## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.5, No.2, Desember 2021, pp. 103~108 e-ISSN: 2548-6861
Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir
Msy Aulia Hasanah 1 *, Sopian Soim 2 **, Ade Silvia Handayani 3 * * Program Studi D4 Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya msy.auliahasanah1234@gmail.com 1 , sopiansoim@gmail.com 2 , ade_silvia@polsri.ac.id 3 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-07-26 Revised 2021-08-31 Accepted 2021-09-01 Indonesia  is  part  of  a  tropical  climate  with  high  rainfall  intensity.  High  rainfall intensity  can  potentially  cause  flooding.  To  minimize  this,  accurate  weather predictions  are  needed  to  be  able  to  anticipate  beforehand.  This  research  was conducted with the aim of classifying based on the rain category with the dichotomy of heavy rain and very heavy rain using data mining techniques with the CRISP-DM methodology.  The  algorithm  used  in  the  classification  technique  is  CART ( Classification And Regression Tree ) with Confusion Matrix test parameters. Based on the results of the model evaluation, it shows that the CART algorithm has a fairly good performance in classifying with an accuracy value of 89.4%.
Keyword:
Confusion Matrix, CRISP-DM, Data Mining, Decision Tree, Classification Algorithms.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Banjir  salah  satu  bencana  yang  menjadi  masalah  bagi sebagian masyarakat, terutama yang tinggal didaerah dataran rendah  maupun  dibantaran  sungai.  Fenomena  banjir  ini sangatlah  berpengaruh,  baik  itu  dari  segi  ekonomi, lingkungan  maupun  keselamatan  masyarakat.  Faktor penyebab  banjir  yang  paling  utama  ialah  curah  hujan. Tingginya intensitas curah hujan dapat mempengaruhi jumlah volume  debit  air  yang  mengalir  pada  saluran  sungai  yang melebihi  kapasitas  alirannya  [1].  Sehingga  aliran  sungai tersebut  meluap  dan  menggenangi  dataran  yang  rendah disekitaran  dataran  banjir  [2].  Menurut  pendapat  [3],  banjir diakibatkan  oleh  ketidaksetaraan  antara  aliran  masuk intensitas  hujan  yang  lebih  tinggi  dari  pada  aliran  keluar, terutama  bila  drainase  saluran  air  dan  daerah  resapan  tidak berjalan dengan lancar.
Menggingat curah hujan salah satu faktor dinamis sebagai penyebab utama banjir, dibutukannya teknologi dan informasi untuk mengelola data. Data tersebut akan kita olah menjadi pengetahuan sebagai acuan dalam membaca serta mengetahui pola pendekatan tersembunyi dari kumpulan data, melakukan analisis tentang pengelompokan antara data dan atribut untuk mendukung  pengambilan  keputusan  serta  pembuatan kebijakan  dalam  memberikan  informasi  curah  hujan  yang
berpengaruh  terhadap  segala  macam  aktifitas  seperti keselamatan masyarakat dan sosial-ekonomi. Data ini diolah menjadi  sebuah  pengetahuan  agar  dapat  bermanfaat  bagi banyak  orang,  dengan  mengubah  menjadi  pengetahuan, manusia dapat melakukan prediksi dan estimasi tentang apa yang akan terjadi kedepan. Maka dari itu, perlu adanya proses yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematik,  kecerdasan buatan  ( Artificial  Intelegent )    dan Machine  Learning untuk mengestrak  pengetahuan  atau  menemukan  pola  dari  suatu data yang besar [4].
Data  Mining suatu  proses  mencari  pola  atau  informasi dalam  kumpulan  data  yang  terpilih  dengan  menggunakan teknik atau  metode tertentu.  Data  mining terbagi  menjadi 5 bagian  menurut  peran  utamanya  yaitu  estimasi,  prediksi, klasifikasi,  clustering,  dan  asosiasi  [5].  Teknik  pengolahan data  mining  yang  sering  digunakan  yaitu  klasifikasi. Klasifikasi yaitu proses memetakan data kedalam kelompok atau  kelas  yang  telah  Ditentukan  [6].  Pada  makalah  ini, pengklasifikasian  data  curah  hujan  dibagi  menjadi  dua kategori  yaitu,  hujan  lebat  dan  hujan  sangat  lebat. Dikarenakan  intensitas  curah  hujan  tersebut  sangat  intens terhadap  semua  potensi  bencana  yang  terjadi.  Proses klasifikasi  ini  dapat  dilakukan  berdasarkan  kriteria  tertentu. Kriteria intensitas curah hujan di verifikasi berdasarkan nilai ambang  batas  ( treshold )  BMKG  ( Badan  Meteorologi
104
Klimatologi  dan  Geofisika ).  Pendekatan  data  mining  yang dapat  diterapkan  dalam  melakukan  tahapan  penelitian  ini yaitu CRISP-DM. Banyak model prosedural dan upaya untk menstandardisasi  proses  penambangan  data  yang  telah dilakukan, salah satunya pendekatan CRISP-DM [7].
CRISP -DM ( Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining ) suatu standarisasi pemrosesan data mining yang telah dikembangkan  dimana  data  yang  ada  akan  melewati  setiap fase  terstruktur  dan  terdefinisi  dengan  jelas  dan  efisien  [4]. Selain menerapkan suatu model dalam proses penambangan data,  pemilihan  algoritma  sangat  mempengaruhi  terhadap komparasi kinerja metode data mining.
Penelitian mengenai algoritma data mining telah banyak digunakan,  contoh  pada  penelitian  Aditya  [8]  melakukan prediksi curah hujan dengan menerapkan metode data mining Forecasting dengan menggunakan algoritma Artificial Neural Network dengan  model  sistem backpropagation .  Model  ini mendapatkan  nilai  terbaik  yang  menghasilkan  nilai  MSE sebesar 163.28 dan SMAPE sebesar 67.4%. Penelitian telah dilakukan  Prasetya  [9]      menggunakan  metode    klasifikasi dengan  algoritma Classification  Tree .  Algoritma  tersebut digunakan  untuk  prediksi  hujan  dengan  parameter  akurasi Confution  Matrix .  Pemilihan  dan  pengujian  model menunjukkan bahwa tingkat akurasi algoritma Classification Tree yaitu sebesar 74.7% dengan kategori fair classification dimana jumlah prediksi benar sebanyak 818 dataset dari total jumlah data uji yaitu 1095 dataset.
Penelitian  tentang  implementasi  data  mining  untuk menentukan potensi hujan dalam harian juga telah dilakukan, Ahmad Subhan [10] dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes pada analisis data cuaca untuk menentukan cuaca yang berpelung  hujan  atau  tidak  hujan.  Berdasarkan  hasil pengujian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan menggunakan naïve bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 82,5%, recall sebesar 82,65% dan presisi sebesar 80%. Reza dkk [11] melakukan teknik penambangan data dengan metode K-NN ( K-Nearest Neighbor ) dalam pengklasifikasian indeks cuaca  kebakaran  berlandaskan  kelas  FWI  ( Fire  Weather Index ) penelitian ini menggunakan beberapa parameter cuaca seperti suhu, kelembapan, kecepatan angin dan curah hujan. Dilakukannya  pengujian  dengan  menghitung  jarak  data training terhadap data testing dengan perolehan keberhasilan sebesar 80,16% dimana nilai K=5.
Banyak  algoritma  yang  diterapkan  dalam  penelitian sebelumnya namun dalam makalah ini akan mengimplementasikan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang sering digunakan untuk mencari suatu pola tertentu. Decision Tree salah  satu  teknik  yang  mudah  diinterpretasikan  dan divisualisasian.  Ada  beberapa  macam  algoritma Decision Tree yaitu:  CART,  C4.5,  ID3  dan  ada  banyak  algoritma lainnya. Maka dari itu pada makalah ini akan menggunakan algorima CART ( Classification And Regression Tree ) dengan harapan algoritma CART ini mampu menghasilkan suatu pola pengetahuan  dengan  mengklasifikasi  curah  hujan  dengan intensitas  tinggi  sehingga  pola  yang  dihasilkan  tersebut memberikan informasi tentang parameter-parameter apa saja yang mempengaruhinya serta untuk mengetahui kinerja dari algoritma ini.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada penelitian ini, digunakannya metodologi data mining CRISP-DM  sebagai  pemecah  masalah  yang  umum  untuk bisnis dan penelitian. Metodologi ini terdiri dari enam tahapan yaitu Business  Understanding , Data  Understanding , Data Preparation , Modelling , Evaluation , dan Deployment . Proses metodologi  ini  terdiri  dari  6  tahapan  yang  dapat  dijelaskan sebagai berikut.

## Gambar 1. Metodologi CRISP-DM
1) Business Understanding (Pemahaman Bisnis) Beberapa  hal  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  seperti memahami kebutuhan serta tujuan dari sudut pandang bisnis selanjutnya  mengartikan  pengetahuan  ke  dalam  bentuk pendefinisian  masalah  pada  data  mining  dan  kemudian menentukan rencana serta strategi untuk mencapai tujuan data mining.

## 2) Data Understanding (Pemahaman Data)
Tahapan  ini  diawali  dengan  mengumpulkan  data, mendeskripsian data, serta mengevaluasi kualitas data.

## 3) Data Preparation (Persiapan Data)
Dalam tahapan ini yaitu membangun dataset akhir dari berupa data  mentah.  Ada  beberapa  hal  yang  akan  dilakukan mencakup  melakukan  pembersihan  data  ( Data  Cleaning ), melakukan  pemilihan  data  ( Data  Selection ),  record  dan atribut-atribut,  dan  juga  melakukan  transformasi  terhadap data ( Data Transformation ) untuk dijadikan masukan dalam tahap pemodelan.
4) Modelling (Pemodelan)
Pada  tahapan  ini  secara  langsung  melibatkan Machine Learning untuk penentuan teknik data mining , alat bantu data mining serta  algoritma  data  mining.  Penelitian  ini menggunakan  model  klasifikasi Decision  Tree dengan algoritma yang dipilih CART ( Classification And Regression Tree ).  Cara  algoritma  CART  untuk  membentuk  pohon keputusan dengan kriteria pemecah Gain Information [12]:
 Menentukan Aka r/Root
e-ISSN: 2548-6861
Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir (Msy Aulia Hasanah at. all)
105
 Menghitung Gain  information masing-masing calon cabang
 Memilih  atribut  dengan Gain  information yang mempunyai  nilai  tebesar  sebagai  splitting  atribut yang akan dipilih sebagai cabang.
 Ulangi langkah 2,3 hingga terdapat leaf node
Gain information mengukur nilai impurity dari suatu partisi, A, dengan perhitungan;
Dimana:
Gini(D) = nilai impurity dari partisi D m = jumlah indeks p i = peluang sebuah tuple D pada indeks ke i
Average Gini Impurity dapat dihitung dengan.
Dimana: D  = tuple D D 1 = partisi pertama tuple D D 2 = partisi kedua tuple D
Gini A (D) = impurity dari partisi D pada atribut A Gini(D 1 ) = impurity dari partisi pertama tuple D Gini(D 1 ) = impurity dari partisi kedua tuple D Penurunan  tingkat  impurity  yang  diperoleh  terhadap atribut A, bisa dihitung dengan :
Dimana: ∆ Gini(A) = tingkat impurity
5) Evaluation (Pengujian)
Tahap  ini  dilakukan  dengan  melihat  tingkat  performa  dari pola  yang  dihasilkan  oleh  algoritma.  Parameter  yang digunakan  untuk  evaluasi  komparasi  algoritma  adalah Confusion  Matrix dengan  aturan  nilai  akurasi,  presisi  dan recall . Nilai tersebut dapat diperoleh melalui perhitungan:
Accuracy     =     Jumlah klasifikasi benar          x100% Total sampel testing yang diuji
Recall         = True Positive                 x100% True Positive + False Negative Precision     = True Positive                 x100% True Positive + False Positive 6) Deployment (Penyebaran)
Tahapan ini dilakukan dengan pembuatan laporan dan artikel jurnal menggunakan model yang dihasilkan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Business Understanding
Penerapan data  mining pada  penelitian  ini  berhubungan langsung  dengan  data  Curah  hujan  untuk  menggali pengetahuan  tentang  suatu  pola  terhadap  intensitas  curah hujan  yang berpotensi terhadap bencana banjir. Serta untuk melihat parameter-parameter apa saja yang mempengaruhinya terhadap tingginya intensitas curah hujan tersebut

## B. Data Understanding
Penelitian ini menggunakan data yang berasal dari BMKG Stasiun  Klimatologi  Kelas  l  Palembang.  Data  tersebut merupakan  data  iklim  dari  periode  2011-2020.  Parameter yang  digunakan  seperti  suhu  (T),  kelembaban  (RH),  lama penyinaran  matahari  (ss)  serta  curah  hujan.  Verifikasi terhadap  klasifikasi  curah  hujan  yang  berpotensi  banjir dikategorikan hujan lebat dan hujan sangat lebat berdasarkan nilai ambang ( threshold ) BMKG.
TABEL I
K ATEGORI H UJAN
BMKG No Kategori Hujan Intensitas Curah Hujan (mm/hari) 1 Tidak Hujan/Berawan 0 2 Hujan Ringan 0.5 – 19.9 3 Hujan Sedang 20 – 49.9 4 Hujan Lebat 50 - 100 5 Hujan Sangat Lebat >100
TABEL II
D ATASET BMKG Tanggal Tn Tx Tavg RH ss RR 01-01-2011 24 32.4 27.5 83 3.2 0 02-01-2011 25 33.5 27.7 81 3.9 0 03-01-2011 23 30.3 26.6 84 0 0.5 04-01-2011 23 32.4 27 82 5.5 3.3 05-01-2011 22 29.9 24.7 93 0.3 26.2 06-01-2011 23 31.8 26 85 4 7 07-01-2011 23 31.5 25.9 88 1.5 4 08-01-2011 24 32.5 27.2 85 7 7.8 09-01-2011 23 29.4 25.6 92 1.5 0 10-01-2011 23 28.8 24.7 90 1.4 8.5 20-03-2011 22 33.4 27.2 86 6.8 129.9 13-01-2012 23 32.2 26.8 82 6 60.5 …… 24-12-2020 22.2 30.4 26 91 5.4 45.2 25-12-2020 22 33.2 27.7 86 1.4 11.4 26-12-2020 22.8 33.2 26 87 5.4 9.9 27-12-2020 23.4 31.8 26.7 89 5.5 0.6 28-12-2020 23 29.2 24.8 94 3.1 60 29-12-2020 23 31.6 26.6 84 1.4 11.4 30-12-2020 23.4 32.4 27.3 83 6.1 11.4 31-12-2020 22.6 28.3 24.1 93 4.5 17.6

## C. Data Preparation
Pada  Tahap Data  Cleaning ,  dataset  yang  terdiri  dari  3.653 data  hanya  terdapat  123 record yang  dikotomi  dengan intensitas hujan lebat dan hujan sangat lebat. Sehingga data
106
yang  tersisa  harus  dibersihkan.  Data  meteorologi  yang digunakan memiliki 7 atribut dan terdapat beberapa Missing Value seperti data kosong, data tidak terukur, dan data yang tidak dilakukannya pengukuran. Hal tersebut diatasi dengan menghitung  nilai  pengganti  ( Imputation )  seperti  mengganti dengan nilai rata-rata
TABEL III P ROSES D ATA C LEANING Tanggal Tn Tx Tavg RH ss INTENSITAS 29-01-2011 23 30 25.2 93 3 LEBAT 10-02-2011 24 34.4 28 86 5.7 LEBAT 27-02-2011 24 29.8 25.5 94 0.9 LEBAT 20-03-2011 22 33.4 27.2 86 6.8 S. LEBAT 23-04-2011 23 32.2 26.9 88 2.5 S. LEBAT 27-05-2011 23 33.4 27.1 87 4.6 LEBAT 23-10-2011 24 32.8 26.9 88 4.7 LEBAT 12-12-2011 23 30.3 26 88 1 LEBAT 13-01-2012 23 32.2 26.8 82 6 LEBAT 15-02-2012 23 31.8 26.2 89 4.8 LEBAT 31-03-2012 23 32.5 27.6 82 4.7 LEBAT 11-04-2012 24 31 26.2 88 2.8 LEBAT …… 05-03-2020 23.2 31.7 27 88 4.1 LEBAT 01-04-2020 24.6 33 27.5 88 4.2 LEBAT 11-04-2020 24 31.6 27.1 90 2.8 LEBAT 09-05-2020 23.4 32.6 28.1 85 1.1 LEBAT 24-10-2020 22.2 31.8 26.4 89 4.4 LEBAT 25-11-2020 23.2 33.8 26 91 6.6 LEBAT 28-11-2020 23.8 33 27.5 82 6.3 LEBAT 28-12-2020 23 29.2 24.8 94 3.1 LEBAT
Pada Tahap Data Selection dilakukan analisis dan memilih setiap  variabel  data  yang  digunakan  antara  lain,  suhu  min harian,  suhu  max  harian,  suhu  rata-rata  harian,  kelembaban rata-rata  harian,  dan  lama  penyinaran  matahari  dalam  satu hari,  serta  variabel  curah  hujan  harian  yang  akan  dijadikan label/class/target dalam proses klasifikasi data mining. Data tersebut terdapat 123 dataset dengan 6 atribut, terdiri dari 5 atribut  numerical  (kontinyu)  dan  1  atribut  nominal.  Hasil Pengelolaan  data  pada  tahap  ini  terdapat  pada  Tabel  II. Kemudian  dataset  tersebut  disimpan  ke  dalam  dataset  baru menggunakan Microsoft Excel .
TABEL IV A TRIBUT D ATASET BMKG Atribut Tipe Keterangan Year Numerical Year considered Month Numerical Month considered Suhu Minimum (Tn) Numerical Suhu minimum dalam satu hari Suhu Maksimum (Tx) Numerical Suhu maksimum dalam satu hari Suhu rata-rata (Tavg) Numerical Suhu rata-rata dalam satu hari Kelembaban rata-rata (RH_avg) Numerical Kelembaban rata-rata dalam satu hari Lama Penyinaran Matahari (ss) Numerical Lama penyinaran matahari dalam satu hari Curah Hujan Nominal/la bel Jumlah curah hujan harian
Pada  Tahap Data  Transformation kumpulan  data  yang akan  diubah  ke  bentuk  data  yang  sesuai  dalam  proses  data mining.  Data  tersebut  dilakukan  perubahan  dari  format  xls
menjadi format csv, Dataset intensitas hujan lebat diberi label angka 0 (nol) sedangkan intensitas hujan sangat lebat diberi label angka 1 (satu). Setelah itu data tersebut disimpan, dan diimport ke tools data mining menggunakan python.
TABELV D ATASET T RANSFORMATION No Tgl. Tn (°C) Tx (°C) Tavg (°C) RH_avg (%) Lama Penyinaran Matahari (jam) Intensitas Hujan 1 ###### 23 30 25.2 93 3 0 2 ###### 24 34.4 28 86 5.7 0 3 ###### 24 29.8 25.5 94 0.9 0 4 ###### 22 33.4 27.2 86 6.8 1 5 ###### 23 32.2 26.9 88 2.5 1 6 ###### 23 33.4 27.1 87 4.6 0 7 ###### 24 32.8 26.9 88 4.7 0 8 ###### 23 32.8 26 88 1 0 9 ###### 23 32.2 26.8 82 6 0 10 ###### 23 31.8 26.2 89 4.8 0 11 ###### 23 32.5 27.6 82 4.7 0 12 ###### 24 31 26.2 88 2.8 0 13 ###### 24 31.5 26.4 88 3 0 14 ###### 22 32.8 26.4 87 5.4 0 15 ###### 23 34.1 27.8 85 6.3 0 16 ###### 24 34.3 24.9 96 1 0 17 ###### 24 33.5 27.7 80 3.3 0 18 ###### 24 33.4 26.7 88 2.7 1 19 ###### 23 32.5 26.6 90 3.7 0 20 ###### 24 33 27.9 84 3.9 1 21 ###### 24 32.7 27.5 88 4.2 0 22 ###### 23 31.3 26.7 86 1.3 0 23 ###### 23 33 27.1 83 6.1 0 24 ###### 23 28.6 24.7 94 0.4 0

## D. Modelling
Pada  tahap  ini,  proses  dimana  model  dengan  teknik klasifikasi  yang  dipilih  menghasilkan  suatu  pola  informasi yang  dapat  memudahkan  pihak    yang  berkepentingan.  Pola klasifikasi yang dihasilkan teknik data mining ini digunakan untuk  memprediksi  intensitas  curah  hujan  dengan  predictor yang mempengaruhinya. Adapun tools atau alat bantu dalam proses  pengolahan  data  mining  yaitu Jetbrains  Pycharm Community  Edition  2021.1.0.0 dengan  dasar  Python 3.7.2. Tahap ini menampilkan serta memberikan informasi terhadap kinerja algoritma dalam metode klasifikasi.
Algoritma  CART  ( Classification  and  Regression  Tree ) suatu  model  klasifikasi  menggunakan  struktur  pohon  yang paling  popular  dikarenakan  mudah  untuk  diterapkan. Algoritma  ini  bekerja  dengan  mengubah  himpunan  data menjadi suatu pohon keputusan dengan memberikan sebuah aturan-aturan  pada  keputusan  sehingga  proses  pengambilan keputusan  dengan  berbagai  atribut  yang  kompleks  menjadi lebih mudah dan efisien. Susunan proses pembentukan pohon
e-ISSN: 2548-6861
Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir (Msy Aulia Hasanah at. all)
107 keputusan terdiri dari root node, internal node, dan leaf node. Berikut hasil pengolahan data algoritma CART.
Gambar 2. Classification Tree dalam prediksi curah hujan.
Hasil  ini  merupakan  visualisasi  pengolahan  data  pada algoritma CART menghasilkan 17 nodes dan 18 leaf dengan tingkat kedalaman 13 level. Pada root node memiliki splitting kriteria pada atribut kelembaban rata-rata ≤ 88% dengan kata lain  disini  memanfaatkan  features  kelembaban  sebagai pemecah  kondisi  sebelum  proses  splitting.  Berikutnya terdapat beberapa informasi seperti perolehan parameter gini impurity yaitu sebesar 0.16 dengan sampel (jumlah data) 112 data  untuk  kelas  0  (hujan  lebat)  dan  11  data  untuk  kelas  1 (hujan sangat lebat)
Setelah dikenakan proses splitting,  dari kriteria  yang ada pada root node menghasilkan 2 ruas yaitu 1 internal node dan 1 leaf node. Pada leaf node (ruas kanan) menghasilkan sebuah keputusan bila kelembaban rata-rata > 88% maka intensitas curah  hujan  berpeluang  dengan  kriteria  hujan  lebat. Kemudian  pada  internal  node  (ruas  kanan)  ini  perlu dilakukannya  proses  splitting  lebih  lanjut  pada  atribut  lama penyinaran  matahari  dikarenakan  masih  terdapat  nilai  gini impuritynya  sebesar  0.24  dengan  jumlah  data  untuk  kelas indeks ke-0 (hujan lebat) sejumlah  67 data dan  untuk  kelas indeks ke-1 (hujan sangat lebat) sebanyak 11 data. Tahap ini terus  berlanjut,  jika  pada  akhirnya  proses  splitting menghasilkan  2  leaf  node  dengan  kata  lain  leaf  ini  bisa diambil sebuah keputusan.

## E. Evaluation
Setelah pola klasifikasi didapatkan pada algoritma CART selanjutnya  dilakukan  tahap  evaluasi  komparasi  algoritma dengan  parameter  yang  digunakan  ialah Confusion  Matrix yang  pada  dasarnya  untuk  memberikan  informasi perbandingan hasil yang telah dilakukan oleh model dengan hasil  klasifkasi  sebenarnya  dengan  melihat  nilai  akurasi, presisi  dan  recall.  Berikut  hasil  evaluasi  pada  model  yang telah dibuat dengan algoritma ini.
Gambar 3. Co nfusion Matrix pada algoritma CART
Berdasarkan pada gambar 3, hasil nilai Accuracy = 0.89, Precision  = 0.37 dan  recall =  0.27.  Sehingga  didapatkan tingkat  akurasi  algoritma  CART  sebesar  89,4%  dengan jumlah  prediksi  benar  110  data  dari  total  data  testing  123 dataset.
Accuracy     =     110    x100% =  89,4% 123

## F. Deployment
Setelah tahap evaluasi  dimana menilai secara detail hasil dari sebuah model maka dilakukan pengimplementasian dari keseluruhan  model  yang  telah  dibangun.  Selain  itu  juga dilakukan  penyesuaian  terhadap  model  sehingga  dapat menghasilkan  suatu  hasil  yang  sesuai  dengan  target  awal tahap CRISP-DM ini.

## V. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini, telah dilakukan klasifikasi data curah hujan  menggunakan  metode  decision  tree  algoritma  CART ( Classification  And  Regression  Tree )  dengan  teknik  data mining CRISP-DM. Dataset terdiri 6 atribut yaitu suhu rata- rata,  suhu  min,  suhu  max,  kelembaban,  lama  penyinaran matahari  dan  curah  hujan  .  Dari  3.653  dataset  curah  hujan hanya  123 record yang  dikotomi  curah  hujan  yang berintensitas hujan lebat dan hujan sangat lebat namun dari hasi pengujian algoritma ini memiliki kinerja yang cukup baik
108
dengan akurasi sebesar 89,4% dengan Evaluasi dan validasi menggunakan parameter uji Confusion Matrix, dari perolehan akurasi  tersebut  didapatkan  bahwa  jumlah  prediksi  benar adalah 110 data dari jumlah total data uji yaitu 123 data.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. K. Neno, H. Harijanto, and A. Wahid., “Hubungan Debit Air dan Tinggi Muka Air di Sungai Lambagu Kecamatan Tawaeli Kota Palu,” War. Rimba , vol. 4, no. 2, pp. 1–8, 2016.
[2] S. P. Nugroho, “Evaluasi dan analisis curah hujan sebagai faktor penyebab  bencana  banjir  jakarta  (in  Bahasa),” J.  Sains  Teknol. Modif. Cuaca , vol. 3, no. 2, pp. 91–97, 2002.
[3] B.  K.  Tjasyono,  I.  Juaeni,  and  W.  B.  Harijono,  “Proses Meteorologis  Bencana Banjir,” J.  Mkg ,  vol. 8,  no. 2,  pp. 64–78, 2007.
[4] А.  Вульфин  and  А.  Фрид,  “Нейросетевая  модель  анализа технологических временных рядов в рамках методологии Data Mining,” Информационно-Управляющие Системы , no. 5, 2011.
[5] B.  P.  T.P  and  R.  D.  Indah  Sari,  “Penerapan  Data Mining  Untuk Prakiraan  Cuaca  Di  Kota  Malang  Menggunakan  Algoritma
Iterative Dichotomiser Tree (Id3),” Jouticla , vol. 2, no. 2, pp. 101– 108, 2017, doi: 10.30736/jti.v2i2.68.
[6] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[7] S. Huber, H. Wiemer, D. Schneider, and S. Ihlenfeldt, “DMME: Data mining methodology for engineering applications - A holistic extension to the CRISP-DM model,” Procedia CIRP , vol. 79, pp. 403–408, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.02.106.
[8] D.  S.  Informasi, Artificial  Neural  Malang  Ann  Method Implementation  To  Predict  Rainfall  in  Case  of  Dengue  Fever Anticipation in Malang District . 2018.
[9] R. Prasetya, “Penerapan Teknik Data Mining Dengan Algoritma,” vol. 2, no. 2, 2020.
[10] Sugiyono,  “Dokumen  Karya  Ilmiah  |  Skripsi  |  Prodi  Teknik Informatika - S1 | FIK | UDINUS | 2016,” Fik , vol. 1, no. 1, pp. 1– 2, 2016.
[11] J. Coding and S. K. Untan, “Kata Kunci: Kebakaran Hutan, Data Mining,  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Fire  Weather  Index(FWI). 1.,” vol. 06, no. 2, 2018.
[12] J.  Wijaya,  “Implementasi  algoritma  pohon  keputusan  cart  untuk menentukan klasifikasi data evaluasi mobil skripsi,” 2019.