Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KLASIFIKASI TINGKAT KERAWANAN BANJIR WILAYAH MEDAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN ALGORITMA J48

## CLASSIFICATION OF FLOOD VULNERABILITY IN MEDAN AREA USING NAIVE BAYES METHOD AND J48 ALGORITHM
Yulianda Tasya 1 , Raissa Amanda Putri 2
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia yuliandatasya5662@gmail.com

## ABSTRACT
Floods are natural disasters that often occur, as much as 40% compared to other natural  disasters. The flood disaster itself was caused by several factors including rainfall, slope, river runoff, as well as human factors such as not protecting the surrounding environment. The purpose of this study is to calculate the level of accuracy and classify the level  of vulnerability to flooding in the city of Medan. The type of  method used is the Naïve Bayes method and the J48 Algorithm. The parameters used are rainfall, slope, and river runoff which are then processed using the Naïve Bayes method to determine the class of flood hazard in the city of Medan. After going through the calculation  process  with  the  J48  Algorithm  method,  the  results  showed  that  the  accuracy  value  obtained  was 99.187%. This accuracy value can be stated to be very high as a predictive model. The rainfall factor is a factor causing flooding in the city of Medan. This is because the rainfall class gets the highest weighting value.
Keywords : Flood, J48 Algorithm, Naïve Bayes, Accuracy, Classification

## ABSTRAK
Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi, sebanyak 40% dibandingkan dengan bencana alam lainnya. Bencana banjir sendiri  diakibatkan oleh beberapa faktor diantaranya curah hujan, kemiringan lereng, limpasan sungai, maupun faktor manusia seperti tidak menjaga lingkungan sekitar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung tingkat akurasi dan mengklasifikasikan tingkat kerawanan banjir di kota Medan. Jenis metode yang digunakan  adalah  metode  Naïve  Bayes  dan  Algoritma  J48.  Parameter  yang  digunakan  adalah  curah  hujan, kemiringan lereng, dan limpasan sungai yang kemudian diolah dengan metode Naïve Bayes untuk menentukan kelas kerawanan banjir di kota Medan. Setelah melalui proses perhitungan dengan metode Algoritma J48, hasil penelitian  menunjukan  bahwa  nilai  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  99,187  %.  Nilai  akurasi  tersebut  dapat dinyatakan  sangat  tinggi  sebagai  model  prediksi.  Faktor  curah  hujan  menjadi  faktor  penyebab  banjir  di  kota Medan. Hal tersebut dikarenakan kelas curah huan mendapatkan nilai pembobotan paling tinggi.
Kata Kunci : Banjir, Algoritma J48, Naïve Bayes, Akurasi, Klasifikasi

## PENDAHULUAN
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  hamil menjadi  masalah  kesehatan  terbesar  di Indonesia  dan  resiko  kematian  ibu  juga semakin tinggi. Angka Kematian Ibu (AKI) hamil merupakan salah satu dari
Negara Republik Indonesia merupakan Negara  yang  berada  di  garis  khatulistiwa yang  terdapat  pertemuan  tiga  lempeng tektonik  yaitu  lempeng  Eurasia,  lempeng Indo-Australia,  dan  lempeng  Pasifik  yang berarti  bahwa  Negara  Indonesia  rawan terhadap bencana alam salah satunya banjir. Pemerintah  Indonesia  telah  menetapkan dalam UU nomor 24 tahun 2007 mengenai BPBD  (Badan  Penanggulangan  Bencana Daerah). (Angreini & Supratman, 2021)
Menurut Badan
Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  banjir memiliki  pengertian  yakni  meningkatnya volume  air  dengan  menggenangi  daratan. Banjir  merupakan  bencana  alam  yang sering terjadi, sebanyak 40% dibandingkan dengan  bencana  alam  lainnya.  Bencana banjir  sendiri  diakibatkan  oleh  beberapa faktor diantaranya curah hujan, kemiringan lereng,  limpasan  sungai,  maupun  faktor manusia  seperti  tidak  menjaga  lingkungan sekitar. (Anggraini , et al., 2021).
Provinsi Sumatera Utara memiliki luas area yang sering terjadi bencana alam banjir yakni  seluas  12.805  km 2 (17,86%). Berdasarkan  Direktorat  Pengairan  dan Irigasi,  seluruh  Indonesia  telah  tercatat
sebanyak  5.590  sungai  induk  dan  600 diantaranya berpotensi dapat menimbulkan banjir.  Kawasan  sungai  induk  yang  rawan banjir mencapai 1,4 juta hektar. Pada kota Medan sendiri terdapat beberapa titik yang sering  terjadi  banjir,  diantaranya  kec. Medan  Johor,  kec.  Medan  Maimun,  kec. Medan Sunggal, kec. Medan Polonia, kec. Medan  Selayang,  kec.  Medan  Baru,  dan kec.  Medan  Barat.  (Idati,  Magribi,  & Lakawa, 2020)
Pengklasifikasian  tingkat  kerawanan banjir  perlu  dilakukan  sebagai  rujukan kepada  pemerintah  agar  dapat  mengambil kebijakan yang tepat dalam penganggulangan bencana banjir khususnya  di  wilayah  Medan.  Terdapat beberapa cara untuk penanggulangan banjir secara normatif, yakni dengan membangun waduk,  membuat  tanggul,  pengendalian erosi, membuat kawasan hutan lindung dan tidak  membuang  sampah  sembarangan. Indonesia  sendiri  khususnya  kota  Medan, sangat menyepelekan hal tersebut. (Fransiari, Warouw, & Brahmana, 2021).
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang  pernah  diteliti  diantaranya  ialah dengan judul “Analisis Klasifikasi Bencana
Banjir Berdasarkan Curah Hujan
Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes” yang dilakukan dengan menerapkan metode Algoritma Naïve Bayes dan library Gausian  Naïve  Bayes  pada  klasifikasi bencana  banjir  berdasarkan  curah  hujan mendapatkan  hasil  79,16%,  sedangkan ketika  menggunakan  Rapid  Miner  sebagai analisis  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki nilai  akurasi  sebesar  98,31%  .  (Triyanto, Sunyoto, & Arief, 2021).
Algoritma J48 merupakan pengembangan dari algoritma
konvendional  induksi  pohon  keputusan yang sangat terkenal yaitu ID3 (Pakpahan, 2021). Node pada posisi atas dari decision tree  adalah  root.  Decision  tree  adalah metode  klasifikasi  yang  paling  populer digunakan, selain karena pembangunannya relatif  cepat,  hasil  dari  model  yang dibangun  mudah  dipahami  (Situmorang & Ginting, 2020). Algoritma ini
menghasilkan pohon keputusan yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan suatu data  ke  dalam  kelas-kelas  dan  juga memprediksi kelas dari suatu data (Rahmawati & Agustina, 2022).
Metode penelitian yang dapat digunakan dalam pengklasifikasian tingkat kerawanan  banjir  yaitu  menggunakan metode  Naïve  Bayes  dikarenakan  metode ini  mampu  bekerja  dengan  sangat  baik dibandingkan  dengan  model classifier lainnya.
Selain
pengklasifikasian, penelitian ini menggunakan metode Algoritma  J48  yang  digunakan  untuk menentukan  nilai  akurasi  pada  tingkat kerawanan  banjir  di  wilayah  Medan. (Sanubari, Prianto, & Riza, 2020).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis pendekatan metode kuantitatif yang merupakan  pendekatan  yang  sistematis, terstruktur  dan  merupakan  suatu  proses penelitian  yang  menggunakan  data  berupa angka  sebagai  alat  untuk  menganalisis keterangan  dari  yang  ingin  diteliti.
(Musfirah, Burhan, Afifah, & Sari, 2022)
Pendekatan  penelitian  dengan  metode kuantitatif  secara  umum  dapat  dilakukan dengan metode eksperimen yang digunakan untuk mengetahui  pengaruh  variabel independen  terhadap  variabel  hasil  dalam kondisi yang terkendalikan. Prosedur kerja yang dilakukan pada penelitian ini melalui beberapa tahapan yaitu:
Mulai Pengumpulan data Kepustakaan Observasi Data cleaning Transformasi data dengan Naïve Bayes Data yang siap diuji Klasifikasi data Pembagian data Data tes Data training Pembuatan decision tree Bagi kasus dalam cabang Buat cabang pada tiap nilai Tentukan atribut Confussion matrix Visualisasi data Selesai Decision tree Gambar 1. Kerangka Penelitian
1. Pengumpulan data Pengumpulan  data  dilakukan  dalam beberapa teknik yaitu teknik kepustakaan  dengan  data  yang  didapat melalui jurnal, buku dan website. Selain itu  juga  ada  teknik  observasi  dengan mengunjungi langsung ke lokasi penelitian  yang  bertepatan  di  kantor BPBD kota Medan. Data yang diambil berupa  data  banjir  yang  terjadi  pada tahun 2020-2022.
2. Data cleaning
Data cleaning digunakan untuk membersihkan data dengan cara memisahkan data yang ingin diteliti dari data yang kosong, data yang error, data yang tidak lengkap dan data yang tidak sesuai.
3. Transformasi data dengan Naïve Bayes
Transformasi data dengan Naïve Bayes digunakan  untuk  merubah  bentuk  data dari  data  informasi  menjadi  data kategorikal.  Metode  Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  dengan menggunakan  metode  statistik  dan metode
probabilitas untuk menyelesaikan suatu proses
pengklasifikasian. Naïve Bayes mampu menentukan  estimasi  parameter  yang
diperlukan  pada  proses  kalsifikasi dengan  jumlah  data  pelatihan  yang sedikit.  (Fitrianah,  Gunawan  ,  &  Sari, 2022)
4. Pembagian data Pembagian  data  dilakukan  dalam beberapa  cara  yaitu  data  training dengan  melakukan  pembagian  data tingkat  kerawanan  banjir  pada  setiap daerah  yang  berada  di  wilayah  Medan berdasarkan klasifikasi yang ditetapkan oleh peneliti yaitu sangat tinggi, tinggi, menengah,  rendah  dan  sangat  rendah. Dengan  berdasarkan  kriteria  yang memepengaruhi  banjir  yaitu  curah hujan, kemiringan lereng dan limpasan sungai.  Selain  data  training  terdapat juga  data  testing  dengan  melakukan pengambilan sebuah data yang memiliki  keterangan  sebagai  data testing dari tingkat kerawanan banjir.
5. Pembuatan decision tree dengan algoritma j48
Algoritma J48 digunakan untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan berdasarkan  pada  seperangkat  input yang berlabel. Algoritma J48
merupakan implementasi dari algoritma C4.5  pada  aplikasi  WEKA.  (Asih  & Eliyani, 2020)
Decision tree merupakan sebuah model prediksi yang diterapkan untuk struktur berhirarki yang memiliki konsep untuk mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan yang  terdiri  dari  node  dan  leaf  nodes. (Werdiningsih,  Novitasari,  &  Haq, 2022)
Parameter  yang  digunakan  untuk melakukan  pengujian  ialah  seperti berikut:
6. Confusion  matrix dan  menentukan tingkat akurasi Tahapan ini digunakan untuk pembuatan  tabel confusion  matrix untuk  data  testing.  Tabel confusion matrix digunakan untuk melihat tingkat akurasi dari masing-masing klasifikasi.
7. Visualisasi data
∑ 1 𝑖=1 𝑇𝑃𝑖 ± 𝑇𝑁𝑖 𝑇𝑃𝑖 + 𝑇𝑁𝑖 + 𝐹𝑃𝑖 + 𝐹𝑁𝑖 Akurasi = *100% 1
Visualisasi data digunakan untuk menampilkan  hasil  dari  data  yang  telah diklasifikasikan dan menentukan tingkatan dari klasifikasi kelas kerawanan dan kriteria penyebab  kerawanan  banjir  diwilayah Medan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Data penelitian
Data  penelitian  didapat  melalui  teknik observasi  pada  kantor  BPBD  kota  Medan. Data  penelitian  ini  berisi  data  banjir  yang terjadi  kota  Medan.  Terdapat  waktu kejadian  dari  bulan  Januari  sampai Desember,  lokasi  banjir,  jenis  banjir,  dan data kependudukan yang berada di kawasan banjir.  Data  penelitian  yang  digunakan berada dalam kurun waktu 3 tahun terakhir (2020-2022).
Tabel 1 Dataset banjir di kota Medan
NO. LOKASI PENYEBAB LINGKUNGAN JUMLAH KK 1 Kel. Glugur Kota, Kec. Medan Barat Banjir akibat curah hujan yang tinggi, kiriman sungai Deli dan drainase kurang baik I, II, VIII, IX, XI, XIII, XV 855 2 Kel.  Padang Bulan, Kec. Medan Baru Banjir akibat curah hujan yang
tinggi,  genangan  dan  banjir kiriman 2858 3 Kel. Titi Rantai,  Kec. Medan Baru Banjir  akibat  luapasan  Sei Baburan 2258
4 Kel. Kwala Bekala,  Kec. Medan Johor Banjir akibat curah hujan yang tinggi mengakibatkan kenaikan  air  sungai  Deli  dan Babura I, II, III, IV, XIV 320 5
Kel.  Gedung Johor, Kec.
Medan Johor Banjir akibat curah hujan yang tinggi VII, VIII, XI, XI 100
6 Kel.  Belawan
II, Kec.
Medan Belawan Banjir akibat curah hujan yang tinggi  dan  air  pasang  laur (ROB) 4 s.d 6 jam air baru bisa surut I sampai XLIV 6014
7 Kel.Titi Papan,  Kec. Medan Deli Banjir akibat curah hujan yang tinggi, drainase kecil dan parit dalam keadaan dangkal I, II, III, IV, VII,
VIII, IX, X, XI 4933 8 Kel. Helvetia,
Kec.  Medan Helvetia Banjir akibat curah hujan yang tinggi dan kiriman dari kelurahan Dwikora
II 8
… … … … …
121
Kel. Tangkahan, Kec.  Medan Labuhan Banjir akibat curah hujan yang tinggi,  genangan  dan  luapan kanel KIM III, IV, V, IX,X 330
Klasifikasi  tingkat  kerawanan  banjir menggunakan Naïve Bayes
Berdasarkan KBBI
klasifikasi merupakan  penyusunan  bersistem  dalam kelompok  atau  golongan  menurut  kaidah atau  standar  yang  telah  ditetapkan. Klasifikasi tingkat kerawanan banjir di kota Medan  dapat  digolongkan  pada  kelas kerawanan banjir sebagai berikut:
Tabel 2 Klasifikasi tingkat kerawanan
banjir Klasifikasi Kelas Kerawanan Interval Skoring
Sangat rendah < 5 Rendah 6 - 10 Menengah 11 - 15 Tinggi 16 - 20 Sangat tinggi > 20
Klasifikasi  tingkat  kerawanan  banjir tersebut digolongkan berdasarkan 3 kriteria yang  mempengaruhi  tingkat  kerawanan banjir yakni:

## Tabel 3 Parameter jenis penyebab banjir
PARAMETER JENIS PENYEBAB BANJIR
Jenis penyebab banjir Parameter Kriteria
Skoring Curah Hujan 0 mm/hari (abu-abu) Berawan 1 0.5 - 20 mm/hari (hijau) Ringan 2 20 - 50 mm/hari (kuning) Sedang 3 50 - 100 mm/hari (orange) Lebat 4 100 - 150 mm/hari (merah) Sangat lebat 5 > 150 mm/hari (ungu) Ekstrem 6 Kemiringan Lereng 0 - 8 % Datar 1 8 - 15 % Landai 2 15 - 25 % Sedikit curam 3 25 - 40 % Curam 4 > 40 % Sangat curam 5 Limpasan Sungai 0 - 25 % Rendah 1 25 - 50 % Normal 2 50 - 75 % Tinggi 3 75 - 100 % Ekstrem 4 Tahapan selanjurnya
setelah menghitung  parameter  dan  klasifikasi tingkat  kerawanan  banjir  di  kota  Medan yaitu  dengan  menentukan  klasifikasi  data penelitian  menggunakan  metode  Naïve Bayes  secara  manual.  Pertama  yang  harus dilakukan  adalah  dengan  menentukan probabilitas  dari  masing-masing  data. Probabilitas merupakan peluang dari suatu kejadian,  ukuran  dari  sebuah  peluang atau kemungkinan  ketidakpastian  dari  suatu peristiwa  yang  bisa terjadi  di  masa  depan. Menghitung  probabilitas  berguna  untuk mengetahui dalam pengambilan keputusan yang benar. (Pane & K. Silvanita, 2022).
Berikut  adalah  tabel  probabilitas  prior dengan menentukan kecocokan setiap kelas yang  akan  ditentukan  dalam  2  kelas  yaitu “Rawan” atau “tidak”. Cara perhitungannya  dengan  mencari  berapa jumlah data yang termasuk kedalam rawan banjir atau tidak dari total keseluruhan data training,  lalu  membaginya  dengan  total keseluruhan  data.  Hasil  dari  perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 4 Probabilitas kelas
PROBABILITAS PRIOR TAHUN 2020-2022
ANGGOTA BANJIR FREKUENSI PROBABILITAS
RAWAN 124 0,976 TIDAK 3
0,024 TOTAL 127 1
Selanjutnya mencari probabilitas setiap kelas  kerawanan  dengan  menjumlahkan terlebih dahulu frekuensi setiap kelas, lalu jumlah  frekuensi  tersebut  dibagi  dengan jumlah  data  dari  frekuensi  tersebut.  Hasil dari perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 5. Probabilitas Kelas Kerawanan
PROBABILITAS KELAS KERAWANAN 2020-2022
KELAS KERAWANAN FREKUENSI PROBABILITAS Rawan Tidak Rawan Tidak SANGAT TINGGI 41 3 0,3 0,2 TINGGI 41 3 0,3 0,2
MENENGAH 34 3 0,25 0,2 RENDAH 16 3 0,12 0,2
SANGAT RENDAH 4 3 0,03 0,2
TOTAL 136 15 1 1

## Contoh perhitungan kelas kerawanan : Frekuensi Rawan
Probabilitas prior  =  frekuensi rawan / jumlah data
=   41 / 136 =   0,3
Frekuensi Tidak
Probabilitas prior  =  frekuensi tidak  / jumlah data =   3 / 15 =   0,3
Berikut adalah tabel dari hasil perhitungan probabilitas setiap kelas untuk kelas  penyebab  banjir.  Perhitungan  yang dilakukan sama seperti perhitungan probabilitas kelas kerawanan.
Tabel 6. Probabilitas Kelas Penyebab 2020-2022
KELAS KERAWAN
AN FREKUENSI
PROBABILITAS
Rawan
Tidak Rawan Tidak
CURAH HUJAN 105 3 0,453 0,34 KEMIRING AN LERENG 44 3 0,189 0,33
LIMPASAN SUNGAI 83 3 0,358 0,33 TOTAL 232 9 1 1
Setelah  melakukan  perhitungan  dan menentukan  probabilitas  setiap  kelas, langkah selanjutnya adalah dengan menghitung probabilitas setiap data dengan mengkalikan  semua  probabilitas  pada setiap  kelas.  Seperti  langkah  dibawah  ini yang telah melalui proses proses perhitungan  dengan  menggunakan  rumus yang ada.
Contoh  perhitungan  untuk  probabilitas setiap data:
Probabilitas X|Rawan = P.  kelas  kerawanan  * P. kelas penyebab * P. prior
= 0,3 * 0,453 * 0,976 = 1,326 Probabilitas X|tidak  = P.  kelas  kerawanan  *
P. kelas penyebab * P.
prior
= 0,3 * 0,34 * 0,02
= 0,002
Dari data yang telah melakukan proses perhitungan  tersebut  dapat  langsung  di klasifikasikan berdasarkan kelas-kelas kerawanan  dan  penyebab  banjir.  Seperti pada  contoh  data  yang  telah  melakukan proses perhitungan terdapat kelas “Rawan” dan “tidak”.
P X|Rawan  = 1,326
P X|tidak = 0,002
Jadi  untuk  data  yang  pertama  setelah melakukan  proses  perhitungan  dapat dikategorikan masuk kedalam kelas “Rawan”  yang  berarti  rawan  terhadap banjir.
Nilai  akurasi  menggunakan  Algoritma J48
Dari hasil pengujian dengan menggunakan  algoritma  J48  yang  telah dilakukan  terhadap  himpunan  data  dengan menunjukan  hasil  evaluasi  tingkat  akurasi klasifikasi  yang  telah  dilakukan  dengan metode  Naïve  Bayes  memperoleh  nilai akurasi  sebesar  99,187%.  Tingkat  akurasi tersebut  diperoleh  dari  hasil  perhitungan sebagai berikut :
Akurasi (%) = 𝑇𝑃𝑖±𝑇𝑁𝑖 𝑇𝑃𝑖+𝑇𝑁𝑖+𝐹𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖
= 122±0 122+1+0+0 = 122 123 = 99,187%
Decision Tree Decision  tree merupakan  sebuah  model prediksi  yang  diterapkan  untuk  struktur pohon  atau  struktur  berhirarki. Decision tree digunakan  untuk  mem- break  down proses pengambilan keputusan yang
kompleks  menjadi  lebih  simple.  Sehingga pengambilan keputusan akan lebih menginterprestasikan solusi dari
permasalahan. Decision  tree memiliki konsep untuk mengubah data dari node dan leaf  nodes .  (Werdiningsih,  Novitasari,  & Haq, 2022).
Curah Hujan Sangat rendah Rendah Limpasan sungai Limpasan sungai Limpasan sungai Sangat tinggi Rendah Kemiringan lereng Kemiringan lereng Sangat rendah Sangat rendah Rendah Menengah Tinggi Tinggi Rendah Rendah Menengah Tinggi Tinggi Rendah Kemiringan lereng Kemiringan lereng Tinggi Rendah Menengah Tinggi Tinggi Sangat tinggi Menengah Tinggi Tinggi Sangat tinggi Sangat tinggi Kemiringan lereng Menengah Tinggi Sangat tinggi Sangat tinggi Sangat tinggi Berawan Ringan Sedang Ekstrem Sangat lebat Lebat Rendah Normal Ekstrem Tinggi Datar Landai Sedikit curam Curam Sangat curam Datar Landai Sedikit curam Curam Sangat curam Rendah Normal Tinggi Ekstrem Datar Landai Sedikit curam Curam Sangat curam Datar Landai Sedikit curam Curam Sangat curam Datar Landai Sedikit curam Curam Sangat curam

## Gambar 2. Decision Tree Tingkat Kerawanan Banjir
Hasil  dari  visualisasi  algoritma  J48 Decision  Tree  dapat  dilihat  pada  gambar diatas.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa atribut yang paling mempengaruhi prediksi daerah  rawan  banjir  yakni  atribut  rata-rata curah  hujan.  Berdasarkan  hasil  visualisasi jika  rata-rata  curah  hujan  dengan  keadaan berawan  maka  daerah  tersebut  termasuk daerah  sangat  rendah  terhadap  banjir. Sementara jika rata-rata curah hujan ringan maka  daerah  tersebut  termasuk  daerah rendah terhadap banjir. Sementara jika rata- rata  ccurah  hujan  ekstrem  maka  daerah terebut  termasuk  daerah  sangat  tinggi
terhadap  banjir.  Sementara  jika  rata-rata curah hujan sedang, lebat, dan sangat lebat maka atribut selanjurnya yang ditinjau oleh algoritma  yakni  limpasan  sungai  dan kemiringan lereng.

## Visualisasi data
Visualisasi  merupakan  suatu  cara implemenasi  sebuah  informasi  menjadi berupa  gambar  grafik,  diagram  ataupun sejenisnya. Visualisasi data dapat diartikan sebagai  salah  satu  cara  penyampaian informasi  yang  terdapat  pada  data  untuk dapat  lebih  dipahami  oleh  orang  lain dengan membuatnya ke dalam objek visual, (Muharni & Candra, 2022) .
Diagram  berikut  merupakan  hasil  dari visualisasi  data  yang  terdapat  dari  data probabilitas  kelas  kerawanan  banjir  dan probabilitas  kelas  penyebab  banjir.  Dapat dilihat seperti gambar berikut.

## Gambar 3. Diagram Frekuensi kelas kerawanan
Diagram  diatas  menunjukan  kelas kerawanan banjir pada kurun waktu 3 tahun terakhir  yakni  pada  tahun  2020-2022. Terdapat  lima  kriteria  kerawanan  banjir yaitu kelas kerawanan sangat tinggi, tinggi, menengah, rendah dan sangat rendah. Hasil dari  visualisasi  diagram  batang  tersebut menunjukan bahwa kelas kerawanan banjir “Sangat  Tinggi”  dan  kelas  kerawanan banjir  “Tinggi”  memiliki  tingkatan  yang sama  yakni  berada  di  jumlah  angka  41. Sedangkan  untuk  kelas  kerawanan  banjir “Menengah”  memiliki  jumlah  angka  34.
Selanjutnya  untuk  kelas  kerawanan  banjir “Rendah”  memiliki  tingkatan  dengan jumlah  angka  16,  dan  untuk  kelas kerawanan  banjir  “Sangat  Rendah” memiliki  tingkatan  paling  rendah  dengan jumlah  angka  4.  Hasil  tersebut  tentunya telah melalui proses perhitungan yang baik dan  benar  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes.  Dapat  disimpulkan  bahwa
41 41 34 16 4 0 50 S A N G A T T I N G G I T I N G G I M E N E N G A H R E N D A H S A N G A T R E N D A H F R E K U E N S I   K E L A S   K E R A W A N A N   B A N J I R T A H U N   2 0 2 0 - 2 0 2 2
frekuensi  kelas  kerawanan  banjir  kota Medan dalam kurun waktu 3 tahun terakhir yakni  pada  tahun  2020-2022  berada  pada kelas  kerawanan  “Sangat  Tinggi  dan Tinggi”  memiliki tingkatan dengan jumlah angka 41. Berarti bahwa kota Medan pada Kurun waktu 3 tahun terakhir sangat rawan terhadap banjir.

## Gambar 4. Diagram Frekuensi kelas penyebab
Diagram  diatas  menunjukan  kelas penyebab banjir pada kurun waktu 3 tahun terakhir  yakni  pada  tahun  2020-2022. Terdapat  tiga  kelas  penyebab  banjit  yaitu berdasarkan  curah  hujan,  kemiringan lereng,  dan  limpasan  sungai.  Hasil  dari visualisasi diagram batang tersebut menunjukan  bahwa  kelas  penyebab  banjir “Curah Hujan” memiliki bobot nilai sebesar 105.  Sedangkan  untuk  kelas  penyebab banjir  “Kemiringan  Lereng”  memiliki bobot  nilai  sebesar  44,  dan  untuk  kelas penyebab  banjir  “Limpasan  Sungai” memiliki  bobot  nilai  sebesar  83.  Hasil tersebut  tentunya  telah  melalui  proses perhitungan  yang  baik  dan  benar  dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Dapat disimpulkan bahwa frekuensi kelas penyebab  banjir  kota  Medan  dalam  kurun waktu  3  tahun  terakhir  yakni  pada  tahun 2020-2022,  terjadinya  banjir  disebabkan oleh  “Curah  Hujan”  yang  tinggi  dengan bobot nilai 105.
Sedangkan  untuk  diagram  klasifikasi penentu  tingkat  kerawanan  banjir  dapat dilihat seperti gambar berikut ini:
Figure 5 Diagram tingkat kerawanan banjir dari tahun 2020-2022
Diagram  diatas  menunjukan  tingkat kerawanan  banjir  dalam  kurun  waktu  3 tahun terakhir yakni pada tahun 2020-2022. Terdapat 12 bulan dalam setiap tahun yakni mulai dari bulan Januari sampai Desember. Dimana pada setiap tahun tersebut masing- masing  terdapat  kelas  kerawanan  banjir yakni SR (Sangat Rendah), R (Rendah), M (Menengah),  T  (Tinggi),  dan  ST  (Sangat Tinggi).  Hasil  dari  visualisasi  diagram batang  diatas  menunjukan  bahwa  pada tahun  2020  di  bulan  Desember  memiliki bobot nilai paling tinggi yakni sering terjadi banjir  sebanyak  18  kali,  yang  berarti  pada tahun 2020 puncak terjadinya banjir berada pada  bulan  Desember.  Sedangkan  pada tahun 2021 yang sering terjadi banjir berada pada bulan Desember yang memiliki bobot nilai  paling  tinggi  diantara  bulan  lainnya pada  tahun  tersebut  yakni  dengan  bobot nilai  6  kali  sering  terjadi  banjir.  Terakhir pada tahun 2022 yang sering terjadi banjir berada  pada  bulan  April  yang  memiliki bobot  nilai  paling  tinggi  diantara  bulan lainnya pada tahun terebut yakni sebanyak 7  kali  sering  terjadi  banjir.  Hasil  tersebut tentunya  telah  melalui  proses  perhitungan yang  baik  dan  benar  dengan  teknik observasi, baik berupa wawancara maupun pengamatan langsung dari data penelitian. Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang telah  dilakukan,  secara  keseluruhan  kota Medan merupakan daerah yang mempunyai potensi  banjir  di  Kota  Medan  yang  secara keseluruhan terletak pada kelas kerawanan banjir sangat tinggi dan tinggi, berdasarkan kelas  penyebab  banjir  yang  dapat  dilihat dari  visualisasi  diagram  batang  yang  telah dibuat. Kelas penyebab banjir paling tinggi diduduki  oleh  curah  huan.  Daerah  yang mengalami curah hujan sangat tinggi pada
105 44 83 0 200 C U R A H   H U J A N K E M I R I N G A N L E R E N G L I M P A S A N   S U N G A I F R E K U E N S I  K E L A S   P E N Y E B A B  B A N J I R T A H U N   2 0 2 0 - 2 0 2 2 0 5 10 15 20 SR R M T ST SR R M T ST SR R M T ST 2020 2021 2022 TAHUN T I N G K A T   K E R A W A N A N   B A N J I R T A H U N   2 0 2 0 - 2 0 2 1 JAN FEB MAR APR MEI JUN JUL AGUS SEP OKT NOV DES
umumnya  mengalami  tingkat  kerawanan banjir  yang  tinggi.  Selain  curah  hujan, kemiringan  lereng  juga  menjadi  sebab terjadinya kerawanan banjir. Wilayah yang memiliki  kemiringan  lereng  yang  curam bahkan  sangat  curam  pada  umumnya menjadi tempat tergenangnya air yang jika dalam  volume  besar,  sehingga  dapat menimbulkan  kerugian  karena  tergolong sebagai  bencana  banjir.  Wilayah  yang sering terjadi banjir dapat dilihat pada peta daerah  rawan  banjir  kota  Medan  dibawah ini:

## Gambar 6 Peta daerah rawan banjir kota Medan
Dapat  dilihat  dari  gambar  peta  diatas yang didapatkan dari BMKG kota Medan. Terdapat  peta  kota  Medan  beserta  lokasi yang  rawan  terhadap  banjir  yang  ditandai dengan berbagai macam warna yakni warna hijau  untuk  kelas  kerawanan  banjir  sangat rendah, warna biru untuk kelas kerawanan banjir  rendah,  warna  orange  untuk  kelas kerawanan banjir sedang, dan warna merah untuk  kelas  kerawanan  banjir  tinggi.  Peta tersebut  berfungsi  untuk  menghimbau masyarakat  agar  selalu  waspada  terhadap bencana banjir dan dapat melakukan sebuah tindakan untuk mencegah banjir.

## KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk menghitung tingkat akurasi dan mengklasifikasikan tingkat kerawanan banjir  di  kota  Medan  dengan  menerapkan metode  Naïve  Bayes  dan  Algoritma  J48. Setelah dilakukan analisis terhadap parameter  faktor  tingkat  kerawanan  banjir didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  99,187%. Nilai  akurasi  tersebut  dapat  dinyatakan sangat  tinggi  sebagai  model  prediksi.
Faktor  curah  hujan  menjadi  faktor  utama penyebab  banjir  di  kota  Medan.  Hal tersebut  dikarenakan  kelas  curah  huan mendapatkan  nilai  pembobotan  paling tinggi.
Pada penelitian ini berhasil menerapkan  metode  Naïve  Bayes  sebagai penentu  klasifikasi  dan  Algoritma  J48 sebagai  penentu  nilai  akurasi  dan  decision tree pada tingkat kerawanan banjir di Kota Medan  yang  terdapat  21  kecamatan didalamnya

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini , N., Pangaribuan, B., Siregar, A. P.,  Sintampalam,  G.,  Muhammad, A., Damanik, M. S., & Rahmadi, M. (2021).  Analisis  Pemetaan  Daerah
Rawan  Banjir  Di  Kota  Medan Tahun  2020. Jurnal  Kajian  Ilmu dan Pendidikan Geografi , 27-33.
Angreini,  S.,  &  Supratman,  E.  (2021).
Visualisasi  Data  Lokasi  Rawan Bencana  Di  Provinsi  Sumatera Selatan  Menggunakan  Tableau. Jurnal Nasional Ilmu Komputer, 2 , 135-147.
Asih, N. K., & Eliyani. (2020). Algoritma J48  Untuk  pemodelan  Sistem Prediksi Kerawanan Banjir Dengan Visualisasi  WebGIS. Mercubuana , 1-14.
Fitrianah, D., Gunawan , W., & Sari, A. P.
(2022). Studi Komparasi Algoritma Klasifikasi  C5.0,  SVM  dan  Naive Bayes dengan Studi Kasus Prediksi Banjir. Techno.COM , 1-11.
Fransiari, M., Warouw, S. P., & Brahmana, N. E. (2021). Implementasi Kebijakan
penanggulangan
Bencana Banjir di Masyarakat Kota Medan Tahun 2020. Jurnal Bidang Ilmu Kesehatan , 201-211.
Idati,  L.  M.,  Magribi,  L.,  &  Lakawa,  I.
(2020).  Analisis  Banjir,  Faktor Penyebab dan Prioritas Penanganan Sungai Anduonuhu. Civil Eangineering Journal , 54-71.
Muharni,  S.,  &  Candra,  A.  (2022). Buku Modul Visualisasi Data Menggunakan Data Studio. Malang:  CV.  Literasi  Nusantara
Abadi.
Musfirah, Burhan, I., Afifah, N., & Sari, S.
N.  (2022). Metode  Penelitian Kuantitatif. Padang: Insan Cendekia Mandiri.
Pane,  S.,  &  K.  Silvanita.  (2022). Teori Probabilitas Dalam Statistika
Inferensia. Jakarta: BKD. Pakpahan,  N.  S.  (2021,  November).
Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma J48 Dalam  Menentukan  Pola  Itemset Belanja  Pembeli  (Study  Kasus: Swalayan Brastagi Medan). Journal of  Computing  and  Informatics
Research,  Vol  1,  No  1, ,  7−13.
Retrieved
from https://journal.fkpt.org/index.php/c omforch/article/download/111/83 Rahmawati,  E.,  &  Agustina,  C.  (2022, Juni).  Implementasi  Algoritma  J48 dengan  Teknik  Bagging  untuk Prediksi  KIPI  Peserta  Vaksinasi Covid-19. Indonesian  Journal  of Business Intelligence, Volume 5 (Issue 1). doi:https://ejournal.almaata.ac.id/in dex.php/IJUBI/article/download/20
72/1646
Situmorang, D. A., & Ginting, G. L. (2020,
Oktober).  Penerapan  Data  Mining Algoritma J48 Untuk MengidentifikasiFaktor-Faktor Kecelakaan Kerja. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 7 No. 5 ,
530-536.
doi:10.30865/jurikom.v7i4.2277 Sanubari, T., Prianto, C., & Riza, N. (2020).
Odol  (One  Desa  One  Product
Unggulan Online) Penerapan
Naive  Bayes  Pada  Pengembangan Aplikasi e-commerce Menggunakan
Codeigniter. Bandung: Kreatif. Triyanto,  S.,  Sunyoto,  A.,  &  Arief,  M.  R.
(2021). Analisis Klasifikasi
Bencana Banjir Berdasarkan Curah
Hujan  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes. Journal Of Information System and Informatics
Engineering , 109-117.
Werdiningsih, I., Novitasari, D. C., & Haq,
D.  Z.  (2022). Pengelolaan  Data
Mining Dengan Pemrograman Matlab. Surabaya: Airlangga University Press.