## EVALUASI SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN OPTIMASI METODE GENETIC ALGORITHM PADA KLASIFIKASI BANJIR KOTA SAMARINDA

## Evaluation Support Vector Machine With Optimization Genetic Algorithm
Method On Flood Classification In Samarinda
Yuliana Dilla Evitasari Wawan Joko Pranoto Naufal Adzmi Verdikha Program Studi teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur 1911102441117@umkt.ac.id

## ABSTRAK
Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi di Indonesia, terutama di kota Samarinda yang terletak di Kalimantan Timur. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dengan menerapkan metode seleksi fitur menggunakan Genetic Algorithm  (GA).  Melalui  analisis  data  banjir  kota  Samarinda,  ditemukan  bahwa  terdapat  tiga  atribut  yang  paling berpengaruh terhadap terjadinya banjir, yaitu kelembapan, lamanya penyinaran matahari, dan kecepatan angin. Selanjutnya, penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  mengklasifikasikan  data  banjir.  Dengan menerapkan  seleksi  fitur  menggunakan  GA,  hasil  pengujian  menunjukkan  peningkatan  akurasi  algoritma  SVM  sebesar 13.45%.  Sebelum  penerapan  seleksi  fitur,  akurasi  SVM  hanya  mencapai  52,71%,  namun  setelah  penerapan  seleksi  fitur menggunakan GA, akurasi meningkat menjadi 66,16%. Hasil ini membuktikan bahwa seleksi fitur dengan menggunakan GA efektif  dalam  meningkatkan  akurasi  prediksi  banjir.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  seleksi  fitur  menggunakan  GA dapat  mengidentifikasi  atribut-atribut  yang  paling  berpengaruh  terhadap  terjadinya  banjir  di  kota  Samarinda.  Penerapan seleksi fitur ini menghasilkan peningkatan signifikan dalam akurasi algoritma SVM untuk prediksi banjir.

## Kata kunci: Klasifikasi, Support vector Machine, Genetica Algorithm, Data Mining, Banjir

## ABSTRACT
Flooding is a natural disaster that often occurs in Indonesia, especially in the city of Samarinda, which is located in East Kalimantan. This research aims to improve accuracy by applying a feature selection method using Genetic Algorithm (GA). Through analyzing the flood data of Samarinda city, it was found that there are three attributes that have the most influence on the occurrence of floods,  namely  humidity,  length  of  sunshine,  and  wind  speed.  Furthermore,  this  study  used  the  Support  Vector  Machine  (SVM) algorithm to classify the flood data. By applying feature selection using GA, the test results show an increase in the accuracy of the SVM algorithm by 13.45%. Before the application of feature selection, the accuracy of SVM only reached 52.71%, but after the application of feature selection using GA, the accuracy increased to 66.16%. These results prove that feature selection using GA is effective in improving flood prediction accuracy. The conclusion of this research is that feature selection using GA can identify the attributes that have the most influence on the occurrence of floods in Samarinda. The application of this feature selection resulted in a significant increase in the accuracy of the SVM algorithm for flood prediction.
Keywords: Classification, Support Vector Machine, Genetic Algorithm, Data Mining, Flood

## Pendahuluan
Banjir  merupakan  bencana  alam  yang  dapat diprediksi datangnya dengan memperhatikan curah hujan dan  aliran  air  dan  pada  umumnya  terjadi  karena  curah hujan  tinggi  terhadap  suatu  daerah,  namun  banjir  juga bisa  terjadi  karena  kondisi  lingkungan  seperti
berkurangnya lahan terbuka hijau. Ancaman banjir sering terjadi  di  beberapa  provinsi  di  Indonesia,  khususnya Kalimantan  Timur.  Di  Ibu  Kota  Kalimantan  Timur sendiri  yakni  Samarinda,  banjir  menjadi  fenomena  rutin yang kerap kali melanda setiap tahun.
Banjir di klasifikasikan menurut proses penyebabnya untuk  membantu  dalam  meningkatkan  akurasi  estimasi frekuensi terjadinya banjir dan besaran banjir (Tarasova et  al.,  2019).  Data  Mining  dalam  pemanfaatannya  juga dapat  dihubungkan  dengan  berbagai  aspek  termasuk bencana alam, khususnya banjir. Data mining mempunyai peran  penting  dalam  menyatukan  teknologi  dan penelitian. Dapat mengidentifikasi aturan asosiasi dengan klasifikasi  serta  pengenalan  bekerja  dengan  kategorisasi yang  mendapatkan  beberapa  hasil  buruk,  rata-rata  dan baik (Mian & Ghabban, 2022).
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  salah  satu algoritma  yang  paling  sering  digunakan  pada prediksi/klasifikasi dalam data mining.  SVM adalah salah satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  data menggunakan  hyperplane  (Fitriana  &  Sibaroni,  2020). Namun  pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh (Abdullah  &  Utami,  2018)  algoritma  SVM  mempunyai tingkat  akurasi  yang  rendah.  Oleh  karena  itu  akan diterapkan algoritma optimasi untuk membuat performa yang  dihasilkan  dapat  lebih  baik  dengan  menggunakan feature selection.
Genetic  Algorithm  adalah  salah  satu  algoritma optimasi  yang  kuat  dan  dapat  digunakan  pada  berbagai studi  kasus  dengan  pengunaan  prinsip  teori  evolusi. Algoritma ini sering digunakan untuk menemukan solusi optimal  pada  kasus  yang  sederhana  samapai  yang  rumit (Elva, 2019).
Dari  beberapa  uraian  diatas  maka  penelitian  ini menggunakan  metode  Genetic  Algorithm  untuk menyeleksi  fitur  mana  yang  paling  berpengaruh  pada dataset  banjir  kota  Samarinda  dan  untuk  mencari  nilai perubahan yang terjadi terhadap model klasifikasi banjir ketika menggunakan fitur dataset keseluruhan dan ketika menggunakan fitur yang telah diseleksi oleh GA.

## Metode
Pada  penelitian  ini  teknik  analisis  datanya  akan disesuaikan  dengan  metode  CRISP-DM  (Cross-Industry Standard  Process  for  Data  Mining)  merupakan  proses model  standar  yang  sering  digunakan  dalam  data mining(Schröer et al., 2021).
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder Banjir  Kota  Samarinda  periode  tahun  2019-2022  yang diperoleh secara langsung oleh peneliti melalui observasi langsung  ke  BPBD  (Badan  Penanggulangan  Bencana Daerah) Kota Samarinda dan BMKG Kota Samarinda.
Setelah  itu,  akan  dilakukan  penerapan  model SVM  dan  SVM  +  GA  menggunakan  python.  Hasil  dari kedua  model  tersebut  akan  dilihat  nilai  akurasinya  dan akan  di  evaluasi  untuk  mengetahui  apakah  terjadi peningkatan akurasi dengan menggunakan optimasi GA. Alur penelitian ditunjukan pada gambar I.
Untuk menghindari pengolahan data yang tidak diperlukan  dilakukan  data  pre-pocessing  dengan beberapa  tahapan  yang  harus  dilalui  seperti  data integration,  data  selection,  data  transformation,  data cleaning, dan data balancing.
1. Data Integration
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  penggabungan  data BMKG yang memiliki 10 atribut dan data BPBD Kota Samarinda  yang  memiliki  11  atribut.  Proses penggabungan tersebut disesuaikan agar data BMKG dan  BPBD  dapat  saling  melengkapi  untuk
menciptakan dataset yang baik pada klasifikasi banjir.
2. Data Selection Tahap  ini  dilakukan  untuk  memilih  atribut  apa  saja yang  akan  digunakan  dan  pada  penelitian  ini  atribut yang  akan  digunakan  berjumlah  10  meliputi Temperatur-maksimum(Tn), Temperatur-
minimum(Tx),
Temperatur-rata-rata(Tavg), Kelembapan-rata-rata(RH_avg), Curah-hujan(RR), Lamanya-penyinaran-matahari(ss), Arah-angin- maksimum(ff_x), Kecepatan-angin-
maksimum(ddd_x), Kecepatan-angin-rata- rata(ff_avg),  Arah-angin-terbanyak(ddd_car)  dan Terjadi-Banjir.
3. Data Transformation Pada  tahap  ini  dilakukan  transformasi  pada  atribut Arah  Angin  dikarenakan  algoritma  yang  digunakan pada  penelitian  ini  tidak  dapat  mengolah  atribut dalam  bentuk  string,  oleh  karena  itu  atribut  yang semula  dalam  bentuk  string  akan  di  tranformasikan menjadi atribut numerik.
Gambar  1. Alur Penelitian
ddd_car (Sebelum Transformasi) E
C S NE NW N ddd_car (Sesudah Transformasi) 45 0 225 90 360 135
4. Data Cleaning Pembersihan data dilakukan dengan cara membersihkan  data  yang  kosong  atau  tidak  lengkap sehingga  pada  saat  proses  pemodelan  dapat memberikan  hasil  akurasi  yang  maksimal.  Dalam penelitian  ini  salah  satu  tugas  data  cleaning  adalah menangani  nilai  kosong  pada  data.  Data  yang memiliki  nilai  kosong  akan  digantikan  dengan  nilai rata-rata dari masing-masing kolom atribut.
5. Data Balancing
Sebelum  melakukan  data  balancing,  terdapat ketidakseimbangan  yang  signifikan  antara  kelas terjadi  banjir  dan  kelas  tidak  terjadi  banjir.  Jumlah sampel pada kelas terjadi banjir hanya 75, sementara jumlah  sampel  pada  kelas  tidak  terjadi  banjir sebanyak 1386.  Untuk mengatasi ketidakseimbangan ini  maka  akan  menggunakan  teknik  oversampling agar  jumlah  sampel  pada  kelas  terjadi  banjir  sejajar dengan jumlah sampel pada kelas tidak terjadi banjir, yaitu  sebanyak  1386.  Setelah  melakukan  balancing dengan  teknik  oversampling,  jumlah  sampel  pada kelas  terjadi  banjir  naik  menjadi  1386.  Dengan demikian  distribusi  data  menjadi  lebih  seimbang antara  kelas  terjadi  banjir  dan  kelas  tidak  terjadi banjir.  Setelah  melakukan  data  balancing  maka  total data final berjumlah 2772 record.

## Gambar 2. Hasil Data Balancing
Sebelum  dilakukan  modelling  dataset  dibagi menjadi dua  bagian  yaitu data  training dan data  testing. Data  training  digunakan  saat  melakukan  modelling sedangkan  data  testing  digunakan  saat  mengevaluasi model yang telah dibangun. Pada penelitian ini digunakan teknik K-Fold Cross Validation dengan nilai K=10.
Selanjutnya  pemodelan  SVM  dan  SVM  +  GA akan  menggunakan  python  untuk  mengetahui  tingkat akurasi tiap-tiap model.

## Hasil Dan Pembahasan
Setelah  proses  pengumpulan  data  dilakukan akan  dilanjutkan  dengan  data  preprocessing  yang  mana didalamnya  terdapat  beberapa  tahapan  yaitu  data integration,  data  selection,  data  transformation,  data cleaning  dan  data  balancing  untuk  menghasilkan  data yang  lebih  baik  dan  akurat.  Berdasarkan  tahapan  yang sudah dilakukan maka dilanjutkan penerapan model SVM untuk  membandingkan  nilai  akurasi  sebelum  dan sesudah dioptimasi dengan GA.
Berdasarkan  hasil  pengujian,  maka  diperoleh hasil  akurasi  dari  pengujian  pemodelan  SVM  dengan teknik  cross  validation  K=10  dan  confusion  matrixnya.

## Tabel 1. Hasil Akurasi SVM
Fold TP FP TN FN Akurasi 1 124 130 9 15 47.48% 2 115 124 15 24 46.67% 3 118 122 17 20 48.74% 4 106 101 38 32 51.99% 5 79 62 77 59 56.32% 6 110 91 48
28 57.04%
1386 1386 75 1386 S E B E L U M   B A L A N C I N G S E S U D A H   B A L A N C I N G

## DATA BALANCING
0 1
7 119 99 39 20 57.04% 8 118 114 24 21 51.26% 9 113 94 44 26 56.68% 10 115 105 33 24 53.43% Rata- rata 1117 1042 344 269 52.71%
Pada  akhir  proses  yaitu  evaluasi  terhadap  confusion matrix,  hasil  yang  diperoleh  yaitu  True  Positive  adalah 1117 data, True Negative adalah 344 data, False Positive adalah 1042 data, dan False Negative 269 data. Sehingga diperoleh hasil perhitungan sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = TP + TN TP + TN + FP + FN × 100% = 1117 + 344 1117 + 344 + 1042 + 269 × 100%
= 1461 2772 × 100% = 52.71%
Selanjutnya  pada  saat  melakukan  optimasi  seleksi  fitur dengan  menggunakan  GA,  berhasil  diidentifikasi  bahwa terdapat  3  fitur  terbaik  yang  memberikan  kontribusi signifikan  dalam  meningkatkan  akurasi  model  SVM. Fitur-fitur  tersebut  adalah  Kelembapan,  Lamanya- penyinaran-matahari,  dan  Kecepatan-angin.  Fitur-fitur tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  model  SVM  untuk mengevaluasi  peningkatan  akurasi  yang  dapat  dicapai. Dengan memasukkan fitur-fitur terbaik ke dalam model SVM,  didapati  hasil  pada  tiap-tiap  akurasi  pada  tiap-tiap fold dan confusion matrixnya sebagai berikut.

## Tabel 2. Hasil Akurasi SVM + GA
Fold TP FP TN FN Akurasi 1 83 23 116 56 71.58% 2 90 33 106 49 70.50% 3 110 29 110 28 79.42% 4 98 47 92 40 68.59% 5 85 56 83 53 60.65% 6 88 82 57 50 52.35% 7 103 60 78 36 65.34% 8 94 58 80 45 62.82% 9 103 63 75 36 64.26% 10 93 48 90 46 66.06% Rata- rata 947 499 887 439 66.16%
Setelah  melakukan  evaluasi  dengan  menggunakan confusion  matrix,  diperoleh  hasil  947  data  yang terklasifikasikan  True  Positive,  887  data  yang
terklasifikasikan  True  Negative,  499  data  yang terklasifikasikan  sebagai  False  Positive,  dan  439  data yang  terklasifikasikan  sebagai  False  Negative.  Dengan demikian, hasil perhitungan akhir adalah sebagai berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦   = TP + TN TP + TN + FP + FN × 100% = 947 + 887 947 + 887 + 499 + 439 × 100%
= 1834
2772 × 100% = 66,16%

## Pembahasan
Pada  penerapan  algoritma  SVM  ada  dua  skema  yang dilakukan,  dimana  skema  pertama  menggunakan  data yang  tidak  menggunakan  seleksi  fitur  GA  dan  skema kedua  menggunakan  data  yang  telah  dilakukan  seleksi fitur GA. Sebagai perbandingan dapat dilihat pada grafik berikut.

## Gambar 3. Perbandingan Hasil Dua Skema Algoritma
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan teknik  confusion  matrix  didapati  bahwa  terjadi peningkatan  performa  pada  algoritma  SVM  setelah menerapkan seleksi fitur dengan GA dimana nilai akurasi meningkat 13,45%.

## Simpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan makan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1.  Hasil  dari  penerapan  seleksi  fitur  menggunakan  GA pada data banjir kota Samarinda ditemukan bahwa ada 3 atribut yang memiliki pengaruh paling signifikan terhadap terjadinya banjir yaitu kelembapan, lamanya-penyinaran- matahari dan kecepatan-angin.
2. Dari hasil pengujian penerepan selski fitur pada SVM ditemukan  bahwa  tingkat  akurasi  algoritma  SVM
meningkat sebesar 13.45% dimana sebelum menerapkan seleksi  fitur  menggunakan  GA  akurasi  yang  didapatkan hanya 52,71% dan sesudah menerapkan seleksi fitur GA akurasinya menjadi 66,16%. Hal ini membuktikan bahwa penerapan  seleksi  fitur  terhadap  algoritma  klasifikasi terbukti meningkatkan akurasi algoritma tersebut.
Dengan demikian, kinerja model algoritma SVM dengan optimasinya  GA  dapat  bekerja  dengan  baik  karena menghasilkan  nilai  evaluasi  sebesar  66.16%.  Pada penerapan  seleksi  fitur  menggunakan  GA  pada  data banjir  kota  Samarinda  telah  berhasil  mengidentifikasi atribut-atribut  penting  dan  meningkatkan  akurasi algoritma klasifikasi SVM.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah  diuraikan  terdapat beberapa saran untuk penelitian selanjutnya, diantaranya:
1. Untuk penelitian selanjutnya disarankan menggunakan  algoritma  klasifikasi  lain  seperti Naïve  Bayes,  Random  Forest,  Decision  Tree  dan algoritma yang lainnya.
2. Pada peneltian selanjutnya bisa menggunakan fitur- fitur lain yang mempengaruhi banjir selain data dari BMKG.  Sebagai  contoh  yaitu  drainase  tata  kota, dataran daerah dan pencemaran sungai.

## Pustaka Acuan
Abdullah,  R.  K.,  &  Utami,  E.  (2018).  Studi  Komparasi Metode SVM dan Naive Bayes pada Data Bencana
Banjir  di  Indonesia  pembaca  ataupun  peneliti  bisa melihat  pola  yang  tersembunyi  di  Indonesia. Tecnoscienza , 3 (1), 103 – 122.
Elva,  Y.  (2019).  Sistem  Penjadwalan  Mata  Pelajaran Menggunakan  Algoritma  Genetika. Jurnal  Teknologi
Informasi , 3 (1), 49. https://doi.org/10.36294/jurti.v3i1.687
Fitriana, D. N., & Sibaroni, Y. (2020). Sentiment Analysis on  KAI  Twitter  Post  Using  Multiclass  Support Vector  Machine  (SVM). Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 4 (5),  846 – 853. https://doi.org/10.29207/resti.v4i5.2231 Mian,  T.  S.,  &  Ghabban,  F.  (2022).  Competitive Advantage: A Study of Saudi SMEs to Adopt Data Mining  for  Effective  Decision  Making. Journal  of Data  Analysis  and  Information  Processing , 10 (03),
155 – 169. https://doi.org/10.4236/jdaip.2022.103010 Schröer,  C.,  Kruse,  F.,  &  Gómez,  J.  M.  (2021).  A systematic literature review on applying CRISP-DM process  model. Procedia  Computer  Science ,
181 (2019), 526 – 534. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.199 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