., By, J., Jomin -Blok, P., & Barat -Kotabaru -Cikampek -Karawang, S.-J. (2018). Perbandingan Minat Siswa Smu Pada Metode Klasifikasi Menggunakan 5 Algoritma . 2 (1), 43–47.
Putri, T. A. E., Widiharih, T., & Santoso, R. (2023).
Penerapan Tuning Hyperparameter Randomsearchcv  Pada  Adaptive  Boosting Untuk  Prediksi  Kelangsungan  Hidup  Pasien
Gagal  Jantung. Jurnal  Gaussian , 11 (3),  397– 406.
https://doi.org/10.14710/j.gauss.11.3.397-406
Ramadhan,  M.  I.  (2017).  Penerapan  Data  Mining untuk  Analisis  Data  Bencana  Milik  BNPB Menggunakan Algoritma K-Means dan Linear  Regression. Jurnal  Informatika  Dan Komputer , 22 (1), 57–65.
Yulianita, T.,  &  Istiawan,  D.  (2017).  Implementasi Algoritma K-modes untuk Penentuan
Prioritas  Rehabilitasi  Daerah  Aliran  Sungai Berdasarkan Parameter Lahan Kritis. The 6th University Research Colloquium 2017 ,
September , 429–440.
.