## Deteksi Pola Kejadian Bencana Menggunakan Algoritma Naïve Bayes di Kabupaten Boyolali
Miranto Sri Agus Prasetyo a,1,* , Ari Wahyono a,2 , Muhammad Abdul Aziz a,3
a Universitas Boyolali, Jalan Pandanarang No. 405, Boyolali 57314, Indonesia
1 1agusprasetyo628@gmail.com *; 2 namaku.ariwahyono@gmail.com ; 3 dotacome@gmail.com * Korespondensi penulis
Submission 24/8/2023, Revision 30/5/2024 , Accepted 30/5/2024

## Abstract
Boyolali Regency, which is geographically located between Mount Merbabu and the still active Mount Merapi, does have high potential as a disaster-prone area. According to data from the Boyolali Regional Disaster Management Agency, during the period from 2022 to 2023, 936 disaster events were recorded in the  region.  These  disasters  have  a  devastating  impact  on  ecosystems  and  the  environment,  causing significant material losses, causing psychological disorders, and even threatening human safety. In this context, detecting patterns of disaster events is an important step in disaster mitigation and management efforts. This research was conducted with the aim of understanding patterns of disaster events based on data collected by BPBD Boyolali. The method used is the Naive Bayes algorithm, which has proven to be a powerful tool in data analysis. The results of this research show a high level of accuracy of 92.52%, precision  of  92.68%,  and  recall  of  91.64%  using  the  Naive  Bayes  algorithm.  This  indicates  that  the algorithm  is  effective  in  recognizing  and  classifying  patterns  of  disaster  events  based  on  existing  data. Thus,  the  results  of  this  research  can  provide  a  valuable  contribution  to  the  development  of  an  early disaster detection system, as well as assist the authorities in designing more effective mitigation strategies to protect the community and environment in Boyolali Regency.
Keywords: Naïve Bayes, Disaster, Data mining, Boyolali, Detection

## Abstrak
Kabupaten Boyolali, yang secara geografis terletak di antara Gunung Merbabu dan Gunung Merapi yang masih aktif, memang memiliki potensi yang tinggi sebagai daerah rawan bencana. Menurut data dari Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  Boyolali,  selama  periode  dari  tahun  2022  hingga  2023,  tercatat  telah terjadi  936  kejadian  bencana  di  wilayah  tersebut.  Bencana-bencana  ini  menyebabkan  dampak  yang merusak pada ekosistem dan lingkungan, menyebabkan kerugian materiil yang signifikan, menghadirkan gangguan psikologis, dan bahkan mengancam keselamatan jiwa manusia. Dalam konteks ini, deteksi pola kejadian bencana menjadi langkah penting dalam upaya mitigasi dan penanggulangan bencana. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk memahami pola kejadian bencana berdasarkan data yang dikumpulkan oleh  BPBD  Boyolali.  Metode  yang  digunakan  adalah  menggunakan  algoritma Naive  Bayes ,  yang  telah terbukti menjadi alat yang kuat dalam analisis data. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 92,52%, presisi sebesar 92,68%, dan recall sebesar 91,64% menggunakan algoritma Naive  Bayes .  Hal  ini  menandakan  bahwa  algoritma  tersebut  efektif  dalam  mengenali  dan mengklasifikasikan pola kejadian bencana berdasarkan data yang ada. Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang berharga dalam pengembangan sistem deteksi dini bencana, serta membantu  pihak  berwenang  dalam  merancang  strategi  mitigasi  yang  lebih  efektif  untuk  melindungi masyarakat dan lingkungan di Kabupaten Boyolali.
Kata kunci: Naïve Bayes, Bencana , Data mining, Boyolali , Deteksi
This is an open access article under the CC BY-SA license.
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 97-106

## 1. Pendahuluan
Kabupaten Boyolali, secara geografis terletak di antara Gunung Merbabu dan Gunung Merapi, memiliki potensi  yang  tinggi  untuk  menjadi  daerah  rawan  bencana. Data  kejadian  bencana  alam yang dihimpun dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Boyolali selama tiga tahun terakhir, dari 2020 hingga  2022,  mencatat  adanya  936  kejadian  bencana  alam  [1].  Dalam  rangka  mencegah  dan  menangani bencana,  BPBD  Boyolali  telah  melakukan berbagai  kegiatan,  seperti  apel  rutin  siaga  bencana,  pemasangan atribut rambu rawan bencana, sosialisasi, dan edukasi mengenai bencana kepada masyarakat, serta pemetaan daerah rawan bencana. Bencana alam tidak hanya menyebabkan kerusakan ekosistem lingkungan dan kerugian material,  tetapi  juga  memberikan  gangguan  psikologis  bagi  korban  yang  terdampak,  bahkan  dapat menyebabkan  kematian.  Oleh  karena  itu,  deteksi  terhadap  pola  kejadian  bencana  menjadi  langkah  penting untuk  meminimalisir  dampak  bencana  alam  di  Kabupaten  Boyolali.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik tentang pola dan tren kejadian bencana, langkah-langkah mitigasi dan respons yang lebih efektif dapat diambil untuk melindungi masyarakat dan lingkungan di wilayah tersebut.
Penelitian  mengenai  bencana  alam  telah  menarik  perhatian  para  peneliti  yang  menggunakan  berbagai metode,  termasuk  pendekatan  berbasis  algoritma Machine  Learning .  Beberapa  penelitian  terkait  mencakup penggunaan Artificial Neural Network (ANN)  [2], Algoritma K-Means [3]  [4], dan algoritma Fuzzy C-Means untuk pengelompokkan daerah bencana alam [5]. Selain itu, ada juga penelitian yang memanfaatkan Internet of  Things (IoT)  untuk  monitoring  cuaca  dan  banjir  [6],  serta  kombinasi  antara  IoT  dengan  Algoritma  C4.5 untuk deteksi bencana banjir [7]. Di sisi lain, ada juga penelitian yang menggunakan algoritma YOLO untuk deteksi korban bencana alam [8], serta pemanfaatan metode deep learning untuk mendeteksi dan menghitung jumlah korban bencana  [9].
Keanekaragaman  metode  yang  digunakan  ini  menunjukkan  bahwa  bencana  alam  tetap  menjadi  fokus utama bagi peneliti, khususnya dalam konteks penerapan algoritma data mining dan teknologi terkini. Dengan menggabungkan  kecerdasan  buatan,  analisis  data,  dan  teknologi  sensor,  para  peneliti  berharap  dapat meningkatkan  kemampuan  dalam  mendeteksi,  memodelkan,  dan  merespons  bencana  alam  dengan  lebih efektif.  Hal  ini  mencerminkan  pentingnya  upaya  kolaboratif  di  antara  berbagai  bidang  pengetahuan  untuk menghadapi tantangan yang kompleks dan mendesak yang terkait dengan bencana alam.
Algoritma Naïve Bayes telah menjadi salah satu algoritma data mining yang populer dan sering digunakan dalam  berbagai  penelitian.  Dalam  konteks  bencana  alam,  algoritma Naïve  Bayes telah  digunakan  untuk klasifikasi  [10]  dan  prediksi  [11]  bencana  banjir.  Selain  itu,  algoritma  ini  juga  berhasil  diterapkan  dalam beberapa  fokus  penelitian  lain,  seperti  prediksi  kelulusan  peserta  sertifikasi Microsoft  Office [12],  analisis penggunaan akses internet  [13], dan klasifikasi karya ilmiah  [14]. Berbagai penelitian yang telah dilakukan menunjukkan  bahwa Naïve  Bayes memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  proses  pencarian  pola,  deteksi,  dan klasifikasi.
Dalam konteks penelitian ini, tujuan utamanya adalah untuk mengetahui pola kejadian bencana alam di wilayah  Kabupaten  Boyolali.  Dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes ,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis data historis tentang kejadian bencana alam untuk mengidentifikasi pola-pola yang mungkin ada. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang pola kejadian bencana, diharapkan langkah-langkah mitigasi dan respons yang lebih efektif dapat diambil untuk melindungi masyarakat dan lingkungan di wilayah tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi penelitian ini terdiri dari beberapa fase yang saling terkait,  dimulai dari pengumpulan data yang  melibatkan  serangkaian  langkah  untuk  mengumpulkan  data  yang  relevan  dan  representatif  tentang kejadian  bencana  di  wilayah  Kabupaten  Boyolali.  Setelah  proses  pengumpulan  data  selesai,  langkah selanjutnya  adalah  tahap  preprocessing  di  mana  data  tersebut  menjalani  serangkaian  tindakan  seperti pembersihan, transformasi, dan normalisasi untuk mempersiapkannya agar siap untuk analisis lebih lanjut.
Setelah  data  siap,  proses  berlanjut  ke  tahap  pemodelan  data  di  mana  berbagai  algoritma  seperti Naïve Bayes,  decision  tree, dan random  tree diterapkan  untuk  mengembangkan  model  prediktif  berdasarkan  data yang telah diproses sebelumnya. Pembagian dataset menjadi data latih dan data uji merupakan tahapan penting berikutnya, yang bertujuan untuk memastikan bahwa model yang dikembangkan dapat diuji secara independen untuk memastikan keandalannya.
Terakhir,  proses  evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur  kinerja  model  yang  telah  dibuat  dengan membandingkan  hasil  prediksi  dengan  nilai  sebenarnya  dari  data  uji.  Parameter  evaluasi  seperti  akurasi, precision,  dan  recall  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dari  berbagai  algoritma  yang  telah diterapkan.  Keseluruhan  metodologi  ini  membentuk  kerangka  kerja  yang  komprehensif  untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan menginterpretasi pola kejadian bencana di wilayah Kabupaten Boyolali.
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 97-106
Harapannya,  hasil  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  pihak  terkait  dalam  upaya mitigasi bencana di masa depan. Untuk alur metodologi penelitian ini bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.1. Pengumpulan data
Penelitian ini menggunakan data dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah Boyolali untuk meneliti kejadian bencana alam dalam rentang waktu dari tahun 2020 hingga 2022. Total data yang terkumpul mencapai 936,  mencerminkan  berbagai  insiden  bencana  yang  terjadi  selama  periode  tersebut.  Dalam  analisis  yang mendalam  terhadap  dataset  ini,  teridentifikasi  487  kejadian  angin  puting  beliung  dan  449  kejadian  tanah longsor, yang merupakan dua jenis bencana yang sering mewabah di wilayah Boyolali.
Pada  Gambar  2,  yang  disajikan  dalam  penelitian  ini,  menguraikan  10  baris  pertama  dari dataset , memberikan  gambaran  awal  tentang  struktur  dan  isi  data  yang  akan  dihadapi  dalam  analisis. Dataset ini dianggap  sebagai  sumber  informasi  penting  untuk  memahami  dinamika  bencana  alam  di  wilayah  tersebut. Melalui analisis dan pemodelan yang cermat, penelitian ini bertujuan untuk mengungkap pola dan tren yang terkait  dengan  bencana  alam,  membantu  pihak  berwenang  dan  pemangku  kepentingan  dalam  membangun strategi mitigasi dan penanggulangan yang lebih efektif.
Diharapkan,  pemahaman  yang  lebih  mendalam  terhadap  data  ini  akan  memberikan  kontribusi  yang signifikan  dalam  upaya  mitigasi  bencana  di  masa  mendatang.  Dengan  merumuskan  strategi  yang  didukung oleh  bukti-bukti  data  yang  kuat,  diharapkan  dapat  mengurangi  dampak  bencana  tidak  hanya  pada  tingkat masyarakat, tetapi juga pada ekosistem lokal. Oleh karena itu, hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan yang kokoh dalam pembangunan kebijakan dan praktik-praktik yang responsif terhadap tantangan bencana di wilayah Boyolali dan mungkin juga daerah lainnya.

## 2.2. Preprocessing
Dataset perlu dilakukan pembersihan karena ditemukan beberapa baris kosong. Untuk menyelesaikan ini, dilakukan  penyesuaian  dengan  merujuk  pada  baris  lain  yang  memiliki  kesamaan.  Selain  itu,  dilakukan pembenahan pada kolom "DESA dan KECAMATAN" dengan menerapkan aturan " Capitalize Each Word " untuk memastikan konsistensi penulisan. Selain itu, typo yang ditemukan dalam kolom "HARI" diperbaiki.
Transformasi  juga  dilakukan  pada  kolom  "TANGGAL",  di  mana  tanggal  ditransformasi  menjadi "PEKAN"  yang disingkat  sebagai  "P".  Penulisan  dilakukan  berdasarkan  kriteria  tanggal, di  mana  tanggal 1 hingga 7 masuk ke dalam "P1", tanggal 8 hingga 15 masuk ke dalam "P2", tanggal 16 hingga 21 masuk ke dalam "P3", tanggal 22 hingga 28 masuk ke dalam "P4", dan terakhir "P5" untuk tanggal 29 hingga 31.
Gambar 2. Dataset Awal
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 97-106
Hasil  transformasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  yang  disajikan  di  bawah  ini.  Dengan  melakukan pembersihan dan transformasi ini, diharapkan dataset menjadi lebih rapi dan siap untuk analisis lebih lanjut.

## 2.3. Pemodelan
Tahap ini akan dilakukan proses pemodelan dataset menggunakan algoritma Naïve Bayes . Algoritma ini menggunakan konsep probabilitas himpunan pada suatu kelas tertentu. Proses pemodelan algoritma diterapkan menggunakan  aplikasi  rapidminer.  Penggunaan  rumus Naïve  bayes dapat  dilihat  pada  persamaan  (1)  yang dimana X merupakan data tuple hasil dari pengujian suatu set data yang telah ditentukan masuk ke dalam kelas tertentu yang telah dibuat kategorinya. H adalah suatu hipotesis yang akan menentukan X masuk ke dalam kelas C. P(H|X) adalah peluang atau probabilitas X, yang merupakan data tuple atau bukti yang diperoleh pada saat observasi, masuk ke dalam kelas H; dengan kata lain, mencari probabilitas X dimiliki oleh kelas H. P(H | X)  merupakan  probabilitas posterior ,  di  mana  H  dikondisikan  pada  X.  P(H)  adalah  probabilitas prior ,  atau probabilitas sebelumnya. P(X|H) adalah probabilitas posterior di mana X dikondisikan pada H. H merupakan probabilitas sebelumnya dari X.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)   ∙ 𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (1)
2.4. Pembagian dataset dan evaluasi
Penelitian  ini  membagi  jumlah dataset yang  digunakan  menjadi  dua  bagian,  dengan  80%  dari  data tersebut dialokasikan sebagai data latih untuk melatih model, sementara 20% sisanya digunakan sebagai data uji  untuk  menguji performa model  yang  telah  dilatih.  Dalam  rangka  mengukur  kinerja  sistem  yang  telah dikembangkan, penelitian ini menerapkan metode evaluasi menggunakan confusion matrix .
Confusion  matrix adalah  sebuah  metode  yang  bertujuan  untuk  mengukur  sejauh  mana  sistem  mampu memprediksi data dengan akurat, dengan memperhatikan seberapa baik sistem tersebut dalam memprediksi dengan benar terhadap kelas-kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Melalui confusion matrix , kinerja sistem dapat dipahami dengan melihat perbandingan antara nilai prediksi dan nilai aktual dalam klasifikasi multikelas. Pendekatan  ini  memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  keakuratan  dan  keandalan  sistem dalam  memprediksi  data,  yang  merupakan  langkah  krusial  dalam  mengevaluasi  efektivitas  model  yang dikembangkan dalam mengatasi masalah klasifikasi, atau bisa dilihat seperti Tabel 4.
True  positive dan true  negative merupakan  klasifikasi  yang  benar  pada  setiap  label,  sementara false negative dan false  positive hasil  dari  klasifikasi  yang  salah.  Pengukuran  evaluasi  menggunakan precision ,
Gambar 3. Hasil Preprocessing
Tabel 4. Confusion Search
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 97-106
recall , dan accuracy . Precision adalah perbandingan antara TP dengan banyak data yang diprediksi positif. Persamaan precision menggunakan formula :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2)
Recall merupakan rasio antara data True Positive (TP) dengan jumlah seluruh data aktual yang memang benar-benar bernilai positif. Persamaan untuk menghitung recall dapat menggunakan formula berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
Akurasi  adalah  perbandingan antara  data True  Positif dan True  Negatif dengan  semua  jumlah True  Positif , True Negatif , False Positif , dan False Negatif . Persamaan akurasi menggunakan formula:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (4)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahapan  ini  membahas  mengenai  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Pada  bagian  ini digunakan  aplikasi rapidmine r  untuk  membuat  model  dari dataset menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Rapidminer merupakan suatu aplikasi bantuan yang digunakan untuk proses data mining. Beberapa penelitian menggunakan rapidminer sebagai alat bantuan diantaranya pengelompokkan data bencana alam [15], Analisis sebaran titik rawan bencana menggunakan K-Means [16], Penggunaan Algoritma C45 untuk evaluasi data sales [17]. Penggunaan rapidminer akan menghasilkan perhitungan dengan algoritma Naïve bayes untuk mengetahui pola dari kejadian bencana yang ada di Boyolali. Pola yang sudah teridentifikasi dapat digunakan sebagai acuan untuk memprediksi pola kejadian bencana data baru yang ada di wilayah Boyolali sehingga dapat digunakan sebagai  alternatif  langkah  antisipasi  terjadi  bencana  untuk meminimalisir  dampak  kerugian  dari  bencana  di wilayah Kabupaten Boyolali.
3.1. Penggunaan Rapidminer dengan algoritma Naive Bayes
Dataset  yang  telah  melalui  proses preprocessing kemudian  dimuat  ke  dalam  aplikasi RapidMiner , sebagaimana yang terlihat pada gambar 2. Tahap preprocessing ini penting untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan analisis lebih lanjut, termasuk membersihkan data dari nilai yang hilang atau tidak valid, melakukan normalisasi atau transformasi jika diperlukan, dan menyesuaikan format data agar sesuai dengan kebutuhan algoritma yang akan digunakan. Melalui langkah-langkah ini, data menjadi lebih siap untuk dieksplorasi dan dievaluasi  menggunakan  alat  analisis  seperti  yang  disediakan  oleh RapidMiner .  Gambar  2  menunjukkan tahapan  ini  secara  visual,  memperlihatkan  bagaimana  dataset  yang  telah  diproses  diimpor  dan  siap  untuk digunakan dalam proses analisis data lebih lanjut menggunakan alat yang disediakan oleh RapidMiner .
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Setelah  data  dimuat,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengaturan  terkait  dengan  kolom  dan menentukan kolom "JENIS BENCANA" sebagai label dengan memilih opsi " Change Role " Label. Proses ini krusial dalam menetapkan kolom yang akan digunakan sebagai variabel independen dan variabel dependen dalam analisis data.
Setelah  dataset  berhasil  diimpor  dan  pengaturan  label  selesai  dilakukan,  langkah  berikutnya  adalah menghubungkan  operator  yang  akan  digunakan  dalam  pemrosesan RapidMiner .  Proses  ini  melibatkan penentuan  urutan  operasi  yang  diperlukan  untuk  analisis  data,  seperti  pengelompokan,  transformasi,  atau pemodelan.  Dengan  menggunakan  alat-alat  yang  tersedia  dalam  lingkungan RapidMiner , dataset dapat disiapkan untuk dilakukan langkah-langkah analisis lebih lanjut.
Hasil dari proses ini dapat dilihat pada Gambar 6, yang memberikan visualisasi yang jelas tentang struktur dan karakteristik dataset setelah melalui tahap pengaturan dan pemrosesan awal. Dengan dataset yang sudah diatur dan diproses dengan baik, dataset siap untuk dilakukan analisis lebih lanjut menggunakan berbagai alat yang  tersedia  dalam  lingkungan RapidMiner .  Gambar  6  memberikan gambaran  yang  komprehensif  tentang data yang telah disiapkan dan siap untuk menjalani tahap analisis selanjutnya.
Gambar 5. Proses Import Dataset
Setelah dataset berhasil  diimpor,  langkah  berikutnya  adalah  memastikan  bahwa  data  siap  untuk digunakan dalam  analisis  lebih  lanjut.  Salah  satu  langkah krusial  dalam  proses  ini  adalah  membagi dataset menjadi dua bagian: data latih dan data uji. Ini dilakukan untuk memungkinkan proses pelatihan model dengan menggunakan data latih, sementara data uji digunakan untuk menguji kinerja model yang telah dilatih. Dalam konteks ini, operator split data menjadi instrumen yang penting.
Dalam  proses  pembagian dataset ,  teknik  sampling  random  seringkali  digunakan  untuk  memastikan bahwa  kedua  jenis  data  memiliki  representasi  yang  adil  dan  tidak  bias.  Dalam  kasus  ini,  proporsi  yang umumnya digunakan adalah 80% data latih dan 20% data uji. Proporsi ini telah terbukti efektif dalam banyak kasus  untuk  memastikan  bahwa  model  yang  dihasilkan  memiliki  kinerja  yang  baik  pada  data  yang  belum pernah dilihat sebelumnya.
Penggunaan  operator split data  dalam RapidMiner mempermudah  proses  pembagian dataset dengan mengotomatiskan  proses  ini  sesuai  dengan  proporsi  yang  diinginkan.  Dengan  demikian,  pengguna  dapat dengan  mudah  mengatur  pembagian  dataset  tanpa  harus  melakukan  langkah-langkah  yang  rumit  secara manual.
Setelah pembagian dataset selesai dilakukan, langkah selanjutnya adalah memilih algoritma yang akan diterapkan  pada  dataset  yang  telah  dipisahkan.  Dalam  konteks  ini,  algoritma Naïve  Bayes dipilih  karena kemampuannya  yang  terbukti  dalam  mengatasi  masalah  klasifikasi.  Keunggulan  utama  dari  algoritma  ini
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 97-106
adalah kesederhanaannya yang membuatnya mudah diimplementasikan dan efisien dalam penggunaan sumber daya komputasi.
Dengan  memilih  algoritma Naïve  Bayes ,  peneliti  dapat  melangkah  ke  tahap  berikutnya dalam  analisis data. Hasil dari proses ini akan memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang pola dan tren dalam dataset yang diproses. Dengan demikian, langkah ini merupakan langkah penting dalam pengembangan model dan evaluasi performanya.
Hasil  dari  proses  ini  akan  tercermin  dalam  visualisasi  yang  disajikan  dalam  Gambar  7.  Gambar  ini memberikan gambaran yang jelas tentang tahapan-tahapan yang telah dilalui dataset, mulai dari pembagian menjadi data latih dan data uji hingga pemilihan algoritma Naïve Bayes untuk analisis lebih lanjut. Dengan demikian, Gambar 4 memberikan pandangan yang lengkap tentang proses pemrosesan dan analisis data dalam lingkungan RapidMiner ,  menyoroti  pentingnya  langkah-langkah  yang  diambil  dalam pengembangan  model yang efektif.

## Gambar 6. Proses Pemodelan Menggunakan Rapidminer
Setelah  semua  komponen  terkoneksi  dengan  baik,  langkah  selanjutnya  adalah  memilih  tombol  " Apply Model "  dalam  aplikasi RapidMiner seperti  pada  Gambar  8.  Tindakan  ini  akan  memicu  proses  perhitungan menggunakan  model  yang  telah  dibuat  dengan  algoritma Naïve  Bayes berdasarkan  data  latih  yang  telah diproses  sebelumnya.  Hasil  dari  proses  ini  akan  menunjukkan  bagaimana  model  tersebut  berkinerja  saat diterapkan  pada  data  uji  yang  telah  dipisahkan  sebelumnya.  Evaluasi  kinerja  model  akan  memberikan pemahaman yang lebih baik tentang seberapa baik model dapat memprediksi jenis bencana berdasarkan fitur- fitur yang ada dalam dataset. Hasil perhitungan ini kemudian dapat digunakan untuk membuat kesimpulan dan mengambil tindakan lebih lanjut, seperti melakukan penyesuaian pada model atau mengambil langkah-langkah mitigasi  berdasarkan  hasil  prediksi.  Dengan  memilih  tombol  " Apply  Model ", RapidMiner akan  menyajikan hasil perhitungan dengan jelas, yang memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi dan menginterpretasi hasil dengan tepat.
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Gambar 7. Proses Pemodelan Menggunakan Rapidminer

## 3.2. Evaluasi Hasil Confusion matrix
Evaluasi  dilakukan  untuk  memahami  tingkat  akurasi  dari model  algoritma  yang  telah  diterapkan  pada dataset bencana di wilayah Kabupaten Boyolali. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa performa dari algoritma Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 92,52%. Ini berarti bahwa model Naïve Bayes mampu dengan tepat  memprediksi  jenis  bencana  berdasarkan  fitur-fitur  yang  ada  dalam  dataset  dengan  tingkat  keakuratan yang tinggi. Selain itu, nilai precision dari model tersebut mencapai 92,68%, yang mengindikasikan seberapa baik  model  dalam  memprediksi  positif  secara  tepat.  Sedangkan  recall,  atau  yang  sering  disebut  sebagai sensitivitas,  mencapai  91,64%,  yang  menunjukkan  seberapa  baik  model  dalam menemukan  semua  instance positif. Hasil evaluasi ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kinerja model Naïve Bayes dalam konteks pengklasifikasian bencana di wilayah Kabupaten Boyolali, menunjukkan bahwa model tersebut dapat menjadi alat yang efektif dalam upaya mitigasi bencana dan pengambilan  Keputusan, atau bisa dilihat pada Gambar 9 berikut.
Gambar 8. Proses Tampilan Hasil Akurasi
Pada tahap ini, juga dilakukan perbandingan antara algoritma Naïve Bayes dengan dua algoritma lainnya, yaitu  algoritma  decision  tree  dan  random  tree.  Hasil  perbandingan  pada  Gambar  10  menunjukkan  bahwa algoritma decision tree memperoleh nilai akurasi sebesar 89,32%, dengan nilai precision 84,29% dan recall 80,22%. Sementara itu, algoritma random tree mencapai tingkat akurasi sebesar 91,86%, dengan nilai precision 90,25% dan recall 91,23%. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma random tree memiliki kinerja yang sedikit lebih baik dibandingkan algoritma decision tree , namun kedua algoritma tersebut memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi. Meskipun demikian, algoritma Naïve Bayes masih tetap menjadi pilihan yang baik dengan  tingkat  akurasi  yang  kompetitif  sebesar  92,52%  serta  nilai  precision  dan recall yang  memuaskan. Evaluasi  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  luas  tentang  kinerja  berbagai  algoritma  dalam  konteks pengklasifikasian bencana di wilayah Kabupaten Boyolali, yang dapat menjadi landasan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam upaya mitigasi bencana.
e-ISSN 2620-5157 JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 97-106

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan, algoritma Naïve Bayes dapat diterapkan untuk mendeteksi pola kejadian bencana  menggunakan  dataset  kejadian  bencana  dari  BPBD  Boyolali.  Model  yang  telah  dibuat  diharapkan menjadi satu opsi alternatif bagi BPBD dalam melakukan mitigasi bencana berdasarkan pola yang terjadi. Hasil penelitian  ini  menunjukkan bahwa  berdasarkan  nilai  akurasi  yang  didapatkan,  algoritma  Naïve  Bayes  lebih baik dibanding algoritma decision tree dan random tree dalam penelitian ini. Selanjutnya, dari hasil penelitian tersebut,  ada  beberapa  saran  bagi  penelitian  yang  akan  datang.  Pertama,  dapat  ditambahkan  jumlah  jenis bencana sebagai label pada penelitian yang akan datang, menyesuaikan dengan lokasi penelitian. Kedua, perlu diuji coba dengan dataset yang lebih besar agar dimungkinkan menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi. Dan ketiga, pada penelitian yang akan datang, dapat juga ditambahkan curah hujan sesuai wilayah penelitian sehingga mungkin akan menghasilkan hasil yang lebih kompleks dan tentunya bernilai informasi yang sangat tinggi.

## 5. Daftar Pustaka
[1]   B. Boyolali, “Badan Penanggulangan Bencana Daerah Boyolali,” 3 Oktober 2022. [Online]. Available: https://bpbd.boyolali.go.id/406-rekap-data-kejadian-bencana/688-rekap-data-kejadian-bencana-2022- sampai-juni-6127xlsx.
[2]   A. Wanto, S. Defit dan A. P. Windarto, “Algoritma Fungsi Perlatihan pada Machine Learning berbasis ANN  untuk  Peramalan  Fenomena  Bencana,” JURNAL  RESTI(Rekayas  a  Sistem  dan  T  eknol  ogi Informasi ), vol. 5, no. 2, pp. 254-264, 2021.
[3]   A.  Maulana,  R.  D.  D.  dan  N.  D.  N.  ,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam Pengelompokan  Data  Kerusakan  Rumah  Akibat  Bencana  Alam di Kabupaten  Cirebon,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 2, 2024.
[4]   M. M. Effendi, “Analysis Prediksi Wilayah Rawan Banjir dengan Algoritma K-Means,” JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH), vol. 5, no. 2, pp. 697-703, 2024.
[5]   T. Yulianto dan F. Faisol, “Clustering Daerah Bencana Alam di Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,” UJMC (Unisda Journal of Mathematics and Computer science), vol. 9, no. 2, pp. 29-39, 31 Desember 2023.
[6]   M. B. Ulum dan F. Badri , “Sistem Monitoring Cuaca dan Peringatan,” JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), vol. 11, no. 3, pp. 319-328, 2023.
[7]   Y. wahyudi, “Sistem Iot Untuk Deteksi,” dalam Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa , 2020.
[8]   M.  Sarosa  dan  Nailul  Muna,  “Implementasi  Algoritma  You  Only  Look  Once  (YOLO)  untuk  deteksi korban bencana alam,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 8, no. 4, 2021.
[9]   M.  A.  Islam,  M.  Z.  S.  Hadi  dan  R.  Widyatatra,  “Sistem  Cerdas  Pendeteksi  Dan  Penghitung  Jumlah Korban Bencana Alam Menggunakan Algoritma Deep Learning,” JURNAL INOVTEK POLBENG, vol. 8, no. 1, 2023.
[10]  S. Triyanto, A. Sunyoto dan M. R. Arief, “Analisis Klasifikasi Bencana Banjir Berdasarkan Curah Hujan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JOISIE (Journal of Information And Informatics Engineering), vol. 5, no. 2, 2021.
[11]  D. Fitrianah, W. Gunawan dan A. P. Sari, “Studi Komparasi Algoritma Klasifikasi C5.0, SVM dan Naive Bayes  dengan  Studi  Kasus  Prediksi  Banjir,” Jurnal  Teknologi  Informasi  Techno.Com, vol.  21,  no.  1, 2022.
[12]  M.  F.  Rifai,  H.  Jatnika  dan  B.  Valentino,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Pada  Sistem  Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” PETIR (Jurnal Pengkajian Dan Penerapan Teknik Informatika), vol. 12, no. 2, 2019.
[13]  H. Susana, “Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet,” JURNAL RISET SISTEM INFORMASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI (JURSISTEKNI), vol. 4, no. 1, 2022.
[14]  N. Nurdin, M. Suhendri, Y. Afrilia dan R. Rizal, “Klasifikasi Karya Ilmiah (Tugas Akhir) Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (NBC),” Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, 2021.
[15]  Murdiaty, Angela dan C. Sylvia, “Pengelompokkan Data Bencana Alam Berdasarkan Wilayah, Waktu, Jumlah  Korban  dan  Kerusakan  Fasilitas  Dengan  Algoritma  K-Means,” JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 3, pp. 744-752, 2020.
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 97-106
[16]  T. I. Hermanto dan Y. Muhyidin, “Analisis Sebaran Titik Rawan Bencana dengan K-Means Clustering dalam Penanganan Bencana,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 5, no. 1, pp. 406- 416, 2021.
[17]  D.  M.  Rajagukguk  dan  M.  I.  Panjaitan,  “Evaluation  Of  Bolu  Menara  Sales  Data  With  The  C.45 Algorithm Using The Rapid Miner Application,” Journal Of Data Science, vol. 1, no. 2, 2023.