## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## KLASIFIKASI SITUASI BENCANA ALAM BANJIR MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN DATA TWITTER
Ramses Caniago 1 , Muhammad Habibi 2*
1,2 Program Studi Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta
1,2 Jl. Siliwangi, Ringroad Barat, Banyuraden, Gamping 12 Sleman 55293 e-mail : ramusecaniago@gmail.com 1 , muhammadhabibi17@gmail.com 2

## ABSTRAK
Bencana alam banjir sering terjadi di Indonesia karena banyaknya pulau dan iklim tropisnya. Setiap harinya tweet masyarakat mengenai banjir di Twitter bertambah banyak dan dapat mencapai ribuan hanya dalam  beberapa  hari  saja.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  suatu  model  klasifikasi  untuk melakukan klasifikasi situasi bencana alam banjir berdasarkan data Twitter. Penelitian ini menggunakan algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  merupakan  salah  satu  metode  dari  data  mining  untuk melakukan  klasifikasi.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  diantaranya,  pengumpulan  data, pelabelan manual membagi data ke dalam tiga jenis situasi yaitu ringan, sedang, dan berat. Pembobotan menggunakan TF-IDF dan dilakukan proses training untuk menghasilkan sebuah model. Hasil pengujian model dengan confusion matrix dan K-fold cross validation menghasilkan nilai akurasi sebesar 90,61% dan  nilai  F1-score  sebesar  90,64%.  Hasil  klasifikasi  tweet  terkait  data  banjir  menunjukkan  bahwa sebanyak 67,40% tweet masuk ke dalam kategori ringan, 19,79% tweet kategori sedang, dan 12,81% tweet kategori berat.
Kata kunci : Banjir, Data Mining, Klasifikasi , SVM , Twitter.

## ABSTRACT
Due to its numerous islands and warm environment, Indonesia frequently experiences flood natural disasters. Tweets about floods on Twitter grow every day and can reach thousands in a matter of days. This study's  objective  is  to  develop  a  classification  model  for  categorizing  flood-related  natural  catastrophe events using data from Twitter. The Support Vector Machine (SVM) algorithm, a data mining technique for categorizing, is used in this work. Data gathering, manual labeling, and segmenting the data into three categories—mild, moderate, and severe—were all steps taken in this study. A training process is carried out to create a model before weighting is applied. The accuracy value and F1-score obtained by evaluating the model using the confusion  matrix and K-fold cross-validation are 90.61% and 90.64%, respectively. 67.40% of the tweets classified as having flood-related data fell into the light category, followed by 19.79% of tweets classified as medium tweets, and 12.81% of tweets classified as heavy tweets.
Keywords : Classification, Data Mining, Flood, SVM, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  internet  sekarang  ini dapat  dimanfaatkan  masyarakat  dengan  cara melakukan posting pada media sosial. Salah satu media  sosial  yang  digunakan  masyarakat  adalah Twitter. Berdasarkan data dari Oberlo, pengguna aktif  bulanan  Twitter  tahun  2020  sebanyak  192
juta pengguna aktif harian (Lin, 2021). Postingan pada Twitter disebut dengan tweet . Setiap harinya tweet masyarakat  mengenai  banjir  pada  Twitter bertambah  banyak  dan  dapat  mencapai  ribuan hanya  dalam  beberapa  hari  saja. Tweet yang berjumlah  banyak  tersebut  kemudian  akan digunakan sebagai data analisis untuk mengetahui

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
seberapa  parah  situasi  banjir  di  Indonesia. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi tweet banjir berdasarkan dampak yang ditimbulkan saat banjir maupun setelah banjir.
Metode  yang  digunakan  adalah Support Vector  Machine (SVM),  keunggulan  SVM dibandingkan dengan  metode lain  adalah kemampuan SVM untuk menentukan jarak antara kelas,  sehingga  dapat  mempercepat  proses komputasi. Penelitian yang dilakukan oleh (Akbar et  al.,  2020)  melakukan  klasifikasi  sentimen publik  terhadap  isu  perpindahan  ibu  kota  di Indonesia. Penelitian lain yaitu melakukan analisis sentiment mengenai pelayanan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan di  Indonesia  menggunakan  SVM  (Rahmawati  & Habibi,  2020).  Pada  penelitian  ini  melakukan analisis sentimen tweet tentang pelayanan BPJS ke dalam 4 klasifikasi sentimen, yaitu puas, kecewa, senang dan sedih.
Hoax merupakan  berita  palsu  atau  isu  yang sering  beredar  di  masyarakat.  Sebagai  upaya pencegahan hoax ,  dilakukan  penelitian  untuk mengidentifikasi dan menganalisis hoax (Mubaroq  &  Setiawan,  2020).  Penelitian  ini menggunakan metode SVM. Pada penelitian yang dilakukan  oleh  (Widiastuti,  2017)  dijelaskan bahwa pemerintah DKI Jakarta pernah menggunakan  media  sosial  untuk  mengetahui perkembangan pasca bencana banjir di Jakarta. Berikut
beberapa penelitian yang menggunakan  data  banjir,  diantaranya  terkait prediksi  curah  hujan  yang  berpotensi  banjir (Syamsurizal  et  al.,  2022),  prediksi  banjir (Hasanah  et  al.,  2021),  dan  klasifikasi  mitigasi bencana  banjir  (Febriansyah  et  al.,  2020). Penelitian  yang  dilakukan  memiliki  perbedaan dengan  penelitian  terdahulu,  yaitu  klasfikikasi yang dilakukan menggunakan dukungan beberapa faktor  seperti  curah  hujan,  frekuensi  (rentang waktu  kejadian).  Ketinggian  air,  fasilitas  umum rusak, rumah rusak, korban terdampak, dan korban meninggal. Pemilihan faktor tersebut berdasarkan atribut  yang  digunakan  oleh  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) dan penelitian sebelumnya  dalam  pendataan  banjir  (Mendrofa, 2019).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan  informasi  situasi  banjir  di  Twitter, sehingga dapat dimengerti bahaya banjir dan dapat diketahui daerah dampak banjir yang membutuhkan prioritas bantuan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa tahapan.  Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan library Tweepy  pada  Python. Tweepy digunakan untuk mengakses Application Programming Interface (API)  Twitter  sehingga dapat dilakukan pengumpulan data. Tahapan awal dari  pengumpulan  data  adalah  membuat  token yaitu consumer key , consumer secret , access token , dan access secret . Keempat token tersebut dapat  dibuat  dengan  cara  membuat  akun twitter developer . Setelah pengambilan token, token akan digunakan  untuk  autentikasi.  Data  Twitter  dapat dikumpulkan  menggunakan  beberapa  kriteria tertentu  seperti  kata  kunci,  tanggal,  lokasi,  dll. Pada  penelitan  ini  kata  kunci  yang  digunakan adalah banjir, banjir digunakan untuk mendapatkan tweet dalam Bahasa Indonesia. List yang  telah  berisi  data tweet kemudian  dapat dimasukan ke file berbentuk csv atau xlsx. Tabel 1 menunjukan hasil dari pengumpulan data sampel yang digunakan sebagai contoh
Tabel 1. Contoh data tweet text date user @caceciiii Udah diundang di mana mana chaa. Apalagi kalo ramadhan banjir jobb gak ada cb pas ramadhan 06/08/2021 09:37:05 pinkiemun Tlku banjir doun 06/08/2021 09:36:38 kangensungjin

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
hari ini banjir konten lagi aku nya 06/08/2021 09:34:48 Lullabeehw

## b. Pelabelan Manual
Pada  tahapan  ini  data  yang  telah  terkumpul diberikan  sebuah  label.  Tujuan  dari  pelabelan tersebut  adalah  mengelompokan  fitur  kedalam kelas  atau  kategori  yang  sesuai  (Wibawa  et  al., 2018).  Label yang digunakan adalah angka yaitu satu,  dua,  dan  tiga.  Angka  satu  memiliki  arti keadaan banjir yang ringan, dua banjir sedang, dan tiga  banjir  berat.  Proses  ini  merupakan  proses yang sangat penting karena dapat mempengaruhi hasil  evaluasi  SVM.  Terdapat  faktor  pendukung yang  digunakan  dalam  pelabelan  manual  yaitu curah  hujan,  frekuensi,  ketinggian  air,  fasilitas umum rusak, rumah rusak, korban terdampak, dan korban meninggal. Tabel 2 merupakan contoh dari pelabelan manual.
Tabel 2. Contoh Pelabelan manual
text label Diguyur hujan deras, belasan rumah di Bojonggede terendam banjir https://t.co/t04rbmywif 1 pemkab pesisir selatan mulai perbaiki jembatan ambruk akibat banjir bandang di Nagari Binjai Tapan 2 rt @beritarienews: banjir bandang ntt, data terbaru bnpb: 174 orang meniggal dunia, 48 orang hilang #ntt #prayforntt 3

## c. Teks Preprocessing
Preprocessing merupakan  tahapan  awal dimana  dokumen  akan  ditransformasi  terlebih dahulu kedalam bentuk yang berbeda. Transformasi digunakan untuk menganalisis frasa dan  kata  yang  akan  digunakan  ataupun dihilangkan  (Hickman  et  al.,  2020)  (Habibi  & Winarko, 2017). Terdapat enam tahapan preprocessing yang digunakan pada penelitian ini yaitu:
1) Cleaning  data ,  merupakan  proses  untuk menghilangkan noise . Noise akan dihilangkan dengan cara membersihkan teks dari  karakter  selain  huruf  seperti tag dan tanda baca.
2) Case  folding ,  merupakan  proses  dimana semua  karakter  huruf  pada  dokumen  akan diubah menjadi huruf kecil atau sebaliknya.
Tujuan dari tahap ini adalah mempermudah pencarian dokumen. 3) Tokenizing ,  merupakan  proses  dimana kalimat  dipotong  menjadi  beberapa  bagian berdasarkan kata perkata, kemudian
potongan  kata  akan  disebut  dengan  token. Tujuan dari pemotongan ini untuk mempermudah  pemrosesan  tiap  unit  (frasa dan kata).
4) Stopword  Removal ,  merupakan  proses membuang  kata  yang  dianggap  tidak berpengaruh  pada  makna  kata  (Nasron  & Habibi,  2020).  Proses  ini  dilakukan  dengan daftar stoplist . Stoplist merupakan kumpulan kata  yang  tidak  digunakan.  Kumpulan  kata tersebut  akan  digunakan  sebagai  kata  kunci dan kemudian kata tersebut akan dihilangkan.
5) Normalization ,  merupakan  proses  dimana setiap  unit  akan  diubah  dari  kata slang menjadi  kata  baku.  Proses  ini  memerlukan sebuah  dokumen  yang  memiliki  kata  kunci dan kata baku.
6) Stemming ,  merupakan  proses  merubah  kata yang  tidak  baku  menjadi  baku.  proses  ini melakukan  pengecekan  tiap  unit  sehingga memerlukan waktu eksekusi yang lebih lama daripada proses lainnya.
d. K-fold Cross Validation Cross validation merupakan metode statistik yang digunakan untuk menilai kemampuan suatu machine learning . Salah satu dari metode tersebut adalah K-fold  cross  validation (Roy  &  Saha, 2022) . Pada  metode  tersebut  terdapat  sebuah parameter  K  yang  merujuk  kepada  jumlah  grup yang akan dipisahkan  dari  data  sampel.  Langkah awal  untuk  melakukan  metode  tersebut  adalah mengacak dataset .  Setelah  data  diacak, dataset dipisahkan  menggunakan  perbandingan  tertentu menjadi  K  grup  (Yan  et  al.,  2022).  Setiap  grup memiliki  sebagian  data test dan  data train . Langkah  selanjutnya  adalah  menaruh  model  ke dalam training set dan mengevaluasi model pada data testing (Habibi  &  Kusumaningtyas,  2023). Selanjutnya akan dihasilkan skor evaluasi model. Skor  evaluasi  model  tersebut  dapat  digunakan untuk mengukur kemampuan suatu model (Pisner & Schnyer, 2020).
e. Training Data
Training data  akan dilakukan  terhadap  data yang telah diberikan label secara manual dan telah dibersihkan.  Sebelum  melakukan  proses training perlu  dilakukan feature extraction (Zhou  et  al., 2021).  Pada feature extraction akan  digunakan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Term  Frequency-  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  untuk  memberikan  bobot  pada  tiap kalimat (Chen et al., 2023).
f. Testing Data
Testing data  akan  dilakukan  dengan  cara mengecek tingkat accuracy, precision , dan recall .
Pengecekan dapat dilakukan dengan
menggunakan confusion  matrix (Maarif  et  al., 2023). Confusion matrix merupakan metode untuk menganalisis  sebuah  model  klasifikasi.  Proses analisis  tersebut  akan menghasilkan  nilai accuracy,  precision ,  serta recall . Confusion matrix berbentuk tabel yang kemudian didalamnya akan menyatakan jumlah data uji yang benar dan salah pada klasifikasi   (Rahman et al., 2017).

## g. SVM
Metode  SVM  merupakan  metode  yang digunakan  pada  salah  satu  algoritma machine learning .  Sebagai  salah  satu  algoritma machine learning ,  SVM  memiliki  dua  tujuan  utama  yaitu mengoptimalkan akurasi dan memastikan klasifikasi  dapat  digunakan  ke  data  baru (mengoptimalkan reproduktifitasnya)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  Twitter dengan kata kunci “banjir”. Data tersebut diambil pada kurun waktu antara tanggal 14 April sampai dengan 2 Juni 2021. Data training pada penelitian ini  menggunakan  1800  data tweet.  Data  training tersebut  dibagi  kedalam  tiga  label  yaitu  ringan, sedang, dan berat, dengan jumlah data yang sama rata 600 data. Dalam pembuatan model klasifikasi menggunakan SVM kemudian digunakan sebagai model  prediksi  label  pada  data tweet yang  baru. Data  baru  tersebut  memiliki  jumlah  10.000 data tweet dan tidak memiliki label didalamnya.
a. Hasil Evaluasi K-Fold Cross Validation K-fold  cross  validation merupakan  tahapan SVM dimana data akan dilipatkan menjadi K-fold . K-fold cross validation dilakukan untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  tiap fold .  Selain akurasi  terdapat  juga F1-score yang  berguna untuk  menyeimbangkan  data.  Pada  penelitian ini data  dilipat  menjadi  10  kali  dan  kemudian ditampilkan  menggunakan  Matplotlib.  Hasil  dari K-Fold cross  validation dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik K-fold cross validation SVM
Berdasarkan Gambar 2. dapat dilihat  bahwa data  diiterasi  hingga  10  kali. Setiap iterasi  dapat memiliki nilai  yang  berbeda, hal ini  dikarenakan perbedaan letak partisi data test saat proses iterasi. Fold ketujuh  memiliki  hasil accuracy dan F1- score tertinggi berturut-turut 93,3%, 93,33%. Data baru  ( data  testing )  juga  dilakukan K-fold  cross validation. Perbedaannya  terdapat  pada  jumlah data  yang  digunakan,  data  baru  menggunakan 10.000 data. Data baru dibagi menjadi 10 bagian, dengan perbandingan 90:10.

## b. Hasil Evaluasi Confusion Matrix
Confusion matrix adalah sebuah model yang dapat  digunakan  untuk  mengukur accuracy dan
F1-score . Confusion matrix merupakan hasil dari rata-rata K-fold  cross  validation .  Hasil  rata-rata tersebut  berupa  angka  dalam  bentuk  desimal. Confusion  matrix memiliki  struktur  tabel  seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Confusion matrix model SVM Klasifikasi yang benar Diprediksi sebagai Ringan (1) Sedang (2) Berat (3) Ringan (1) 52,3 5,2 1,2 Sedang (2) 4 56,3 1,7 Berat (3) 1,7 3,1 54,5
Data  berjumlah  1800  yang  telah  dilakukan K-fold cross validation memiliki confusion matrix masing-masing  disetiap  iterasinya. Confusion matrix tersebut kemudian dijumlahkan dan dibagi sejumlah 10. Dihasilkan confusion matrix rata-rata seperti pada Tabel 3 di atas. Sebagai contoh, data yang  diprediksi  ringan,  ternyata  benar  ringan berjumlah 52,3 (TP), dapat diartikan sebagai, rata- rata 523 data berhasil dan benar diprediksi ringan.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.   No.  , Bln  Tahun eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## c. Hasil Analisis
.Pada  penelitian  ini  diambil  data  terkait banjir  dengan  jumlah  11800 data  tweet . Data tweet tersebut  dipisahkan  menjadi  dua  bagian yaitu data training dan  data  yang  akan diklasifikasikan  (data  baru). Data training yang digunakan berjumlah 1800 data tweet, dan 10.000 data tweet digunakan untuk data baru.
Data training akan  diberikan  label  terlebih dahulu.  Jumlah  label  pada data training disamaratakan menjadi 600 data tweet tiap label. Data training kemudian digunakan sebagai dasar pembuatan  model  SVM.  Data  baru  akan digunakan pada model tersebut (klasifikasi). Hasil dari klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik hasil klasifikasi
Label  ringan  memiliki  jumlah  terbanyak dengan  6740 data  tweet (67,40%).  Label  sedang memiliki jumlah 1979 data tweet (19,79%). Label berat memiliki jumlah paling sedikit dengan 1281 data  tweet (12,81%).  Dari  jumlah  data  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  situasi  bencana  banjir ringan memiliki frekuensi yang tinggi dan sering terjadi.  Banjir  ringan  dapat  terjadi  meskipun memasuki  musim  peralihan  pada  bulan  April hingga  Juni.  Banjir  ringan  dapat  dikategorikan sebagai banjir yang selalu terjadi setiap tahunnya saat peralihan musim dan musim kemarau. Banjir sedang  memiliki  frekuensi  yang  rendah,  sama seperti  banjir  berat.  Banjir  sedang  dapat dikategorikan  sebagai  banjir  yang  jarang  terjadi dan  tidak  muncul  terus-menerus.  Banjir  berat dapat  dikategorikan  sebagai  banjir  yang  hanya terjadi apabila terdapat kejanggalan contoh seperti anomali  iklim  yang  terjadi  pada  Nusa  Tenggara Timur (NTT) di bulan April (BNPB, 2021).
4. KESIMPULAN Dalam penelitian ini, kami
mengklasifikasikan  data  twitter  terkait  bencana alam  banjir  menggunakan  algoritma  SVM. Klasifikasi  data  banjir  diklasifikasikan  ke  dalam tiga  kelompok,  yaitu  ringan,  sedang  dan  berat. Hasil Pengujian dengan confusion matrix dan, K- fold cross  validation menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  90,61%  dan  nilai  dari  F1-score  sebesar 90,64%.  Hasil  presentase  klasifikasi tweet masyarakat  terkait  data  banjir  pada  Twitter menunjukkan  bahwa  dari  10.000  data tweet , sebanyak 67,40% tweet masuk ke dalam kategori ringan, 19,79% tweet kategori sedang, dan 12,81% tweet kategori berat. Berdasarkan hasil klasifikasi, dapat dilihat bahwa bencana alam banjir pada awal tahun  2021  di  Indonesia  didominasi  bencana banjir dengan kriteria ringan.

## 5. REFERENSI
Abdelkader, H. E., Gad, A. G., Abohany, A. A., & Sorour,  S.  E.  (2022).  An  Efficient  Data Mining Technique for Assessing Satisfaction Level With Online Learning for Higher  Education  Students  during  the COVID-19. IEEE  Access , 10 ,  6286–6303. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.314 3035
Akbar,  M.  R.,  Slamet,  I.,  &  Handajani,  S.  S.
(2020). Sentiment analysis using tweets data from  Twitter  of  Indonesian’s  Capital  City changes using classification method support vector  machine. International  Conference on Science and Applied Science (ICSAS2020) , 2296 , 020041. https://doi.org/10.1063/5.0030357
BNPB. (2021). Info Bencana: Data dan Informasi
Kebencanaan  Bulanan  Teraktual,  Edisi April  2021 (April  2021).  Badan  Nasional
Penanggulangan Bencana.
Chen, M., Yao, C., Li, X.,  & Shen, L. (2023). A Text  Classification  Model  Based  on Gaussian Multi-Head Self Attention Mechanism for Chinese Medical Data. 2023 IEEE  2nd  International  Conference  on Electrical  Engineering,  Big  Data  and Algorithms, EEBDA 2023 , 229–232. https://doi.org/10.1109/EEBDA56825.2023 .10090693 Febriansyah,  A.,  Ramadhan,  A.,  Gustiawan,  M., R, M. R., Maulana, R., Y, R. J., G.E, R., & Firmansyah, R. (2020). Penerapan Machine Learning Dalam Mitigasi Banjir Menggunakan Data Mining. Jurnal
6740 1979 1281 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 Ringan Sedang Berat Situasi bencana banjir

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.   No.  , Bln  Tahun eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , 3 (3), 215–218.
https://doi.org/10.32672/JNKTI.V3I3.2427
Habibi,  M.,  &  Kusumaningtyas,  K.  (2023). Customer  Experience  Analysis  Skincare Products Through Social Media Data Using Topic  Modeling  and  Sentiment  Analysis.
JOURNAL  OF  SCIENCE  AND  APPLIED ENGINEERING , 6 (1), 1–9. https://doi.org/10.31328/JSAE.V6I1.4169 Habibi,  M.,  &  Winarko,  E.  (2017).  Analisis Sentimen dan Klasifikasi Komentar Mahasiswa pada Sistem Evaluasi Pembelajaran  Menggunakan  Kombinasi KNN  Berbasis  Cosine  Similarity  dan Supervised  Model.  In Departemen  Ilmu Komputer dan Elektronika, Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam . Universitas Gadjah Mada.
Hasanah,  M.  A.,  Soim,  S.,  &  Handayani,  A.  S.
(2021).  Implementasi  CRISP-DM  Model Menggunakan  Metode  Decision  Tree dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi Curah  Hujan  Berpotensi  Banjir. Journal  of Applied  Informatics  and  Computing , 5 (2), 103–108.
https://doi.org/10.30871/JAIC.V5I2.3200
Hickman,  L.,  Thapa,  S.,  Tay,  L.,  Cao,  M.,  &
Srinivasan,  P.  (2020).  Text  Preprocessing for Text Mining in Organizational Research: Review and Recommendations. Organizational Research Methods , October , 1–33. https://doi.org/10.1177/1094428120971683 Lin,  Y.  (2021,  January  25). 10  Twitter  Statistics Every  Marketer  Should  Know  in  2021 [Infographic] . Oberlo. https://www.oberlo.com/blog/twitter- statistics Maarif, M. R., Saleh, A. R., Habibi, M., Fitriyani, N.  L.,  &  Syafrudin,  M.  (2023).  Energy Usage  Forecasting  Model  Based  on  Long Short-Term Memory (LSTM) and eXplainable  Artificial  Intelligence  (XAI).
Information 2023, Vol. 14, Page 265 , 14 (5),
265. https://doi.org/10.3390/INFO14050265 Mendrofa,  Y.  (2019).  Implementasi  Algortima C4.5 Untuk Memprediksi Tingkat Kerusakan  Akibat  Banjir  (Studi  Kasus : BPBD Prov.Sumut). Jurnal Pelita
Informatika , 7 (4), 584–592.
Mubaroq,  I.  M.,  &  Setiawan,  E.  B.  (2020). The Effect  of  Information  Gain  Feature
Selection for Hoax Identification in Twitter
Using  Classification  Method  Support Vector . 5 (2), 107–118. https://doi.org/10.21108/indojc.2020.5.2.49 9 Nasron, U. A., & Habibi, M. (2020). Analysis of Marketplace Conversation  Trends on
Twitter Platform Using K-Means. Compiler , 9 (1), 51–61. https://doi.org/10.28989/compiler.v9i1.579 Pisner, D. A., & Schnyer, D. M. (2020). Support vector machine. In A. Mechelli & S. Vieira (Eds.), MACHINE LEARNING Methods and Applications  to  Brain  Disorders (pp.  101– 121). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815739- 8.00006-7 Rahman, M. F., Alamsah, D., Darmawidjadja, M.
I.,  &  Nurma,  I.  (2017).  Klasifikasi  Untuk Diagnosa  Diabetes  Menggunakan  Metode Bayesian  Regularization  Neural  Network (RBNN). Jurnal  Informatika , 11 (1),  36.
https://doi.org/10.26555/jifo.v11i1.a5452 Rahmawati,  S.,  &  Habibi,  M.  (2020).  Public Sentiments  Analysis  about  Indonesian Social Insurance Administration Organization on Twitter. IJID (International  Journal  on  Informatics  for Development) , 9 (2), 87–93. https://doi.org/10.14421/IJID.2020.09205 Roy,  J.,  &  Saha,  S.  (2022).  Ensemble  hybrid machine learning methods for gully erosion susceptibility mapping: K-fold cross validation  approach. Artificial  Intelligence in Geosciences , 3 , 28–45. https://doi.org/10.1016/J.AIIG.2022.07.001
Schnyer,  D.  M.,  Clasen,  P.  C.,  Gonzalez,  C.,  & Beevers,  C.  G.  (2017).  Evaluating  the diagnostic  utility  of  applying  a  machine learning algorithm to  diffusion  tensor  MRI measures  in  individuals  with  major depressive  disorder. Psychiatry  Research: Neuroimaging , 264 , 1–9. https://doi.org/10.1016/j.pscychresns.2017. 03.003 Syamsurizal,  Cumel,  Zamri,  D.,  &  Rahmaddeni. (2022). Perbandingan Metode Data Mining untuk  Prediksi  Banjir  Dengan  Algoritma Naïve  Bayes  dan  KNN. SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat , 40–48. https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
/article/view/353

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.   No.  , Bln  Tahun eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Wibawa, A. P., Guntur, M. P. A., Akbar, M. F., & Dwiyanto,  F.  A.  (2018). Metode-metode Klasifikasi . 3 (1), 134–138. Widiastuti, W. (2017). Penggunaan Twitter untuk Mendeteksi Banjir Melalui Pendekatan Text Mining dan Evaluasinya. SEMINAR NASIONAL  STATISTIKA  FMIPA  UNPAD
2017 (SNS VI) , 47–54. Yan, T., Shen, S. L., Zhou, A., & Chen, X. (2022). Prediction of geological characteristics from shield operational parameters by integrating grid search and K-fold cross validation into stacking classification algorithm. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering , 14 (4), 1292–1303. https://doi.org/10.1016/J.JRMGE.2022.03. 002 Zhou, F., Zhang, Z., & Chen, D. (2021). Real-time fault diagnosis using deep fusion of features extracted  by  PeLSTM  and  CNN. Fault
Diagnosis  and  Prognosis  Techniques  for
Complex  Engineering  Systems ,  353–401. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-822473- 1.00003-3