## PENERAPAN FUZZY TIME SERIES DALAM PERAMALAN BANJIR SEBAGAI SISTEM PERINGATAN DINI PADA HULU SUNGAI BENGAWAN SOLO
Praditasari Dyah Agustin, Suryo Adi Wibowo, Nurlaily Vendyansyah Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia praditasari.dyah61@gmail.com

## ABSTRAK
Banjir  sangat  sering  dijumpai  di  setiap  wilayah  dan  hampir  merata.  Berbagai  daerah  di  Indonesia  masih banyak yang dilanda banjir, secara umum banjir merupakan keadaan saat daratan yang terendam atau terbenam oleh air karena volumenya yang meningkat. Pada pertengahan Februari 2023 terjadi banjir di daerah Solo yang disebabkan  oleh  meluapnya  sungai  utama  yaitu  Bengawan  Solo.  Untuk  mengatasi  masalah  banjir,  diperlukan suatu  sistem  yang  dapat  memprediksi  kemungkinan  terjadinya  banjir  dan  memberikan  informasi  yang  akurat kepada  masyarakat.  Dibuatnya  sistem  peringatan  dini  dengan  meramalkan  banjir  yang  diharapkan  mampu memberikan  informasi kepada  masyarakat tentang potensi terjadinya banjir pada waktu yang dekat. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu Fuzzy Time Series . Fuzzy time series adalah metode yang memprediksi data runtun waktu yang dapat digunakan secara luas pada sembarang data real time. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  informasi  kepada  masyarakat  mengenai  potensi  banjir  di  Hulu  Sungai Bengawan Solo. Dengan menggunakan 3 variabel antara lain: debit air, curah hujan, dan tinggi muka air sebagai pembanding  dalam  memprediksi  terjadinya  banjir  pada  1  jam  kedepan.  Prediksi  memiliki  nilai MAPE sebesar 0.61% dan dikatakan akurat sehingga diharapkan sistem tersebut dapat berguna dan menjadi early warning system , agar segala bentuk kerugian dapat diminimalisir.
Kata kunci: Banjir, Sungai Bengawan Solo, Sistem Peringatan Dini, Fuzzy Time Series, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Air  merupakan  salah  satu  kekayaan  alam  yang sangat  penting  dalam  penggunaan  sehari-hari.  Selain sebagai  bagian  terpenting  semua  makhluk  hidup,  air dapat  menjadi  pembangkit  listrik  (PLTA)  dengan memanfaatkan  derasnya  aliran  air  pada  daerah tertentu. Namun air dapat menjadi pembawa bencana yang  bahkan  dapat  mengancam  jiwa  akibat  krisis lingkungan.  Banjir  dan  tanah  longsor  sangat  sering dijumpai di setiap wilayah dan hampir merata.
Berbagai daerah di Indonesia masih banyak yang dilanda  banjir,  secara  umum  banjir  merupakan keadaan  saat  daratan  yang  terendam  atau  terbenam oleh air karena volumenya yang meningkat[1]. Banjir dapat  terjadi  dari  beberapa  faktor  antara  lain,  faktor alam  dan  faktor  manusia.  Faktor  alam  yang  dapat menyebabkan  banjir  adalah  tingginya  curah  hujan yang  tinggi  dan  tidak  diimbangi  oleh  tanah  serapan yang  cukup.  Sedangkan  faktor  manusia  yang  dapat menyebabkan  banjir  adalah  kelalaian  menjaga kebersihan aliran air seperti  membuang sampah pada sungai atau selokan sehingga air tidak dapat mengalir dan  menggenang.  Seperti  bencana  yang  terjadi  pada pertengahan  Februari  2023  terjadi  banjir  di  daerah Solo  yang  disebabkan  oleh  meluapnya  sungai  utama yaitu  Bengawan  Solo.  Berbagai  sumber  dari  korban yang terdampak mengatakan bahwa air cepat naik dan tidak  sempat  untuk  mengamankan  barang  yang  ada dirumah[2].
Untuk  mengatasi  masalah  banjir,  diperlukan suatu  sistem  yang  dapat  memprediksi  kemungkinan terjadinya  banjir  dan  memberikan  informasi  yang akurat  kepada  masyarakat.  Salah  satu  solusi  yang
dapat diterapkan adalah dengan mengimplementasikan  konsep Smart  City .  Untuk mengatasi  masalah  banjir,  diperlukan  suatu  sistem yang  dapat  memprediksi  kemungkinan  terjadinya banjir dan memberikan informasi yang akurat kepada masyarakat.  Salah  satu  solusi  yang  dapat  diterapkan adalah  dengan  konsep Smart  city . Smart  city adalah konsep  kota  cerdas  yang  mampu  mengelola  sumber daya yang tersedia secara efektif dan efisien, sehingga masyarakat  merasa  aman,  nyaman,  dan  bahagia[3]. Dengan pembuatan sistem peringatan dini yang dapat memberikan  informasi  dan  ramalan  akurat  tentang potensi  terjadinya  banjir.  Berdasarkan  permasalahan tersebut  maka  penulis  membuat  judul  “Penerapan Fuzzy  Time  Series Dalam  Peramalan  Banjir  Sebagai Sistem Peringatan Dini Pada Hulu Sungai Bengawan Solo”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Smart City Smart  City juga  mencakup  aspek  sosial  dan budaya, dengan meningkatkan partisipasi warga dalam pengambilan  keputusan  dan  pengelolaan  kota  secara umum.  Dengan  menggunakan  teknologi  TIK, Smart City memungkinkan  warga  untuk  terlibat  dalam pembuatan  kebijakan  dan  pengambilan  keputusan yang mempengaruhi kehidupan mereka di kota[3].

## 2.2. Sistem Peringatan Dini
Sistem  peringatan  dini  merupakan  serangkaian sistem  untuk  memberitahukan  akan  timbulnya kejadian  alam,  dapat  berupa  bencana  maupun  tanda- tanda  alam  lainnya.  Peringatan  dini  pada  masyarakat
atas  bencana  merupakan  tindakan  memberikan informasi  dengan  bahasa  yang  mudah  dicerna  oleh masyarakat[4].

## 2.3. Sungai Bengawan Solo
Sungai  Bengawan  Solo  merupakan  sebuah sumber  air  yang  potensial  bagi  usaha-usaha pengelolaan  dan  pengembangan  sumber  daya  air (SDA),  untuk  memenuhi  berbagai  keperluan  dan kebutuhan, antara lain untuk kebutuhan domestik, air baku air minum dan industri, irigasi dan lain-lain[5].

## 2.4. Peramalan
Peramalan  merupakan  suatu  teknik  untuk membuat  suatu  nilai  pada  masa  yang  akan  datang dengan  memperhatikan  data  masa  lalu  maupun  data masa ini. Peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dari kegiatan pengambilan keputusan[6].
2.5. Fuzzy Time Series Fuzzy  Time  Series  (FTS) adalah  metode  yang diperkenalkan pertama kali dikembangkan oleh Song dan  Chissom  pada  Tahun  1993. FTS adalah  metode peramalan  data  yang  menggunakan  prinsip-prinsip fuzzy sebagai dasarnya. Tujuan utama dari fuzzy time series adalah  untuk  memprediksi  data  runtun  waktu yang dapat digunakan secara luas pada sembarang data real time [7].

## 2.6. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) merupakan nilai rata – rata perbedaan absolut yang ada diantara  nilai  dari  prediksi  dan  nilai  realisasi  yang disebutkan  sebagai  hasil  persenan  dari  nilai  realisasi. Penggunaan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) pada  evaluasi  dari  hasil  peramalan  dapat melihat tingkat akurasi terhadap angka peramalan dan angka realisasi[8].
Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (1) Berikut :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =  Σ |𝑥𝑡 − 𝑦𝑡| 𝑥𝑡 𝑛𝑡 = 1 𝑛  ×  100% (1)
Keterangan : xt = nilai aktual yt = nilai prediksi n =  jumlah data
Tabel 1 Range nilai MAPE Range MAPE Keterangan <10% Kompetensi Model Peramalan Sangat Baik 10-20% Kompetensi Model Peramalan Baik 20-50% Kompetensi Model Peramalan Layak >50% Kompetensi Model Peramalan Buruk
Dari  tabel  1  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin rendah nilai MAPE pada suatu model peramalan dapat dikatakan baik.
2.7. Local Based Services (LBS)
LBS merupakan  layanan  informasi  yang  dapat diakses  melalui mobile  device dengan  menggunakan mobile  network ,  yang  dilengkapi  kemampuan  untuk memanfaatkan lokasi dari mobile device tersebut[9].

## 2.8. Telegram Bot
Telegram Bot ini  merupakan  sebuah  singkatan dari  robot,  yang  dengan  kata  lain  mempunyai  arti sebagai  mesin  yang  dapat  menanggapi  sebuah  pesan user secara otomatis untuk pekerjaan yang dinginkan. Para  pengembang  aplikasi  Telegram  ini  juga  telah banyak  menciptakan  sebuah bot-bot Telegram  yang baru,  yang  selalu  diberi  nama  dengan  akhiran bot untuk  memberikan  sebuah  kemudahan  bagi  para penggunanya untuk memanggil dan mencari suatu bot yang dinginkan[10].
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Perancangan Metode
Peramalan  data  debit  air  pada  tanggal  15 November  2021  pukul  0.00  –  23.00,  dengan  metode fuzzy  time  series  cheng  terdapat  Langkah-langkah yang harus dilakukan, sebagai berikut:
1. Himpunan Semester (U)
Data  aktual  diurutkan  terlebih  dahulu  sehingga mendapatkan  nilai  terendah  (d min =  459,22)  dan nilai tertinggi (d max = 507,29)
2. Penentuan lebar interval
Lebar interval menggunakan distribusi frekuensi, dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menentukan rentang ( range ) dengan persamaan (2) 𝑅 = (507,29 − 459,22) = 48,07 (2) b. Menentukan banyaknya interval kelas dengan menggunakan Persamaan Sturges dengan persamaan (3) K = 1 + 3,322 x log(n) (3) =  1 + 3,322 x log(24)
= 5.554697098 dibulatkan menjadi 5
c. Menentukan lebar interval dengan persamaan
(4)
𝑙  = 𝑅 𝐾 (4) = 48,07 5 = 9.614
d. Himpunan fuzzy dibentuk  dengan  melihat jumlah  frekuensi  yang  berbeda,  mencari  nilai tengah pada setiap  interval sehingga didapatkan hasil nilai seperti pada Tabel 2
Tabel 2 Himpunan Fuzzy Batas Bawah Batas Atas Nilai Tengah Jangkauan 459.215 468.829 464.022 A1 468.829 478.443 473.636 A2 478.443 488.057 483.25 A3 488.057 497.671 492.864 A4 497.671 507.285 502.478 A5
3. Tahap fuzzifikasi berdasarkan banyaknya
interval  yang  terbentuk.  Hasil  fuzzifikasi  data dapat dilihat pada Tabel 3 Tabel 3 Hasil Fuzzifikasi Tanggal Data Aktual Debit Air Fuzzifikasi 11/15/21 0:00 505.77 A5 11/15/21 1:00 507.29 A5 11/15/21 2:00 503.71 A5 11/15/21 3:00 500.79 A5 11/15/21 4:00 497.17 A4 11/15/21 5:00 496.01 A4 11/15/21 6:00 492.77 A4 11/15/21 7:00 490.30 A4 11/15/21 8:00 488.05 A3 11/15/21 9:00 476.45 A2 11/15/21 10:00 470.09 A2 11/15/21 11:00 467.38 A1 11/15/21 12:00 466.36 A1 11/15/21 13:00 464.48 A1 11/15/21 14:00 465.87 A1 11/15/21 15:00 462.64 A1 11/15/21 16:00 460.92 A1 11/15/21 17:00 462.06 A1 11/15/21 18:00 460.49 A1 11/15/21 19:00 459.22 A1 11/15/21 20:00 461.35 A1 11/15/21 21:00 462.92 A1 11/15/21 22:00 463.90 A1 11/15/21 23:00 459.60 A1
4. Setelah  diperoleh  data  fuzzifikasi  maka  untuk menentukan Fuzzy  Logical  Relationship (FLR) yaitu  mencari  current state dan next  state . Current  state didapatkan  berdasarkan  nilai fuzzifikasi  pada  data  sebelumnya,  sedangkan untuk next state adalah nilai fuzzifikasi pada data itu  sendiri.  Hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat pada Tabel 4
Tabel 4 Fuzzy Logical Relationship (FLR) Tanggal Data Aktual Debit Air Fuzzi fikasi FLR 11/15/21 0:00 505.77 A5 NA → A5 11/15/21 1:00 507.29 A5 A5 → A5 11/15/21 2:00 503.71 A5 A5 → A5 11/15/21 3:00 500.79 A5 A5 → A5 11/15/21 4:00 497.17 A4 A5 → A4 11/15/21 5:00 496.01 A4 A4 → A4 11/15/21 6:00 492.77 A4 A4 → A4 11/15/21 7:00 490.30 A4 A4 → A4 11/15/21 8:00 488.05 A3 A4 → A3
Tanggal Data Aktual Debit Air Fuzzi fikasi FLR 11/15/21 9:00 476.45 A2 A3 → A2 11/15/21 10:00 470.09 A2 A2 → A2 11/15/21 11:00 467.38 A1 A2 → A1 11/15/21 12:00 466.36 A1 A1 → A1 11/15/21 13:00 464.48 A1 A1 → A1 11/15/21 14:00 465.87 A1 A1 → A1 11/15/21 15:00 462.64 A1 A1 → A1 11/15/21 16:00 460.92 A1 A1 → A1 11/15/21 17:00 462.06 A1 A1 → A1 11/15/21 18:00 460.49 A1 A1 → A1 11/15/21 19:00 459.22 A1 A1 → A1 11/15/21 20:00 461.35 A1 A1 → A1 11/15/21 21:00 462.92 A1 A1 → A1 11/15/21 22:00 463.90 A1 A1 → A1 11/15/21 23:00 459.60 A1 A1 → A1
5. Dalam proses defuzzifikasi terdapat 2 cara yaitu pertama, mencari nilai tengah pada setiap interval dan  kedua,  menghitung  nilai  peramalan.  Hasil defuzzifikasi dapat dilihat pada Tabel 5

## Tabel 5 FLRG dan Defuzzifikasi
Current State Next State Perhitungan A1 464.022 A1 A2 468.829 A1 A2 A3 473.636
A2
A4 488.057 A3 A4 A5
497.671 A4 A5
6. Nilai Peramalan
Hasil peramalan pada tanggal 15 November 2021 dari pukul 0.00 – 23.00 dapat dilihat pada Tabel 6 Tabel 6 Hasil Peramalan Tanggal Data Aktual Data Ramalan 11/15/21 0:00 505.77 11/15/21 1:00 507.29 497.671 11/15/21 2:00 503.71 497.671 11/15/21 3:00 500.79 497.671 11/15/21 4:00 497.17 497.671 11/15/21 5:00 496.01 488.057 11/15/21 6:00 492.77 488.057 11/15/21 7:00 490.30 488.057 11/15/21 8:00 488.05 488.057 11/15/21 9:00 476.45 473.636 11/15/21 10:00 470.09 468.829 11/15/21 11:00 467.38 468.829 11/15/21 12:00 466.36 464.022 11/15/21 13:00 464.48 464.022 11/15/21 14:00 465.87 464.022 11/15/21 15:00 462.64 464.022 11/15/21 16:00 460.92 464.022
Tanggal Data Aktual Data Ramalan 11/15/21 17:00 462.06 464.022 11/15/21 18:00 460.49 464.022 11/15/21 19:00 459.22 464.022 11/15/21 20:00 461.35 464.022 11/15/21 21:00 462.92 464.022 11/15/21 22:00 463.90 464.022 11/15/21 23:00 459.60 464.022

## 3.2. Struktur Menu Admin
Pada gambar 1 merupakan struktur menu admin dan  untuk  dapat  mengakses  fitur-fitur  tersebut, diharuskan login terlebih  dahulu.  Setelah login berhasil  maka  admin  dapat  mengakses  menu dashboard ,  master  data,  pemantauan,  hak  akses,  dan prediksi.
Gambar 1 Struktur menu admin
Berikut fungsi menu pada admin : Dashboard   :  halaman utama Master data   :  sub  menu  pemantauan,  curah  hujan, debit air, tinggi muka air Hak akses   :  data seluruh akses operator Prediksi :  seluruh proses prediksi banjir meliputi curah hujan, debit air, dan tinggi muka air.

## 3.3. Struktur Menu Operator
Gambar 2 Struktur menu operator
Dapat  dilihat  pada  gambar  2,  ketika  akan mengakses  fitur-fitur  tersebut,  diharuskan login terlebih dahulu. Setelah login berhasil  maka operator dapat  mengakses  menu  dashboard,  master  data, pemantauan,  dan  prediksi.  Berikut  fungsi  menu  pada operator :
Dashboard   :  halaman utama Master data   :  sub  menu  pemantauan,  curah  hujan, debit air, tinggi muka air
Prediksi
:  seluruh proses prediksi banjir meliputi curah hujan, debit air, dan tinggi muka air

## 3.4. Struktur Menu Pengguna
Gambar 3 Struktur menu pengguna
Pada gambar 3 Ketika akan mengakses fitur-fitur tersebut,  tidak  diharuskan login terlebih  dahulu. Pengguna  dapat  mengakses  menu  dashboard,  data online,  pemantauan,  prakiraan.  Berikut  fungsi  menu pada pengguna:
Dashboard   :  halaman utama
Data online  :  sub  menu  pemantauan,  curah  hujan, debit air, tinggi muka air Pemantauan  :  data seluruh pemantauan sungai Prakiraan :  informasi  prediksi  banjir  1  jam kedepan 3.5. Flowchart Metode
Gambar 6 Flowchart metode
Pada gambar 6 terdapat 3 variabel tinggi muka air (t),  debit  air  (d),  curah  hujan  (c).  Masing-masing variabel  mencari  nilai  minimal  dan  nilai  maksimal. Setelah  itu  mencari  banyaknya  interval  dan  lebar interval. Dilakukan proses fuzzifikasi dengan interval yang  telah  ditetapkan.  Proses FLR(Fuzzy  Logic Relationship) dengan  mencari  jalur  saat  ini  dan  jalur selanjutnya.  Proses FLRG(Fuzzy  Logic  Relationship Group) dengan  melakukan  pengelompokkan  sesuai jalur FLR . Defuzzifikasi
adalah proses
menterjemahkan  nilai  dari  dari FLRG ,  sehingga
menghasilkan  3  output/nilai  peramalan  dari  masing- masing variabel. Nilai tersebut selanjutnya dibandingkan  dengan  ambang  batas  aman  yang  telah ditetapkan  untuk  menentukan  status  siaga  (hijau, kuning, atau merah).
3.6. Data Flow Diagram (DFD) level 0
Gambar 4 DFD level 0
Pada  gambar  4  Menjelaskan  ketika  operator memasukkan  data  curah  hujan,  debit  air  dan  tinggi muka air pada sistem prediksi siaga banjir. Selain itu, operator  juga  dapat  mengolah  data  pemantauan  yang terjadi  di  lapangan.  Ketika  pengguna  mengakses sistem  prediksi  siaga  banjir,  sistem  tersebut  akan memberikan informasi hasil pemantauan dan prediksi sungai  1  jam  kemudian.  Admin  menerima  informasi data peramalan dan data pemantauan.
3.7. Data Flow Diagram (DFD) level 1
Gambar 5 DFD level 1
Pada  gambar  5  menjelaskan  alur  dari  sistem peramalan  banjir,  pertama  admin  memasukkan  data operator baru, operator memasukkan data-data berupa curah  hujan,  debit  air,  dan  tinggi  muka  air  (TMA).
Setelah  data-data  tersebut  diinputkan,  sistem  akan meramalkan  prediksi  untuk  1  jam  kedepan,  apakah siaga hijau, kuning, atau merah. Operator melakukan pemantauan  harian  di  wilayah  sungai  dan  data pemantauan  akan  digabungkan  dengan  ketiga  data diatas untuk dijadikan laporan pemantauan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Gambar 7 Login
Pada  halaman login ini  digunakan  untuk  admin dan para operator dalam mengakses ke beberapa menu sesuai  dengan role masing-masing.  Sedangkan pengguna  tidak  memerlukan login untuk  dapat mengakses tampilan frontend .

## 4.2. Halaman Beranda Admin

## Gambar 8 Beranda admin
Pada tampilan halaman beranda pada role admin, terdapat  jumlah  laporan  baru, total  laporan,  dan  total operator.  Selain  itu  terdapat  pelaporan  terbaru  yang telah dilaporkan oleh petugas lapangan.

## 4.3. Halaman Pemantauan
Gambar 9 Pemantauan admin
Pada  halaman  pemantauan,  admin  hanya  dapat mengkonfirmasi,  mengubah  dan  menghapus  data
pelaporan  tersebut.  Sedangkan  operator  lapangan dapat  mengolah  data  meliputi  menambah,  mengubah serta menghapus data pelaporan.

## 4.4. Halaman Detail Pemantauan
Gambar 10 Detail pemantauan admin
Pada detail pemantauan yang dapat diakses oleh seluruh role yang  terdaftar.  Informasi  berupa  status siaga, titik koordinat, curah hujan, debit air, dan tinggi muka air pada waktu itu terlampir pada detail tersebut.

## 4.5. Halaman Debit Air
Gambar 11 debit air admin
Pada  halaman  debit  air  yang  dapat  diakses  oleh seluruh role, namun  hanya  operator  dengan role tertentu  yang  dapat  mengolah  data  berupa  tambah, ubah,  dan  hapus  data  tersebut.  Selain role itu  hanya dapat melihat data.

## 4.6. Halaman Prediksi Debit Air
Gambar 12 Prediksi debit air admin
Tampilan  proses  prediksi  data  debit  air,  dalam memprediksi  menggunakan  metode fuzzy time series terdapat beberapa proses yaitu fuzzifikasi, fuzzy logic relationship , fuzzy logic relationship group, deffuzifikasi. Semua proses tertera pada halaman ini.
4.7. Notifikasi Telegram Bot Kondisi Waspada
Berikut  adalah  tampilan  pesan  waspada  yang dikirim bot telegram dapat dilihat pada Gambar 13
Gambar 13 Kondisi waspada
Pada gambar 13 merupakan pesan yang terkirim melalui bot yang  ada  di  telegram.  Pesan  ini  memuat informasi  berupa  nilai  debit  air, tinggi  muka  air,  dan curah  hujan  yang  telah  diprediksi  untuk  1  jam kedepan. Selain itu juga terdapat status waspada yang berarti  masuk  dalam  siaga  kuning  yang  berarti waspada.  Waspada  merupakan  status  siaga  kuning terendah

## 4.8. Notifikasi Telegram Bot Kondisi Siaga
Berikut adalah tampilan pesan siaga yang dikirim bot telegram dapat dilihat pada Gambar 14
Gambar 14 Kondisi siaga
Pada gambar 14 merupakan pesan yang terkirim melalui bot yang  ada  di  telegram.  Siaga  merupakan status  kuning  tertinggi  dibandingkan  dengan  level ‘waspada’.  Pesan  ini  memuat  informasi  berupa  nilai debit air, tinggi muka air, dan curah hujan yang telah diprediksi  untuk  1  jam  kedepan.  Selain  itu  juga terdapat  status  waspada  yang  berarti  masuk  dalam siaga kuning yang berarti siaga.

## 4.9. Notifikasi Telegram Bot Kondisi Bahaya
Berikut  adalah  tampilan  pesan  bahaya  yang dikirim bot telegram dapat dilihat pada Gambar 15
Gambar 15 Kondisi bahaya
Pada gambar 15 merupakan pesan yang terkirim melalui bot yang  ada  di  telegram.  Pesan  ini  memuat informasi  berupa  nilai  debit  air, tinggi  muka  air,  dan curah  hujan  yang  telah  diprediksi  untuk  1  jam kedepan.  Selain  itu  juga  terdapat  status  bahaya  yang berarti masuk dalam siaga merah yang berarti bahaya.

## 4.10. Notifikasi Telegram Bot Kondisi Awas
Berikut  adalah  tampilan  pesan  awasyang dikirim bot telegram dapat dilihat pada Gambar 16
Gambar 16 Kondisi awas
Pada gambar 16 merupakan pesan yang terkirim melalui bot yang  ada  di  telegram.  Awas  merupakan status  siaga  yang  paling  tinggi  diantara  5  level  siaga banjir. Pesan ini memuat informasi berupa nilai debit air,  tinggi  muka  air,  dan  curah  hujan  yang  telah diprediksi  untuk  1  jam  kedepan.  Selain  itu  juga terdapat status bahaya yang berarti masuk dalam siaga merah yang berarti awas.

## 4.11. Pengujian Metode

## Tabel 7 Pengujian metode
Tanggal Data Aktual Debit Air Data Ramalan Debit Air MAPE 11/15/21 0:00 505.77 11/15/21 1:00 507.29 497.671 1.90
Tanggal Data Aktual Debit Air Data Ramalan Debit Air MAPE 11/15/21 2:00 503.71 497.671 1.20 11/15/21 3:00 500.79 497.671 0.62 11/15/21 4:00 497.17 497.671 0.10 11/15/21 5:00 496.01 488.057 1.60 11/15/21 6:00 492.77 488.057 0.96 11/15/21 7:00 490.30 488.057 0.46 11/15/21 8:00 488.05 488.057 0.00 11/15/21 9:00 476.45 473.636 0.59 11/15/21 10:00 470.09 468.829 0.27 11/15/21 11:00 467.38 468.829 0.31 11/15/21 12:00 466.36 464.022 0.50 11/15/21 13:00 464.48 464.022 0.10 11/15/21 14:00 465.87 464.022 0.40 11/15/21 15:00 462.64 464.022 0.30 11/15/21 16:00 460.92 464.022 0.67 11/15/21 17:00 462.06 464.022 0.42 11/15/21 18:00 460.49 464.022 0.77 11/15/21 19:00 459.22 464.022 1.05 11/15/21 20:00 461.35 464.022 0.58 11/15/21 21:00 462.92 464.022 0.24 11/15/21 22:00 463.90 464.022 0.03 11/15/21 23:00 459.60 464.022 0.96 MAPE (%) 0.61
Pada  tabel  7  Pengujian  dilakukan  pada  data sampel 15 November 2021 dari pukul 0.00 hingga 15 November  2021  pukul  23.00.  Data  yang  digunakan sebanyak  24  data  dan  dilakukan  perhitungan menggunakan fuzzy  time  series .  Hasil  data  prediksi jika dibanding dengan data aktual, maka mendapatkan nilai mape <10%. Sehingga perhitungan tersebut dapat dikatakan akurat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada  penelitian ini  adalah  metode fuzzy  time  series dapat  diterapkan pada peramalan banjir dan menghasilkan mape sebesar 0.61%  yang  dapat  dikatakan  akurat  karena  dibawah 10%. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya yaitu dalam  memprediksi  banjir  dapat  ditambahkan beberapa variabel lainnya, seperti: kelembaban tanah, kemiringan lereng. Semakin banyak variabel pendukung, maka hasil prediksi lebih baik dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. S. Putri, “Apa Itu Banjir? Definisi, Penyebab dan  Dampak,”  Kompas,  Jan.  03,  2020. https://www.kompas.com/skola/read/2020/01/03 /060000269/apa-itu-banjir-definisi-penyebab- dan-dampak?page=all#  (accessed  Apr.  04, 2023).
[2]  T. detikJateng, “Banjir Bengawan Solo Hari Ini: Lokasi, Dampak, hingga Kondisi Terkini,” Detik News, Feb.
18, 2023. https://news.detik.com/berita/d-6576154/banjir- bengawan-solo-hari-ini-lokasi-dampak-hingga- kondisi-terkini (accessed Apr. 04, 2023).
[3]  Y.  Andina,  “Smart  City:  Solusi  Digital  untuk Masa Depan yang Lebih Baik,” 1000StartupDigital, Nov. 22, 2021.
https://1000startupdigital.id/smart-city-solusi- digital-untuk-masa-depan-yang-lebih-baik/
(accessed Apr. 03, 2023).
[4]  A.  W.  Finaka,  “Pentingnya  Sistem  Peringatan Dini Bencana,” Indonesiabaik.id, 2018. https://indonesiabaik.id/infografis/pentingnya- sistem-peringatan-dini-bencana  (accessed  Aug. 01, 2023).
[5]  I. Balai et al., “Database Informasi  Sumber Daya Air  TAHUN 2021,” 2021.
[6]  Trivusi,  “Penjelasan  Lengkap  Mengenai  Logika Fuzzy  (Fuzzy  Logic),”  Trivusi,  Oct.  09,  2022. https://www.trivusi.web.id/2022/05/pengertian- fuzzy-logic.html (accessed Apr. 04, 2023).
[7]  E.  H.  BRILIANT,  “Peramalan  Menggunakan Metode  Fuzzy  Time  Series  Cheng,”  Medium, Jan. 05, 2019.
https://medium.com/@16611077/peramalan- menggunakan-metode-fuzzy-time-series-cheng- d5d323de176d (accessed Apr. 04, 2023).
[8]  I.  Nabillah  and  I.  Ranggadara,  “Mean  Absolute Percentage  Error  untuk  Evaluasi  Hasil  Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal of Information System), vol. 5, no. 2, pp. 250–255, Nov. 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[9]  O. H. Sijabat, “Pemanfaatan Teknologi Location Based  Service  dalam  Pengembangan  Bisnis,”
kompasiana, Apr. 06, 2021.
https://www.kompasiana.com/owinhsij/606b404 ad541df773b4ae662/pemanfaatan-teknologi- location-based-service-dalam-pengembangan- bisnis (accessed Apr. 04, 2023).
[10]  R. Ardiyansyah, “Apa Itu Bot Telegram? Berikut Panduan  Cara  Mengggunakannya,”  Loop.co.id, Aug.  28,  2023.  https://loop.co.id/bot-telegram/ (accessed Aug. 07, 2023).