## ANALISIS PENGARUH GAIN RATIO UNTUK ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI DATA BANJIR DI KOTA SAMARINDA Analysis Of The Effect Of Gain Ratio For Algorithms K-Nearest Neighbor On Classsification Flood Data In Samarinda City
Septia Intan Permata Sari Wawan Joko Pranoto Naufal Azmi Verdikha Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains danTeknologi, Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur

## ABSTRAK
Berdasarkan data yang diperoleh dari BMKG dan BPBD Kota Samarinda, diketahui bahwa telah terjadi bencana banjir pada periode tahun 2019 - 2020 di Kota Samarinda. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi data banjir di Kota Samarinda  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  pembagian  data  menerapkan  teknik  5-Fold  Cross-Validation serta  perhitungan  rumus  jarak  Euclidean  Distance.  Kemudian,  dilakukan  seleksi  fitur  pada  algoritma  KNN  menggunakan metode  Gain  Ratio  guna  mengetahui  pengaruhnya  terhadap  akurasi  dari  KNN.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa peningkatan  akurasi  tertinggi  setelah  menerapkan  Gain  Ratio  didapatkan  oleh  K=7  dengan  persentase  kenaikan  akurasi sebesar 5,95%, diikuti oleh K=5 dengan persentase kenaikan akurasi 5,81%, K=3 dengan persentase kenaikan akurasi 5,68%, K=9 sebesar 3,61%, K=11 sebesar 2,44%, dan K=13 sebesar 1,23%. Hanya ada satu akurasi yang tidak mengalami peningkatan atau penurunan akurasi, yaitu K=15.
Kata kunci: Banjir, K-Nearest Neighbor, 5-Fold Cross-Validation, Euclidean Distance, Gain Ratio
ABSTRACT
Based on data obtained from the BMKG and BPBD Samarinda City, it is known that there has been a flood disaster in the 2019 - 2020 period in Samarinda City. This study aims to classify flood data in Samarinda City using the K-Nearest Neighbor algorithm and dividing data using the 5-Fold Cross-Validation technique and calculating the Euclidean Distance formula. Then, feature selection is carried out in the KNN algorithm using the Gain Ratio method to determine its effect on the accuracy of the KNN. The results showed that the highest increase in accuracy after applying the Gain Ratio was obtained by K=7 with a percentage increase in accuracy of 5.95%, followed by K=5 with a percentage increase in accuracy of 5.81%, K=3 with a percentage increase in accuracy of 5.68 %, K=9 of 3.61%, K=11 of 2.44%, and K=13 of 1.23%. There is only one accuracy that does not experience an increase or decrease in accuracy, namely K=15.
Keywords: Flood, K-Nearest Neighbor, 5-Fold Cross-Validation, Euclidean Distance, Gain Ratio
Pendahuluan Banjir  merupakan  bencana  alam  yang  sering terjadi  di  negara  Indonesia.  Berdasarkan  data  Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana  bahwa  sejak  awal tahun  hingga  bulan  Mei  tahun  2020,  telah  terjadi  1296 bencana  alam  dengan  kejadian  bencana  alam  banjir mencapai 495 kasus. Samarinda sebagai ibukota Provinsi Kalimantan  Timur  cukup  menghawatirkan,  di  mana bencana  banjir  ini  mengalami  peningkatan  cukup  tinggi. Merujuk pada data dari situs Badan Pusat Statistik Kota Samarinda,  terjadi  peningkatan  jumlah  desa  atau kelurahan yang terkena dampak banjir pada tahun 2014 sebanyak 24 kali, pada tahun 2018 sebanyak 18 kali dan pada tahun 2020 sebanyak 33 kali(BPS, 2023) Klasifikasi banjir berdasarkan penyebabnya dapat membantu memperbaiki perkiraan frekuensi banjir,mendukung  deteksi  serta  penafsiran  untuk perubahan  kejadian  dan  besaran  banjir(Tarasova  et  al., 2019). Oleh karena itu, perlu diadakan evaluasi perbaikan akurasinya dengan metode klasifikasi data mining.
data  mining  merupakan  salah  satu  proses  yang digunakan  untuk  membuat  koleksi  data  besar  menjadi sebuah pengetahuan yang dibutuhkan (Taghfirul Azhima Yoga  Siswa,  S.Kom.,  2023).  Data  mining  juga  dapat digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  terkini  yang berharga dan bermanfaat  dalam pengumpulan data yang melibatkan antara manusia dan perangkat komputer,baik melalui  cara  otomatis  ataupun  manual(Tarigan  et  al., 2022)
Penelitian terkait perbandingan algoritma Naïve Bayes  dan  KNN,  dengan  hasil  penilaian  yang membuktikan bahwa algoritma KNN lebih baik dibanding Naïve  Bayes  dengan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi,  yaitu 88,94% disertai dengan nilai margin error yang lebih kecil, yaitu hanya 11,06%(Zamri, 2022)
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh (Tempola et al., 2018) perbandingan klasifikasi antara knn dan  naive  bayes  pada  penentuan  status  gunung  berapi dengan  k-fold  cross  validation  diperoleh  hasil
menggunakan k-nn akurasi rata-rata sistem  63,68% dan standar deviasi sebesar 7,47
Gain  Ratio  sendiri  pernah  digunakan  dalam penelitian  terdahulu,  diantaranya  pada  penelitian komparasi tingkat akurasi information gain dan gain ratio pada  metode  K-  Nearest  Neighbor  terbukti  dapat meningkatkan  nilai  akurasi  70,06%  sehingga  dapat disimpulkan penggunaan seleksi fitur gain ratio dianggap lebih optimal (Fajriyan et al., 2022). Dalam lingkup yang akan datang, Gain Ratio dapat menjadi rekomendasi bagi peneliti  lain  dalam  mereduksi  data  atribut  untuk meningkatkan  kinerja  suatu  algoritma  (Hasdyna  et  al., 2020).  Gain  ratio  adalah  seleksi  fitur  yang  banyak digunakan  oleh  peneliti  karena  handal  dan  mampu berjalan pada dimensi data yang tinggi. Tahap seleksi fitur sebenarnya  melibatkan  perhitungan  kepentingan  dari semua  atribut  data  yang  ada.atribut  dengan  tingkat kepentingan  tinggi  yang  akan  digunakan,  sementara atribut  dengan  tingkat  kepentingan  rendah  tidak  akan digunakan dalam tahap berikutnya, yaitu klasifikasi.(Kurniawan et al., 2018) Penelitian ini menggunakan metode eksperimen yang  merupakan  jenis  penelitian  kuantitatif  untuk mengukur  fitur  yang  mempengaruhi  akurasi  banjir. Penelitian  ini  menguji  algoritma  KNN  dan  melakukan seleksi  fitur  dengan  menggunakan  metode  Gain  Ratio, untuk mengetahui apakah terdapat kenaikan, penurunan atau perubahan nilai akurasi.

## Metode
Alur atau tahapan dalam penelitian ini adalah sebagaimana terlihat pada gambar 1 :

## Gambar 1 Alur Penelitian Pengumpulan Data
Tahapan  pertama  penelitian  ini  pengumpulan  data dengan  melakukan  observasi  langsung  ke  BPBD  (Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah)  Kota  Samarinda  dan BMKG  Kota  Samarinda  untuk  data  primer  .Dataset  ini mencakup  rentang  waktu  dari  tahun  2019  hingga  2022. hasil  pengumpulan  data  dari  kedua  sumber  tersebut, terdapat  1462  dataset  yang  dapat  diakses  dengan  20 atribut. Untuk memudahkan pemahaman, data banjir Kota Samarinda  dibentuk  tabel  yang  dapat  mempermudah
dalam mengetahui berapa banyak atribut yang ada sebagai berikut:
Table 1 Atribut Data BPBD Dan BMKG Kota
Samarinda 2019 - 2022 No Atribut Keterangan 1 Tanggal Waktu Kejadian 2 Tn Temperatur minimum suhu (°C) 3 Tx Temperatur maksimum suhu (°C) 4 Tavg Temperatur rata- rata (°C) 5 RH_avg Kelembapan rata- rata (%) 6 RR Curah hujan (mm) 7 Ss Lamanya penyinaran matahari (jam) 8 ff_x Kecepatan angin maksimum (m/s) 9 ddd_x Arah angin saat kecepatan maksimum (°) 10 ff_avg Kecepatan angin rata-rata (m/s) 11 ddd_car Arah angin terbanyak (°) 12 Terjadi Banjir Ya/ Tidak 13 Jam Kejadian Jam terjadinya bencana 14 Jenis Bencana Peristiwa bencana alam yang terjadi 15 Lokasi Wilayah Tempat terjadinya banjir 16 Luas Area M2 Luas area yang terdampak 17 Objek Terkena Bencana Fasilitas yang tedampak bencana 18 Korban Jumlah korban yang terdampak bencana 19 Kerugian Nominal kerugian yang dialami 20 Keterangan Detail kejadian bencana
Data Pre-Processing Tahap  ini  melibatkan  lima  tahapan,  yakni  data integration,  data  selection,  data  transformation,  data
cleaning,  serta  data  Balancing  agar  dapat  dilanjutkan kedalam  tahap  pemodelan  (modeling).  dengan  proses persiapnya sebagai berikut :
1. Prosesnya menggabungkan dua data dengan data BPBD yang memiliki fitur Tanggal dan data dari sumber yaitu BMKG  memiliki  fitur  yaitu    suhu  minimal,suhu maksimal,suhu  rata-rata,  kelembaban  rata-rata,curah hujan,kecepatan  angin,kecepatan  angin  pada  arah x,arah angin pada arah x,kecepatan angin rata-rata,arah angin kendaraan,terjadi banjir.
2. Pada  tahapan  data  selection,  dipilih  fitur  data  yang paling sesuai terhadap tujuan penelitian. Pemilihan fitur dilakukan secara manua
3. Tahap  data  transformation  akan  mengubah  nilai  data ke  dalam  format  yang  diinginkan  dan  sesuai  pada proses data mining
4. Data  cleaning  dilakukan  menggunakan  python  untuk menghilangkan  data  yang  buruk,  rusak,  cacat  atau bahkan tidak lengkap dengan menggantikan nilai yang missing value ke nilai rata-rata
5. Pada  tahap  terakhir,  terjadi  ketidakseimbangan  data ketika jumlah  dalam kelas-kelas berbeda dalam dataset yang  tidak  seimbang.  Maka  dilakukan  data  balancing menggunakan Python dengan modul `imblearn.over_sampling` dan  mengimpor  fungsi ‘SMOTE (sampling_strategy)  ` untuk  melakukan oversampling.  Salah  satu  metode  oversampling  yang digunakan  adalah  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over- sampling Technique).

## Pembagian Data
Data dibagi menjadi dua bagian: data training dan data testing.dengan teknik K-Fold Cross Validation parameter Cv = 5 yang artinya data dibagi menjadi 5 fold atau grup. Setiap lipatan bergantian antara data pelatihan dan data uji.
Modelling Berikut ini adalah penjelasan mengenai gambaran yang dihasilkan dari model  knn :
Pada  tahap  awal,  data  melalui  proses  pembagian menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  training  dan  data  testing, dengan  menggunakan  metode  5-fold  Cross-validation. data  training  digunakan  untuk  melatih  model  algoritma, sedangkan  data  testing  digunakan  untuk  mengevaluasi model  algoritma  yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Model algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi Banjir di kota Samarinda adalah kNN. Untuk menghitung jarak antara dua data, dapat digunakan rumus persamaan jarak
Euclidean.
𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑖𝑒𝑛 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = √∑(𝛼 𝑘− 𝑏 𝑘 ) 2 𝑝 𝑖=1
Sumber : (Jatmiko Indriyanto, 2021) Tahap  seleksi  fitur  dilakukan  menggunakan metode  Gain  Ratio  dengan  cara  kerjanya  yang menentukan  atribut  terbaik  atau  tertinggi    dalam
mempengaruhi  hasil    klasifikasi.  Nilai  gain  ratio  biasanya berkisar antara 0 hingga 1, di mana semakin tinggi nilainya, semakin besar kontribusi fitur dalam memahami pola data yang digunakan.
Evaluasi Pada  tahap  evaluasi  ini  mengukur  akurasi  hasil dari  algoritma  yang  diimplementasikan  dengan  kualitas data training serta akan diuji  dengan menggunakan teknik Confusion Matrix.

## Hasil Dan Pembahasan
Sebelum melakukan pemodelan, dilakukan  proses data preparation dengan 4 tahapan sebagai berikut :

## 1. Data Integration
Penelitian ini menggunakan total data banjir  sebanyak 1461 record. dalam dataset tersebut, terdapat 75 record yang menunjukkan  adanya  kejadian  banjir,  sementara  1368 record menunjukkan tidak adanya kejadian banjir dengan label kelas. Label kelas 0 menunjukkan tidak terjadi banjir, sedangkan  label  kelas  1  menunjukkan  terjadi  banjir.pada tahap ini, dilakukan penggabungan antara data BMKG yang memiliki 10 atribut dan data BPBD Kota Samarinda yang memiliki  11  atribut.  Proses  penggabungan  ini  dirancang sedemikian  rupa  untuk  memastikan  bahwa  data  dari BMKG  dan  BPBD  saling  melengkapi  dan  menghasilkan dataset yang optimal untuk klasifikasi banjir.

## 2. Data Selection
Tahap ini dilakukan untuk memilih atribut-atribut yang akan  digunakan  dalam  proses  pemodelan  menggunakan Python dengan library pandas. Dalam tahap ini, digunakan fungsi  drop()  untuk  menghapus  atribut  tanggal  dari dataset.  Tujuan  dari  langkah  ini  adalah  agar  data  yang digunakan  dalam  pemodelan  hanya  terdiri  dari  atribut- atribut  yang  dianggap  berpengaruh  pada  hasil  klasifikasi. Tujuan  dari  langkah  ini  adalah  agar  data  yang  digunakan dalam  pemodelan  hanya  terdiri  dari  atribut-atribut  yang dianggap berpengaruh pada hasil klasifikasi.
3. Data Transformation
Pada tahap ini, atribut Arah Angin Terbanyak diubah dari simbol arah mata angin menjadi derajat mata angin. Hal ini dilakukan karena metode seleksi fitur Gain Ratio yang digunakan dalam penelitian tidak dapat memproses atribut  dalam  bentuk  string.  Dengan  mengubah  atribut menjadi bentuk numerik, seperti derajat mata angin, dapat memudahkan  proses  pengolahan  data  dan  analisis menggunakan pendekatan Python. Selain itu, penggunaan derajat mata angin memberikan representasi numerik yang lebih  langsung  dan  konsisten,  memungkinkan  komparasi dan  perhitungan  matematis  yang  mudah.  Dengan demikian, transformasi ini memungkinkan pengolahan data
yang  optimal  untuk  mencari  pola  dan  hubungan  antara arah angin dan data target.
Table 2 Hasil Transformasi Data Sebagian No. Arah angin terbanyak (Sebelum Ditransformasi) Arah angin terbanyak (Setelah Ditransformasi) 1 NW 315 2 C 60 3 NE 45 4 SE 135 5 N 360 6 S 180 7 SW 225 : : : 1462 W 270 Hasil keseluruhan dari proses data transformation dapat  dilihat  pada  nilai  dari  atribut  arah- angin-terbanyak  telah  ditranformasikan  menjadi  angka sesuai dengan mapping yang telah ditentukan.
4. Data Cleaning
Tahap  data  cleaning  dilakukan  melalui  pendekatan python menggunakan metode fillna(). Tujuan dari tahapan ini adalah untuk menggantikan nilai NaN dengan nilai rata- rata pada data

## 5. Data Balancing
Dalam penelitian ini, langkah data balancing dilakukan untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam kumpulan data.  Teknik  yang  digunakan  pada  langkah  ini  adalah oversampling.  oversampling  adalah  meningkatkan  jumlah sampel pada kelas minoritas agar sebanding dengan jumlah sampel  pada  kelas  mayoritas,Sebanyak  75  record “TERJADI  BANJIR”  merupakan  data  mayoritas,  dan “TIDAK ADA BANJIR” untuk minoritas dengan total ada 1386  record.  Menggunakan  Python  dengan  modul  ` imblearn.over_sampling’ dan mengimpor fungsi `SMOTE(sampling_strategy)` untuk melakukan oversampling.  Salah  satu  metode  oversampling  yang digunakan  adalah  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over- sampling Technique).
Modelling, Seleksi Fitur & Evaluasi Tahapan seleksi fitur ini melakukan perhitungan untuk seluruh atribut dataset dengan menggunakan seleksi fitur  gain  ratio.  Proses  ini  memungkinkan  mendapatkan nilai korelasi untuk semua atribut dalam proses klasifikasi selanjutnya. nilai korelasi tertinggi adalah
0.0978,0.0969,0.968 merupakan atribut dengan kepentingan tertinggi dalam klasifikasi. Sebaliknya atribut dengan nilai korelasi 0.0942 0.0941 0.0876 0.0857 0.0830 0.0828  0.0663  merupakan  atribut  yang  kepentingannya sangat kecil dalam proses klasifikasi atau bahkan mungkin tidak memiliki kepentingan dalam proses klasifikasi. Tabel
3  merupakan  hasil  perhitungan  seleksi  fitur  gain  ratio untuk pembobotan atribut data Kelembapan,Temperatur- minimum,Temperatur-maksimum.
Table 3 Penentuan Atribut yang Digunakan No Atribut Nilai Korelasi Hasil 1.  Kelembapan 0.0978 Digunakan 2.  Temperatur- minimum 0.0969 Digunakan 3.  Temperatur- maksimum 0.0968 Digunakan 4. Temperatur 0.0942 Tidak Digunakan 5. Lamanya- penyinaran- matahari 0.0941 Tidak Digunakan 6. Arah-angin- maksimum 0.0876 Tidak Digunakan 7. Curah hujan 0.0857 Tidak Digunakan 8. Kecepatan- angin-rata- rata 0.0830 Tidak Digunakan 9. Kecepatan- angin 0.0828 Tidak Digunakan 10. Arah-angin- terbanyak 0.0663 Tidak Digunakan Dari hasil tabel 3 di atas dapat diketahui bahwa atribut dengan nilai korelasi tertinggi yaitu 0.0978,0.0969,0.968Artinya atribut Kelembapan,
Temperatur-minimum,Temperatur-maksimumadalah atribut dengan kepentingan tertinggi dibandingkan atribut yang lain. Sedangkan atribut lain merupakan atribut dengan tingkat  kepentingan  terendah  karena  memiliki  nilai korelasi  0.0942  0.0941  0.0876  0.0857  0.0830  0.0828 0.0663 dalam perhitungan menggunakan algoritma seleksi fitur gain ratio.setelah melalui tahap seleksi fitur dilakukan lagi pemodelan ulang pada algoritma KNN untuk melihat pengaruh Gain Ratio pada akurasi dari KNN.Perbadingan hasil  akurasi  rata-rata  yang  didapatkan  dari  keselurahan fold sebelum dan sesudah seleksi fitur dapat dilihat pada table 4 Table 4 Perbandingan Hasil Akurasi Rata-rata
Nilai K Mean Accuracy (Sebelum Seleksi Fitur) Mean Accuracy (Setelah Seleksi Fitur) Status K=3 0.88 0.93 + 5.68% K=5 0.86 0.91 + 5.81% K=7 0.84 0.89 + 5.95% K=9 0.83 0.86 + 3.61% K=11 0.82 0.84 + 2.44% K=13 0.81 0.82 + 1.23%
K=15 0.80 0.80 0%
Bisa  dilihat  pada  Tabel  ,  bahwa  terdapat perubahan  dalam  hal  akurasi  pada  algoritma  k-Nearest Neighbor  setelah  menerapkan  seleksi  fitur  Gain  Rato. Nilai K= 9  sampai K=13  mengalami kenaikan, sedangkan nilai K 15  tidak mengalami perubahan atau tetap.

## Pembahasan
Dalam penelitian ini, data banjir kota Samarinda yang dikumpulkan dari BPBD dan BMKG Kota Samarinda pada periode 2019-2022 digunakan. Data ini melalui tahap preprocessing mulai dari data integration, data selection, data  transformation,  data  cleaning  dan  data  balancing. Tujuan  dari  tahap  ini  adalah  untuk  memastikan  kualitas data yang digunakan. Mengingat adanya ketidakseimbangan kelas  pada  data  yang  dikumpulkan,  dilakukan penyeimbangan  data  dengan  menggunakan  teknik oversampling menggunakan modul ` imblearn.over_sampling `  di  Python  dan  fungsi 'SMOTE (sampling_strategy) '. Selain itu, dataset juga dibagi menjadi data training dan data testing menggunakan teknik k-fold cross validation dengan nilai k= 5.
Dalam  proses  seleksi  fitur,  penelitian  ini menggunakan  metode  Gain  Ratio.  Setelah  melakukan pemodelan dengan 10 fitur yang ada, terpilih 3 fitur terbaik yaitu Kelembapan, Temperatur-minimum, dan Temperatur-maksimum.pada  penerapan  algoritma  KNN, dilakukan dua skema. Skema pertama menggunakan data tanpa  seleksi  fitur  Gain  Ratio,  sedangkan  skema  kedua menggunakan  data  setelah  dilakukan  seleksi  fitur  Gain Ratio. KNN dijalankan dengan menggunakan K=3 hingga K=15.hasil  pengujian  dengan  menggunakan  teknik confusion  matrix  menunjukkan  peningkatan  performa algoritma KNN setelah menerapkan seleksi fitur dengan Gain Ratio. Hal ini dapat dilihat pada diagram dibawah ini :

## Gambar 2 Diagram Akurasi KNN+GR Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka kesimpulan dari penelitian adalah sebagai berikut:
1. Hasil  dari  penerapan  seleksi  fitur  menggunakan  Gain Ratio  pada  data  banjir  kota  Samarinda  terdapat  tiga atribut  yang  memiliki  pengaruh  paling  signifikan
terhadap  terjadinya  banjir.  Atribut-atribut  tersebut adalah kelembapan, lamanya penyinaran matahari, dan kecepatan angin.
2. Setelah melalui tahap seleksi fitur, disimpulkan bahwa penggunaan  Gain  Ratio  efektif  dalam  meningkatkan akurasi dari algoritma k-Nearest Neighbor pada data banjir di Kota Samarinda. Peningkatan akurasi tertinggi didapatkan  oleh  K=7  dengan  persentase  kenaikan akurasi  sebesar  5,95%,  diikuti  oleh  K=5  dengan persentase  kenaikan  akurasi  5,81%,  K=3  dengan persentase  kenaikan  akurasi  5,68%,  K=9  sebesar 3,61%, K=11 sebesar 2,44%, dan K=13 sebesar 1,23%. Hanya  ada  satu  akurasi  yang  tidak  mengalami peningkatan atau penurunan akurasi, yaitu K=15. Pada  penelitian  ini,  algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  seleksi  fitur  Gain  Ratio  digunakan  untuk mengklasifikasi  dan  menyeleksi  fitur  yang  paling berpengaruh  terhadap  data  banjir  di  Kota  Samarinda. Dengan memadukan kedua metode tersebut, penelitian ini berhasil mencapai tingkat akurasi yang cukup baik dalam analisis  data  banjir.  Penggunaan  algoritma  KNN memungkinkan    klasifikasi  banjir  berdasarkan  atribut- atribut yang ada dalam dataset, sedangkan metode seleksi fitur Gain Ratio membantu mengidentifikasi atribut-atribut yang  memberikan  kontribusi  paling  signifikan  dalam klasifikasi banjir. Hasil penelitian ini memberikan wawasan yang berharga dalam pemahaman dan penanganan bencana banjir di Kota Samarinda
Saran Saran untuk penelitian selanjutnya, diantaranya: 1. Pada  penelitian  selanjutnya,  diharapkan  untuk melakukan seleksi fitur dengan menggunakan metode lain  pada  algoritma  k-Nearest  Neighbor  untuk  data nilai  Banjir  di  kota  Samarinda.  seperti    ANOVA (Analysis  of  Variance),  Adaboost,  Chi-square, Recursive  Feature  Elimination,  Principal  Component Analysis (PCA), dan metode lainnya yang relevan.
2. Untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat  memilih  lima sampai  tujuh  fitur  atau  atribut  paling  berpengaruh berdasarkan  perhitungan  Gain  Ratio  untuk  melihat perbandingan pengaruhnya pada hasil akurasi algoritma KNN.

## DAFTAR PUSTAKA
Lain-lain
BPS. (2023). Jumlah Desa /Kelurahan yang Mengalami
Bencana Alam (Banjir) Menurut Kecamatan di Kota Samarinda 2018-2021 . https://samarindakota.bps.go.id/indicator/153/207/1
/jumlah-desa-kelurahan-yang-mengalami-bencana- alam-banjir-menurut-kecamatan-di-kota- samarinda.html

## Buku
Taghfirul Azhima Yoga Siswa, S.Kom., M. K. (2023). DATA MINING: MENGUPAS TUNTAS ANALISIS DATA DENGAN METODE KLASIFIKASI HINGGA
DEPLOYMENT APLIKASI MENGGUNAKAN PYTHON . UMKT PRESS.
Jurnal/Prosiding/Disertasi/Tesis/Skripsi Tarasova, L., Merz, R., Kiss, A., Basso, S., Blöschl, G., Merz, B., Viglione, A., Plötner, S., Guse, B., Schumann, A., Fischer, S., Ahrens, B., Anwar, F., Bárdossy, A., Bühler, P., Haberlandt, U., Kreibich, H., Krug, A., Lun, D., … Wietzke, L. (2019). Causative classification of river flood events. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water , 6 (4), 1 – 23. https://doi.org/10.1002/wat2.1353 Tarigan, P. M. S., Hardinata, J. T., Qurniawan, H., Safii, M., & Winanjaya, R. (2022). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang. Jurnal Janitra Informatika Dan Sistem Informasi , 2 (1), 9 – 19. https://doi.org/10.25008/janitra.v2i1.142
Tempola, F., Muhammad, M., & Khairan, A. (2018).
Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive Bayes pada Penentuan Status Gunung Berapi dengan K-Fold Cross Validation. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (5), 577. https://doi.org/10.25126/jtiik.201855983
Zamri, D. (2022). … Metode Data Mining untuk Prediksi Banjir Dengan Algoritma Naïve Bayes dan KNN: Comparison of Data Mining Methods for Predition of Floods with Naïve Bayes …. SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian Dan … , 40 – 48. https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/ view/353%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/sen timas/article/download/353/132
Kurniawan, M. F., Irawan, N., Tinggi, S., Informatika, M., Komputer, D., Pratama, W., & Com, M. F. (2018).
Peningkatan Performa Algoritma Naive Bayes Dengan Gain Ratio Untuk Klasifikasi Kanker Payudara. Seminar Nasional Edusaintek , 53 – 61.