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

## Penerapan Metode SMOTE dalam Klasifikasi Daerah Rawan Banjir di Karawang Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Rika Nursyahfitri #1 , Chaerur Rozikin #2 , Riza Ibnu Adam #3
# Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jln. Hs. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kab. Karawang, Jawa Barat 41361
1 rika.nursyahfitr i17181@student.unsika.ac.id
2 chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id
3 riza.adam@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  akibat  terjadinya  perubahan  iklim  yaitu  meningkatnya  kejadian  ekstrem  yang  ditandai  dengan peningkatan  frekuensi  bencana.  Frekuensi  bencana  paling  besar  adalah  banjir.  Karawang  menjadi  salah  satu daerah  yang  sering  dilanda  banjir,  hal  tersebut  membuat  kemajuan  kota  Karawang  menjadi  terhambat.  Untuk mengantisipasi  hal  tersebut,  maka  dilakukan  penilaian  terhadap  pengelolaan  banjir  dengan  tujuan  untuk memprediksi  daerah  yang  termasuk  dan  yang  tidak  termasuk  rawan  banjir. Naive  Bayes salah  satu  algoritma klasifikasi  menggunakan  metode  probabilitastik  dan  statistik  yang  dapat  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan  data  sebelumnya.  Namun,  dalam  klasifikasi  biasanya  penggunaan  data imbalance sering  terjadi sehingga  akan  menyebabkan  klasifikasi  lebih  cenderung  terhadap  kelas  mayoritas  dibanding  kelas  minoritas. Maka  dari  itu,  diperlukan  salah  satu  teknik  sampling  untuk  mengatasi  data imbalance yaitu  SMOTE  ( Synthetic Minority Over-Sampling Technique ). Sehingga penelitian ini menggunakan 2 skenario pengujian untuk dilakukan perbandingan, pertama pemodelan hanya menggunakan Naive Bayes dan kedua pemodelan menggunakan Naive Bayes +SMOTE dengan  percobaan nilai k- SMOTE sebanyak 5 kali.  Data yang digunakan pada tahun 2016-2017 menggunakan 5 data parameter sebagai input dengan total 309 record .  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penerapan Naive Bayes +SMOTE  dinilai  mampu  meningkatkan  dan  menghasilkan performance yang  lebih  baik dengan nilai akurasi tertinggi pada saat k = 11 sebesar 83,75% dibandingkan dengan Naive Bayes saja sebesar 65,38%.  Selain  itu, Naive  Bayes dinilai  mampu  mengklasifikasikan  daerah  rawan  banjir  secara  sangat  baik dengan  nilai  AUC  ( The  Under  Curve )  yang  dihasilkan  sebesar  0,944.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma Naive Bayes dapat dikombinasikan secara baik dengan metode SMOTE.
Kata kunci: Banjir, Klasifikasi, Naive Bayes , SMOTE, Data Mining

## Implementation of SMOTE Method in Classification of Flood- Prone Areas in Karawang Using The Naive Bayes Algorithm

## Abstract
One of the consequences of climate change is the increase in extreme events marked by an increase in the frequency of disasters. The greatest frequency of disasters is flooding. Karawang is one of the areas that is often hit by floods, this has obstruct the progress of the city of Karawang. To anticipate this, an assessment of flood management is held with the aim of predicting which areas are prone and which are not prone to flooding. Naive Bayes one of the classification algorithms uses probabilitastic and statistical methods that can predict future opportunities based on previous data. However, in the classification,  the use of imbalance data are often occurs so that it will cause the classification to be more inclined towards the majority class than the minority class. Therefore, we need a sampling technique to overcome imbalance data, called SMOTE (Synthetic Minority Over- Sampling Technique). This research uses 2 test scenarios to make comparisons, first modeling using only Naive Bayes and second modeling using Naive Bayes + SMOTE with k-SMOTE value experiments 5 times. Data used in 2016-2017 are use 5 parameter data as an input with a total of 309 records. The experimental results show the application of Naive Bayes + SMOTE is considered to be able to improve and produce better performance with the highest accuracy value when k = 11 is 83.75% compared to Naive Bayes alone at 65.38%. In addition, Naive Bayes is considered capable of classifying flood-prone areas very well with the resulting AUC (The Under Curve) value of 0.944. Therefore, it can be concluded that the Naive Bayes algorithm can be well combined with the SMOTE method.
Keywords: Flood, Classification, Naive Bayes , SMOTE, Data Mining

## I. P ENDAHULUAN
Perubahan  iklim  merupakan  fenomena  global  yang disebabkan  oleh  peningkatan  suhu  rata  -  rata  atmosfer bumi  dan  gas  rumah  kaca.  Sehingga  mengakibatkan peningkatan kejadian ekstrem, seperti curah hujan ekstrem, suhu  udara  ekstrem  dan  percepatan  perubahan  siklus hidrologi  di  permukaan  bumi  yang  ditandai  dengan meningkatnya frekuensi bencana [1]. Menurut data Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  pada  tahun 2009-2018  frekuensi  bencana  paling  besar  dan  banyak menimbulkan  kerugian  adalah  banjir  dengan  total sebanyak  6730  kejadian. Banjir  merupakan  kejadian  di mana  air  membanjiri  suatu  daerah  yang  biasanya  tidak tergenang  dalam  jangka  waktu  tertentu [2].  Tingginya i ntensitas  curah  hujan  dan  terjadi  secara  terus  menerus menjadi  faktor  utama  penyebab  terjadinya  banjir. Sehingga  wilayah  yang  memiliki  intensitas  curah  hujan tinggi akan berpengaruh lebih besar terhadap banjir [3] . Kabupaten  Karawang  merupakan  daerah  yang  sering dilanda banjir. Berdasarkan data Badan n Nasional Penanggulangan n Bencana  (BNPB)  mengenai  jumlah kejadian banjir di Kabupaten / Kota Provinsi Jawa  Barat, Kabupaten Karawang menempati urutan ketiga dengan 34 kejadian banjir [4]. Dengan terjadinya banjir, maka sektor industri  dan  pertanian  yang  berperan  penting  dalam meningkatkan  kualitas  perekonomian  masyarakat  di Kabupaten  Karawang  akan  mengalami  penurunan. Pasalnya,  sektor  industri  akan  terganggu,  karena  sektor industri  tergantung  pada  infrastruktur  yang  tidak terganggu. Sementara  itu,  mengingat  kelancaran  sektor pertanian  bergantung  pada  kondisi  cuaca  dan  tempat, maka  sektor  pertanian  akan  terkena  dampak  banjir  [5]. Selain  itu,  dikutip  dari  kompas.com  (2020)  menyebutkan kerugian  lain  akibat  banjir  di  Kabupaten  Karawang  pada 23-29  Februari  2020  yang  diakibatkan  oleh  curah  hujan tinggi  mencapai  40  miliar  lebih.  Perhitungan  tersebut terhitung  dari  sawah  seluas  2.493  hektar  dan  sejumlah tambak  terendam,  64  ruas  jalan  dan  7  jembatan  serta  7 titik  tanggul  rusak  dan  38  sekolah  terendam  dengan sejumlah  sarana  dan  prasarana  [13].  Sehingga  untuk mengantisipasinya,  diperlukan  pemodelan  prediksi  pada daerah  rawan  banjir  sebagai  bagian  dari  penilaian  dalam pengelolaan  banjir  dimasa  yang  akan  mendatang,  dengan cara  memprediksi  daerah  rawan  banjir  menggunakan teknik data mining yang tepat dan akurasi yang tinggi [6] . Klasifikasi  merupakan  teknik data  mining yang berfungsi  untuk  mengidentifikasi  informasi.  Teknik klasifikasi  dapat  mengklasifikasikan  setiap  item  pada suatu dataset ke  dalam  kelas  yang  telah  didefinisikan sebelumnya.  Tujuannya  adalah  untuk  memprediksi  setiap data  yang  ada  pada dataset [14]. Naive  Bayes salah  satu algoritma  klasifikasi  yang  mengasumsikan  bahwa  semua atribut  bersifat independen .  Algoritma Naive  Bayes menggunakan  metode  kalkulasi  matematis  yang  disebut teori  probabilitas  untuk  mencari  peluang  terbesar  dari suatu kategori [7]. Selain itu, Naive Bayes memiliki waktu pemrosesan  yang  baik  karena  cukup  cepat  dan  reputasi yang baik pada keakuratan prediksi [14].
Namun,  dalam  klasifikasi  masalah  ketidakseimbangan data  ( imbalance )  biasanya  sering  terjadi,  dimana  suatu data  pada  kelas dengan  distribusi yang  tidak  seimbang akan  menyebabkan  klasifikasi  lebih  cenderung  ke  kelas mayoritas daripada kelas minoritas [8]. Synthetic Minority Over-Sampling  Technique (SMOTE)  merupakan  salah satu teknik sampling untuk mengatasi ketidakseimbangan data pada suatu kelas dengan tujuan meningkatkan kinerja dari  metode  yang  digunakan.  Penggunaan Synthetic Minority  Over-Sampling  Technique (SMOTE)  dianggap sebagai  cara  efektif  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan kelas  yang  mengalami overfitting pada  kelas  minoritas dengan  cara  membuat  data synthetic ,  yaitu  data  replikasi dari  setiap  data  kelas  berdasarkan  konsep k- tetangga terdekat ( k-nearest neighbour ) [9] . Penelitian  sebelumnya  terkait data  mining ,  dilakukan analisis  kinerja  algoritma  diantaranya Kernel  Logistic Regression n (KLR), Radial  Basis  Function n Classifier (RBFC), Multinomial  Naive  Bayes (NBM)  dan Logistic Model  Tree (LMT)  untuk  pemetaan  kerentanan  banjir bandang  dan  mengidentifikasi  daerah  rawan  banjir Menghasilkan  bahwa  masing-masing  algoritma  memiliki kinerja  yang  sangat  baik  berdasarkan  nilai The  Under Curve (AUC)  dimana  LMT  sebesar  0.988,  diikuti  oleh KLR  sebesar  0.985,  RBFC  sebesar  0.984  dan  NBM sebesar  0.983  [10] . Sama  halnya  dengan  penelitian  yang dilakukan [6], menghasilkan bahwa algoritma Alternating Decision  Trees (ADT)  memiliki  kemampuan  prediksi tertinggi  untuk  penilaian  kerentanan  banjir  bandang, diikuti  oleh Naive  Bayes  Trees (NBT)  sebesar  0.974, Logistic  Model  Trees (LMT)  sebesar  0.971  dan Reduced Error  Pruning  Trees (REPT)  sebesar  0.811.  Adapun penelitian  lain  [11],  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa Naive  Bayes Tree  (NBT)    dan Naive  Bayes dinilai memiliki  kemampuan  dalam  memprediksi  banjir  yang cukup  kuat  berdasarkan  nilai The  Under  Curve (AUC) yang  dihasilkan,  dimana  NBT  sebesar  0.98  dan  NB sebesar 0.95
Dari  beberapa  penelitian  diatas,  menunjukkan  bahwa algoritma  pendekatan Bayes memiliki  kinerja  yang  baik dalam  klasifikasi  dan  prediksi  data.  Maka  dilakukan penelitian dengan tujuan untuk memprediksi daerah rawan banjir  di  Kabupaten  Karawang  dengan  mengintegrasikan Naive  Bayes dan  SMOTE  untuk  menghasilkan  kinerja yang lebih baik.

## II. METODOLOGI
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard  Process  for  Data Mining ).  CRISP-DM  merupakan  metodologi data  mining yang bersifat komprehensif untuk digunakan pada proyek data mining [12] . CRISP-DM mempunyai 6 tahapan yang digunakan diantaranya
Busines
Understanding,
Data n Understanding, Data n Preparation, Modelling, Evaluation dan n Deployment. Berikut  pada  Gambar  1 merupakan  alur  proses  CRISP-DM  yang  digunakan  pada penelitian ini.
Gambar 1. Proses alur penelitian berdasarkan CRISP-DM

## A. Business Understanding
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengamatan  dan  pemahaman mengenai  latar  belakang  dan  tujuan  secara  perspektif bisnis  terhadap  masalah  yang  terjadi  pada  data  banjir  di Kabupaten  Karawang  dan  melakukan  solusi  yang  tepat untuk permasalahan yang ada.
B. Data Understanding
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang dibutuhkan pada kasus banjir di Kabupaten Karawang lalu diidentifikasi  dan  dilakukan  pemahaman  terhadap  data untuk  mengenal  dan  memahami  data  yang  telah dikumpulkan.

## C. Data Preparation
Pada  tahap  ini  dilakukan persiapan  terhadap  data  yang akan digunakan pada tahap selanjutnya. Beberapa tahapan dilakukan dalam data preparation diantaranya:
1) Data  Cleaning: Pembersihan  data  merupakan proses untuk menghilangkan missing value , noise dan data yang  tidak  relevan.  Pembersihan  data  juga  akan mempengaruhi  kinerja  teknik  data mining ,  karena  data yang diolah akan mengurangi jumlah dan kompleksitasnya.
2) Data  Selection: Seleksi  data  merupakan  proses pemilihan data dari kumpulan data yang besar. Pemilihan data diperlukan agar data tersebut dapat dijadikan sebagai atribut sesuai dengan kebutuhan penelitian.
3) Data Integration: Penggabungan data merupakan proses  dimana  menggabungkan  beberapa  data  dari berbagai database ke  dalam  satu database baru  dengan tujuan  untuk  mempermudah  pada  saat  pengolahan  atau pemrosesan data selanjutnya.
4) Data Transformation: Transformasi data merupakan proses perubahan bentuk data atau
penggabungan  data  ke  dalam  format  yang  sesuai  dengan kebutuhan penelitian.

## D. Modelling
Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  teknik dan algoritma/metode data  mining yang  digunakan  lalu diterapkan  pada  data  dengan  menggunakan tools  data mining. Selanjutnya model akan divalidasi agar mendapatkan hasil yang lebih baik dan akurat.
1) Klasifikasi: Klasifikasi  merupakan  teknik  data mining untuk mengelompokkan suatu  item data  ke dalam kategori  atau  kelas  yang  sudah  didefinisikan  sebelumnya dengan  tujuan  untuk  memprediksi  secara  akurat  kelas yang  sesuai  untuk  seluruh  data  yang  ada  pada dataset , dimana nilai yang diprediksi berbentuk label [14]. Proses klasifikasi  didasarkan  pada  4  komponen,  yaitu class merupakan  suatu  variabel  yang  berfungsi  sebagai  label target, predictor merupakan  variabel  model  data  mining yang berisikan beberapa record ,  data training merupakan dataset yang  berisi  nilai  dari class dan predictor untuk dilatih  dan  data  testing  merupakan  data  baru  yang digunakan untuk mengklasifikasikan model [16].
2) Naive  Bayes: Naive  Bayes  salah  satu  algoritma klasifikasi  yang  paling  efektif  dan  efisien  [18].  Naive Bayes  merupakan  algoritma  statistik  yang  menggunakan metode kalkulasi matematis untuk menghitung probabilitas  peluang  terbesar  suatu  hipotesis  berdasarkan pada  teorema  bayes  dengan  persamaan  bayes  sebagai berikut: [7]
Keterangan: C :  Hipotesis data merupakan suatu kelas spesifik X :  Data  dengan  kelas  yang  belum diketahui P(C|X)  :  Probabilitas  hipotesis  C  berdasarkan kondisi X ( posteriori probability )
P(C) :  Probabilitas hipotesis C ( prior probability )
P(X|C)  :  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis C
P(X) :  Probabilitas dari C
Sedangkan untuk klasifikasi dengan data kontinyu, maka menggunakan rumus Densitas Gauss sebagai berikut:
Keterangan: P :  Peluang Xi  :  Atribut ke- i xi :  Nilai atribut ke- i Y :  Kelas yang dicari
Bussines Understanding
Pemahaman masalah

## Data Understanding
Pengumpulan data dan Pemahaman data

## Data Preparation
Cleaning, Selection,
Integration, Transformation Modelling Klasifikasi prediksi algoritma Naive Bayes +SMOTE Evaluation Confusion Matrix, Kurva ROC Deployment
Penyajian hasil
yi :  Sub kelas Y yang dicari μ :  Nilai mean 𝜎 :  Nilai standar devisiasi
3) Synthetic  Minority  Over-Sampling  Technique (SMOTE): SMOTE  merupakan  salah  satu  teknik oversampling untuk  menangani  ketidakseimbangan  data dimana  data  pada  kelas  minoritas  diperbanyak  dengan menggunakan  data synthetic yang  berasal  dari  replikasi data  pada  kelas  minoritas. Oversamping pada  SMOTE bekerja  dengan  mengambil instance dari  kelas  minoritas lalu mencari nilai k-nearest neigbour  dari setiap instance , kemudian  menghasilkan instance  synthetic daripada mereplika instance kelas minoritas [9] . Perbedaan jumlah data  yang  besar  antar  kelas  dapat  mengakibatkan  model klasifikasi  sering  tidak  dapat  memprediksikan  kelas minoritas dengan tepat sehingga banyak data testing yang seharusnya  berada  pada  kelas  minoritas  diprediksikan salah  oleh  model  klasifikasi  [19].  Oleh  karena  itu, penggunaan S ynthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE)  dianggap  sebagai  salah  satu  cara  efektif  untuk digunakan  karena  dapat  menghindari  masalah overfitting yang berlebihan [9] .
4) K-fold  Cross  Validation: Merupakan  salah  satu metode  validasi  algoritma  dengan  membagi  data  menjadi k-fold ,  dimana  k-1  buah fold digunakan  sebagai  data testing  dan  1  buah fold digunakan  sebagai data  training . Dalam data  mining atau machine  learning ,  nilai  k  yang paling umum digunakan ialah 10-fold Cross Validation (k =  10),  karena  dianggap  memiliki  kemampuan  estimasi kinerja  algoritma  yang  lebih  akurat. K-fold  Cross Validation sering  digunakan  karena  dapat  mengurangi waktu  komputasi,  namun  tetap  menjaga  keakuratan estimasi [20].
5) Rapidminer: Merupakan  perangkat  lunak  open source  yang  dibuat  menggunakan  program  java  dibawah lisensi  GNU Public  Licence .  Rapidminer  menjadi peringkat  satu  sebagai tools data  mining untuk  proyek actual pada poll oleh KDnuggets, koran data mining pada tahun  2010  -  2011.  Dalam  penerapannya, rapidminer menyediakan  beberapa  proses data  mining dan machine learning diantaranya  ETL  ( extraction , transformation , loading ), data preprocessing , visualisation , modelling dan evaluation sehingga  dapat  mempermudah  pengguna dalam menjalankannya [17].

## E. Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  interprestasi  terhadap  hasil data mining yang telah dilakukan pada proses pemodelan. Evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur  dan  mengetahui informasi model yang paling akurat.
1) Confusion  Matrix: Merupakan  alat  ukur  berupa matriks  yang  memberikan  informasi  rinci  berupa  jumlah ketepatan klasifikasi terhadap kelas dalam membandingkan  hasil  klasifikasi  antara  prediksi  dengan kenyataan (lihat Tabel I) [16].
TABEL I

## TABEL CONFUSION MATRIX
Keterangan: TP :  Merupakan  jumlah  kasus  positif  yang diklasifikasikan sebagai benar FN  :  Merupakan  jumlah  kasus  negatif  yang diklasifikasikan sebagai negatif
FP :  Merupakan  jumlah  kasus  negatif  yang diklasifikasikan sebagai positif TN  :  Merupakan  jumlah  kasus  negatif  yang diklasifikasikan sebagai benar
2) Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC): Merupakan  salah  satu  teknik  untuk  memvisualisasikan, mengatur  dan  memilih  klasifikasi  berdasarkan  kinerja algoritma  berupa  bentuk  grafik  yang  menggunakan  dua nilai untuk membangun kurva yaitu spesifitas pada sumbu x  dan sensivitas pada  sumbu  y.  Kurva  ROC  sering digunakan  karena  dapat  memvalidasi  hasil  prediksi dengan  akurat.  Di  dalam  kurva  ROC  terdapat  nilai The Area  Under  Curve (AUC)  yang  menjadi  ukuran  kinerja algoritma,  AUC  merupakan  bagian  dari  daerah  satuan persegi yang nilainya antara 0 hingga 1. Dimana semakin tinggi  nilainya,  maka  semakin  baik  kinerja  yang dihasilkan.  Nilai  AUC  dapat  dibagi  menjadi  beberapa kelompok sebagai berikut: [16]
a) 0.90  –  1.00  : Excellent Classification
b) 0.80  –  0.90  : Good Classification
c) 0.70  –  0.80  : Fair Classification
d) 0.60  –  0.70  : Poor Classification
e) 0.50  –  0.60  : Failur

## F. Deployment
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyusunan  dalam  bentuk laporan  akhir  meliputi  pengetahuan  yang  didapatkan  dan pengenalan  pola  pada  data  dalam  proses data  mining kemudian  disajikan  dalam  bentuk  grafik  atau  deskripsi yang mudah dipahami.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan ialah berupa hasil prediksi  dan  perbandingan  sebuah  model  dalam menganalisis  algoritma Naive  Bayes untuk  memprediksi daerah  rawan  banjir  di  Kabupaten  Karawang  dan penggunaan metode SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan data.

## A. Bussines Understanding
Tahapan  pemahaman  bisnis  ini  berfokus  pada pemahaman  tujuan  berdasarkan  penilaian  kebutuhan bisnis.  Selanjutnya  pemahaman  tersebut  diubah  menjadi sebuah rencana awal data mining untuk mencapai tujuan. Berdasarkan  pada  fungsi  analisis  algoritma Naive  Bayes,
Classification
Predicted Class Class = Yes Class = No Observe d Class Class = Yes TP ( True Positive) FN ( False Negative) Class = No FP ( False Positive) TN ( True
Negative)
bertujuan  agar  data  kasus  banjir  yang  terjadi  dapat memberikan  informasi  dalam  memprediksi  daerah  yang termasuk rawan banjir di kabupaten Karawang.
Terjadinya  banjir  tentunya  berkaitan  dengan  beberapa faktor  penyebab  banjir  yang  menjadi  suatu  informasi untuk  menyelesaikan  penelitian  ini.  Sehingga  diharapkan mampu  memberikan  informasi  untuk  pemahaman  bisnis. Adapun  tujuan data  mining dalam  penelitian  ini  untuk menggali  pengetahuan  baru  ( discovering  knowledge ) tentang  pola  ( pattern )  agar  dapat  mengetahui  model terbaik untuk memprediksi daerah rawan banjir .

## B. Data Understanding
Data  yang  digunakan  bersifat  sekunder  dan  diperoleh melalui situs web Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Karawang.  Data  yang  dikumpulkan  pada  tahun  2016- 2017,  terdiri  dari  30  kecamatan  dan  309  desa  di Kabupaten  Karawang.  Kemudian  dilakukan  pemahaman terhadap data dengan mendeskripsikan tipe dan jenis pada masing-masing  data.  Deskripsi  data  ini  bertujuan  untuk memberikan  gambaran  dari  sebuah  data  yang  telah dikumpulkan.  Berikut  pada  Tabel  II  merupakan  tabel deksripsi data yang telah dikumpulkan.
TABEL II T ABEL D EKSRIPSI D ATA Data Deskripsi Tipe data Keterangan Kecamatan Nama kecamatan di Kab. Karawang Karakter Predictor Desa Nama  desa  di Kab. Karawang Karakter Predictor Rata-rata curah hujan Jumlah  rata  - rata  curah  hujan pada suatu wilayah Numerik Predictor Kepadatan penduduk Jumlah kepadatan penduduk  pada suatu wilayah Numerik Predictor Ketinggian wilayah Jumlah ketinggian  dari suatu wilayah
Numerik
Predictor Penggunaan lahan Jumlah penggunaan lahan yang digunakan  pada suatu wilayah Numerik
Predictor Banjir Kategori class
label (Ya/Tidak) kategorikal Class

## C. Data Preparation
Tahapan preparation ini  mencakup  semua  kegiatan dalam  menyiapkan  dan  membangun dataset yang  akan diterapkan  ke  dalam tools  data  mining untuk  selanjutnya dilakukan proses modelling . Dataset yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 309 record data.
1) Data  Cleaning: Pada  proses cleaning ,  pertama dilakukan  pengecekan missing  value ,  diketahui  terdapat missing  value pada  data  rata  -  rata curah  hujan  dan penggunaan  lahan.  Penanganan missing  value dilakukan dengan mengubah nilai  kosong  menggunakan  nilai  rata  - rata ( mean ) sesuai data atributnya masing-masing.
Selanjutnya dilakukan pengecekan terhadap data outlier dengan menentukan nilai batas yang akan diklasifikasikan sebagai outlier ,  ditentukan  dengan  mengubah  nilai  data tersebut  menjadi  skor standardized atau Z  -  score .  Untuk sampel  besar,  jika  nilainya  antara  3  dan  4  maka  skor standar  dinyatakan  sebagai outlier .  [21].  Berikut  pada Tabel III merupakan hasil data outlier.
TABEL III H ASIL D ATA O UTLIER Standardized Absolute Outlier -0,137875284 0,137875 Tidak 3,316360008 3,31636 Outlier 4,056276086 4,056276 Outlier 3,284923763 3,284924 Outlier .... .... ....
Berdasarkan  hasil  data outlier ,  terdapat  data outlier pada  data  kepadatan  penduduk  dan  penggunaan  lahan. Maka, dilakukan penanganan dengan melakukan penghapusan  terhadap  data outlier tersebut . Sehingga jumlah dataset setelah cleaning sebanyak 259 record.
2) Data  selection: Pada  proses selection ,  dilakukan pemilihan  data  untuk  selanjutnya  dijadikan  atribut  yang sesuai  dengan  kebutuhan  pada  penelitian.  Adapun  atribut yang  digunakan  yaitu  rata  -  rata  curah  hujan, kepadatan penduduk, ketinggian  wilayah, penggunaan  lahan  dan banjir.
3) Data  integration: Setelah  dilakukan  tahap cleaning dan selection , atribut yang telah dipilih pada data tahun 2016-2017 selanjutnya digabungkan untuk mempermudah  proses  pengolahan  data.  Berikut  pada Tabel IV merupakan hasil penggabungan data tahun 2016- 2017 berdasarkan atribut yang telah dipilih.
TABEL IV H ASIL P ENGGABUNGAN D ATA
Rata - rata curah hujan Kepadatan penduduk Ketinggian wilayah Penggunaan lahan Banjir 94,45 1038 104,2 9,72 Ya 67,1 2837 7 8,37 Tidak 67,1 4793 7 9,6 Tidak 51,0833 2380 6 63,22 Ya .... .... .... .... ....
4) Data  transformation: Pada  proses  ini  dilakukan transformasi  dengan  menggunakan  teknik  normalisasi untuk mempersempit jarak antara data yang memiliki nilai kecil  dengan  besar.  Teknik  normalisasi  yang  digunakan yaitu min-max normalization ,  dimana  atribut  numerik diskalakan dalam range yang lebih kecil yaitu 0.0 dan 1.0. Berikut pada Tabel V merupakan hasil transformasi data.
TABEL V H ASIL T RANSFORMASI D ATA Rata - rata
curah hujan Kepadatan penduduk Ketinggian wilayah Penggunaan lahan Banjir 1,000 0,134 1,000 0,012 Ya

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 10, No. 4, Oktober 2022
Rata - rata curah hujan Kepadatan penduduk Ketinggian wilayah Penggunaan lahan Banjir 0,625 0,443 0,053 0,009 Tidak 0,625 0,779 0,053 0,012 Tidak 0,406 0,365 0,043 0,116 Ya .... .... .... .... ....

## D. Modelling
Pada  tahap modelling, digunakan  teknik  klasifikasi dengan  algoritma Naive  Bayes dan  penggunaan  metode SMOTE.  Sebelum  dilakukan  pemodelan, dataset dibagi secara  acak  menjadi  dua  bagian  yaitu  data training dan data testing . Data training digunakan untuk menghasilkan model prediksi menggunakan Naive Bayes sedangkan data testing digunakan  untuk  mengetahui  kinerja  model prediksi yang dihasilkan (Lihat Tabel VI) .
TABEL VI P ROPORSI P EMBAGIAN D ATASET Dataset Data Training Data Testing Ya Tidak Ya Tidak 259 151 56 40 12
Berikut  merupakan  langkah  –  langkah  perhitungan manual  berdasarkan  alur  algoritma Naive  Bayes diantaranya:
1) Input data training
2) Hitung  probabilitas  masing-masing  atribut.  Karena nilai  pada  atribut  yang  digunakan  bersifat  numerik, maka  terlebih  dahulu  mencari  nilai mean dan standar devisiasi dari masing-masing atribut (Lihat Tabel VII).
TABEL VII H ASIL N ILAI M EAN DAN S TANDAR D EVISIASI
Atribut Class Mean Standar devisiasi Rata  -  rata curah hujan Ya 0,496217 0,501650 Tidak 0,360334 0,484442 Kepadatan Penduduk Ya 0,381611 0,487399 Tidak 0,510587 0,504412 Ketinggian Wilayah Ya 0,164685 0,372130 Tidak 0,089181 0,287585 Penggunaan Lahan Ya 0,053295 0,225368 Tidak 0,050372 0,220692
3) Hitung probabilitas pada setiap kelas data training.
4) Penentuan kelas data testing.
TABEL VIII
C ONTOH D ATA T EST Rata – Rata Curah Hujan Kepadatan Penduduk Ketinggian Wilayah Penggunaan Lahan Banjir 0,615 0,154 0,218 0,045 ?
Kemudian untuk menghitung probabilitas setiap atribut digunakan  rumus Densitas  Gaus pada persamaan  (2), hal tersebut  karena  data  pada  setiap  atribut  bernilai  kontinu. Selanjutnya,  dilakukan  pemisahan likelihood kelas  “ya” dan likelihood kelas  “tidak”  terlebih  dahulu  (lihat  Tabel IX).
TABEL IX H ASIL P ROBABILITAS L IKEHOOD Atribut Likehood Ya Tidak Rata - rata curah hujan 0,54782896899 0,49933360796 Kepadatan penduduk 0,63743144359 0,56184630825 Ketinggian wilayah 0,64746399059 0,67308149505 Penggunaan lahan 0,8411404044 0,84968029346
Setelah diperoleh nilai probabilitas dari masing-masing atribut,  selanjutnya  dilakukan  perkalian  dari  nilai probabilitas atribut sesuai dengan likehood kelas.
• Likehood kelas ya
=  0,54782896899  x  0,63743144359  x  0,64746399059  x 0,841140404
= 0,19017901383
• Likehood kelas tidak
=  0,49933360796  x  0,56184630825  x  0,67308149505  x 0,84968029346
= 0,16044697208
Untuk  mengetahui  nilai  probabilitas  pada  setiap  kelas, maka  dilakukan  normalisasi  terhadap  nilai likelihood. Sehingga jumlah nilai yang diperoleh sama dengan 1.
• Likehood kelas ya
= 0,19017901383 / (0,19017901383 + 0,16044697208)
=  0,19017901383 / 0,35062598591
= 0,54239851429
• Likehood kelas tidak
= 0,16044697208 / (0,19017901383 + 0,16044697208) =  0,16044697208 / 0,35062598591 = 0,45760148571
Dari  hasil  nilai  probabilitas  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa data yang digunakan sebagai data testing termasuk ke  dalam  kelas  ya  atau  dapat  diartikan  menjadi  daerah rawan  banjir.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  probabilitas  kelas ya  sebesar  54%  lebih  besar  dari  pada  nilai  probabilitas kelas tidak sebesar 46%.
Sehingga  berdasarkan  TABEL  VI,  diketahui  jumlah data  pada  kelas  “ya”  sebanyak  191 record dan  data  pada kelas “tidak” sebanyak 68 record. Dengan kondisi jumlah data  yang  tidak  seimbang  pada  suatu  kelas , maka digunakan metode SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan tersebut.
Gambar 2. Model Pengujian Naive Bayes +SMOTE
Pada  Gambar  2  Data training dan testing digunakan sebagai input menggunakan read  excel dalam  bentuk excel . Kemudian dilakukan pemilihan atribut berdasarkan faktor  penyebab  terjadinya  banjir  menggunakan select attributes . Lalu dipilih dan dijadikan atribut banjir sebagai label  menggunakan  operator set  role .  Selanjutnya,  untuk menangani  data imbalance pada  algoritma Naive  Bayes digunakan  SMOTE Upsampling .  Terakhir,  penentuan nilai akurasi dengan validasi menggunakan 10-fold Cross Validation agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat. Berikut  merupakan  hasil  perbandingan  jumlah  data sebelum dan setelah menggunakan metode SMOTE.

## Gambar 3. Perbandingan Jumlah Data pada Kelas
Penggunaan  metode  SMOTE  dilakukan  dengan menambahkan  sebanyak  123  data record terhadap class “tidak”  dengan  tujuan  agar  data  dapat  seimbang. Percobaan  metode  SMOTE  dilakukan  sebanyak  5  kali dengan  nilai k-nearest  neighbour yang  bervariasi  yaitu  k = n 3,  k  = n 5,  k  = n 7,  k  = n 9  dan  k  = n 11.  Hal  tersebut bertujuan untuk menentukan k terbaik dan memaksimalkan  kinerja Naive  Bayes dalam  memprediksi data.

## E. Evaluation
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  percobaan  yang  telah dilakukan  pada  tahap  pemodelan,  selanjutnya  model  di evaluasi  menggunakan confusion  matrix dan  divalidasi
menggunakan kurva ROC untuk mengetahui kinerja yang dihasilkan.  Untuk  hasil  akumulasi  nilai-nilai  yang  telah dihasilkan dapat dilihat pada TABEL X.
TABEL X HASIL AKUMULASI NILAI KESELURUHAN
Accuracy Recall Precision AUC Naive Bayes (Tanpa SMOTE) 65,38% 86,67% 86,67% 0,683 Naive Bayes + SMOTE (k = 3) 75% 85,71% 60% 0,875 Naive Bayes + SMOTE (k = 5) 78,75% 87,10% 67,5% 0,881 Naive Bayes + SMOTE (k = 7) 75% 85,71% 60% 0,881 Naive Bayes + SMOTE (k = 9) 76,25% 88,89% 60% 0,894 Naive Bayes + SMOTE (k = 11) 83,75% 96,43 % 69,23% 0,944
Berdasarkan  hasil  akumulasi  pada  tabel  diatas,  terlihat bahwa  metode  SMOTE  dapat  mempengaruhi  kinerja algoritma Naive  Bayes. Hal  tersebut  dibuktikan  dengan jumlah selisih nilai accuracy yang dihasilkan ketika Naive Bayes tanpa  SMOTE  dengan Naive  Bayes +SMOTE pada setiap  nilai  k. Selain  itu, Naive  Bayes dapat mengklasifikasikan  data  secara  baik.  Berikut  merupakan diagram jumlah hasil prediksi yang telah dihasilkan.

## Gambar 4. Jumlah Hasil Prediksi

## F. Deployment
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyusunan  dalam  bentuk laporan  akhir  berisikan  informasi,  pengetahuan  yang didapatkan  dan  pengenalan  pola  pada  data  daerah  rawan banjir  di  Kabupaten  Karawang  dalam  proses data  mining yaitu  pola  perhitungan Naive  Bayes yang  terdapat  data training dan  data testing untuk  mencari  nilai  probabilitas dari  masing  –  masing  atribut  pada  kelas , sehingga menghasilkan suatu informasi baru yaitu apakah pada data banjir  tahun  2016-2017  di  Kabupaten  Karawang  lebih banyak daerah yang termasuk rawan banjir atau tidak. Hal
87 117 0 20 40 60 80 100 120 140 Ju m la h D e sa Jumlah Hasil Prediksi Daerah Rawan Banjir Ya Tidak 191 191 68 191 0 50 100 150 200 250 Sebelum Menggunakan SMOTE Sesudah Menggunakan SMOTE Ya Tidak
tersebut  dikarenakan,  algoritma Naive  Bayes dapat melakukan pengklasifikasian dengan metode probabilitastik  dan  statistik  dengan  memprediksi  peluang di masa depan berdasarkan data sebelummnya . Kemudian dipresentasikan dalam bentuk grafik atau deksripsi supaya dapat mudah dipahami.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, klasifikasi  daerah  rawan  banjir  di  Kabupaten  Karawang menghasilkan  informasi  mengenai  jumlah  wilayah  yang termasuk  dan  yang  tidak  termasuk    daerah  rawan  banjir. Adapun  wilayah  yang  termasuk  daerah  rawan  banjir sebanyak 87 desa dan wilayah yang tidak termasuk daerah rawan  banjir  sebanyak  117  desa.  Sedangkan  hasil eksperimen Naive  Bayes+ SMOTE dinilai  mampu menangani ketidakseimbangan data dan dapat memaksimalkan kinerja algoritma. Hal tersebut dibuktikan pada nilai k = 11 yang menjadi nilai k terbaik dalam  memaksimalkan  kinerja algoritma Naive  Bayes, dengan  nilai accuracy sebesar  83,75%, recall sebesar 96.43%, precision sebesar  69,23%.  Secara  keseluruhan, algoritma Naive  Bayes dapat  menampilkan  sebuah  pola dengan  menghasilkan  perbandingan  antara  data  prediksi dengan  data actual dan accuracy data  dalam  klasifikasi daerah rawan banjir secara baik dengan nilai AUC sebesar 0.944 atau termasuk dalam kelompok Excellent Classification . Dengan jumlah data yang dapat diklasifikasikan dengan benar sebanyak 225 dan data yang tidak diklasifikasikan dengan benar sebanyak 77. Dengan deminikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Naive Bayes dapat  dikombinasikan  secara  baik  dengan  metode SMOTE.
D AFTAR P USTAKA
[1] U.  Handoko,  R.  Boer,  E.  Aldrian,  and  D.  Dasanto,  “Persepsi Kerentanan  Bahaya  Banjir  dan  Kekeringan  Akibat  Perubahan Iklim,” vol. 25, no. 2, 2018.
[2] N.  Mirzaei,  F.  Mohammadi  Shahboulaghi,  K.  Nourozi,  A.
Biglarian,  and  G.  Hosseiny,  “Data  Bencana  Indonesia  2017,”  in Iranian Journal of Rehabilitation Research , vol. 1, no. 4, 2015, pp. 1–10.
[3] et  all  Hasan,  “ANALISIS  TINGKAT  KERAWANAN  BANJIR DI BENGAWAN JERO KABUPATEN LAMONGAN,” J. Geogr. Unsu , vol. 03, no. No 03, pp. 239–247, 2015.
[4] B.  Barus et  al. ,  “PEMETAAN  BAHAYA  BANJIR  LAHAN SAWAH  DI  KABUPATEN  KARAWANG  Flood  Hazard Mapping  Level  Paddy  Field  at  District  Karawang,”  vol.  19,  no. April, pp. 41–45, 2017.
[5] 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, pp. 132–136, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.128.132-136.
[6] K. Khosravi et al. , “A Comparative Assessment of Decision Trees Algorithms  for  Flash  Flood  Susceptibility  Modeling  at  Haraz Watershed, Northern Iran,” Sci. Total Environ. , vol. 627, pp. 744– 755, 2018, doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.01.266.
[7] M. Bramer, Principles of Data Mining , no. January 2007. 2007.
[8] Hairani, N. A. Setiawan, and T. B. Adji, “Metode Klasifikasi Data Mining  dan  Teknik  Sampling  Smote  ...  (Hairani  dkk.),” Semin. Nas. Sains dan Teknol. , pp. 168–172, 2013.
[9] N. V. Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W. P. Kegelmeyer, “SMOTE:  Synthetic  minority over-sampling  technique,” J.  Artif. Intell.  Res. ,  vol.  16,  no.  June,  pp.  321–357,  2002,  doi: 10.1613/jair.953.
[10] R. Basis, F. Classifier, and S. Mapping, “A Comparative Study of Kernel  Logistic  Regression,  Radial  Basis  Function  Classifier,
Multinomial  Naïve  Bayes,  and  Logistic  Model  Tree  for  Flash Flood Susceptibility Mapping,” 2020.
[11] K.  Khosravi et  al. ,  “A  Comparative  Assessment  of  Flood Susceptibility  Modeling  Using  Multi-Criteria  Decision-Making Analysis and Machine Learning Methods,” J. Hydrol. , 2019, doi:
10.1016/j.jhydrol.2019.03.073.
[12] R.  Wirth,  “CRISP-DM :  Towards a Standard  Process Model for  Data  Mining,” Proc.  Fourth  Int.  Conf.  Pract.  Appl.  Knowl. Discov. Data Min. , no. 24959, pp. 29–39, 2000.
[13] "Kerugian Akibat Banjir Karawang Diperkirakan Mencapai Rp 44 Miliar," 11 Maret 2020. [Online]. Available: https://regional.kompas.com/read/2020/03/11/19144091/kerugian- akibat-banjir-karawang-diperkirakan-mencapai-rp-44- miliar?page=all. [Accessed 5 September 2020].
[14] F.  T.  Hristea,  "The  Naive  Bayes  Model  for  Unsupervised Word  Sense  Disambiguation",  Springer  Science  &  Business Media, 2013.
[15] G.  Kesavaraj  and  S.  Sukumaran,  "A  study  on  classification techniques in data mining," 2013 Fourth International Conference on  Computing,  Communications  and  Networking  Technologies (ICCCNT) , 2013, pp. 1-7, doi: 10.1109/ICCCNT.2013.6726842.
[16] F.  Gorunescu,  "Data  Mining  Concepts,  Models  and  Technique", Berlin : Spinger, 2011.
[17] G. Rapid-I, "Rapidminer 4.2 Tutorial", Germany: Rapid-I, 2008.
[18] T.  Wang dan  W.  H.  Li,  “Naïve  bayes  software defect prediction model,”  in  2010  International  Conference  on  Computational Intelligence  and  Software  Engineering,  CiSE  2010,  2010,  doi: 10.1109/CISE.2010.5677057.
[19] Y.  Sun,  A.  K.  C.  Wong,  and  M.  S.  Kamel,  “Classification  of imbalanced data: A review,” Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell. , vol. 23, no. 4, pp. 687–719, Jun. 2009, doi: 10.1142/S0218001409007326.
[20] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Teknik Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5,  Naïve  Bayes,  Knn  Dan Svm,” J.  Tekno  Insentif ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  16–25,  2019,  doi:
10.36787/jti.v13i1.78.
[21] I.  Ghozali,  Aplikasi  Analisis  Multivariat  dengan  Program  SPSS, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2009.