http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Daerah Rawan Banjir menggunakan 10-Fold Cross Validation dan K-Nearest Neighbors

## Classification of Flood-Prone Areas Using 10-Fold Cross Validation and K- Nearest Neighbors
1 Adyatma Andhika Bagaskara*, 2 Kristoko Dwi Hartomo
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jalan Dr. O. Notohamidjojo No.1 - 10, Blotongan, Kec. Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah 50715,
Indonesia *e-mail: 682019079@student.uksw.edu
( received : 31 Oktober 2023, revised : 5 November 2023, accepted : 6 November 2023)

## Abstrak
Banjir  terjadi  ketika  volume  air  melebihi  kapasitas  penampungan  atau  aliran  normal  saluran  air, seperti  sungai,  danau,  kanal,  atau  sistem  drainase.  Pada  tahun  2021  dan  2022,  terjadi  88  bencana banjir di Semarang. Faktor-faktor yang memengaruhi terjadinya bencana banjir termasuk curah hujan, kemiringan  lahan,  dan  indeks  tutupan  vegetasi  (NDVI).  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi daerah-daerah di Semarang yang rentan terhadap banjir dengan memetapkannya  berdasarkan  curah  hujan,  indeks  vegetasi,  dan  kemiringan  lahan.  Status  yang diklasifikasikan  adalah  daerah  rawan  banjir  dan  daerah  tidak  rawan  banjir.  Evaluasi  spasial  daerah rawan  banjir  berdasarkan  GIS  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  dengan  bahasa  pemrograman  R  untuk  mencapai  tujuan  ini.  Pengujian  k  optimal menggunakan  metode  10-Fold  Cross  Validation  mengungkapkan  bahwa  akurasi  tertinggi  sistem tercapai  dengan  metode  K-NN  pada  k=7,  mencapai  86%.  Temuan  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  delapan  kecamatan  di  Semarang  rentan  terhadap  banjir,  sedangkan  167  daerah  di  Semarang tidak menunjukkan kerentanan terhadap banjir. Potensi daerah rawan banjir direpresentasikan dengan pembuatan peta kerawanan banjir Semarang menggunakan perangkat lunak Quantum GIS.
Kata kunci: Banjir, K-NN, QGIS, 10-fold cross-validation, Pemetaan

## Abstract
Floods  occur  when  the  volume  of  water  exceeds  the  capacity  of  containment  or  the  normal  flow  of water channels, such as rivers, lakes, canals, or drainage systems. In 2021 and 2022, there were 88 flood  disasters  in  Semarang.  Factors  influencing  the  occurrence  of  flood  disasters  include  rainfall, land slope, and the vegetation cover index (NDVI). The main objective of this research is to identify and classify areas in Semarang that are susceptible to flooding by mapping them based on rainfall, vegetation index, and land slope. The classified statuses are flood-prone areas and non-flood-prone areas. A spatial assessment of areas prone to flooding based on GIS is performed using the K-Nearest Neighbor  (K-NN)  classification  algorithm  with  the  R  programming  language  to  accomplish  this objective.  Optimal  k  testing  using  the  10-fold  cross-validation  method  reveals  that  the  highest accuracy of the system is achieved with the K-NN method at k=7, reaching 86%. The findings from this study suggest that eight sub-district areas within Semarang are susceptible to flooding, whereas 167 areas in Semarang do not exhibit susceptibility to floods. The potential areas prone to flooding are represented by making a Semarang flood susceptibility map using Quantum GIS software.
Keywords: Flood, K-NN, QGIS, 10-fold cross-validation, Mapping

## 1 PENDAHULUAN
Semarang  adalah  salah  satu  kota  di  Indonesia  yang  sering  terkena  bencana  banjir.  Berdasarkan data  Indeks  Risiko  Bencana  Indonesia (IRBI)  [1],  Semarang  memiliki  tingkat  risiko  tinggi  terhadap bencana banjir. Pada tahun 2021, Semarang  mengalami 432 bencana, di antaranya 88 adalah banjir,
menempati  peringkat  kedua  setelah  tanah  longsor  dalam  tujuh  jenis  bencana  yang  terjadi.  Sebagai salah  satu  kota  yang  rawan  banjir  di  Indonesia,  pemetaan  akurat  diperlukan  untuk  mengidentifikasi daerah yang rentan terhadap banjir.
Salah  satu  langkah  untuk  mengurangi  dan  mencegah  kerugian  akibat  banjir  adalah  dengan melakukan  evaluasi  risiko  banjir.  Evaluasi  risiko  banjir  adalah  alat  yang  digunakan  untuk  menilai sejauh mana kemungkinan dan besarnya dampak yang dapat ditimbulkan oleh banjir di suatu wilayah. Evaluasi risiko banjir merupakan dasar yang diperlukan untuk memastikan koordinasi dan efektivitas upaya penanggulangan bencana [2].
Dalam penelitian ini, Sistem Informasi Geografis (SIG) menjadi alternatif untuk menggambarkan hasil penilaian risiko banjir, terutama di Kota Semarang melalui representasi peta spasial. SIG adalah suatu  sistem  komputer  yang  digunakan  untuk  mengelola  data  lingkungan  dengan  fokus  pada  unsur geografis. Prinsip-prinsip yang ada dalam SIG dapat mendukung dalam pembuatan peta dan analisis risiko banjir di wilayah yang sedang diobservasi. [2].
Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan perangkat lunak Quantum Geographic Information System (QGIS)  digunakan  sebagai  alat  analisis.  Algoritma  K-NN  adalah  salah  satu  algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi. K-Nearest Neighbor membuat prediksi melalui supervised learning , di mana hasil dari suatu contoh kueri ditentukan berdasarkan mayoritas kategori tetangga terdekatnya[3]. Algoritma ini bekerja dengan mencari tetangga terdekat dari titik data yang diberikan.  Dalam  konteks  pemetaan  daerah  rawan  banjir,  algoritma  K-NN  dapat  memetakan  daerah yang rentan terhadap banjir berdasarkan data yang terkumpul.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  data  yang  digunakan  meliputi  data  curah  hujan, data  kemiringan  lahan,  dan  data  NDVI  untuk  menentukan  daerah  rawan  banjir  di  Kota  Semarang. Data  ini  akan  diproses  menggunakan  algoritma  K-NN  dan  QGIS  untuk  memetakan  daerah  yang rawan.  Keunikan  penelitian  ini  terletak  pada  optimasi  K-NN  dengan  metode 10-Fold  Cross- Validation untuk meningkatkan akurasi hasil klasifikasi.

## 2 TINJAUAN LITERATUR
Untuk  menunjang  penelitian  ini,  perlu  merujuk  kepada  literatur-literatur  yang  sudah  ada sebelumnya.  Literatur  tersebut  mencakup  hal-hal  yang  dapat  digunakan  dalam  penelitian ini, seperti K-NN, 10-Fold Cross-Validation , kemiringan lahan, NDVI, dan curah hujan.

## 2.1  K-Nearest Neighbors (K-NN)
K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah  sebuah  algoritma  machine  learning  yang  digunakan  untuk tugas  klasifikasi  dan  regresi  [3].  Algoritma  ini  didasarkan  pada  konsep  bahwa  objek-objek  dengan fitur yang serupa cenderung mengelompok dalam ruang fitur. K-Nearest Neighbor (K-NN) termasuk dalam  kategori  pembelajaran  berbasis  contoh.  Algoritma  ini  juga  dianggap  sebagai  teknik pembelajaran yang malas (lazy learning). K-NN melibatkan pencarian sekelompok objek k dalam data pelatihan yang paling dekat dengan objek dalam data uji atau data latih [4].
K-NN  telah  diimplementasikan  oleh  Tempola  [5]  untuk  menentukan  status  gunung  berapi dengan  menggunakan  validasi  silang  K-Fold  untuk  pengujian  akurasi  algoritma.  Berdasarkan pengujian  yang  dilakukan  pada  sistem  tersebut,  akurasi  rata-rata  sebesar  63,68%  diperoleh  dengan deviasi  standar  sebesar  7,47%.  K-NN  juga  telah  diimplementasikan  oleh  Pasaribu  [6]  untuk pemantauan bencana alam menggunakan data media sosial. Para peneliti menyimpulkan bahwa nilai pengujian  matriks  kebingungan  terbaik  dengan  metrik  Jaccard  adalah  86%.  Selain  itu,  algoritma  K- NN  juga  diimplementasikan  dalam  studi  oleh  Cumel  [7]  untuk  memprediksi  banjir  di  Jakarta.  Data yang diprediksi dengan akurat terbukti dalam confussion matrix , dengan nilai akurasi tertinggi sebesar 88,9% dengan K=5.  Selain  untuk  prediksi  banjir, K-NN  juga telah  digunakan  dalam  penelitian  oleh Fitri  untuk  mengklasifikasikan  kelainan  sel  darah  putih  dengan  akurasi  terbaik  mencapai  94,3% dengan k = 23 [8].

## 2.2   10-Fold Cross-Validation
Validasi  silang  ( cross-validation )  adalah  metode  validasi  model  yang  digunakan  untuk  menilai sejauh mana hasil analisis statistik berlaku untuk dataset yang secara independen terpisah. Teknik ini
utamanya  digunakan  untuk  prediksi  dengan  model-model  dan  untuk  mengevaluasi  tingkat  akurasi model-model prediksi saat diterapkan dalam situasi dunia nyata [9].
Menggunakan  validasi  silang  K-Fold  memberikan  keuntungan  dalam  mengidentifikasi  model dengan  akurasi  tertinggi.  Hal  ini  terjadi  karena  data  dibagi  secara  acak,  memungkinkan  kita  untuk mengamati komposisi model yang paling optimal [10].

## 2.3  Kemiringan Lahan
Kemiringan lereng memiliki dampak pada jumlah dan kecepatan air permukaan yang mengalir, drainase  permukaan,  penggunaan  lahan,  dan  erosi.  Jika  lerengnya  datar,  aliran  air  permukaan  akan lambat, meningkatkan risiko genangan atau banjir. Sebaliknya, lereng yang curam akan mempercepat aliran air permukaan, mengalirkan hujan dengan cepat dan mengurangi risiko banjir [11].
Peta kemiringan lahan didapatkan dari proses pengolahan data Digital Elevation Model (DEM) suatu  area  dengan  analisa slope menggunakan software QGIS.  Data  DEM  yang  sudah  diolah kemudian  dikelompokan  ke  kelas-kelas  untuk  digunakan  sebagai  parameter  analisa  daerah  rawan banjir.

## 2.4  Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
NDVI merupakan indeks vegetasi yang menandakan tingkat kehijauan suatu wilayah yang diolah dari pengolahan beberapa kanal sensor satelit.
NDVI dihitung dengan menggunakan rumus NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED), di mana NIR (Near-Infrared)  dan  RED  (Merah)  mewakili  jumlah  reflektansi  dalam  kanal  inframerah-dekat  dan kanal  merah  yang  dipantulkan  oleh  vegetasi  dan  diukur  oleh  sensor  satelit.  Formula  tersebut didasarkan  pada  fakta  bahwa  klorofil  menyerap  cahaya  merah  sedangkan  mesofil  memantulkan cahaya inframerah dekat . Nilai NDVI berkisar dari -1 ke +1, di mana nilai negatif menandakan tidak adanya vegetasi [12].

## Gambar 1. Rentang Nilai NDVI
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  daerah  yang  memiliki  nilai  NDVI  mendekati  1  menandakan wilayah  dengan  vegetasi  tinggi  (hutan  lebat),  sedangkan  wilayah  yang  memiliki  nilai  NDVI mendekati 0 maka menandakan wilayah dengan vegetasi rendah atau tidak ada vegetasi (perairan atau tanah bebatuan) [13].

## 2.5  Curah Hujan
Curah hujan merupakan besarnya volume hujan yang jatuh pada satu area pada periode tertentu.. Curah  hujan  sangat  mempengaruhi  terjadinya  potensi  bencana  banjir,  jika  suatu  daerah  memiliki curah hujan tinggi maka daerah tersebut berpotensi tinggi menghadapi bencana banjir sedangkan jika daerah  tersebut  memiliki  curah  hujan  yang  rendah  maka  daerah  tersebut  berpotensi  rendah  dalam menghadapi  bencana  banjir  [11].  Satuan  curah  hujan  dinyatakan  dalam  millimeter  dan  dihitung dengan  membagi  volume  air  hujan  dengan  luas  alas,  yang  artinya  jika  suatu  lokasi  memiliki  curah hujan sebesar 10mm maka lokasi tersebut digenangi air setinggi 10 mm.
Metode  IDW  merupakan  salah  satu  metode  interpolasi  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat peta curah hujan yang mudah dipahami dan mudah diimplementasikan. Metode IDW digunakan untuk mengetahui  nilai  dari  suatu  titik  sampel  yang  belum  diketahui  nilainya  [14].  Keunggulan  utama metode  interpolasi  IDW  adalah  kemampuannya  untuk  mengatur  ciri-ciri  interpolasi  dengan membatasi penggunaan titik-titik masukan dalam proses tersebut. Titik-titik yang berjauhan dari titik sampel dan dianggap memiliki hubungan spasial yang rendah atau bahkan tidak ada hubungan spasial bisa dikecualikan dari perhitungan [15].

## 3 METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  10-Fold  Cross  Validation untuk menemukan nilai K optimal. Diagram alur untuk metode K-NN digambarkan dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Pengujian K-NN
Gambar  2  menjelaskan  klasifikasi  daerah  rawan  banjir  di  Kota  Semarang  dimulai  dengan langkah pertama yaitu memasukkan dataset ke dalam sistem. Selanjutnya, dataset ini dibagi menjadi dua  bagian,  yakni  data  uji  dan  data  latih.  Kemudian,  untuk  menemukan  nilai  k  yang  optimal, dilakukan  pencarian  menggunakan  metode 10-fold  cross  validation .  Setelah  mendapatkan  nilai  k optimal  dengan  akurasi  tertinggi,  langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan  model  K-Nearest Neighbors (KNN) dengan nilai k tersebut untuk melakukan pengujian.  Untuk menguji validitas data dan  menganalisis  hasilnya,  digunakan confussion  matrix. Hasil  dari  model  KNN  ini  kemudian dianalisis  dan  diinterpretasikan  untuk  menciptakan  peta  yang  menunjukkan  daerah-daerah  rawan banjir di kota Semarang.

## 3.1   Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data band 5  dan band  4 citra  Landsat  8  OLI  dengan  jalur/baris 120/065  untuk  diolah  menjadi  NDVI  diperoleh  dari  Januari  2021  hingga  Desember  2022,  yang diambil dari United States Geological Survey (USGS). Data curah hujan harian  diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika Indonesia (BMKG), di mana data curah hujan harian diambil mulai  dari  Januari  2021  hingga  Desember  2022.  Data  kemiringan  lahan Digital  Elevation  Model
(DEM)  dapat  digunakan  untuk  membuat  peta  kemiringanlahan.  Peta  DEM  diunduh  dari  situs  web Geospasial Indonesia.

## 3.2   Pengolahan Data
Data NDVI, curah hujan dan kemiringan lahan yang sudah diolah dari citra satelit dikelompokan menjadi  175  dataset  sesuai  dengan  jumlah  kelurahan  yang  ada  di  Kota  Semarang  kemudian  dibagi menjadi  124  data  latih  dan  51  data  uji  untuk  dimasukan  kedalam  algoritma  K-NN. 10-Fold  Cross Validation dilakukan  sebelum  memulai  algoritma  untuk  mencari  K  dengan  akurasi  tertinggi.  Hasil dari  pengolahan  data  menggunakan  K-NN  diperiksa  ulang  dengan confussion  matrix untuk mengetahui tingkat akurasi algoritma.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dengan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) menggunakan bahasa pemrograman R dilakukan dengan memulai inisialisasi berbagai nilai k, kemudian memilih nilai k yang  memberikan akurasi  tertinggi  untuk  proses  validasi  data  menggunakan  10  fold-cross  validation.  Nilai  K  dengan akurasi  tertinggi  dipilih  untuk  menjalankan  model  K-NN  dan  diuji  menggunakan  confusion  matrix untuk mengetahui keakuratan model K-NN.
Pengujian  sistem  menggunakan  metode  klasifikasi  K-NN  melibatkan  3  data,  yaitu  data  curah hujan,  data  kemiringan  lahan  dan  data  NDVI.  Sementara  itu  hasil  pengolahan  diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu, wilayah terprediksi banjir dan wilayah terprediksi tidak banjir.

## Gambar 3. Peta Curah Hujan Kota Semarang
Rata-rata  curah  hujan  di  Semarang  diperoleh  dari  pengolahan  data  curah  hujan  oleh  BMKG menggunakan  metode  IDW.  Dapat  dilihat  pada  gambar  3,  curah  hujan  di  Semarang  dibagi  menjadi empat  klasifikasi:  daerah  dengan  curah  hujan  rendah,  daerah  dengan  curah  hujan  menengah,  daerah dengan curah hujan tinggi, dan daerah dengan curah hujan sangat tinggi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Peta NDVI Kota Semarang
Gambar 4 menunjukkan indeks vegetasi di Semarang, di mana sebagian besar wilayah memiliki vegetasi  dengan  kepadatan  rendah.  Wilayah-wilayah  dengan  vegetasi  berkepadatan  rendah  terutama meliputi bagian-bagian bawah Semarang, seperti kecamatan Tugu, Semarang Barat, Semarang Utara, Semarang Tengah, Semarang Timur, Gayamsari, Pedurungan, Genuk, Gajahmungkur, dan Candisari.

## Gambar 5. Peta Kemiringan Lahan Kota Semarang
Gambar  5  mengindikasikan  bahwa  dari  175  lingkungan  di  wilayah  Semarang,  sebagian  besar memiliki lereng yang datar, dengan hanya sebagian kecil memiliki lereng yang lebih curam.
Dalam  penelitian  ini,  sebanyak  175  dataset  per  lingkungan  dikumpulkan.  Sebelum  pengujian dengan validasi data, pengujian dilakukan dengan menerapkan berbagai nilai parameter ‘k’ dan hasil akurasi  untuk  setiap  parameter  ‘k’  diuji.  Parameter  ‘k’  dengan  akurasi  tertinggi  dipilih  untuk pengujian lanjutan menggunakan data validasi.
Data  dibagi  menjadi  124  data  latih  dan  51  data  uji  untuk  pengujian  dengan  berbagai  nilai  ‘k’. Metode 10-fold cross validation digunakan untuk menguji variasi ‘k’. Hasil akurasi untuk pengujian setiap ‘k’ adalah sebagai berikut: k=5 dengan akurasi 84%, k=7 dengan akurasi 85%, dan k=9 dengan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
akurasi  84%.  Nilai  ‘k’  dengan  akurasi  tertinggi  digunakan  untuk  menjalankan  model  K-NN,  maka nilai ‘k’ yang digunakan untuk model adalah k=7.

## Gambar 6. Grafik Akurasi Parameter K
Pada  gambar  6,  hasil  akurasi  parameter  'k'  menunjukkan  nilai  tertinggi  pada  angka  7,  yaitu sebesar 85%. Oleh karena itu, k=7 digunakan untuk model K-NN dalam prediksi bencana banjir. Data NDVI, curah hujan, dan kemiringan lahan dari 175 lingkungan diproses menggunakan model K-NN dengan k=7. Analisis confusion matrix digunakan untuk mengukur kinerja model.

## Gambar 7. Confusion Matrix
Data pada Gambar 7 menunjukkan tingkat akurasi model sebesar 86%, dengan delapan area yang diidentifikasi sebagai wilayah terprediksi banjir dan 167 sebagai wilayah yang terprediksi tidak banjir.
Hasil  prediksi  banjir  untuk  setiap  kelurahan  di  Kota  Semarang  direpresentasikan  secara  visual dengan  membuat  peta  menggunakan  perangkat  lunak open  source  Quantum  GIS .  Visualisasi  peta prediksi banjir dapat dilihat pada Gambar 8.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 8. Peta Prediksi Banjir Kota Semarang
Gambar 8 mengilustrasikan bahwa wilayah yang berwarna merah merupakan wilayah terprediksi banjir, sementara  wilayah yang berwarna hijau merupakan wilayah terprediksi tidak banjir. Wilayah yang terprediksi banjir meliputi Kecamatan  Bandarharjo, Kecamatan  Bulustalan, Kecamatan Karang Anyar,  Kecamatan  Kemijen,  Kecamatan  Mangkang  Wetan,  Kecamatan  Mangunharjo,  Kecamatan Pindrikan  Lor,  dan  Kecamatan  Trimulyo  sementara  wilayah  yang  terprediksi tidak  banjir  mencakup wilayah di luar wilayah terprediksi banjir.

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  berhasil memprediksi  daerah  rawan  banjir  di  Kota  Semarang.  Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dapat menentukan  klasifikasi  banjir  dengan  mempertimbangkan  hubungan  antara  curah  hujan,  NDVI,  dan kemiringan  lahan.  Nilai  optimal  'k'  dalam  algoritma  K-NN  ditentukan  berdasarkan  akurasi  rata-rata melalui 10-fold cross-validation , yang menghasilkan akurasi tertinggi pada k=7, mencapai 85%. Hasil pengolahan  data  curah  hujan,  NDVI,  dan  kemiringan  lahan  untuk  setiap  kecamatan  di  Semarang menggunakan  algoritma  K-NN  menunjukkan  bahwa  daerah  rawan  banjir  meliputi  Kecamatan Bandarharjo,  Kecamatan  Bulustalan,  Kecamatan  Karang  Anyar,  Kecamatan  Kemijen,  Kecamatan Mangkang  Wetan,  Kecamatan  Mangunharjo,  Kecamatan  Pindrikan  Lor,  dan  Kecamatan  Trimulyo dengan  akurasi  data  sebesar  86%  sebagaimana  diukur  dengan  analisa confusion  matrix. Untuk penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  menggunakan  data  yang  lebih  baru  dan  menggabungkan parameter  tambahan  seperti  aliran  sungai,  NDWI,  dan  SAVI  untuk  meningkatkan  akurasi  model  K- NN dalam memprediksi daerah rawan banjir. Untuk membuat peta potensi banjir yang lebih rinci dan spesifik,  pemetaan  daerah  rawan  banjir  juga  dapat  dilakukan  dalam  skala  yang  lebih  kecil,  seperti pada tingkat RT dan RW.

## REFERENSI
[1]  A. W. Adi et al., “Indeks risiko bencana Indonesia tahun 2021,” pp. 11–3, 2022. \
[2]  A. T. Ujung, A. L. Nugraha, and H. S. Firdaus, “Kajian Pemetaan Risiko Bencana Banjir Kota Semarang Dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis,” J. Geod. Undip , vol. 8, no. 4, pp. 154–164, 2019.
[3]  R. Situmorang et al., “Model Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Naïve Bayes,” vol. 7, no. 1, pp. 250–254, 2023.
[4]  B. J. A. Gunadi, A. L. Nugraha, and A. Suprayogi, “Aplikasi Pemetaan Multi Risiko Bencana di Kabupaten Banyumas Menggunakan Open Source Software GIS,” Geod. Undip Oktober, vol. 4, no. 4, pp. 287–296, 2015.
[5]  F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive Bayes  pada  Penentuan  Status  Gunung  Berapi  dengan K-Fold  Cross  Validation,” J. Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.
[6]  K. Pasaribu, R. Saputra, and C. Setianingsih, “Sistem Informasi Monitoring Bencana Alam Dari Data  Media  Sosial  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Natural  Disaster  Monitoring Information System From Social Media Data Using K-Nearest Neighbor Method,” vol. 8, no. 5, pp. 6684–6693, 2021.
[7]  S. Cumel, David Zamri, Rahmaddeni, “Perbandingan Metode Data Mining untuk Prediksi Banjir Dengan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan …, pp. 40–48, 2022, [Online].Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/353%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.p hp/sentimas/article/download/353/132.
[8]  Z.  E.  Fitri,  L.  N.  Y.  Syahputri,  and  A.  M.  N.  Imron,  “Classification  of  White  Blood  Cell Abnormalities  for  Early  Detection  of  Myeloproliferative  Neoplasms  Syndrome  Based  on  K- Nearest  Neighbour,”  Sci.  J.  Informatics,  vol.  7,  no.  1,  pp.  136–142,  2020,  doi: 10.15294/sji.v7i1.24372.
[9]  H.  Azis,  P.  Purnawansyah,  F.  Fattah,  and  I.  P.  Putri,  “Performa  Klasifikasi  K-NN  dan  Cross Validation Pada Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, pp. 81–86, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
[10] R.  R.  R.  Arisandi,  B.  Warsito,  and  A.  R.  Hakim,  “Aplikasi  Naïve  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada Klasifikasi Status Gizi Balita Stunting Dengan Pengujian K-Fold Cross Validation,” J. Gaussian, vol. 11, no. 1, pp. 130–139, 2022, doi: 10.14710/j.gauss.v11i1.33991.
[11] N. Anggraini et al., “Analisis Pemetaan Daerah Rawan Banjir Di Kota Medan Tahun 2020,” J. Samudra Geogr., vol. 4, no. 2, pp. 27–33, 2021, doi: 10.33059/jsg.v4i2.3851.
[12] Y.  Riko,  A.  I.  Meha,  and  S.  Y.  J.  Prasetyo,  “Perubahan  Konversi  Lahan  Menggunakan  NDVI, EVI, SAVI dan PCA pada Citra Landsat 8 (Studi Kasus : Kota Salatiga),” Indones. J.  Comput. Model. , vol. 1, pp. 25–30, 2019.
[13] S.  Yulianto  Joko  Praetyo,  K.  Dwi  Hartomo,  B.  Hasiholan  Simanjuntak,  and  D.  Widiyanto Candra, “Mitigation & Identification for Local Aridity, Based of Vegetation Indices Combined with Spatial Statistics & Clustering K Means,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1235, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1235/1/012028.
[14] P.  S.  Ananda,  “Analisa  Potensi  Bencana  Tanah  Longsor  menggunakan  Interpolasi  Inverse Distance Weighted ( IDW ),” vol. 6, no. 1, pp. 6–9, 2022.
[15] B. Laurensz, F. Lawalata, and S. Y. J. Prasetyo, “Potensi resiko banjir dengan menggunakan citra satelit (Studi kasus: Kota Manado, Provinsi Sulawesi Utara),” Indones. J. Comput. Model. , vol. 2, no. 1, pp. 17–24, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/2536.